Yapay zekâ kullanım alanını “bir şeyleri otomatikleştirelim” diye tarif etmek yeterli değil. Hangi girdi alınacak, hangi çıktı üretilecek ve hata olduğunda kim karar verecek? Aşağıdaki örnekler tamamlanmış müşteri projeleri değil, uygulanabilirliği araştırılabilecek çözüm senaryolarıdır.
Gelen talepleri ilgili ekibe yönlendirmek
Bir destek kutusunda ürün sorusu, belge talebi ve teknik sorun aynı yerde birikiyor olabilir. Model, talebin kategorisini ve kısa özetini önerebilir. İş kuralları da kategoriyi doğru kuyruğa bağlar.
Başlangıçta bütün talepleri otomatik kapatmak yerine sınıflandırmayı ekip üyelerine gösterin. Yanlış eşleşmeleri toplayın, belirsiz durumları insan incelemesine yönlendirin. Bu yaklaşım, faydayı ve hata türlerini gerçek iş üzerinden görmenizi sağlar.
Dokümandan belirli alanları çıkarmak
Benzer belgelerden tarih, referans veya ürün kodu çıkarmak bir kullanım alanıdır. Model çıktısının beklenen alanları içerdiği, biçimlerin uygun olduğu ve kaynak belgeyle eşleştiği ayrıca kontrol edilmelidir.
Eksik alanları modelin tahmin ederek doldurmasına güvenmeyin. Boş veya belirsiz alanı işaretleyin. Finansal kayıt gibi önemli aksiyonlarda, kaynak belgeyi inceleyen bir onay adımı bırakın.
Kurumsal bilgi içinde kaynaklı arama
Çalışanlar prosedür ve ürün belgelerinde aynı bilgiyi arıyorsa, erişim izinlerini koruyan bir arama deneyimi tasarlanabilir. Yanıtın yanında kullanılan kaynak bölümleri ve belgenin güncelliği görünür olmalıdır.
Arama alanına bağlanan bir doküman da güvenilmeyen içerik taşıyabilir. OWASP’ın prompt injection açıklaması, dış içerikteki talimatların model davranışını etkileyebildiğini gösterir. Erişim sınırları ve araç yetkileri yalnızca yazılı yönergeye bırakılmamalıdır.
Kurallı otomasyonun yettiği adımı ayırın
Bir dosya adının değiştirilmesi veya belli saatte rapor gönderilmesi için dil modeli gerekmeyebilir. Deterministik kuralları belirsiz metin yorumlama işinden ayırın. Böylece modelin hata ihtimali ve maliyeti akışın tamamına yayılmaz.
Agent yaklaşımı, değişken adımlar veya araç seçimi gerektiğinde değerlendirilebilir. Tek bir sabit akış için daha fazla özerklik eklemek zorunlu değildir. Amaç kullanılan AI miktarını artırmak değil, işi daha iyi yapmaktır.
Pilot için bir kontrol listesi hazırlayın
Normal örnekler kadar eksik, yanlış ve beklenmedik girdileri de deneyin. Çıktıyı kim değerlendirecek, kabul edilebilir hata nedir ve akış durduğunda ne olacak? Bunlar teknoloji seçiminden önce konuşulabilir.
- Veri ve erişim sınırlarını tanımlayın.
- Mevcut yöntemin iş yükünü kaydedin.
- Kaynakla kontrol edilebilen çıktı seçin.
- İnsan onayını kritik aksiyondan önce yerleştirin.
- Başarısız işlemi görünür ve yeniden denenebilir yapın.
AKILDA KALSIN
İlk pilot; girdisi, çıktısı, sorumlusu ve hata yönetimi belli küçük bir iş olsun.