Blog
Enerji şirketinde yapay zekaya elinizde duran veriyle başlayın
Kısaca: Enerji şirketlerinde yapay zeka konuşması genelde veri toplama planıyla başlar ve bir yıl sonra hala oradadır. Oysa üç metin kümesi neredeyse her şirkette zaten duruyor: arıza ve iş emri kayıtları, müşteri temas kayıtları, sözleşme ve mevzuat metinleri. Üçü de bugün açılabilir, üçü de tekrar eden bir kararı besler. Yeni sensör kurmadan önce yıllardır yazılmış olanı okutun.
Enerji şirketlerinde yapay zeka gündeme geldiğinde masaya gelen ilk cümle hep aynı: "önce verimizi toparlamamız lazım". Doğru bir cümle ama pratikte bir erteleme cümlesi. Veri toparlama projesi tek başına bir yılı yer, bütçe döngüsüne takılır, entegrasyon sırası bekler. O yılın sonunda ihtiyaç da değişmiş olur.
Kısayol şu: yeni ölçüm gerektirmeyen, şirkette yıllardır biriken ve metin halinde duran kümelerle başlayın. Enerji şirketlerinde bu tarife uyan üç küme var. Üçü de ölçüm değil, kayıt. Üçü de bugün erişilebilir durumda. Ve üçü de bir yöneticinin ertesi gün deneyebileceği kadar yakın.
Yeni veri toplamak kararı bir yıl erteler
Sensör, sayaç, telemetri tarafındaki projeler değerli ama uzun. Donanım, entegrasyon, bilgi teknolojileri yol haritası ve yatırım onayı gerektirir. Bu sırada şirketin en zengin veri kaynağı kullanılmadan durur: insanların serbest metin olarak yazdığı kayıtlar.
Bugünkü modellerin en ucuz ve en güvenilir becerisi de tam burada. Dağınık metni okumak, sınıflandırmak, tekrar edeni bulmak. Bu iş için özel altyapı gerekmiyor, sadece kararı verecek kişinin bir dosya açması gerekiyor. Pilot seçerken tek ölçüt de bu olmalı: gösterişli bir yetenek değil, tekrar eden bir karar.
Birinci alan: arıza ve iş emri kayıtları
Her dağıtım ve perakende şirketinde saha ekiplerinin kendi cümleleriyle doldurduğu alanlar vardır. Dağınıktır, kısaltmalıdır, standart değildir. Tam da bu yüzden yıllardır kimse analiz etmemiştir. Sorulacak soru şu: hangi arızalar farklı kelimelerle yazılmış olsa da aynı kök nedene işaret ediyor?
Asagida saha ekiplerinin serbest metin olarak yazdigi ariza kayitlari var.
Her kayit icin su uc bilgiyi cikar: (1) ariza turu,
(2) tahmini kok neden basligi, (3) kaydin acikligi (yeterli / eksik bilgi).
Sonra tum kayitlari kok neden basligina gore grupla ve gruplari
adet sirasina gore listele.
Kaydin icinde acikca yazmayan hicbir seyi tahmin etme;
emin olmadiklarini "EMIN DEGILIM" basligi altinda ayri birak.
Kisi ismi, ekip ismi veya performans yorumu uretme.
Kayitlar: [ariza kayitlarini buraya yapistirin]Buradaki değer sınıflandırmanın kendisi değil, grupların büyüklüğü. En kalabalık grup çoğu zaman bakım ekibinin zaten bildiği ama sayıyla gösteremediği şeydir. "EMIN DEGILIM" yığını da ayrı bir hediye: o yığın büyükse sorun modelde değil, kayıt formunuzdadır.
İkinci alan: müşteri temas kayıtları
Çağrı merkezi notları, şikayet metinleri, başvuru açıklamaları. Buradaki klasik hata duygu analizi yapmaya çalışmak. Yöneticiye asıl lazım olan soru daha basit: aynı müşteri neden ikinci kez temas ediyor?
Asagida musteri temas kayitlari var. Amacim tekrar eden temas
sebeplerini bulmak. Her kayit icin: (1) temasin ana sebebi,
(2) bu sebep surec eksikligine mi bilgi eksikligine mi isaret ediyor,
(3) ilk temasta cozulebilir miydi (evet / hayir / belirsiz).
Sonra sebepleri grupla, en sik gorulen 10 sebebi listele ve
her sebep icin sureci degistirecek tek bir oneri yaz.
Musteri adi, numarasi veya kisisel bilgi uretme; metinde varsa temizle.
Kayitlar: [temas kayitlarini buraya yapistirin]Çıktı bir yapay zeka projesi değil, bir süreç iyileştirme listesidir. Tekrar eden temas sebepleri neredeyse her zaman şirketin kendi akışındaki bir boşluğu gösterir. Metinleri yapıştırmadan önce kişisel veriyi temizleyin; temizleyemiyorsanız o metni dışarıdaki bir araca hiç sokmayın.
Üçüncü alan: sözleşme ve mevzuat metinleri
Düzenlemeye tabi bir sektörde tarife kararları, lisans metinleri, yönetmelik değişiklikleri ve tedarikçi sözleşmeleri sürekli akar. Tekrar eden karar da bellidir: bu değişiklik bizi nerede etkiliyor? Model bu metinleri iyi okur ama atıf uydurmaya en yatkın olduğu yer de burasıdır. Çözüm, alıntı zorunluluğu koymak.
Asagida iki metin var: (A) eski surum, (B) yeni surum.
Iki metni karsilastir ve su tabloyu uret: degisen madde,
degisikligin ozeti, etkilenen ic surec, aksiyon gerekiyor mu (evet/hayir).
Her satirda degisikligi dayandirdigin cumleyi metinden BIREBIR alintila.
Alintilayamadigin bir degisikligi tabloya hic yazma.
Yorum, tavsiye veya hukuki gorus ekleme; sadece tabloyu uret.
A: [eski metni yapistirin]
B: [yeni metni yapistirin]Birebir alıntı şartı emniyet kemeridir. Model alıntılayamadığı bir maddeyi yazamaz hale gelir. Bu tablo hukuki incelemenin yerini almaz; incelemenin boş sayfa yerine kısa bir listeyle başlamasını sağlar. Aradaki fark genelde günlerle ölçülür.
Hangisiyle başlayacağınızı nasıl seçersiniz
Üç alan da açıkken sıra seçime gelir. Seçimi teknik ekibe bırakmayın; teknik ekip en ilginç olanı seçer, oysa siz en çabuk sonuç verecek olanı arıyorsunuz.
Asagida yapay zeka ile denemeyi dusundugum is fikirleri var.
Her fikri su dort olcute 1-5 arasi puanla:
(1) bu karar ayda kac kez tekrarlaniyor,
(2) gereken kayit bugun elimizde hazir mi,
(3) cikti yanlis olursa geri alinabilir mi,
(4) is tarafinda net bir sahibi var mi.
Toplam puana gore sirala. Her fikrin altina en dusuk puanli olcutu
"once bunu duzeltin" notu olarak yaz.
Puanlayamadigin fikri puanlama; eksik bilgiyi bana sor.
Fikirler: [fikirleri madde madde yazin]Dördüncü ölçüt, teknik olanlardan daha fazla fikri eler. İş tarafında sahibi olmayan bir fikir pilotu geçse bile yaşamaz, çünkü çıktıyı kullanacak kimse yoktur. Bu tabloyu bir kez dolduran ekipler genelde listelerinin yarısını kendileri kapatıyor.
Enerjide kırmızı çizgi nerede
Şebeke ve emniyet kararları bu tartışmanın dışındadır. Kesme, yükleme, koruma ayarı, acil durum müdahalesi gibi başlıklarda araç öneri üretir; kararı ve imzayı yetkili kişi verir. Bu sınırı yazılı hale getirmezseniz, ilk yoğun günde birisi kısayolu deneyecektir.
İkinci sınır daha sessiz ama daha yıkıcı: bu kayıtları kişi bazlı izlemeye çevirmeyin. Arıza kayıtlarında kimin ne yazdığı bellidir. O metinler performans puanının girdisi haline geldiği anda kayıtların kalitesi düşer, çünkü insanlar daha az yazmaya başlar. Veri kalitesi teknik bir mesele değil, güven meselesidir.
İlk otuz gün
Birinci hafta: tek bir tekrar eden karar seçin ve o kararla ilgili birkaç yüz kaydı tek dosyaya çıkarın. İkinci hafta: promptu çalıştırın, çıktıyı konuyu bilen iki kişiyle karşılaştırın. Üçüncü hafta: modelin yanıldığı yerleri tek tek yazın; bu liste sonraki adımın en değerli çıktısıdır. Dördüncü hafta: devam mı, kapat mı kararını verin ve devam diyorsanız işin sahibini isimle belirleyin.
Otuz günün sonunda elinizde gösterilecek bir demo değil, çalışan bir alışkanlık olur. Yapay zeka yatırımlarında ikisi arasındaki fark, sonraki bütçe konuşmasının tonunu belirliyor.
Enerji şirketinde yapay zekanın ilk işi geleceği tahmin etmek değil, şirketin yıllardır yazdığı ama hiç okumadığı metni okumaktır.