Blog
Yapay zeka projeniz veriden değil, tanımdan tıkanıyor
Kısaca: Yapay zeka projelerinin çoğu veri eksikliğinden değil, aynı kelimenin kurum içinde farklı anlama gelmesinden tıkanır. Aktif müşteri, arıza, kapanan iş gibi terimlerin tek bir yazılı tanımı yoksa modelin ürettiği her sayı tartışmaya açık kalır. Aşağıda kurumunuzun terim sözlüğünü iki haftada çıkarıp modele vermenizi sağlayan beş prompt var.
Bir yapay zeka pilotu tıkandığında ilk suçlanan şey veridir. Veri dağınıktır, eksiktir, sistemler birbiriyle konuşmuyordur. Hepsi doğru olabilir. Ama pilotu asıl durduran şey çoğu zaman daha sıradandır: aynı kelime iki ekipte iki farklı anlama gelir.
Satış ekibi "aktif müşteri" der, finans ekibi aynı kelimeyi duyar, ikisi farklı sayıyı düşünür. Bu, insanlar arasında yıllardır sorun çıkarmamıştır; çünkü konuşmanın içinde fark edilir ve düzeltilir. Model düzeltmez.
Model tanımı sormaz, doldurur
Bir insana "geçen ay kaç arıza kapandı" diye sorduğunuzda, cevabı vermeden önce bir şeyi netleştirir: kapandı derken saha kaydının kapanması mı, müşteri onayının gelmesi mi. Bu küçük duraklama, kurumun asıl bilgisinin nerede durduğunu gösterir. Bilgi tabloda değil, o duraklamadadır.
Model duraklamaz. En yaygın tanımı alır, sizin sorunuza uygular ve kendinden emin bir cümle kurar. Çıkan sayı mantıklı görünür, formatı düzgündür, kimse itiraz etmez. Yanlış olduğunu ancak o sayıyı işi bilen birine gösterdiğinizde anlarsınız ve o an genelde sunumun ortasıdır.
Bu yüzden tanım işi bir dokümantasyon işi değildir. Modelin kalitesiyle de ilgili değildir. Model, tanımı sizden alamadığı her yerde bir tanım uydurur; tek sorun, uydurduğunu size söylememesidir.
Birinci adım: kendi raporlarınızdaki terimleri çıkarın
Sözlük yazmaya boş sayfadan başlanmaz. Kurumun terimleri zaten yazılıdır; aylık raporların, panoların ve yönetim sunumlarının içine dağılmıştır. Önce onları toplayın.
Asagida kurumumuzun duzenli olarak urettigi
raporlardan metinler var.
Bu metinlerden su listeyi cikar:
(1) is anlami tasiyan terimler ve olcu adlari,
(2) her terim metinde kac kez geciyor,
(3) terim metin icinde tanimlanmis mi,
tanimlanmissa tanimi aynen yaz,
(4) tanimlanmamissa bunu "tanim yok" diye isaretle,
(5) ayni seyi anlatiyor olabilecek terimler varsa
bunlari yan yana getir.
Kendi tanimini yazma; sadece metinde olani cikar.
Metinler: [rapor ve sunum metinlerini yapistirin]Bu prompt sözlük yazmaz, envanter çıkarır. "Tanım yok" işaretli satırların sayısı çoğu kurumda ilk şaşırtan sonuçtur; en çok kullanılan terimlerin hiçbir yerde tanımlanmamış olması normaldir. Beşinci maddedeki benzer terim kümeleri ise sözlüğün asıl çalışma listesidir.
İkinci adım: çelişen tanımları yüzleştirin
Aynı terim için iki farklı tanım bulduğunuzda hangisinin doğru olduğuna karar vermek sizin işinizdir. Modelin işi, farkın neye mal olduğunu görünür kılmaktır.
Asagida ayni terim icin farkli ekiplerden gelen
tanimlar var.
Her terim icin:
(1) tanimlar arasindaki farki tek cumleyle yaz,
(2) bu fark hangi sayilari degistirir,
(3) farkin buyuklugunu ornek bir durumla goster,
(4) tanimlardan biri secilirse hangi ekibin
raporu degisir,
(5) secim yapilmadan cevaplanamayacak sorulari listele.
Hangi tanimin dogru oldugunu sen secme;
secimin sonuclarini goster.
Terimler ve tanimlar: [toplanan tanimlari yapistirin]Üçüncü madde tartışmayı somutlaştırır. İki tanım arasındaki fark küçükse konuyu kapatır, sözlüğe birini yazar, yolunuza devam edersiniz. Fark büyükse o terim artık bir tanım meselesi değil, bir yönetim kararıdır ve toplantıya öyle götürülmesi gerekir.
Üçüncü adım: sözlüğü tek sayfaya sığdırın
Uzun sözlük okunmaz. Okunmadığı için kullanılmaz, kullanılmadığı için de güncellenmez. Hedef yirmi otuz terimlik, bir sayfaya sığan, kimsenin eğitim almadan anlayacağı bir metindir.
Asagidaki terimler ve secilmis tanimlarla
tek sayfalik bir kurum sozlugu yaz.
Kurallar:
- her terim icin en fazla iki cumle,
- ilk cumle tanim olsun,
- ikinci cumle sinir olsun:
"su durum bu terime dahil degildir",
- ayni anlama gelen terimler tek maddede toplansin,
digerleri "ayni anlamda kullanilir" diye eklensin,
- hangi sistemden okundugu belliyse sistem adi yazilsin,
- ornek veya aciklama paragrafi ekleme.
Sonda, tanimi henuz netlesmemis terimleri
ayri bir baslik altinda listele.
Terimler: [secilmis tanimlari yapistirin]Buradaki kritik kural ikinci cümledir. Bir terimi neyin dışarıda bıraktığını yazmak, ne olduğunu yazmaktan daha çok işe yarar; yanlış hesapların çoğu kapsam dışı bırakılması gereken kayıtlardan doğar. Sondaki "netleşmemiş" başlığı da dürüstlük payıdır: bir kurumun sözlüğünde açık madde olması normaldir, olmaması şüphelidir.
Dördüncü adım: sözlüğü modele verin ve farkı ölçün
Sözlük dosyada durduğu sürece hiçbir şeyi değiştirmez. İşe yarayıp yaramadığını anlamanın tek yolu aynı soruyu iki kez sormaktır.
Asagida kurum sozlugumuz ve bir is sorusu var.
Iki cevap uret:
(1) sozlugu hic kullanmadan,
(2) sozlukteki tanimlari birebir uygulayarak.
Sonra:
(3) iki cevap arasindaki farklari madde madde yaz,
(4) her farkin kaynagi hangi terim, onu isaretle,
(5) sozluk olmasa hangi varsayimi yapacagini soyle.
Tanimi sozlukte olmayan bir terim kullanirsan
bunu cevabin sonunda "sozlukte yok" diye belirt.
Sozluk: [tek sayfalik sozlugu yapistirin]
Soru: [gercek bir is sorusu yazin]En öğretici kısım beşinci maddedir. Modelin sizin sözlüğünüz olmadığında hangi varsayımı yaptığını görürsünüz. O varsayım genelde sektör ortalamasıdır ve kurumunuza uymaz. Aradaki farkı bir kez gördükten sonra sözlüğü prompta yapıştırmayı kimseye hatırlatmanız gerekmez.
Beşinci adım: sözlüğü canlı tutun
Tanımlar değişir. Yeni bir sistem devreye girer, bir segment tanımı güncellenir, bir raporun hesabı sessizce yenilenir. Sözlük aynı kalır ve bir noktada yanlışa döner. Bunu fark etmenin ucuz yolu, sözlüğü kendi raporlarınızla düzenli olarak karşılaştırmaktır.
Asagida mevcut kurum sozlugumuz ve son donemde
uretilmis yeni raporlar var.
Su uc soruyu cevapla:
(1) sozlukte olmayan ama raporlarda gecen
yeni terimler hangileri,
(2) sozlukteki tanimlarla raporlardaki kullanim
arasinda celisen yerler var mi,
(3) artik hicbir raporda gecmeyen terimler hangileri.
Her madde icin kanit olarak rapordan
ilgili cumleyi aynen alintila.
Alinti bulamadigin bir maddeyi listeye yazma.
Sozluk: [sozlugu yapistirin]
Raporlar: [son donem raporlarini yapistirin]Bu ayda bir çalıştırılacak bir bakım promptudur; yirmi dakika sürer. Alıntı şartı önemlidir: modelin tahmin yürütmesini engeller ve size doğrudan tartışılacak cümleyi verir. Üçüncü maddeyi de atlamayın, çünkü artık kimsenin kullanmadığı terimleri sözlükten çıkarmak sözlüğü okunur tutan tek şeydir.
Nerede durmak gerekir
Model tanım seçmez. Hangi tanımın kurumunuz için doğru olduğuna karar vermek bir yönetim işidir ve devredilemez. Modele "sen karar ver" derseniz gerçekten karar verir, üstelik gerekçesini de ikna edici yazar; ama o gerekçe sizin işinizi değil, genel bir kalıbı anlatır.
Sözlüğe kişisel veri, müşteri adı, fiyat ya da sözleşme detayı koymayın. Sözlük kurum içinde dolaşacak ve her prompta yapıştırılacak bir metindir. İçine koyduğunuz her şey o yolculuğa çıkar.
Son olarak, bu çalışma kimin hangi terimi yanlış kullandığını bulma aracı değildir. Envanteri kişi bazına indirirseniz ekip size bir daha gerçek kullanımı göstermez, sözlüğünüz de kağıt üzerinde kalır.
Yapay zekanın kurumunuzu anlaması için, önce kurumunuzun kendini tek sayfada anlatabilmesi gerekir.