- İnsan kaynakları, BT veya politika sorularına yanıt veren dahili sohbet robotları oluşturmak.
- ChatGPT veya Microsoft Copilot’u kullanarak belgeleri aramak ve özetlemek.
- Geliştiricilere kod üretimi ve hata ayıklama konusunda yardımcı olmak.
- Raporlar, e-postalar, toplantı notları ve iş sunumları hazırlamak.
Bu uygulamaların bireysel üretkenliği şüphesiz artırdığı açıktır. Ancak, yapay zekanın potansiyelinin burada bittiğine inanıyorsak, önemli bir şeyi kaçırıyoruz demektir. Gerçek şu ki, birçok şirket burada duruyor ve yapay zekanın en dönüştürücü yeteneklerinden yararlanamıyor.
Yapay zeka çok daha fazlasını yapabilir. Benim görüşüme göre, en güçlü uygulamalarından biri, kurumsal veri ekosistemini dönüştürmektir.
Sohbet Robotunun Ötesinde: Yapay Zeka Asistanlarının Gerçekte Ne Yaptığı
Birçok kuruluşun veri ekiplerinin çalışanları, gün içinde önemli miktarda zamanı iş kullanıcılarından gelen sorulara yanıtlamakla geçirir. Örneğin, bir e-ticaret platformunda veri analisti olarak çalışıyorsanız, işletmeden şu gibi birçok soru alabilirsiniz: “Güney Doğu Asya’da geçen çeyrekte gelir büyümesine en çok hangi ürün kategorileri katkıda bulundu?“
Bir veri analisti olarak, genellikle aşağıdaki adımları izlersiniz:
Şimdi, bu süreci bir yapay zeka asistanına devredin ve iş akışı şu şekilde değişir:
Yüzeyde, işletme kullanıcısı hala sadece bir soru sorarak cevap aldığı bir yapay zeka ile sohbet ediyor. Bu, bir robotla sohbet etmeye benziyor, değil mi? Ancak, bir yapay zeka asistanıyla çalışmak, bir sohbet robotuyla sohbet etmekten temel olarak farklıdır.
Yapay Zeka Asistanı Nedir?
Bir yapay zeka asistanı, çevresini algılayan, kararlar veren ve bir hedefe ulaşmak için somut adımlar atan özerk bir sistemdir.
Bu yaklaşım, 19. yüzyılın sonlarında, II. Abdülhamid’in sanayi devrimine ayak uydurma çabalarına benziyor. O dönemde de, imparatorluk bürokrasisi verimsizdi ve bilgi akışı yavaştı. Abdülhamid, bu sorunları çözmek için çeşitli reformlar başlattı ancak bu reformların uygulanması zaman aldı ve sonuçları hemen görülmedi. Benzer şekilde, günümüzde şirketler de yapay zeka ile ilgili süreçleri iyileştirirken benzer zorluklarla karşılaşabilirler.
Yapay Zeka Destekli Veri Analizi: Fırsatlar ve Riskler
Yapay zeka destekli bir aracın (AI agent) ve basit bir sohbet robotundan (chatbot) temel fark, yapay zeka destekli aracın sadece yanıt üretmek yerine eylemlerde bulunabilmesidir. Sohbet robotları öncelikle konuşmalar yoluyla soruları yanıtlarken, yapay zeka destekli araçlar çok aşamalı görevleri yerine getirir, yazılım ve araçlarla etkileşim kurar, kararlar alır ve belirli bir hedefe ulaşmak için otonom olarak çalışır.
İşletme kullanıcıları, yapay zeka destekli araçla sadece bir sohbet ediyor gibi hissedebilirler. Ancak arka planda, bu araç ilgili bağlamı alır, SQL sorgularını oluşturur ve çalıştırır, sonuçları yorumlar ve ardından cilalı bir yanıt sunar. Bu süreç, kullanıcının doğrudan müdahalesi olmadan gerçekleşir.
Veri dünyasında, bu yapay zeka destekli araçlara genellikle “veri aracısı” denir. Bunlar, doğal dil etkileşimleri yoluyla kurumsal verileri alma, sorgulama, analiz etme ve açıklama konusunda uzmanlaşmıştır. Microsoft Fabric, Snowflake ve Databricks gibi çoğu büyük veri platformu, bu tür veri aracılarını entegre etmiştir. Örneğin, Fabric’in kendi “Fabric data agent”ı varken, Snowflake “Cortex Analyst” adını kullanır ve Databricks “AI/BI Genie”ye sahiptir. Belirli bir platforma bağlı kalmak istemiyorsanız, Julius AI veya Tellius gibi seçenekleri değerlendirebilirsiniz. Bu araçlar, çoğu yaygın veri platformuna doğrudan veya dolaylı olarak bağlanabilir.
Veri aracıları, yapay zeka destekli veri analistleri olarak tasarlanmıştır. Veri çekme, rutin sorgular yazma ve standart raporlar oluşturma gibi tekrarlayan iş yükünü azaltarak, analistlerin daha az zamanını tekrarlayan veri alma ve raporlama görevlerine harcamasını ve daha fazla zamanı insan muhakemesini ve eleştirel düşünmeyi gerektiren işlere ayırmasını sağlar. İşletme kullanıcıları da bundan fayda görür. Analitik desteğe 7/24 erişebilirler, beklemeden sonuç alabilirler ve aracın proaktif olarak içgörüler sunması sayesinde verileri manuel olarak inceleme zorunluluğu ortadan kalkar.
Her şey bu kadar güzel görünse de, pratikte sadece veri aracılarına güvenmek, bir organizasyonu aşağıdaki sorunlara yöneltebilir:
- Belirsiz iş terminolojisi
- Çok aşamalı akıl yürütme
- İş kuralları
- Tutarsız cevaplar
- Veri alma kalitesi
- Önceden tanımlanmış anlam katmanlarının dışındaki uç durumları ele alma
- Veri şemaları değiştiğinde güncel kalma
- Farklı iş bağlamlarında doğruluğu koruma
Bu sorunlar küçük rahatsızlıklar değildir. Örneğin, bir kullanıcı “Güneydoğu Asya’da geçen çeyrekte gelir büyüme oranı nedir?” şeklinde bir soru yazdığında, sistemin hiç veri sağlamaması veya yanlış bir sayı vermesi son derece sinir bozucu olabilir.
Bir veri aracısının (data agent) hata yapması sadece kullanıcıları hayal kırıklığına uğratmakla kalmaz. Durumu daha da kötüleştiren şey, bu hatalı bilginin iş kararlarına yansıabilmesidir. Bu durum, Osmanlı İmparatorluğu’nun son dönemlerinde yaşanan siyasi karmaşıklık ve yanlış bilgilendirme vakalarına benzer bir etkile oluşturabilir. O dönemde, merkezi otoritenin zayıflamasıyla birlikte, farklı grupların birbirleriyle olan ilişkileri giderek daha belirsiz hale gelmişti. Yanlış veya eksik bilgilerin yayılması, bu karmaşıklığı daha da artırarak siyasi istikrarsızlığa yol açmıştır.
Sonuç olarak, sadece veri araçlarına güvenmek yeterli değildir. Gerçek çözüm, veri platformlarını kurumsal yapay zeka (AI) mimarileriyle entegre etmektir.
Yapay Zekanın Veri Platformundaki Yeri
Tipik bir kurumsal veri platformu iş akışı şu şekilde ilerler: Veri mühendisleri, mimariyi tasarlar, ETL (Extract, Transform, Load) süreçlerini oluşturur, veri ambarını yönetir ve veri yönetimini sağlar. İş kullanıcıları, işe özel sorular sorar, veri analistleri BI (Business Intelligence) raporları veya gösterge tabloları oluşturur. İş kullanıcıları daha sonra bu gösterge tablolarını analiz ederek içgörüler elde eder.
Bu iş akışı onlarca yıldır devam etmektedir ve birçok işletmeyi destekleyip güçlendirmektedir. Ancak, yapay zeka (AI) ile birlikte yeni bir dönem başladı ve insanlar şu soruları sormaya başladılar:
- Neden iş kullanıcıları aynı soruları sürekli olarak soruyor?
- Neden veri mühendisleri saatlerini ETL işlemlerini doğrulamakla geçiriyor?
- Neden analistler KPI (Key Performance Indicator) değişikliklerini manuel olarak araştırmak zorunda kalıyor?
Hızla, yapay zeka (AI) veri platformuna entegre edilmeye başlandı. Veri araçları kullanılmaya başlandı, “agentic coding” kavramı ortaya çıktı. Ancak, bu gelişmelerle birlikte yeni sorular da gündeme geldi:
- Neden yapay zeka tarafından üretilen cevaplara kalite ölçümü yapılmadan güveniyoruz?
- Neden iş kuralları karmaşıklaştıkça yapay zekanın güvenilirliği azalıyor?
Bu sorunlar, münferit olaylar değil. Bunlar, verilerin depolanması ve raporlanması için tasarlanmış, yapay zeka ile işbirliği yapmak üzere geliştirilmemiş geleneksel bir veri platformunun belirtileridir.
Belki de mevcut veri platformlarına eklenen bir uygulama olarak değil, temel mimariyi yeniden düşünme zamanı gelmiştir.
Yapay zeka mimarisi konusunda henüz kesin bir cevap yok. Belki de hiçbir zaman standart bir cevap olmayacak. Yapay zeka mimarisi, sektöre, şirket ölçeğine, iş stratejisine ve veri/yapay zeka teknolojisi olgunluk seviyesine göre özelleştirilebilir.
Bana göre, kuruluşlar veri akışlarında en az 3 temel yapay zeka bileşenini dahil etmelidir: Veri Aracısı, Yapay Zeka Kalite Kontrol Aracısı ve Yapay Zeka Yönetimi ve İzlenebilirlik.
Kurumsal yapay zeka, insanların uyguladığı sağlam veri mühendisliğini ortadan kaldırmaz. Aksine, bunu geliştirir. Ne kadar akıllı yapay zeka araçları olursa olsun, iş sorularına cevap vermeden veya veri kalitesini doğrulamadan önce, temel veri platformunun zaten güvenilir ve ölçeklenebilir olması gerekir. Daha önceki bir yazımda, What Can We Do When Memory Becomes the New Bottleneck in Data Engineering?, büyük ölçekli veri kümelerini işlerken her veri mühendisinin karşılaşacağı zorluklardan birini ele aldım ve farklı senaryolar için çeşitli pratik çözümler sundum.
Şimdi de çoğu veri aracısının karşılaştığı sorunlara geri dönelim:
- Belirsiz iş terminolojisi
- Çok aşamalı akıl yürütme
- İş kuralları
- Tutarsız cevaplar
- Geri alma kalitesi
- Önceden tanımlanmış semantik katmanların dışındaki uç durumları ele alma
- Veri şemaları değiştiğinde güncel kalma
- Farklı iş bağlamlarında doğruluğu koruma
Yapay Zekanın Veri Kalitesi Güvencesini Dönüştürme Şekli
Bu sorunlar, veri yönetiminde karşılaşılan zorlukları yansıtırken, tarih boyunca benzer sorunlarla karşılaşmış medeniyetlerin de olduğunu hatırlamak önemlidir. Örneğin, Roma İmparatorluğu’nun genişlemesiyle birlikte, farklı bölgelerden gelen verilerin entegrasyonu ve yönetimi karmaşıklaşmıştır. Bu durum, imparatorluğun içindeki iletişimin yavaşlamasına ve karar alma süreçlerinin zorlaşmasına neden olmuştur. Benzer şekilde, Çin Hanedanları döneminde de, farklı eyaletlerden toplanan vergilerin ve kaynakların merkezi olarak yönetilmesi büyük bir lojistik sorunu teşkil ediyordu. Bu durum, bazen yolsuzluğa ve verimsizliğe yol açıyordu. Günümüzdeki veri yönetimindeki zorluklar da, geçmişte karşılaşılan benzer sorunların modern bir yansımasıdır.
Sağlık Sektöründe Veri Kalitesi: Yapay Zeka ile Yeni Bir Yaklaşım
Bir sağlık şirketinde çalıştığınızı hayal edin. Her gün milyonlarca hasta kaydını işlemeniz gerekiyor: laboratuvar sonuçları, sigorta talepleri, klinik notlar, reçete kayıtları. Bu veriler geldiğinde, veri akışlarınızın doğru şekilde veri alıp, dönüştürdüğünden ve yüklediğinden emin olmanız gerekir. Çünkü bu sadece temiz gösterge panelleriyle ilgili değil; daha önemlisi hasta güvenliği, yasal uyumluluk ve finansal doğruluğu sağlamakla ilgilidir. Bu nedenle kontrol etmeniz gereken bir liste hazırlarsınız:
- Satır sayıları (veri alımı sırasında kayıtlar kayboldu mu?
- Boş değer kontrolleri (gereken alanlar boş mı?
- Tekrar eden kayıtların tespiti (aynı kayıt iki kez girildi mi?
- Şema doğrulaması (doğru veri türleri, doğru sütun adları kullanıldı mı?
- Aralık kontrolleri (kan basıncı okuması 999 gerçekçi mi?
- Format doğrulaması (tarih alanları YYYY-MM-DD formatında mı? E-posta alanları gerçekten e-postalar mı?
- Referans bütünlüğü (sigorta talebi tablosundaki hasta kimliği, hasta tablosunda mevcut mu?
- Güncellik kontrolleri (bugünün verileri zamanında geldi mi?
Bu listeye dayanarak kurallar tanımlarsınız, bu kontrollerin çalıştırılması için işler planlarsınız ve bir sorun olduğunda uyarılar alırsınız. Genellikle SQL tabanlı doğrulama sorguları, YAML veya JSON kural yapılandırmaları ve geçme/kalma oranlarını gösteren gösterge panoları kullanırsınız. İş akışınız genellikle iyi çalışır, ta ki çalışmayı bırakana kadar. Neden? Çünkü yalnızca zaten neye bakmanız gerektiğini yakalarlar. Beklenmedik bir hata modunu öngörmediyseniz, bunun için bir kural yoktur. Bu nedenle kuralları manuel olarak değiştirmeniz gerekir. Ancak büyük veri kümeleriyle veya verilerin sık sık değiştiği ortamlarda, kural kitaplığı yönetimi kabusa döner.
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrolü, geleneksel kontrollerin yerini almaz. Bunun yerine, öğrenen bir katman ekler.
Geleneksel olarak veri kalite kontrol sürecinizi takip edersiniz.
Bu durum, Osmanlı İmparatorluğu’nun son dönemlerine benzerdir. Devlet, merkeziyetçiliğin getirdiği bürokrasinin karmaşıklığına rağmen, vergi toplama ve ordu yönetimi gibi temel işlevleri sürdürmek zorundaydı. Ancak, sistemdeki küçük hatalar veya yolsuzluklar hızla büyüyebilir ve imparatorluğun çöküşüne katkıda bulunabilirdi. Benzer şekilde, sağlık sektöründeki veri kalitesi kontrollerinde bile, küçük bir hata büyük sonuçlara yol açabilir.
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrolün Avantajları
Ancak, kalite kontrol süreçlerinizi yapay zeka modellerine devrettiğinizde, bu modeller önceden tanımlanmış kurallara dayanmak yerine, geçmişteki veri kalıplarından “normal” verinin nasıl görünmesi gerektiğini öğrenirler. Bu sayede, ince dağılım değişiklikleri, alanlar arasındaki alışılmadık ilişkiler ve yukarıdaki işlem hatasını işaret eden ortaya çıkan veri kayması gibi anormallikleri tespit ederler. Bu anormallikler henüz sizin önceden hazırladığınız kontrol listesine eklenmemiş olabilir. Örneğin, sağlık sektöründe kullanılan bir yapay zeka destekli kalite kontrol sistemi, belirli bir klinikteki laboratuvar sonuçlarının, geçmişteki ortalamaya göre 10 kat daha yüksek test değerleri gösterdiğini tespit edebilir. Geleneksel bir kalite kontrol yöntemi, veri setinin aynı formatta olması, geçerli aralıkların bulunması, NULL değer olmaması ve yinelenen kayıt olmaması nedeniyle bu durumu sorunsuz olarak kabul eder. Ancak yapay zeka, bu verilerin kliniğin geçmişte ürettiği verilere kıyasla doğru görünmediğini işaretler.
Veri ajanlarına benzer şekilde, kurumsal kalite kontrol süreçlerini desteklemek için çeşitli yapay zeka destekli araçlar bulunmaktadır. Popüler araçlar arasında, öncelikle kural tabanlı çalışan ancak özel beklentiler ve entegrasyonlar aracılığıyla anormallik tespitine olanak tanıyan Great Expectations, kural tabanlı kontrolleri Soda Cloud üzerinden makine öğrenimi destekli anormallik tespitiyle birleştiren Soda, veri ve makine öğrenimi modeli özelliklerinin yerel profilleme ve kayma tespitini sağlayan Databricks Lakehouse Monitoring ve Glue ekosistemi içinde otomatik kalite kuralı önerileri ve anormallik tespiti sunan AWS Glue Data Quality bulunmaktadır. Bu araçlar, özellikle büyük veri kümeleriyle çalışan şirketler için önemli avantajlar sağlar.
Örneğin, sağlık şirketi verilerindeki anormallikleri tespit etmek için mevcut kural tabanlı kalite kontrol sisteminizi yapay zeka ile birleştirmek isterseniz, aşağıdaki yöntemi kullanabilirsiniz. Bu yaklaşım, hem geleneksel kuralların güvenilirliğini korur hem de yapay zekanın potansiyel olarak gözden kaçırılan sorunları ortaya çıkarma yeteneğinden yararlanır. Tarihsel olarak, bu tür bir entegrasyon, Osmanlı İmparatorluğu’nun farklı etnik ve dini grupları yönetmek için kullandığı “millet sistemi” gibi karmaşık bir yapı gerektirebilir; her grup kendi kurallarını uygularken, merkezi otorite genel uyumu sağlamaya çalışırdı. Benzer şekilde, burada da geleneksel kalite kontrol süreçleri ile yapay zeka destekli analizler entegre edilerek, veri kalitesinin sağlanması amaçlanır.
Önceden tanımlanmış eşik değerlerine ihtiyaç duymayan anormallik tespiti ve kök neden araştırması gibi yeteneklerin yanı sıra, yapay zeka destekli kalite güvence yöntemleri, bağlamsal anlayış ve çok boyutlu örüntü tanıma özelliklerine de sahiptir. Yapay zeka modelleri, “normal”in ne anlama geldiğini sürekli olarak öğrenerek, eşik değerlerinin manuel olarak güncellenmesini beklemek yerine, bu sayede veri kalite güvence iş akışlarının verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır.
Yapay Zeka Hata Yapabilir. Ona Nasıl Güvenebiliriz?
Birçok insan, yapay zeka yönetişiminin güvenlik anlamına geldiğini düşünür: rol tabanlı erişim, veri maskeleme ve gizli bilgilerin güvenli bir şekilde saklanması. Ancak, yapay zeka tamamen bir kurumsal sisteme entegre edildikten sonra, yönetişim çok daha geniş bir kavramı ifade eder: Yapay zekanın verdiği her cevabı açıklayabilir ve arkasında durabilir misiniz?
Kendinizi bir yatırım şirketindeki portföy yöneticisi olarak hayal edin. Bir gün, bir veri aracısına şu soruyu yöneltirsiniz: “Geçen çeyrekte ESG hedeflerini aşan fonlar hangileriydi?” Veri aracı veriyi alır, hesaplamaları yapar ve bir cevap döndürür. Bir ay sonra, aynı soruyu tekrar sorduğunuzda, farklı bir cevap alırsınız. Geçen aya kimse sorguyu değiştirmemiş veya veriyi güncellememiştir. Ayrıca, veri aracının içinde neyin değiştiğini ve nedenini kimse bilmemektedir.
İşte bu noktada yapay zeka yönetişimi önem kazanmaktadır. Geleneksel BT yönetişiminin veya veri yönetişiminin aksine, yapay zeka yönetişimi ve gözlemlenebilirlik genellikle aşağıdaki alanlara odaklanır:
Sorgu Sürümleme
Bu durum, 1929’daki Büyük Buhran dönemini hatırlatıyor. O dönemde de ekonomik veriler sürekli değişiyordu ve yatırımcılar hangi şirketlerin güvenli olduğunu anlamakta zorlanıyordu. Günümüzde ise yapay zeka sistemleri karmaşık veri analizleri yaparak yatırım kararlarına yardımcı oluyor, ancak bu sistemlerin şeffaflığı ve açıklanabilirliği kritik önem taşıyor. Yatırımcıların, yapay zekanın verdiği cevaplara güvenebilmesi için, bu sistemlerin nasıl çalıştığını anlamaları gerekiyor.
Prompt versiyonlama, istemleri diğer yazılım öğeleri gibi ele almayı ifade eder. Yazılım mühendisliğindeki süreçlere benzer şekilde, yapay zeka mühendisleri istem versiyonlarını Git’te saklar, sürümleri etiketler ve bir sorgu çalışırken hangi versiyonun aktif olduğunu kaydeder. Bu nedenle, portföy yöneticisi geçen ayki cevabın neden farklı olduğunu sorduğunda, ilk bakılacak yer istemin değişip değişmediğidir. Eğer değişiklik olduysa, açıklama budur. Değişiklik yoksa, daha derinlemesine araştırma yapılması gerekir. Bu durum, veri ajanları için önemlidir çünkü küçük bir kelime değişikliği bile fark edilmeden sonuçları değiştirebilir.
Halüsinasyon Tespiti
Veri ajanları halüsinasyonlar yaratabilir ve bu tehlikelidir çünkü uydurulmuş bir sayı gerçek bir sayı gibi görünür. Bu nedenle, halüsinasyon tespiti, birçok yapay zeka uzmanının araştırdığı en önemli alanlardan biridir.
Veri ajanları için halüsinasyon tespitini kullanırken, çıktıları kaynak verilerle karşılaştırabilirsiniz. Kullanılan yöntemler arasında SQL yürütme doğrulama, sonuçların kaynağa dayandırılması ve güvenilirlik puanlaması bulunur.
Takip (Tracing)
Takip, uygulamanın gerçekleştirdiği her adımı kaydeden “ne oldu” katmanıdır. Bir veri ajanı için takibi kullanmak istiyorsanız, kullanıcı sorusunu, nasıl yorumlandığını, hangi SQL’in oluşturulduğunu, hangi tabloların sorgulandığını, hangi sonuçların geri döndüğünü ve nihai cevabın nasıl oluşturulduğunu kaydeden araçlar kullanılabilir. LLM takip araçları arasında LangSmith, Weights & Biases ve Phoenix bulunur ve bunlar genellikle veri platformlarıyla birlikte kullanılır.
Bu bağlamda, Osmanlı İmparatorluğu’nun son dönemlerinde yaşanan siyasi ve ekonomik çalkantılarla paralellikler görmek mümkündür. Tanzimat Fermanı ile başlayan reform hareketleri, tıpkı günümüzdeki yapay zeka uygulamalarındaki küçük değişikliklerin büyük sonuçlar doğurabileceği gibi, o dönemde de toplumun farklı kesimlerinde farklı tepkilere yol açmış ve beklenmedik sonuçlara neden olmuştur. İmparatorluğun çöküşünde etkili olan faktörler, günümüzdeki karmaşık sistemlerdeki küçük hataların veya yanlış yorumlamaların potansiyel olarak yaratabileceği riskleri hatırlatmaktadır.
Veri Akışlarını İzlemek Kadar, Yapay Zeka Sistemlerini de Sürekli Kontrol Etmek Gerekiyor
Yapay zeka sistemlerinin performansı ve güvenilirliği, veri akışlarının sürekli izlenmesi kadar önemlidir. Veri hatlarının güncelliğini ve anormalliklerini takip ederken, yapay zeka ajanlarının davranışlarındaki sapmaları da izlemelisiniz. Yapay zeka araçlarınızın performansını, sorgu başarı oranı, yanıt gecikmesi, yanıt reddetme oranı ve kullanıcı geri bildirim eğilimleri gibi göstergelerle takip edebilirsiniz. Bu göstergeler, ajanın işini ne kadar iyi yaptığını anlamak için kritik öneme sahiptir ve bu nedenle yapay zeka izleme sistemi, yapay zeka destekli kalite güvence sisteminin ayrılmaz bir parçasıdır. Her iki izleme sisteminin de aynı gözlemlenebilirlik altyapısına entegre edilmesi önemlidir.
Güvenlik
Veri yönetimiyle ilgili geleneksel güvenlik konularına ek olarak, yapay zeka veri ajanlarıyla ilişkili bazı özel riskler bulunmaktadır: sorgu enjeksiyonu, istem yoluyla veri sızdırma ve aşırı yetkilendirme. Sorgu enjeksiyonu durumunda, kullanıcı bir soru girdiğinde, ajan bu sorguyu oluşturur ve bu sırada, kötü amaçlı komutların sisteme dahil olma riski vardır. Bu sorunun çözümü, parametreli sorgular kullanmak, yalnızca okuma erişimi sağlamak ve verileri doğrudan çalıştırmak yerine, oluşturulan sorguyu çalıştırmaktır. Veri sızdırma riskini azaltmak için, kullanıcıların yapay zekayı manipüle ederek hassas verilere ulaşmasını engellemek gerekir. Bunun için, sistemin izin verdiği eylemleri sınırlandırmak ve sistemden çıkan her veriyi taramak önemlidir. Aşırı yetkilendirme riski de göz önünde bulundurulmalıdır; yapay zeka ajanları genellikle çok geniş erişim haklarına sahip olabilirler, bu da kullanıcıların erişmemesi gereken verilere ulaşmasına neden olabilir. Bu nedenle, kullanıcının güvenlik bağlamını veri katmanına iletmek ve her oluşturulan sorgunun kullanıcının gerçek izinlerini dikkate almasını sağlamak önemlidir.
Kullanıcı Geri Bildirimi
Yalnızca kullanıcı geri bildirimi, beklenmedik iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarabilir. Geri bildirim toplamak için birçok farklı yöntem bulunmaktadır.
Geri Bildirimlerin Önemi ve Yapay Zeka Yönetimi
Kullanıcı geri bildirimi, gerçek kullanıcıların beklenmedik sorular sorabileceği durumlarda büyük önem taşır. Geri bildirim toplamanın en basit yolu, kullanıcılara her yanıt için “beğen” veya “beğenme” seçeneği sunmak ve isteğe bağlı bir yorum alanı eklemektir. Ancak, kurumsal yapay zeka mimarisinde uygun bir yönetim ve izleme sistemi olduğunda, sistemden daha fazla verim elde edilebilir. Bir kullanıcı bir yanıtı yanlış olarak işaretlediğinde, sistem tüm işlem kaydını yakalar, böylece yapay zeka mühendisleri sorunu inceleyebilir. Bu geri bildirim, değerlendirme veri setini iyileştirir, kafa karıştıran iş terimlerini belirler, aracının sürekli sorun yaşadığı sorguları vurgular ve zaman içinde hangi alanlara odaklanmanız gerektiğini gösterir.
Yönetim ve izleme kavramları bürokratik gibi görünebilir. Ancak pratikte, bir demoyu güvenilir bir sistemden ayıran ve karar alma süreçlerinde kullanılan unsurlardır. Kurumsal yapay zeka veri mimarisinin üç temel bileşeni olan veri araçları, yapay zeka destekli kalite güvence ve yapay zeka yönetimi, insanlarla işbirliği yapabilen güvenilir bir ortak oluşturmak için birlikte çalışır.
Teşekkür ederiz!
Bu makaleyi beğendiyseniz, bana bir kahve ısmarlayın!
Tarihsel olarak bakıldığında, güçlü liderlerin genellikle benzer stratejiler kullandığı ve benzer tarihsel kırılmaların yaşandığı örnekler mevcuttur. Örneğin, Roma İmparatorluğu’nun çöküş döneminde, imparatorlar sıklıkla iç çekişmelere odaklanırken, dış tehditlere karşı yeterli önlem almamışlardır. Bu durum, imparatorluğun zayıflamasına ve sonunda yıkılmasına yol açmıştır. Benzer şekilde, günümüzde şirketlerin yapay zeka teknolojilerini kullanırken, sadece teknik gelişmelere değil, aynı zamanda etik kaygılara ve kullanıcı geri bildirimlerine de dikkat etmeleri önemlidir.
Kaynak: Towards-Data-Science