Yapay Zekanın Operasyonelleştirilmesi: İşletmelerin Modelleri Ölçeklendirme Konusunda Yanlış Yaptığı Şeyler

Yöneticiler yapay zekaya milyonlar akıtıyor, ancak BCG'nin 2025 tarihli bir araştırması , şirketlerin yalnızca %5'inin yapay zekadan ölçülebilir değer elde ettiğini , çoğunun ise çok az değer aldığını veya hiç görmediğini ortaya çıkardı. Aynı zamanda, çok sayıda anket , yapay zeka projelerinin yarısından fazlasının hiçbir zaman üretime geçmediğini veya zayıf veriler, zayıf yönetişim ve belirsiz iş değeri nedeniyle kavram kanıtlandıktan sonra terk edilmediğini gösteriyor.

Sorun akıllı modellerin eksikliği değil. Sorun, bu modellerin her gün nasıl çalıştırıldığı, sahiplenildiği ve bakımının yapıldığıdır. Başka bir deyişle, yapay zeka operasyonları risklerin ve avantajların çoğunun bulunduğu yerdir.

Bu konuk gönderisinde yapay zekayı ölçeklendirmenin neden bu kadar sık ​​başarısızlığa uğradığı, açmazlarda neyin yanlış gittiği ve önce operasyon yaklaşımının gidişatı nasıl değiştirdiği ele alınıyor.

Yapay zekayı ölçeklendirmek çoğu kuruluş için neden başarısız oluyor?

Çoğu büyük kuruluşun yapay zeka deneyleri konusunda hiçbir sıkıntısı yoktur. McKinsey'in son Yapay Zeka Durumu araştırması, neredeyse tüm katılımcıların yapay zekayı bir yerlerde kullandığını bildirdiğini, ancak yalnızca küçük bir azınlığın kurumsal düzeyde kalıcı etki gördüğünü gösteriyor.

Pratikte ne olur:

• İş birimlerinde düzinelerce kavram kanıtı başlatıldı
• Bir demoda umut verici bir avuç görünüm
• Çok az kişi güvenlik incelemelerinden, entegrasyon çalışmalarından ve gerçek kullanıcı geri bildirimlerinden sağ kurtuldu

Bu modelin altında bazı öngörülebilir sorunlar yatmaktadır:

• Operasyon yeteneği yerine tek seferlik bir “girişim” olarak yapay zeka
  Yapay zeka, başlangıç ​​ve bitiş tarihi olan bir proje gibi ele alınır. Bir bütçe döngüsü, bir satıcı, bir kontrol paneli, bir sunum var. Eksik olan şey, yapay zekanın yol haritası, sahiplik ve yürütme bütçesi gerektiren bir ürün olduğu görüşüdür.
• Üretim ortamını göz ardı eden pilotlar
  Çoğu pilot sessizce elle seçilmiş veri kümelerine, manuel özellik mühendisliğine veya tek bir uzman kullanıcıya bağımlıdır. Canlı ekosistemde bunların hiçbiri mevcut değil. Ekipler aynı yapıyı üretime taşımaya çalıştığında veri erişiminden gecikme davranışına kadar her şey aynı anda değişir.
• Ölçeklendirmenin ekonomik görünümü yok
  Yönetim kurulları 10 kat üretkenliğe ilişkin hikayeler duyuyor. Nadiren gördükleri şey ise altyapının, gözlemlenebilirliğin, model güncellemelerinin ve değişiklik yönetiminin maliyetli görünümüdür. Bu olmadığında beklentiler sarmallaşır ve ilk proje dalgası hayal kırıklığı yarattığında yapay zeka "başarısız inovasyon" listesine girer.

Kurumsal yapay zeka ölçeklendirmesine yönelik çoğu taktik kitabı, doğru modeli ve platformu seçtiğinizde gerisinin esas olarak yürütme ayrıntıları olduğunu varsayar. Gerçekte, yapay zeka operasyonlarını tasarlama ve yürütme şekliniz çoğu zaman ilk etapta hangi büyük dil modelini seçtiğinizden daha önemlidir.

Yaygın operasyonel tuzaklar

Başarısız olan veya durmuş yapay zeka girişimlerine baktığımda neredeyse her zaman aynı operasyonel modelleri buluyorum.

Vahşi doğada gördüğünüz tuzaklar

Bu semptomların arkasında birkaç yapısal sorun ortaya çıkmaya devam ediyor:

• Parçalanmış veri tedarik zincirleri
  Eğitim, test ve hizmete yönelik veriler farklı yollardan gelir ancak veri yönetimi hizmetleri, sapmayı ve istikrarsızlığı azaltmak için bu hatları birleştirir. Modeller testlerde iyi performans gösteriyor, ardından üretimde hatalı davranıyor çünkü girdi dağılımı ve tazeliği tamamen farklı.
• Duvarın üstünden geçen işbirliği
  Veri bilimcilerin not defterleri vardır. Platform ekiplerinin kümeleri vardır. İşletme sahiplerinin KPI'ları vardır. Hiç kimse konseptten emekliliğe kadar tüm yaşam döngüsünün sahibi değildir. Her devir, gecikmelere, yeniden çalışmalara ve beklentilerde hafif uyumsuzluklara neden olur.
• Operasyonel risk sonradan akla gelen bir düşünce olarak değerlendiriliyor
  Bir şeyin piyasaya sürülmesi yaklaştığında hukuk, uyumluluk ve güvenlik konuları konuşmaya dahil edilir. Bitmiş bir çözüm görüyorlar, meşru endişelerini dile getiriyorlar ve proje duruyor. Asıl sorun geç müdahale olduğunda, "yönetişim yapay zekayı engelliyor" gibi geliyor.

Yapay zeka operasyonlarına yönelik bir strateji olmadan pilotlar çıkmazda kalır. Şirketin işleyişine asla uymayan ilginç işlerle karşılaşırsınız.

Yapay zeka operasyonlarında eksik halka olarak MLOps

MLOps genellikle "Makine öğrenimi için DevOps" olarak tanımlanır. Bu tanım teknik olarak doğrudur ancak olup biteni olduğundan az anlatmaktadır. Uygulamada MLOps, modelleri çalışmaya hazır sistemlere dönüştüren ve bunları gerçek iş sonuçlarına bağlayan disiplindir.

Yapay zeka operasyonlarını MLOps'un bir arada tutması gereken üç katman olarak düşünebilirsiniz:

• Varlıklar

MLOps'un benimsenmesi üzerine yapılan araştırmalar, iş akışının düzenlenmesi, tekrarlanabilirlik, sürüm oluşturma ve izleme gibi uygulamaların daha yüksek kullanıcı memnuniyeti ve daha iyi sonuçlarla ilişkili olduğunu göstermektedir. Bu uygulamalar eksik olduğunda başarısızlık modlarının ne kadar somut olduğunu fark edene kadar bu kulağa soyut geliyor.

MLOps bir kez satın alacağınız bir araç kategorisi değildir. Veri biliminizin, platformunuzun ve ürün ekiplerinizin tek bir sistem gibi hareket etmesini sağlayan operasyonel omurgadır. Bu nedenle ciddi yapay zeka operasyon programlarının merkezinde yer alır.

Gerçek hayatta işe yarayan yönetim ve izleme

Birçok işletme yapay zeka riskine uzun politika belgeleri yazarak yanıt veriyor. Çok az kişi bu belgeleri modeller oluşturup çalıştıran ekipler için günlük rutinlere dönüştürmeyi başarıyor.

Olgun yapay zeka operasyonları, yönetimi üç pratik döngüye ayırma eğilimindedir:

• Teknik izleme döngüsü

Son sektör analizleri, zayıf veri yönetiminin ve zayıf yapay zeka gözetiminin, birçok yapay zeka projesinin önümüzdeki 1-2 yıl içinde başarısız olmasının veya iptal edilmesinin öngörülmesinin ana nedenleri olduğunu gösteriyor.

Birlikte çalıştığım en başarılı kuruluşlar, bu döngüleri ayrı "risk girişimleri" olarak değil, yapay zeka operasyonlarının taktik kitaplarının bir parçası olarak ele alıyor. Mümkün olduğunca otomatik hale getiriyorlar (veri dizilimi, erişim kontrolü kontrolleri, sapma tespiti) ve karar vermenin gerekli olduğu yerlerde insan zamanını harcıyorlar.

Yapay zekayı başarılı bir şekilde ölçeklendirmeye ilişkin örnek olaylar

Bunu somutlaştırmak için sıklıkla karşımıza çıkan iki anonimleştirilmiş modele bakalım.

Örnek olay 1: Konsept kanıtlama tiyatrosundan prodüksiyon yapay zekasına

Küresel bir perakendecinin çeşitli pilot aşamalarında 40'tan fazla yapay zeka kullanım örneği vardı: talep tahmini, dinamik fiyatlandırma, pazarlama kişiselleştirme ve mağaza operasyonları. Herhangi bir noktada yalnızca iki tanesi canlı yayındaydı ve her ikisi de sürekli manuel müdahale gerektiriyordu.

Anahtar sorunlar:

• Her ekip kendi boru hatlarını ve altyapı modellerini oluşturdu
• İzleme, veri erişimi veya model dağıtımı için ortak standart yok
• İşletme sahipleri yapay zekayı kâr ve zararın bir parçası olarak değil, "BT'nin projesi" olarak gördüler

Şirket yöntem değiştirdi ve üç sorumluluğa sahip küçük bir merkezi yapay zeka operasyon grubu oluşturdu:

• Referans MLOps yığınını tanımlayın ve sürdürün (veri alma modelleri, eğitim ve sunum hatları, deneme izleme, model kaydı).
• Gözlemlenebilirlik, yönetim ve maliyet raporlamaya yönelik standartlar belirleyin ve uygulayın.
• Yapay zeka kullanım örneklerini sahipleri, başarı ölçümleri ve yol haritaları olan ürünler olarak ele almaları için iş ekiplerine koçluk yapın.

18 ay içinde:

• Fikir aşamasından ilk üretim sürümüne kadar geçen süre 9-12 aydan yaklaşık 8 haftaya düştü
• 20'den fazla model, özel komut dosyaları yerine paylaşılan araçlarla çalışıyordu
• Üç ayda bir yapılan incelemeler, her bir kullanım senaryosunu marj ve envanter üzerindeki ölçülebilir etkiyle ilişkilendirdi

İşin ilginç tarafı değişmeyen şey. Temel modeller oldukça benzer kaldı. Adım değişikliği, egzotik yeni algoritmalardan değil, ortak operasyonlar yoluyla disiplinli kurumsal yapay zeka ölçeklendirmesinden geldi.

Örnek olay 2: Gerçeklikle temasta hayatta kalabilen endüstriyel yapay zeka

Endüstriyel bir üretici, kritik ekipmanlar için kestirimci bakım modellerini kullanmaya çalıştı. İlk deneme başarısız oldu. Geçmiş sensör verileriyle eğitilen modeller çevrimdışı testlerde doğru görünüyordu ancak üretim sırasında çok fazla yanlış alarm ürettiler. Teknisyenler dikkat etmeyi bıraktı.

Dahili bir inceleme üç temel neden buldu:

• Eğitim verileri, gerçek sensör gürültüsünü yansıtmayacak şekilde temizlendi
• Canlı boru hattında eğitimde mevcut olan iki önemli sinyal eksikti
• Hiç kimse model tahminlerinin teknisyen iş akışlarını nasıl değiştireceğini haritalandırmamıştı

İkinci denemede ekip, çalışmayı bir veri bilimi yarışmasından ziyade kurumsal yapay zeka ölçeklendirme sorunu olarak yeniden çerçeveledi.

Onlar:

• Örnekleme sıklığı, birimler ve eksik veri işlemeyle ilgili garantiler içeren sensör akışları için net bir "veri sözleşmesi" tanımlandı
• Yeniden eğitilen modellerin minimum sorunla üretime geçebilmesi için alımdan sunuma kadar birleşik bir MLOps işlem hattı uygulandı
• Gerçekliklerine göre ayarlanmış eşikler ve uyarı formatlarıyla tasarıma teknisyenler dahil edildi

İzleme artık hem sapma göstergelerini hem de saha geri bildirimini içeriyordu. Model bozulmaya başladığında, yeniden eğitim tek seferlik bir kurtarma projesi yerine aynı standartlaştırılmış süreç aracılığıyla gerçekleştirildi.

Bir yıl içinde hedeflenen varlık sınıfında planlanmamış kesinti süresi anlamlı ölçüde azaldı. En önemli değişiklik, model doğruluğunda dramatik bir sıçrama değil, tüm hattın güvenilirliğiydi.

Buradan nereye gidilir?

Modelleri ölçeklendirme konusunda ciddiyseniz yapay zeka operasyonlarını birinci sınıf bir disiplin olarak ele alarak başlayın:

• Veri alımından kullanımdan kaldırılmaya kadar 2-3 yüksek değerli kullanım senaryosunun tüm yaşam döngüsünü haritalandırın
• Modelleri canlı tutan her manuel adımı, aktarımı ve "gölge süreci" tanımlayın
• MLOps yığınınızın hangi öğelerinin paylaşılacağına, görüşlü varsayılanlara karar verin
• Bu varsayılanları üst üste yerleştirmek yerine yönetişim ve izlemeyi bu varsayılanlara ekleyin

Yapay zekanın bir sonraki dalgasında önemli olacak kuruluşlar, en gösterişli demolara sahip olanlar değil. Düzinelerce üretim modelini sessizce çalıştırabilen ve aylarca drama yapmadan geliştirebilenler onlar. Yapay zeka operasyonlarını bu olgunluğa ulaştırabilirseniz hikayenizin geri kalanı kendi başının çaresine bakmaya başlar.