3.1.1. Amaç ve Kriterleri Belirleme
Şekil 3.3 Amaç ve Kriterleri Belirleme.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Herhangi bir yapay zekâ girişiminin başarısı, açıkça tanımlanmış hedefler ve ölçülebilir başarı kriterleriyle başlar. Bu unsurlar, yapay zekâ çözümlerinin belirli iş zorluklarını ele almasını ve somut faydalar sağlamasını güvence altına alan bir yol haritası işlevi görerek geliştirme, uygulama ve değerlendirme süreçlerine yön verir.
Açık hedefler olmadan, yapay zekâ projeleri stratejik amaçlarla uyumsuz hâle gelebilir; bu da kaynakların boşa harcanmasına ve optimal olmayan sonuçlara yol açabilir. İyi tanımlanmış hedeflerin önemini kavramak, yapay zekâdan etkin şekilde yararlanarak verimliliği artırmak, maliyetleri azaltmak veya müşteri memnuniyetini geliştirmek açısından kritik bir rol oynar.
Hedeflerin Belirlenmesinin Önemi
Açıkça tanımlanmış hedefler, yapay zekâ girişimlerine yön, odak ve başarıyı değerlendirmek için bir temel sağlar. Bu hedefler, çabaların stratejik önceliklerle uyumlu olmasına yardımcı olur; kaynakların etkili biçimde tahsis edilmesini ve sonuçların anlamlı olmasını sağlar.
Örnek: Bir perakende şirketi, bir öneri motoru uygularken hedefini şu şekilde tanımlayabilir: “Kişiselleştirilmiş ürün önerileriyle, altı ay içinde müşteri başına ortalama satın alma miktarını %10 artırmak.” Bu netlik, sistemin tasarımını ve uygulanmasını yönlendirir.
Hedef Eksikliği Riski: Belirgin hedefler olmadan projeler, teknik açıdan etkileyici sonuçlar sunsa da müşteri bağlılığını artırma veya operasyonel verimliliği yükseltme gibi acil iş zorluklarını çözmede başarısız olabilir.
Başarı Kriterlerini Belirlemede Anahtar Noktalar
Şekil 3.4. Başarı Kriterlerini Belirlemede Anahtar Noktalar.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Ölçülebilir Metrikler: Ölçülebilir metriklerin belirlenmesi, hedeflerin uygulanabilir ve sonuçların değerlendirilebilir olmasını sağlar. Yaygın olarak kullanılan Temel Performans Göstergeleri (KPI’lar) şunlardır:
- Gelir artışı: Satışlarda %15’lik bir artış.
- Zaman tasarrufu: Manuel işlem süresinde %30’luk bir azalma.
- Müşteri memnuniyeti: Net Tavsiye Skoru’nda (NPS) 10 puanlık bir iyileşme.
Karşılaştırmalı Analiz (Benchmarking): Yapay zekâ uygulamasının etkisini değerlendirmek için başlangıç metrikleri gereklidir. Gelişimi değerlendirmek için yapay zekâ öncesi ve sonrası performansı karşılaştırın.
Öneri: Geçmiş verileri kullanarak gerçekçi başarı eşiklerini belirleyin.
Gerçek Zamanlı İzleme: Panolar ve analiz araçları, hedeflere yönelik ilerlemeyi dinamik biçimde izlemeyi sağlar.
Örnek: Bir satış ekibi, yapay zekâ destekli pazarlama kampanyalarının yönlendirdiği gelir artışını izlemek için canlı bir pano kullanır.
Hedeflerin İş Hedefleriyle Uyumlaştırılması
Stratejik Uyum: Yapay zekâ hedefleri, şu gibi daha geniş iş önceliklerini desteklemelidir:
- Yeni pazarlara açılma
- Operasyonel maliyetleri azaltma
- Değerli müşterileri elde tutma
Paydaş Katılımı: Farklı departmanlar (bilgi teknolojileri, pazarlama, operasyon vb.) ile iş birliği yaparak bölümler arasında uyum sağlanmalıdır.
Örnek: Bir müşteri hizmetleri otomasyonu projesinde, hedeflerin hem müşteri destek ekibi hem de bilgi teknolojileri ekibiyle uyumlu olduğundan emin olun. Bu, kullanılabilirlik ile teknik uygulanabilirlik arasında denge sağlar.
Ölçeklenebilirlik: Hedefler, büyümeyi ve yeni kullanım durumlarını karşılayacak şekilde tasarlanmalıdır.
Örnek: Sıkça Sorulan Sorular (SSS) desteği için geliştirilen bir yapay zekâ sohbet robotu, işletme büyüdükçe daha karmaşık müşteri taleplerine yanıt verecek şekilde ölçeklendirilebilir.
Süreci Geliştirme
Şekil 3.5 Süreci Geliştirme
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)
Hedeflerin Tekrar Gözden Geçirilmesi: Hedefler, pilot proje sonuçlarına veya değişen iş ihtiyaçlarına göre yeniden şekillendirilmelidir.
Örnek: Bir öneri motoru için başlangıç hedefi satın alma miktarını artırmak olabilir. Ancak erken veriler, müşteri bağlılığının daha önemli ölçüde iyileştiğini gösteriyorsa, hedef tekrarlayan satın alımları artırmaya odaklanacak şekilde yeniden düzenlenebilir.
Kullanım Durumu Önceliklendirmesi: Hızlı sonuçlar elde etmek ve projenin erken aşamalarında değer göstermek için yüksek etkili, düşük karmaşıklığa sahip kullanım durumlarına odaklanılmalıdır.
Örnek: Tahmine dayalı analizlere geçmeden önce, fatura işleme süreçlerini otomatikleştirmekle başlanabilir.
Sonuç
Açık hedefler ve başarı kriterleri belirlemek, başarılı bir yapay zekâ girişiminin temel taşıdır. Ölçülebilir hedefler koyarak ve iş öncelikleriyle uyum sağlayarak, işletmeler yapay zekâ projelerinin somut değerler üretmesini sağlayabilir.
