14 Haziran 2025 14 0 YAPAY ZEKA (YZ) Hakan Aksungar
Gartner’ın 2020 yılında yaptığı araştırmaya göre Yapay Zekâ (YZ) projelerinin %15’i başarılı bir şekilde üretime geçti. IDC’nin 2021 yılında yaptığı araştırmaya göre ise, Yapay Zekâ (YZ) projelerinin %25’i başarılı şekilde tamamlandı
Devrim niteliğinde bir yenilik olsada, Yapay Zekâ projelerinin %70-80'i başarısız oluyor.
Hata #1: Yapay Zekâ, uygulama geliştirme veya kodlama değildir
Yapay Zekâ projeleri, geleneksel uygulama geliştirmeden temelde farklıdır. Yapay Zekâ’nın özü karmaşık kodlamada değil, onu destekleyen verilerde yatar.
Geleneksel uygulama geliştirme ya da çevik metodolojileri takip edebilirken, AI projeleri veri merkezli bir yaklaşım gerektirir. Salt kod geliştirme değil veri toplama, işleme ve anlamaya öncelik vermek gerekir. Bu durum pratik olarak etkisiz yapay zekâ projelerine yol açabilir.
Hata #2: ROI uyumsuzluğu
Hedef olmadan bir yapay zekâ yolculuğuna çıkmak, haritasız bir yolculuğa çıkmaya benzer!
Sorun, projeyi somut iş hedefleriyle uyumlu hale getirememektir. AI yolculuğuna çıkmadan önce şu soruyu sormak gerekir;
- Hangi sorunu çözmeye çalışıyoruz?
- Yapay Zekâ maliyet etkin bir çözüm sunabilir mi?
Projeler genellikle belirsiz hedefler veya yatırım getirisi ile ilgili uyumsuz beklentiler nedeniyle rayından çıkar. Sorunu belirlemek ve beklenen faydaları en baştan açık ve net bir şekilde tanımlamak gerekir.
Hata #3: Veri miktarı
Yapay Zekâ ve makine öğrenimi (ML) sistemleri verilerden öğrenir.
Veri kalitesi ve niceliği çok önemlidir. Projeler genellikle yetersiz veriler nedeniyle tökezler ve bu da sistemin öğrenme ve doğru tahminler yapma yeteneğini engeller. Kaliteli verilerin hacmi, yapay zekâ çözümünün etkinliğini etkiler.
Hata #4: Veri kalitesi
Yapay Zekâ projelerinin başarısı büyük ölçüde girdi verisinin kalitesine bağlıdır.
Verileri temizlemek, dönüştürmeye ve hazırlamaya zaman ayırmanın gerekmemelidir.
Düşük kaliteli veriler hatalı modellere ve güvenilir olmayan çıktılara yol açar, yapay zekâ çıktılarının etkisiz kalmasına neden olur.
Hata #5: Kavram kanıtı mı yoksa karışıklığın kanıtı mı?
Kavram kanıtı (PoC) projeleri genellikle başarılı gerçek dünya uygulamalarına dönüşmede başarısız olur. PoC'in kontrollü ortamı, veri değişkenliği ve sistem bütünleştirme sorunları gibi gerçek zorluklarını maskeler.
Yapay Zekâ çözümlerinin gerçek senaryolarda test edilmesi, bunların pratik uygulanabilirliğini ve etkinliğini anlamak kritik önemlidir.
Hata #6: Eğitim verileri ile gerçek dünya verileri arasında büyük bir uçurum vardır
Yapay Zekâ projelerinde yaşanan yaygın bir hatada, eğitim verilerinin gerçek senaryolarını yansıttığını varsaymaktır. Bu uyumsuzluk, testlerde iyi performans gösteren ancak pratik uygulamalarda başarısız modellere yol açabilir.
Yapay Zekâ modelinin gerçek operasyonel veriler ve koşullarla değerlendirilmeli ve uyumlu hale getirilmelidir.
Hata #7: Kaynakların hafife alınması
Yapay Zekâ projeleri kaynak yoğun olup, sıklıkla önemli zaman ve finansal yatırım gerektirir. Birçok proje, özellikle veri edinimi ve hazırlanması konusunda bu gereklilikleri hafife aldığı için başarısızlığa uğrar.
Bir yapay zekâ girişiminin başarısı için bu kritik bileşenlere yeterli bütçe ve zaman ayrılmalıdır.
Hata #8: Yapay Zekânın bakımını ve evrimini ihmal etmek
Yapay Zekâ modelleri statik değildir, sürekli güncelleme ve bakıma ihtiyaç duyarlar.
Birçok kuruluş, yapay zekâ modelleri ve verilerinin devam eden yinelemesini planlamayı başaramıyor. Optimum performans göstermeyen eski modeller sorun yaratır. Yapay Zekâ projelerinde yaşam döngüsü planlama önemlidir.
Hata #9: Satıcı reklamlarına kanmak
Tedarikçi vaatlerinin cazibesi yanıltıcı olabilir.
Kapsamlı bir araştırma yapmak ve seçilen yapay zekâ çözümünün belirli proje ihtiyaçlarıyla uyumlu olduğundan emin olmak gerekir. Sektördeki abartılara inanmak yerine, ihtiyaçlarla uyumlu çözümlere odaklanmak gerekir.
Hata #10: Aşırı vaat verme, yetersiz teslimat
Gerçekçi beklentiler belirlemek önemlidir.
Yapay Zekânın neler başarabileceği konusunda aşırı vaatlerde bulunmak genellikle proje başarısızlıklarına yol açar.
Yapay Zekânın sınırlarını anlamak ve projenin kapsamını net bir şekilde tanımlamak, beklentileri yönetmeye ve istenen sonuçlara ulaşmaya yardımcı olur.
Sonuç: Yapay Zekâ projesinin başarısına giden yol
Yapay Zekâ projelerinin başarısı için bu tuzakları fark etmeleri çok önemlidir.
Veri merkezli bir yaklaşım benimseyerek, projeleri net iş hedefleriyle uyumlu hale getirerek, yeterli veri kalitesi ve miktarını sağlayarak, gerçek dünya senaryolarında test yaparak, devam eden bakım için planlama yaparak ve gerçekçi beklentiler belirleyen kuruluşlar, yapay zekâ projelerinin başarı şansını önemli ölçüde artırabilirler.
Kaynak : Why Most AI Projects Fail: 10 Mistakes to Avoid başlıklı makale Ron Schmelzer ve Kathleen Walch tarafından 12 Aralık 2024 tarihinde pmi.org blogunda yayınlanmıştır.
