Levine, AI’ya mağaza açmak için en iyi yerler konusunda önerilerde bulunmasını söylemek yerine, perakendecinin yeni lokasyonları şu anda nasıl değerlendirdiğine dair çok kapsamlı ve çok özel listeler kodlamasının daha iyi olacağını öne sürüyor. Bu şekilde, yazılım bu talimatları takip edebilir ve hata yapma olasılığı bir nebze azalır.
Bir işletme yeni bir çalışana “Bir sonraki 50 mağazamızın nerede olması gerektiğini bul. Hoşça kal!” der mi? Muhtemelen hayır. İşletme o çalışana nelere bakması ve nerede bakması gerektiği konusunda günlerce eğitim verir ve çalışana daha önce nasıl yapıldığına dair birçok örnek gösterilir. Bir yönetici yeni bir çalışanın kapsamlı bir eğitim almadan soruyu nasıl yanıtlayacağını bulmasını beklemiyorsa, o yönetici neden genAI’ın daha iyi performans göstermesini beklesin?
ROI’nin basitçe sunulan değer eksi maliyet anlamına geldiği göz önüne alındığında, değeri artırmanın en iyi yolu verilen yanıtların doğruluğunu ve kullanılabilirliğini artırmaktır. Bazen bu, Olumsuz genAI’ye geniş talepler vermek ve ne yapmayı seçtiğini görmek. Bu makine öğreniminde işe yarayabilir, ancak genAI farklı bir hayvandır.
Adil olmak gerekirse, genAI’yi serbest bırakıp nereye gitmeyi seçtiğini görmenin mantıklı olduğu durumlar kesinlikle vardır. Ancak durumların ezici çoğunluğu için, BT genAI’yi uygun şekilde eğitmek için zaman ayırırsa çok daha iyi sonuçlar görecektir.
genAI projelerinin dizginlenmesi
Yapay zeka stratejistleri, genAI’ya yönelik ilk heyecanın azaldığını ve BT liderlerinin şirkete gerçek değer katacak dağıtımlara odaklanarak kuruluşlarını korumasının önemli olduğunu söylüyor.
Üretken AI çabalarını daha iyi kontrol etmeye yönelik bir öneri, Snowflake’ten Shah’ın söylediğine göre, işletmelerin çeşitli AI disiplinlerinde uzmanlardan oluşan AI komiteleri oluşturması. Bu şekilde, işletmenin herhangi bir yerinde ortaya çıkan her bir üretken AI teklifi, herhangi bir fikri veto edebilen veya onaylayabilen bu komite tarafından yönetilmek zorunda kalacaktı.
“Güvenlik ve hukukla, üretken bir AI çabasında ters gidebilecek çok şey var. Bu, yöneticilerin komitenin önüne çıkıp tam olarak ne yapmak istediklerini ve neden yapmak istediklerini açıklamalarını sağlayacaktır,” dedi.
Shah, bu AI onay komitelerini kısa vadeli geçiciler olarak görüyor. “Anlayışımız olgunlaştıkça, bu komitelere olan ihtiyaç ortadan kalkacak,” dedi.
Bir diğer öneri de NILG.AI’dan Fernandes’ten geliyor. Gösterişli, büyük ölçekli genAI projeleri yerine, işletmeler “bir aracın hasar raporunu analiz edip maliyetleri tahmin etmek veya bir satış görüşmesini denetleyip kişinin senaryoyu takip edip etmediğini belirlemek veya e-ticarette ürünleri yalnızca etkileşimlere/tıklamalara göre değil, bu ürünlerin içeriğine/açıklamasına göre önermek” gibi daha küçük, daha kontrol edilebilir hedeflere odaklanmalıdır.
Ve genAI modellerine dolaylı olarak güvenmek yerine, “geri dönüş seçeneği olmadan herhangi bir kritik görevde LLM’leri kullanmamalıyız. Bunları karar alma sürecimizde bir gerçeklik kaynağı olarak değil, tıpkı başka birinin fikriyle başa çıkacağınız gibi eğitimli bir tahmin olarak kullanmalıyız.”
