POC aşaması: çoğu AI projesinin öldüğü yer

Bir yapay zeka fikri sunumda her zaman iyi görünür. Birkaç örnek girdi, etkileyici bir çıktı ve heyecanlı bir toplantı. Sorun, bu demonun üretimde ne yapacağına dair neredeyse hiçbir şey söylememesi. Projelerin büyük kısmı tam da bu noktada, ölçeklemeye geçmeden ölüyor.

Demo ile üretim arasındaki uçurum

Demo, en iyi senaryoyu gösterir. Üretim ise en kötü senaryolarla yaşar: beklenmedik girdiler, kenar durumlar, maliyet sınırları ve denetim gereksinimleri. Bu ikisi arasındaki uçurumu kapatan şey doğrulama aşamasıdır.

Doğrulamayı üç başlıkta ele alıyoruz:

• POC: Fikir, gerçek verinizle ve gerçek kısıtlarınızla çalışıyor mu.
• Eval: Çıktının kalitesini ölçülebilir bir biçimde değerlendiriyor muyuz.
• Compliance: Regülasyon, güvenlik ve veri yükümlülükleri karşılanıyor mu.

Eval olmadan kalite bir histir

"İyi çalışıyor gibi" bir his, üretim kararı için yeterli değil. Eval, çıktının kalitesini tekrar edilebilir bir ölçüye bağlar. Bir karar kapısı kurar: belirlenen eşiği geçen fikir ilerler, geçemeyen ilerlemez. Bu disiplin, sonradan çok daha pahalıya patlayacak hataları erken yakalar.

Karar kapısı maliyeti düşürür

Doğrulama aşaması bir engel gibi görünebilir ama aslında en büyük tasarruf kalemidir. Ölçeklemeden önce ölmesi gereken fikrin erken ölmesi, aylarca sürecek bir geliştirmenin boşa gitmesinden çok daha ucuzdur. Çoğu projenin öldüğü aşama, doğru kurgulandığında, en çok değer üreten aşamaya dönüşür.

Bir AI fikrini üretime almadan önce sorulacak soru basit: bunu ölçtük mü, yoksa sadece beğendik mi?

Manta'nın yaklaşımı

Manta doğrulama aşamasını ISO/IEC 27001 ve KVKK uyum çerçeveleriyle yürütür; eval ve compliance kontrolü, regüle sektörlerde üretime geçmenin ön koşuludur. POC, eval ve compliance'ı tek bir karar kapısında topladığımız için ölçeklenecek fikir ile ölmesi gereken fikir erkenden ayrışır. Bu disiplin, 2012'den bu yana yüksek ölçekli kurumlarla yürüttüğümüz projelerde tutarlı biçimde maliyeti düşürdü.