Yapay zeka projelerinin çoğu modelde değil, veriye erişimde takılır. Soru "hangi model" değil; o modelin kurumunuzdaki bilgiye nasıl, hangi yetkiyle ve nerede ulaşacağıdır.
Kurumsal yapay zeka gündemi çoğu şirkette aynı yerden başlar: birileri etkileyici bir demo görür ve "biz de bunu yapalım" der. Ardından aylarca model seçimi konuşulur.
Oysa sahada tıkanma neredeyse hiç modelden kaynaklanmaz. Tıkanma dört yerde olur: veriye erişim, yetki sınırı, cevabın doğrulanabilirliği ve verinin nerede işlendiği. Bu dördü çözülmeden hangi modelin seçildiği önemsizdir.
Model değil, bağlam
Genel bir dil modeli kurumunuz hakkında hiçbir şey bilmez. Sözleşme şartlarınızı, ürün kodlarınızı ya da geçen yılki kararlarınızı bilmez — ve bilmediği yerde uydurur.
İşe yarayan kurulumların ortak yanı şudur: model, soruyu cevaplamadan önce kurumun kendi kaynaklarından ilgili parçaları bulur ve cevabı o parçalara dayanarak üretir. Böylece cevap modelin hafızasından değil, sizin belgelerinizden gelir.
Bunun pratik bir sonucu daha var: model değiştirilebilir hâle gelir. Bağlamı doğru kurduysanız altı ay sonra daha iyi bir model çıktığında altyapıyı baştan kurmazsınız, yalnızca modeli değiştirirsiniz.
Yetki sınırı ilk günden kurulur
En sık yapılan hata, tüm kurumsal belgeleri tek bir havuza atıp herkese aynı arayüzü açmaktır. Böyle bir kurulumda bir stajyerin sorduğu soru, görmemesi gereken bir sözleşmeden ya da bir maaş tablosundan cevap alabilir.
Doğru kurulumda yetki arayüzde değil, kaynak seviyesinde uygulanır: kullanıcı hangi belgeyi normalde açabiliyorsa, yapay zeka da yalnızca o belgelerden cevap üretir. Yetki değiştiğinde cevaplar da değişir.
Bu sonradan eklenebilecek bir özellik değildir. Sonradan eklemek, kurulumu baştan yapmak anlamına gelir.
Kaynak göstermeyen cevap işe yaramaz
Kurumsal kullanımda "model ne dedi" yetmez; "nereden dedi" gerekir. Bir yöneticinin karar vereceği cevabın hangi belgenin hangi bölümünden geldiği görünmüyorsa, o cevap doğrulanamaz ve kullanılamaz.
Kaynak gösterimi aynı zamanda en iyi hata yakalama yöntemidir. Model yanlış bir şey söylediğinde kaynağa bakan kullanıcı bunu saniyeler içinde fark eder. Kaynak yoksa yanlış cevap, doğru cevap gibi kurum içinde dolaşmaya başlar.
Kaynak gösteremeyen bir cevap, kurumsal ortamda cevap sayılmaz.
Veri nerede işleniyor
Son soru hukuki ve en çok atlanan soru. Sorduğunuz her soru ve gönderdiğiniz her belge parçası bir yerde işlenir. Orası neresi? Veri orada saklanıyor mu? Model eğitiminde kullanılıyor mu?
Kişisel veriyle çalışıyorsanız bu soruların cevabı sözleşmede yazılı olmak zorundadır. "Kullanıyoruz, bugüne kadar sorun çıkmadı" bir cevap değildir; denetimde de bir karşılığı yoktur.
Türkiye'de barındırılan bir kurulum bu tartışmayı baştan kapatır: veri ülke dışına çıkmaz, işleme yeri bellidir ve denetimde gösterilecek bir belge vardır.
Yapay zeka projesine başlarken sorulacak ilk soru "hangi model" değil, "hangi veriye, hangi yetkiyle, nerede" olmalıdır. Bu üçü netleştiğinde model seçimi teknik bir ayrıntıya iner.