Değerlendirme çerçeveleri, işletmeler için yapay zekanın yeni aşamasını nasıl şekillendiriyor?

Dünya genelinde bir milyondan fazla işletme⁠, verimliliği artırmak ve değer yaratmak için yapay zekadan yararlanıyor. Ancak bazı kuruluşlar bekledikleri sonuçlara ulaşmakta zorlanıyor. Peki bu farkı yaratan nedir?

OpenAI'da, iddialı hedeflerimize ulaşmak için yapay zekayı şirket içinde aktif olarak kullanıyoruz. Kullandığımız temel araçlardan biri de değerlendirme çerçeveleri: bir yapay zeka sisteminin beklentileri karşılama performansını ölçmek ve geliştirmek için kullanılan yöntemler. 

Ürün gereksinim belgelerine benzer şekilde değerlendirme çerçeveleri, belirsiz hedefleri ve soyut fikirleri net, ölçülebilir ve uygulanabilir hale getirir. Değerlendirme çerçevelerinin stratejik olarak kullanılması; müşteriye yönelik bir ürünü veya kurum içi bir aracı büyük ölçekte daha güvenilir kılabilir, kritik hata riskini azaltabilir, olumsuz risklere karşı koruma sağlayabilir ve kuruluşa ölçülebilir, yüksek getirili bir yol haritası sunabilir. 

OpenAI'da modellerimiz aynı zamanda ürünlerimizdir. Bu nedenle araştırmacılarımız, modellerin farklı alanlardaki performansını ölçmek için zorlu ve en üst seviye değerlendirme çerçeveleri⁠(yeni bir pencerede açılır) ¹ uygular. En üst seviye değerlendirme çerçeveleri, daha iyi modelleri daha hızlı sunmamıza yardımcı olur; ancak bir modelin belirli bir iş akışında veya iş bağlamında gereken tüm incelikleri tek başına sunmasını garanti edemez. Bu nedenle kurum içi ekiplerimiz, belirli bir ürün veya kurum içi iş akışındaki performansı değerlendirmek için çeşitli bağlamsal değerlendirme çerçeveleri de geliştirdi. Aynı sebeple iş liderlerinin de kendi kuruluşlarının ihtiyaçlarına ve çalışma ortamlarına uygun bağlamsal değerlendirme çerçeveleri oluşturmayı öğrenmesi gerekir. 

Bu makale, kendi kuruluşlarında değerlendirme çerçeveleri uygulamak isteyen iş liderleri için hazırlanmış bir başlangıç rehberidir. Her kuruluşun iş akışına veya ürününe özel olarak tasarlanmış bağlamsal değerlendirme çerçeveleri halen gelişmekte olan bir alan olup kesin yöntemler henüz olgunlaşmamıştır. Bu nedenle burada, pek çok durumda etkili olduğunu gördüğümüz geniş bir çerçeve sunuyoruz. Bu alanın ilerleyerek belirli iş bağlamlarına ve hedeflerine yönelik daha rafine çerçeveler oluşturmasını bekliyoruz. Örneğin, yapay zeka entegre edilmiş, son teknoloji bir tüketici ürünü için ideal değerlendirme çerçevesi, standart operasyon prosedürleriyle çalışan dahili bir otomasyon süreci için gereken değerlendirme çerçevesinden farklı olabilir. Aşağıda sunduğumuz çerçevenin her iki durumda da en iyi uygulamaları kapsadığına ve kuruluşunuzun ihtiyaçlarına özel değerlendirme çerçeveleri geliştirirken güçlü bir rehber sağlayacağına inanıyoruz.

Sürece, yapay zeka sisteminizin amacını açık ve yalın bir dille tanımlayabilecek küçük ve yetkin bir ekiple başlayın (örneğin: "Uygun nitelikli gelen e-postaları, marka tutarlılığını koruyarak planlanmış demo görüşmelerine dönüştürmek").

Bu ekip, teknik bilgiye ve alan uzmanlığına sahip kişilerden oluşmalıdır (örneğin, bu senaryoda satış ekibi mutlaka dahil olmalıdır). Ekibin kritik çıktıları belirleyebilmesi, iş akışını uçtan uca modelleyebilmesi ve sisteminizin karşılaşacağı tüm önemli karar noktalarını net şekilde ortaya koyabilmesi gerekir. İş akışındaki her adım için ekibin başarıyı tanımlaması ve kaçınılması gereken durumları belirlemesi önemlidir. Bu çalışma, onlarca örnek girdinin (örneğin gelen e-postalar) sistemin üretmesi beklenen çıktılarla eşleştirildiği bir harita ortaya çıkarır. Ortaya çıkan bu altın örnek seti, uzmanlarınızın "mükemmel" performansı nasıl tanımladığını yansıtan, yaşayan bir referans olmalıdır.

Sürecin başında her şeyi kusursuzlaştırmaya çalışmayın. Bu yinelemeli ve doğal olarak dağınık bir süreçtir. Erken prototipleme büyük avantaj sağlar. Sistemin ilk sürümüne ait 50-100 çıktının incelenmesi, sisteminizin nerelerde hata yaptığını hızla görmenizi sağlar. Bu "hata analizi", sisteminiz geliştikçe izleyeceğiniz hata türlerini ve sıklıklarını sınıflandırmanıza yardımcı olur.

Bu, yalnızca teknik bir süreç değildir; aynı zamanda iş hedeflerinin ve istenen süreçlerinin netleştirilmesini gerektiren çok işlevli bir süreçtir. Teknik ekiplerin, müşteri beklentilerini, ürün/satış/İK gibi diğer ekiplerin ihtiyaçlarını tek başına değerlendirmesi beklenemez. Bu nedenle alan uzmanları, teknik liderler ve ilgili paydaşlar sürecin ortak sahipleri olmalıdır. 

Bir sonraki adım, ölçüm yapmaktır. Ölçümün amacı, sistemin nerede ve ne zaman başarısız olduğunu somut örneklerle tespit etmektir. Bunun için, yalnızca bir demo veya komut alanı değil, gerçek dünyaya mümkün olduğunca benzeyen özel bir test ortamı oluşturun. Performansı, altın örnek setinizdeki beklentilere ve hata analizinize göre değerlendirin. Bunu yaparken, sistemin gerçek hayatta karşılaşacağı zorlukları ve uç durumları da simüle edin.

Değerlendirme kriterleri, sisteminizin çıktılarını değerlendirmeye yönelik bir yapı sunabilir; ancak yüzeysel maddelere odaklanıp büyük hedefleri gözden kaçırmayın. Bazı nitelikler objektif olarak ölçülemez. Bazı durumlarda klasik iş metrikleri işe yarar. Diğer durumlarda yeni metrikler geliştirmeniz gerekir. Bu süreçte alan uzmanlarını düzenli olarak bilgilendirin ve ölçümleri temel hedeflerle hizalayın.

Sistemin gerçek performansını test etmek için mümkün olduğunca gerçek dünya örnekleri kullanın ve nadir ancak hatalı işlendiğinde maliyetli olabilecek uç durumları da dahil edin. 

Bazı değerlendirme çerçeveleri, bir LLM derecelendirici (çıktıları tıpkı uzman gibi değerlendiren bir yapay zeka modeli) kullanılarak ölçeklenebilir; ancak insan gözetimi her zaman zorunludur. Alan uzmanlarınız, LLM derecelendiricilerin doğruluğunu düzenli olarak kontrol etmeli ve sisteminizin davranışına yönelik günlükleri doğrudan incelemelidir. 

Değerlendirme çerçeveleri bir sistemin kullanıma hazır olup olmadığını belirlemenize yardımcı olur; ancak süreç bununla bitmez. Sisteminizin gerçek girdilerle üretilen gerçek çıktılarının kalitesini sürekli olarak ölçmeniz gerekir. Her üründe olduğu gibi, son kullanıcılarınızdan gelen kurum içi veya kurum dışı sinyaller özellikle değerlidir ve değerlendirme çerçevenize dahil edilmelidir.

Son adım, sürekli bir iyileştirme süreci oluşturmaktır. Değerlendirme çerçevenizle ortaya çıkan sorunlar; komut iyileştirmeleri, veri erişimi ayarları, değerlendirme çerçevesinin hedeflerinizle daha uyumlu hale getirilmesi gibi birçok yöntemle giderilebilir. Yeni hata türleri keşfettikçe bunları hata analizinize ekleyip ele almalısınız. Her yineleme bir öncekini güçlendirir: yeni kriterler ve sistem davranışına dair daha net beklentiler, düzeltilmesi gereken yeni uç durumları ile ince ve inatçı sorunları görünür kılar.

Bu yinelemeyi desteklemek için bir veri döngüsü oluşturun. Girdileri, çıktıları ve sonuçları kaydedin; bu kayıtları düzenli olarak örnekleyin; belirsiz veya maliyetli durumları otomatik olarak uzman incelemesine yönlendirin. Hem değerlendirme çerçevenize hem de hata analizinize uzman değerlendirmeleri ekleyin; ardından komutları, araçları veya modelleri güncellemek için bunları kullanın. Bu döngü sayesinde sisteminizden ne beklediğinizi daha net tanımlar, sistemi bu beklentilerle daha uyumlu hale getirir ve gelecekte izlemeniz gereken yeni çıktı veya metrikleri belirleyebilirsiniz. Bu sürecin geniş ölçekte devreye alınması sonucunda, yeniden üretilmesi zor, kapsamlı, ayırt edici ve bağlama özel bir veri kümesi oluşturulur. Bu veri kümesi, kuruluşunuzun pazarınızda en iyi ürünü veya süreci geliştirmesine gerçek bir rekabet avantajı sağlayan değerli bir varlıktır.

Her ne kadar değerlendirme çerçeveleri, yapay zeka sisteminizi iyileştirmenin sistematik bir yolunu sunsa da, zaman içinde yeni hata türleri ortaya çıkabilir. Modeller, veriler ve iş hedefleri geliştikçe değerlendirmeler de sürekli güncellenmeli, genişletilmeli ve stres testinden geçirilmelidir.

Müşteri tarafındaki devreye alımlarda değerlendirme çerçeveleri, klasik karşılaştırma testlerinin veya ürün deneylerinin yerini almaz. Değerlendirme çerçeveleri ile geleneksel deneyler birbirini tamamlar; birlikte gerçek dünya performansına ilişkin kapsamlı bir görünürlük sağlarlar. 

Her büyük teknolojik dönüşüm, operasyonel mükemmeliyetin ne anlama geldiğini ve rekabet avantajının nasıl elde edildiğini yeniden tanımlar. OKR ve KPI gibi çerçeveler, büyük veri çağında işletmelere "gerçekten önemli olanı nasıl ölçeceklerini" gösterdi. Değerlendirme çerçeveleri ise yapay zeka çağında bu düşüncenin doğal bir devamıdır.

Olasılıksal sistemlerle çalışmak, yeni tür ölçümler ve çok daha derin denge gözetme analizleri gerektirir. Liderlerin; hangi durumlarda kesinlik gerektiğini, hangi durumlarda esneklik payı bırakılabileceğini ve hız ile güvenilirlik arasında nasıl bir denge kurulacağını belirlemesi gerekir.

Değerlendirme çerçevelerini hayata geçirmek, mükemmel ürünler geliştirmek kadar zordur; çünkü yüksek düzeyde özen, vizyon ve doğru yargı gerektirir. Ancak doğru uygulandığında değerlendirme çerçeveleri, kurumlar için benzersiz ve sürdürülebilir bir avantaj yaratır. Bilginin küresel ölçekte erişilebilir olduğu, uzmanlığın demokratikleştiği bir çağda gerçek fark, sistemlerinizin kendi bağlamınızda ne kadar iyi çalıştığıyla ortaya çıkar. Sağlam değerlendirmeler, sisteminiz geliştikçe büyüyen kurumsal bilgi birikimi ve kalıcı bir rekabet üstünlüğü sağlar. 

Özünde değerlendirme çerçeveleri, işletmenin bağlamının ve hedeflerinin derinlemesine anlaşılmasıyla ilgilidir. Kendi kullanım senaryonuz için "mükemmel"in ne olduğunu net biçimde tanımlayamıyorsanız, ona ulaşmanız da mümkün değildir. Bu açıdan değerlendirildiğinde değerlendirme çerçeveleri, yapay zeka çağının önemli bir dersini ortaya koyar: yönetim becerileri aynı zamanda yapay zeka becerileridir. Net hedefler belirlemek, doğru geri bildirim süreçleri oluşturmak, sağduyulu kararlar almak ve değer önerinizi, stratejinizi ve süreçlerinizi güçlü bir şekilde sahiplenmek artık her zamankinden daha kritik önem taşır.

Daha fazla en iyi uygulama ve yöntem ortaya çıktıkça bunları paylaşmayı sürdüreceğiz. Bu süreçte, kendi ihtiyaçlarınıza en uygun yaklaşımları keşfetmek için değerlendirme çerçeveleriyle denemeler yapmanızı öneririz. İlk adım olarak, çözmek istediğiniz problemi tanımlayın, alan uzmanınızı belirleyin, küçük bir ekip oluşturun ve özellikle API üzerinde çalışıyorsanız Platform Belgelerimize⁠(yeni bir pencerede açılır) göz atın.

"Mükemmel" bir başlangıç beklemeyin. Belirleyin, ölçün ve adım adım iyileştirin.