Yapay Zeka Projelerini Başarıyla Değerlendirmek İçin Neden Planlama Öncesi Strateji Gerekli?

Yapay Zeka Projelerini Başarıyla Değerlendirmek İçin Neden Planlama Öncesi Strateji Gerekli?

Yapay zeka (YZ) projeleri, teknoloji dünyasının en heyecan verici alanlarından biri olmakla birlikte, başarısızlık oranları da şaşırtıcı düzeyde. Birçok kurum, algoritmaların doğruluğuna, veri setlerinin büyüklüğüne veya modelin eğitim süresine odaklanır; ancak kritik soruyu unutur: ‘Bu projeyi nasıl ölçüyoruz?’ Bu sorunun cevabı, teknik detaylardan ziyade, proje başlatılmadan önce yapılan planlamada saklıdır.

Medium’daki bir makalede (Kirmer, 2024) vurgulandığı gibi, YZ projelerinin değerlendirilmesi için önceden tanımlanmış kriterler olmadan, ‘başarı’ kavramı bulanık hale gelir. Bir model %92 doğruluk sağlıyorsa, bu gerçekten başarılı mı? Yoksa veri seti önyargılı mı? Kullanıcılar bu sonucu güvenle mı kullanıyor? Bu sorulara cevap vermek için, sadece bir teknik rapor değil, bir değerlendirme çerçevesi gerekir. Ve bu çerçeve, proje başlamadan önce tasarlanmalıdır.

Planlama, Sadece Zaman Çizelgesi Değildir

Bununla birlikte, bir diğer kaynak — Almanya’nın Bundeswehr Üniversitesi’nin (UNIBW) B-PREPARED projesi — bize farklı bir perspektif sunuyor. Bu proje, savunma teknolojileri alanında yapay zeka destekli karar destek sistemleri geliştiriyor. 10. PIP (Project Increment Planning) toplantısında, ekip yalnızca teknik ilerlemeyi değil, her bir ‘artırım’ (increment) için değerlendirme metriklerinin önceden tanımlanmasını zorunlu kıldı. Örneğin: ‘Bu modülün gerçek zamanlı karar verme hızı 200 ms’den düşük olmalı’ ya da ‘Kullanıcı güveni anket sonucu 4/5 puan üzerinde olmalı’. Bu, teknik başarıyı değil, uygulama başarısını ölçmeye yönelik bir yaklaşım.

Burada dikkat edilmesi gereken nokta: UNIBW, proje planlamasını sadece ‘ne yapacağız?’ sorusuna değil, ‘nasıl bileceğiz ki yaptık?’ sorusuna odaklandı. Bu, geleneksel proje yönetimi anlayışının ötesine geçiyor. Microsoft Project gibi araçlar, görevleri ve zaman çizelgelerini düzenler; ancak YZ projelerinde, ‘başarı’ kavramı, bir görevin tamamlanmasıyla değil, bir etkinliğin ölçülebilir etki yaratmasıyla tanımlanır.

Planlama ve Zamanlama: Aynı Şey Değil

ExpertCisco.com’daki makale, projelerde planlama ile zamanlama arasındaki farkı net bir şekilde ayırt ediyor. Planlama, ne yapacağımızı ve neden yaptığımızı tanımlar. Zamanlama ise, kapan ne zaman olacağını belirler. YZ projelerinde, bu ayrım kritik. Bir şirket, bir YZ modelini 6 ay içinde tamamlamayı planlıyor — ama bu 6 ay içinde hangi aşamalarda hangi başarı kriterlerini karşılamayı amaçlıyor? Eğer bu kriterler önceden belirlenmemişse, proje zamanında bitse bile, işe yaramaz olabilir.

Bu nedenle, yalnızca ‘görevler’ listesi değil, ‘değerlendirme durumları’ listesi de hazırlanmalı. Örneğin:

1. Hafta 4: Veri temizleme süreci tamamlandı mı? Veri setindeki önyargı oranı %5’in altında mı?
2. Hafta 8: Modelin doğruluk oranı %85’e ulaştı mı? Amaçlanan kullanıcı grubunda test edildi mi?
3. Hafta 12: Üretim ortamında sistem 99,5% uptime sağlıyor mu? Kullanıcı geri bildirimlerinde olumsuz yorum oranı %10’un altında mı?

Bu tür adımlar, proje yöneticilerinin yalnızca ‘ilerleme’ değil, ‘değer yaratma’ açısından da karar almasına olanak tanır. Bu, sadece bir teknik süreç değil, bir etik ve operasyonel sorumluluk sürecidir.

Yapay Zeka Projelerinde ‘Başarı’ Ne Demek?

Çoğu kurum, YZ projelerini ‘doğruluk oranı’ veya ‘hesaplama hızı’ gibi teknik metriklerle değerlendirir. Ancak bu, bir arabanın motorunun 300 beygir gücünde olduğunu söylemek gibi. Sürücüye uygun mu? Yol şartlarına uygun mu? Yakıt tüketimi kabul edilebilir mi? Bu sorulara cevap vermeden, teknik başarı bir kaza anlamına gelebilir.

UNIBW’nin yaklaşımı, bu soruları önceden cevaplamayı zorunlu kılıyor. Kirmer’in savunduğu gibi, YZ projelerinin değerlendirilmesi, ‘kodun doğru çalışması’ndan çok, ‘kullanıcının güvenini kazanması’na dayanır. Bu, teknolojiyi değil, insanı merkeze alır. Ve bu, sadece bir strateji değil, bir felsefedir.

İşte Bu Nedenle, Planlama Öncesi Strateji Gerekli

Yapay zeka projeleri, sadece veri ve algoritmalarla değil, insan kararları ve kurumsal süreçlerle de şekillenir. Planlama öncesi strateji, projenin başarısını belirleyen en kritik faktördür. Teknik ekibin bir modeli eğitmekten daha zor olan şey, tüm kurumun bu modelin değerini nasıl anlayacağını, ölçeceğini ve kullanacağını belirlemektir.

Medium, UNIBW ve ExpertCisco’dan gelen veriler, tek bir gerçekliği ortaya koyuyor: Yapay zeka projeleri, başlamadan önce değerlendirilmeye hazırlanmalıdır. Aksi halde, en gelişmiş algoritma bile, bir hata raporuna dönüşebilir.

Geleceğin YZ projeleri, daha akıllı modellerle değil, daha akıllı değerlendirme sistemleriyle kazanılacaktır. Ve bu sistemler, bir kod satırı değil, bir planlama protokolü olarak başlar.