En iyi kapsamlanmış yapay zeka projeleri bile, arkasında doğru kişiler olmadığında başarısız olur. Çoğu erken aşama ajan girişimi, kimsenin neyin sorumluluğunu üstlendiğini bilmemesi nedeniyle duraksar.
Sahiplik eksiklikleri, yavaşlamalara, onay döngülerine ve proje ilerlemeye başladığında kafa karışıklığına yol açar.
Bir yapay zeka ajanı sadece bir yazılım parçası değildir. İş hedefleri, veri erişimi ve kullanıcı deneyiminin kesişiminde yer alır. Yani birden fazla ekibi etkiler ve her ekibin farklı öncelikleri vardır. Koordinasyon olmazsa, basit değişiklikler bile büyük engellere dönüşebilir.
İşe başlamadan önce, ajanı hayata geçirecek ve çalışır tutacak ekibi tanımlayın. En azından dört temel role ihtiyacınız var:
- Konu uzmanı: Ajanın üstleneceği gerçek dünyadaki görevi anlayan kişi.
- Proje yöneticisi: İlerlemeyi, son teslim tarihlerini ve ekipler arası uyumu takip eden kişi.
- Teknik uygulayıcı: Genellikle ajanı sistemlerinize entegre edebilen bir ön yüz veya tam yığın geliştirici.
- Yapay zeka uzmanı: İstemleri nasıl yapılandıracağını, modelleri nasıl yöneteceğini ve LLM davranışlarını nasıl çözeceğini bilen biri.
Bir makine öğrenimi doktorasına veya büyük bir araştırma ekibine ihtiyacınız yok. İhtiyacınız olan şey, sistemin kendi kısmını anlayan ve etkili şekilde iş birliği yapabilen insanlardır.
Terminal Roast’ta Taryn, ekibi organize etme görevini üstleniyor. Ajanın işin birçok bölümünü etkileyeceğini bildiği için, ilgili herkesle kısa bir planlama oturumu düzenliyor.
Baş barista Adrian, konu uzmanı oluyor. Müşterilerin kahve aromaları hakkında nasıl konuştuğuna dair gerçek örnekler ve en faydalı geri bildirim türleri konusunda bilgi sağlıyor.
Teknik lider Gideon, web sitesindeki teknik kurulumu üstleniyor ve entegrasyonu yönetiyor.
Muhasebeci Ross ise, projenin yarattığı değeri işletme maliyetleriyle karşılaştırıp takip edecek.
Taryn, herkesin uyumlu kalmasını sağlıyor ve projenin net bir iş amacına hizmet etmeye devam ettiğinden emin oluyor.
Herkesi baştan aynı ortamda buluşturmak, ekibin çoğu projeyi daha sonra raydan çıkaran devir teslim sorunlarından kaçınmasını sağlıyor. Bu adım basit bir proje yönetimi gibi görünebilir, ancak yapay zeka projelerinde diğer yazılım projelerine göre çok daha önemlidir. Geleneksel sistemlerin aksine, bir ajanın davranışı veri veya istemler değiştikçe farklılaşabilir. Bu esneklik değerli olsa da, yeni riskler de getirir. Gözetimden kimse sorumlu olmazsa, bu riskler pahalı sürprizlere dönüşür.
Başlamadan önce net sahiplik belirlemek, yaşam döngüsünün her aşamasında sorumlu bir kişi olmasını sağlar: modeli kim eğitecek, performansı kim izleyecek ve ton, politika veya veri kaynaklarındaki güncellemeleri kim onaylayacak.
Bu netlik, projelerin sorunsuz ilerlemesini sağlar ve ajan yayına hazır olduğunda gecikmeleri önler.
Ekibinizi oluştururken iki soruya odaklanın:
- Ajanın çözdüğü gerçek sorunu kim en iyi anlıyor?
- Bunu uygulamak için teknik erişimi ve yetkisi kimde?
Gerektiğinde bu rolleri danışmanlar, ajanslar veya tedarikçilerle destekleyebilirsiniz, ancak bu iki sorumluluk mutlaka kendi organizasyonunuzda olmalı. Bu denge, dış uzmanlıktan gerektiğinde faydalanırken kontrolü elinizde tutmanızı sağlar. Bu yapıyı baştan kuran ekipler, karar alınması gerektiğinde kime başvuracaklarını bildikleri için üretime ulaşma olasılıkları çok daha yüksektir.
Terminal Roast’un projesi, iş akışının her bölümünün net bir sahibinin olması sayesinde başarılı oluyor.
Konu uzmanı, başarı kriterlerini tanımlar.
Teknik lider, ajanın bunu sunabileceğinden emin olur.
Proje yöneticisi ise bu çabaları gerçek bir iş sonucuna bağlar. Başarısız olan çoğu pilot projede bu yapı hiç belirlenmez. Birçok ekip hızlı hareket edip sonradan çözmeyi dener, ancak yapay zeka projeleri belirsiz sahipliği tolere etmez. Küçük ve uyumlu bir ekip, her zaman büyük ve dağınık bir ekibi geride bırakır.
Eylem: Ajan projenizde yer alması gereken kilit kişileri listeleyin.
Herhangi bir geliştirme başlamadan önce, iş hedefleri, teknik uygulama ve sürekli gözetim için net sorumluluklar atayın.
