Yapay zeka mükemmeliyet merkezi neyi üstlenmeli, neyi üstlenmemeli?

Bir yapay zeka mükemmeliyet merkezi, her fikri bir komiteden geçirmek için değil, şirket genelinde yapay zeka işlerini iyi yapmayı kolaylaştırmak için vardır. Bu, küçük bir merkezi ekibin her iş akışının ihtiyaç duyduğu ve hiçbirinin yeniden kurmaması gereken şeyleri üstlenmesi demektir: ortak altyapı, standartlar, değerlendirme pratiği ve tedarikçi sözleşmeleri. İş akışlarının kendisi ve sonuçları ise onları yürüten iş birimi sahiplerine aittir.

Bu ayrımı bir yönde yanlış kurarsanız her departman kendi araçlarını satın alır ve aynı güvenlik incelemesini tekrarlar. Diğer yönde yanlış kurarsanız merkez her fikri onaylamaya başlar ve bir kuyruğa dönüşür.

Mükemmeliyet merkezi hangi sorunu çözmek için vardır?

Merkez yoksa aynı iş defalarca yapılır. Her departman bir model sağlayıcıyla kendi sözleşmesini imzalar, aynı hizmet için kendi güvenlik incelemesini yapar ve kaliteyi değerlendirmenin kendi yolunu icat eder ya da bu adımı hiç atmaz. Hangi yapay zeka sistemlerinin canlıda olduğunu, hangi kararlara dokunduklarını ya da sahiplerinin kim olduğunu kimse listeleyemez.

Mükemmeliyet merkezi tekrarları ve kör noktaları ortadan kaldırır: tek bir sözleşme seti, ortak bileşenler, tutarlı standartlar ve tek bir envanter. Zor yoldan öğrenilen derslerin biriktiği yer de burasıdır: hangi sağlayıcı koşulları incelemeden geçti, hangi değerlendirme alışkanlıkları gerçek sorunları yakaladı, insanlar hangi inceleme ekranlarını gerçekten sevdi. İş akışlarını seçmeyi ve işletmeyi ise üstlenmemelidir; çünkü o bilgi iş birimlerindedir.

Merkezde ne kalmalı?

Kural şu: Birden fazla iş akışı ona ihtiyaç duyuyorsa ya da şirketi bir tedarikçiye bağlıyorsa merkezdedir. Tek bir iş akışı için iyi sonucun ne olduğunu tanımlıyorsa o iş akışının sahibine aittir. Kimliğe, ağlara ya da barındırmaya dokunuyorsa BT ve bilgi güvenliği ekiplerine aittir.

Bir şey bu kurala uymuyorsa varsayılan şudur: iş birimi sahibinde kalır, merkezi ekip yardım eder.

İş birimlerinde ne kalmalı?

İşi bilmeye dayanan her şey: hangi iş akışlarının değişeceği, iyi bir yanıtın neye benzediği, bir insanın nerede onay vereceği, inceleme ekranının ekibin gününe nasıl oturacağı ve sonucun korunmaya değer olup olmadığı. Referans yanıtları süreç sahibi yazar, kabul kriterlerini o onaylar, canlıya geçişten sonra sistemi o işletir ve ne zaman durdurulacağına o karar verir. İş akışının bütçesi de ondadır; böylece harcama kararı ile fayda aynı yerde buluşur.

Bu, kendi projelerimizin nasıl yürüdüğünü yansıtır: süreç sahibi, yani işi değişecek kişi, olmazsa olmazdır ve neyin doğru olduğuna asla sistemi geliştirenler karar vermez.

Merkezi ekip ne büyüklükte olmalı?

Küçük olmalı ve büyük hedeflere göre değil, yürüyen iş akışlarının sayısına göre boyutlanmalı. Ekibi hedef bir kişi sayısıyla değil, sorumluluklarla tanımlayın; daha küçük bir şirkette bir kişi bunlardan ikisini üstlenebilir.

• Ekip lideri: portföyün bütününü, sözleşmeleri ve standartları üstlenir; merkezin her şeyi kendisi yapmaya kalkmasını engeller.
• Uygulamalı yapay zeka mühendisleri: ortak bileşenleri geliştirir ve iş akışı ekipleriyle yan yana çalışır; onlar için değil, onlarla birlikte geliştirir.
• Değerlendirme sorumlusu: şablonlardan kabul kriterlerinin gözden geçirilmesine, otomatik puanlamanın insanlarla uyuşup uyuşmadığının kontrolüne kadar değerlendirme pratiğini dürüst tutar.
• Benimseme ve eğitim: rol bazında eğitim ve bir yapay zeka elçileri ağı; yapay zeka eğitimi ve dönüşüm hizmetinin kapsadığı iş.

Temsili bir vaka düşünün: iş birimlerine ait beş iş akışını destekleyen dört kişilik bir merkezi ekip. Bu iş akışları satın almada tedarikçi teyitleri, müşteri hizmetlerinde iade kararları, finansta ay sonu yorumları, hukukta sözleşme kontrolleri ve İK’da politika sorularıdır. Her süreç sahibi kendi başlangıç ölçümünü, referans yanıtlarını, inceleme tasarımını ve sonuçlarını tutar. Merkez ise sağlayıcı sözleşmesini, hukuk ve İK’nın ortak kullandığı bir bilgi erişim bileşenini, kayıt tutma ve izlemeyi, değerlendirme şablonlarını ve envanteri tutar. Merkezde hiç kimse bir iş akışının sahibi değildir. Merkezi umduğunuz yol haritasına göre büyütme isteğine direnin: iş akışı ekipleri ortak bir şeyi beklemeye başladığında bir kişi ekleyin, daha önce değil.

Merkezin darboğaza dönüşmesi nasıl önlenir?

Üç yanlış kalıba dikkat edin:

• Demo üreten inovasyon laboratuvarı. İşaretleri: etkileyici prototipler, canlıda hiçbir şey yok, laboratuvarın dışında sahip yok. Çözüm: her proje bir iş birimi sahibi ve bir başlangıç ölçümüyle başlar; laboratuvar canlıdaki iş akışlarıyla değerlendirilir.
• Onay komitesi. İşaretleri: her fikir aylık bir toplantıyı bekler, ekipler de sessizce kendi araçlarını satın alır. Çözüm: standartları ve ekiplerin kendi başına ilerleyebileceği bir yolu yayımlayın. Şirket içi taslaklar için onaylı bir asistan gibi düşük riskli kullanımlar onay gerektirmez; sonuç doğuran kullanımlar ise süresi sınırlı bir incelemeden geçer.
• İş akışından önce platform. İşaretleri: aylar süren, kullanıcısı olmayan platform çalışması ve tahminden ibaret gereksinimler. Çözüm: altyapıyı ona ihtiyaç duyan ilk iş akışları için kurun, ikinci iş akışı aynı şeye ihtiyaç duyduğunda genelleştirin.

Her fikri onaylayan bir mükemmeliyet merkezi kuyruğa dönüşür.

İşleyip işlemediğini iki sinyal gösterir: bir fikirden gerçek örnekler üzerindeki ilk değerlendirmesine kadar geçen süre (çeyrekler değil, haftalar olmalı) ve adı belli sahipleri olan canlıdaki iş akışlarının sayısı.

Ölçek büyüdükçe model nasıl değişir?

Aşama aşama merkezden dışarıya doğru genişler:

1. İlk iş akışları: merkezi ekip işin içindedir ve ilk süreç sahipleriyle birlikte geliştirir.
2. Birkaç iş akışı: merkez ve uçlar modeli (hub & spoke). Merkez altyapıyı ve standartları tutar; uçlar, yani iş birimlerine yerleştirilen yapay zeka elçileri ya da mühendisler, geliştirir ve işletir.
3. Çok sayıda iş akışı ya da birkaç şirket: federe yapı. İş birimlerinin kendi yapay zeka liderleri olur; merkez sözleşmelere, standartlara, envantere ve ortak bileşenlere odaklanacak şekilde daralır.

Değişmeyen tek şey şudur: iş akışları ve sonuçları sahiplerinde kalır. Bir şirketler grubunda aynı mantık bir üst düzeyde işler; holdinglerde yapay zeka stratejisini anlattığımız not bunu açıklıyor. Envanter de yönetim kurulunun görmek istemesi gereken belgedir.

Sahipsiz satırlar nasıl bulunur?

Sorumluluk tablosunu kendi şirketiniz için isimlerle doldurun ve iki grubun birden sahiplendiği ya da kimsenin sahiplenmediği satırlara bakın. Organizasyon modelinizdeki asıl boşluklar bu satırlardır. Merkezin destekleyeceği ilk iş akışlarını seçmek, yapay zeka stratejisi ve keşif çalışmasının başladığı yerdir.

Kaynaklar

1. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST AI 100-1 ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf
2. ISO/IEC 42001:2023 Information technology — Artificial intelligence — Management system Uluslararası Standardizasyon Örgütü (ISO) www.iso.org/standard/42001