Araç kullanmak başka, sistem kurmak başka.
Bir metin üretim aracından fikir almak, toplantı notunu özetletmek veya görsel varyasyonları hazırlamak AI kullanımına örnektir. Bunlar değerlidir; fakat çoğu zaman kişisel kullanım düzeyinde kalır.
AI çözümü ise belirli bir iş problemini tekrar edilebilir biçimde ele alır. Girdi nereden geliyor, hangi kurallar uygulanıyor, insan kontrolü nerede devreye giriyor, çıktı nereye yazılıyor ve başarı nasıl ölçülüyor sorularına cevap verir.
En iyi başlangıç noktası model değil, problemdir.
AI projelerinde model veya araç seçimine erken odaklanmak kolaydır. Oysa daha önemli soru, hangi tekrar eden işin zaman, kalite veya ölçek açısından sorun yarattığıdır.
Net bir problem bulunduğunda teknik seçenekleri değerlendirmek kolaylaşır. Bazı durumlarda basit bir otomasyon yeterlidir; bazı durumlarda arama, sınıflandırma, üretim veya karar desteği için AI gerçekten anlamlı hale gelir.
AI çözümünün değeri ne kadar akıllı göründüğüyle değil, hangi işi daha iyi yaptırdığıyla ölçülür.
Veri ve kontrol katmanı olmadan otomasyon risklidir.
AI çıktıları olasılıksaldır. Bu nedenle hangi veriye erişebileceği, hangi içeriği üretebileceği, ne zaman insan onayı isteyeceği ve hatalı durumda ne yapacağı baştan tanımlanmalıdır.
Özellikle müşteri iletişimi, finansal veri, kişisel veri veya marka adına yayınlanan içeriklerde yetki sınırları ve kayıt mekanizmaları çözümün tasarımına dahildir.
Başarıyı kullanım sayısıyla değil sonuçla ölçmek.
Bir AI özelliğinin çok kullanılması tek başına başarı değildir. Asıl değer işlem süresinin azalması, kalite tutarlılığının artması, daha hızlı cevap verilmesi veya ekip kapasitesinin daha doğru işe ayrılması gibi sonuçlarda görülür.
Bu nedenle küçük bir kullanım alanıyla başlayıp sonucu ölçmek, ardından işe yarayan parçayı büyütmek çoğu zaman daha güvenli ve ekonomik bir yoldur.