Bir Yapay Zekâ Projesinin Aşamaları – Fizibilite: Başarılı Bir YZ Projesi İçin İlk Adım Nedir?
Yapay zeka (YZ) projeleri, doğru planlandığında işletmelere ve kurumlara büyük avantajlar sağlayabilir. Ancak pek çok yapay zekâ projesi başarısız olur veya beklenen sonuçları veremez. Bunun en büyük nedenlerinden biri fizibilite analizinin ihmal edilmesi dir. Başarılı bir yapay zekâ projesi başlatmak için ilk adım, sadece teknik değil, aynı zamanda iş amaçlı, maliyet açısından ve uygulanabilirlik açısından da değerlendirilmelidir.
Bu makalede sizlere bir yapay zekâ projesinin fizibilite aşamasında sorulması gereken temel soruları , bu aşamadan sonraki kritik adımları ve her aşamanın niçin önemli olduğunu detaylıca anlatıyoruz.
1. Yapay Zekâ Projesi Nedir?
Kısaca tanımlamak gerekirse, bir yapay zekâ projesi; belirli bir problemi çözmek veya karar alma sürecini otomatikleştirmek amacıyla büyük veriler üzerinde çalışan algoritmalarla geliştirilen çözümdür . Bu çözümler sınıflandırma, regresyon, tahminleme, görüntü işleme gibi birçok alanda kullanılabilir.
Ancak bir yapay zekâ projesi başlatmadan önce şu soruyu sormak gerekir:
“Bu problem gerçekten yapay zekâ ile çözülebilir mi?”
Bu soruya cevap verebilmek için fizibilite analizi yapılmazsa zaman, kaynak ve insan gücü boşa harcanabilir.
2. Fizibilite Nedir ve Neden Önemlidir?
Fizibilite , bir projenin teknik olarak yapılabilirliği , maliyet açısından uygunluğu , iş stratejisiyle uyumu , yasa ve etik kurallara uygunluğu gibi unsurları ölçen ön değerlendirme sürecidir.
Neden Önemlidir?
- Kaynakların verimli kullanımını sağlar
- Beklenmedik riskleri önceden görmenizi sağlar
- Süreç boyunca odak kaybını önler
- Karar vericilere yatırım kararı vermeden önce net bilgi sunar
3. Fizibilite Aşamasında Sorulması Gereken Temel Sorular
Aşağıdaki sorular, yapay zekâ projesine başlamadan önce her projede mutlaka sorulmalı ve yanıtlanmalıdır :
İş Soruları
- Problemin doğası nedir?
- Ne tür bir problem çözülüyor?
- Bu problem insan tarafından mı çözülemiyor yoksa daha hızlı mı çözülmesi isteniyor?
- Bu problemi yapay zekâ ile çözmek ne kazandırır?
- Mevcut süreçten farkı nedir?
- Otomasyon, hız, doğruluk gibi hangi alanlarda iyileştirme sağlar?
- Hangi paydaşlar bu projeye ihtiyaç duyuyor?
- Satış departmanı mı?
- Müşteri hizmetleri mi?
- Finans takımı mı?
- Proje organizasyonun iş stratejisiyle uyumlu mu?
- Uzun vadeli hedeflere katkı sağlıyor mu?
- Dijital dönüşüm yolculuğuna uygun mu?
- Projenin başarısı nasıl ölçülecek?
- Doğruluk oranı mı?
- Maliyet tasarrufu mu?
- Kullanıcı memnuniyeti mi?
- Alternatif çözümler var mı?
- Geleneksel yöntemlerle de çözüm mümkün mü?
- Yeni yazılım entegrasyonu yeterli olur mu?
- Proje tamamlanmasa bile faydası olur mu?
- Ara çıktılar başka projelerde kullanılır mı?
- Veri toplama süreci bile değerli midir?
Teknik Sorular
- Veri mevcut mu?
- Gerekli veriler sistemin içinde var mı?
- Harici kaynaklardan elde edilebilir mi?
- Veri kaliteli mi?
- Eksik değerler var mı?
- Anomali ya da hatalı veriler düzeltilebilir mi?
- Veri güncel mi?
- Model eğitildikten sonra veriler geçerliliğini koruyor mu?
- Veri zaman içinde değişiyor mu?
- Veri miktarı yeterli mi?
- Eğitim için gerekli olan veri hacmi sağlanabiliyor mu?
- Küçük veri seti ile çalışılacaksa hangi teknikler kullanılacak?
- Veri erişimi kolay mı?
- Veri farklı sistemlerde saklanıyor mu?
- Entegrasyon için ekstra kaynak gerekiyor mu?
- Modelin performans beklentisi nedir?
- %90 doğruluk yeterli mi?
- Gerçek zamanlı çalışması gerekiyor mu?
- Modelin çıktısı nasıl kullanılacak?
- İnsan tarafından mı değerlendirilecek?
- Tamamen otomatik karar verme sistemlerinde mi kullanılacak?
- Mevcut altyapı yapay zekâya uygun mu?
- GPU’lar, işlem gücü, bulut altyapısı mevcut mu?
- Ek donanım veya yazılım yatırımı gerekiyor mu?
Mali Sorular
- Projenin bütçesi nedir?
- Donanım, yazılım, personel maliyetleri hesaplandı mı?
- Eğitim, test ve üretim ortamları için ayrı ayrı bütçe var mı?
- Dönüşüm süresi ne kadar?
- Yatırımın geri dönüşü ne kadar sürede gerçekleşecek?
- Kısa vadeli mi yoksa uzun vadeli mi fayda sağlayacak?
- Ekibin yetkinliği yeterli mi?
- Gerekli veri bilimi, makine öğrenmesi ve yazılım bilgisi ekipte var mı?
- Dış danışmanlık mı gerekli?
- Eğitim ve destek masrafları var mı?
- Personelin yeni araçlara alışması için eğitim yapılacak mı?
- Sistem sonrası bakım ve destek için bütçe ayrıldı mı?
Yasal ve Etik Sorular
- Veri mahremiyeti konusunda uygunluk sağlanmış mı?
- GDPR, KVKK gibi yasal düzenlemelere uygun mu?
- Kişisel veriler şifreleniyor mu?
- Model adaletli çalışacak mı?
- Cinsiyet, yaş, etnisite gibi faktörlerde önyargı içeriyor mu?
- Karar verme süreci şeffaf mı?
- Modelin yanlış karar verme riski var mı?
- Yanlış tahminin etkisi ciddi mi?
- Sağlık, finans gibi kritik alanlarda kullanılacak mı?
- Model açıklanabilir mi?
- Karar verme süreci insanlar tarafından anlaşılabilir mi?
- Özellikle sağlık, adalet gibi alanlarda açıklama ihtiyacı var mı?
- Modelin etiği göz önünde bulunduruldu mu?
- Topluma zarar verecek sonuçlar üretmesi mümkün mü?
- Etik komitesi tarafından onaylandı mı?
4. Fizibilite Sonrası Aşamalar ve Dikkat Edilmesi Gereken Sorular
Fizibilite aşamasından sonra proje geliştirme sürecine geçilir. Ancak bu süreçte de bazı kritik soruların cevaplanması gerekir.
1. Veri Hazırlama Aşaması
- Veri temizleme ve ön işleme için hangi yöntemler kullanılacak?
- Özellik mühendisliği nasıl yapılacak?
- Veri bölünmesi (eğitim, doğrulama, test) nasıl yapılmalı?
2. Model Geliştirme Aşaması
- Hangi algoritma kullanılacak?
- Hiperparametre ayarları nasıl yapılacak?
- Overfitting (aşırı uyum) durumu nasıl kontrol edilecek?
3. Model Değerlendirme Aşaması
- Başarı metrikleri neler olacak? (Doğruluk, hassasiyet, F1 skoru vb.)
- Model gerçek dünya verisinde nasıl performans gösterecek?
- Cross-validation yapılmalı mı?
4. Deployment (Sisteme Entegrasyon) Aşaması
- Model web servisi olarak mı çalışacak?
- Gerçek zamanlı mı yoksa toplu işlem mi yapılacak?
- İzleme ve güncelleme süreçleri nasıl olacak?
5. Performans İzleme ve Bakım Aşaması
- Model zamanla nasıl değişen veriye adapte olacak?
- Performans düşüşleri nasıl izlenecek?
- Periyodik yeniden eğitim yapılacak mı?
5. Fizibilite Aşamasında Örnek Senaryolar
Örnek 1: Müşteri Segmentasyonu
- Problem: Müşterileri satın alma davranışlarına göre gruplama.
- Fizibilite Sorusu: Var olan müşteri verisi segmentasyona uygun mu?
- Cevap: Evet, çünkü geçmiş satış verileri ve kullanıcı profilleri mevcuttur.
Örnek 2: Hastalık Teşhisi
- Problem: Röntgen görüntüsünden akciğer kanseri teşhisi.
- Fizibilite Sorusu: Görüntü kalitesi ve veri miktarı yeterli mi?
- Cevap: Hayır, yüksek çözünürlüklü ve etiketlenmiş veri eksikliği var.
Örnek 3: Ürün Tavsiyesi
- Problem: Online alışveriş sitesinde ürün önerisi.
- Fizibilite Sorusu: Veri güncel ve dinamik mi?
- Cevap: Evet, kullanıcı davranışları sürekli güncelleniyor.
6. Başarılı Bir Yapay Zekâ Projesi İçin Anahtar Öğeler
| Unsurlar | Açıklama |
|---|---|
| Net Problem Tanımı | Herkesin anlayabileceği açık bir hedef belirlenmeli |
| Veri Kalitesi | Temiz, güncel ve yeterli veri mevcut olmalı |
| Teknik Uygunluk | Altyapı ve ekip yapay zekâ projelerine uygun olmalı |
| Maliyet Kontrolü | Bütçe ve getiri dengelenmeli |
| Etik ve Şeffaflık | Modelin karar verme süreci anlaşılır ve adil olmalı |
7. Gelecekte Fizibilite Analizinde Dikkat Edilecek Yeni Boyutlar
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte fizibilite analizinde dikkat edilmesi gereken yeni boyutlar da ortaya çıkmaktadır:
- Transfer Learning: Hazır modellerle kısa sürede model geliştirme
- AutoML: Otomatik makine öğrenmesi ile hızlı prototipleme
- Edge AI: Yerel cihazlarda çalışan yapay zekâ modelleri
- Federated Learning: Veri merkezi olmadan model geliştirme
- Sürdürülebilir YZ: Daha az enerji tüketen modeller
yapay zeka projesi aşamaları, yapay zeka fizibilite analizi, yapay zeka proje hazırlama, yapay zeka başarı faktörleri, yapay zeka proje yönetimi, yapay zeka teknik analiz, yapay zeka maliyet analizi, yapay zeka iş analizi, yapay zeka etik, yapay zeka veri hazırlama, yapay zeka model eğitimi, yapay zeka deployment, yapay zeka model değerlendirme, yapay zeka fizibilite soruları, yapay zeka proje planlama, yapay zeka örnek projeler