Bu yazımda, sağlam kurulmuş risk temelli kalite yönetimi sisteminiz yoksa yapay zekâ uygulamasının başarılı olamayacağına dikkat çekmek istiyorum.
İşler bugün yürüdü. Belgeler tamamlandı. Denetimden de geçildi. Peki kurum gerçekten iyi yönetiliyor mu? Yapay zekâya hazırlanırken kendimize sormamız gereken sorulardan biri bu.
Önceki yazılarımda veri kalitesi, veri yönetimi, yetkin ekipler ve probleme odaklanmak üzerinde durmuştum. Bunların başarıya ulaşmasında ortak bir temel var: Hakkıyla uygulanan risk temelli kalite yönetim sistemi. Türkiye’nin yapay zekâ konusunda sorun yaşayabileceğini düşündüğüm önemli alanlardan biri bu sistemin yeterince işletilmemesi.
Yaklaşık elli yıldır dünyada ve Türkiye’de kalitenin gelişimini izliyorum. Bu deneyimimle soruyorum: Kalite yönetim sistemlerimiz günlük işleri yürütmenin ötesinde, yaptığımız işleri sorgulamamızı ve sürekli iyileştirmemizi ne ölçüde sağlıyor? Sürekli iyileştirme politikanız net mi ve uygulanıyor mu?
Doküman hazırlamakla sistem kurulmuş olmuyor
Prosedürler, görev tanımları ve formlar gereklidir. Ancak uygulamada karşılıkları yoksa, sonuçlar izlenmiyorsa ve aynı sorunlar tekrarlanıyorsa dokümanlar kaliteyi sağlayamaz.
Bir hatayı düzeltip işe devam etmek günü kurtarabilir. Kalite yönetimi ise şunları da sorgulatır: Hata neden oluştu? Tekrarlanmaması için ne değişmeli? Yapılan değişiklik işe yaradı mı? Risk temelli yaklaşım, bunlara ek olarak sorunlar oluşmadan önce olası riskleri belirlemeyi ve önlem almayı gerektirir.
Bunlar yapılmadığında işler çalışanların kişisel çabalarıyla yürüyebilir. Ancak kurum, yaptığı işten öğrenen ve gelişen bir yapıya kavuşamaz.
İşin yürümesi, verinin güvenilir olduğunu göstermez
Bir kaydın bulunması yeterli değildir. Verinin anlamı, üretildiği koşullar, güncelliği ve doğruluğu da bilinmelidir.
Örneğin iki birim “tamamlanan işlem” ifadesini farklı anlamlarda kullanabilir. Birinde başvurunun kaydedilmesi, diğerinde hizmetin sonuçlandırılması kastedilebilir. Günlük işler bu farklılığa karşın yürüyebilir. Ancak bu verilerle iş yükünü tahmin eden yapay zekâ yanıltıcı sonuçlar üretebilir.
Çalışanların deneyimleriyle çözdüğü yanlış veya eksik kayıtlar da düzeltilmeden kalabilir. Böylece yapay zekâya aktarılan veri gerçekte yapılan işi yansıtmaz.
Uzmanlar da yönetim temeline dikkat çekiyor
Davenport ve Redman, iyi yönetilen süreçlerin kaliteli veri elde etmeyi kolaylaştırdığını açıklıyor. Yapay zekâdan yararlanmak; insanı, veriyi, teknolojiyi ve süreçleri birlikte yönetmeyi gerektiriyor.
RAND araştırmasında da yapay zekâ projelerinin başarısızlığında problemin yanlış anlaşılması ve gerekli nitelikte verinin bulunmaması öne çıkıyor. Teknolojiye yatırım yapmak, tek başına başarıyı güvenceye almıyor.
Sorumluluk kimde olacak?
Yapay zekânın kullanım amacı, başarısının nasıl ölçüleceği ve hatalı sonuçlarda kimin ne yapacağı belirlenmeli. Kullanım sırasında sonuçlar izlenmeli, değişiklikler yeniden değerlendirilmeli.
“Son kararı insan verecek” demek de yeterli değil. O kişinin sonucu değerlendirecek bilgisi, zamanı ve gerektiğinde sistemi durdurabilecek yetkisi var mı?
Türkiye açısından genellikle kaygım, kalite yönetimini belge hazırlama ve denetime hazırlanmayla sınırlayan kurumların, aynı anlayışla yapay zekâya geçmesidir. Yazılım alınabilir, eğitim yapılabilir, proje tamamlanabilir. Ancak güvenilir veri üreten ve sonuçlardan öğrenen sistem kurulmamış olabilir.
Günü kurtarmaya odaklanan yönetim anlayışıyla yapay zekâdan güvenli ve sürdürülebilir yarar bekleyemeyiz. Geleceği hazırlamak istiyorsak kaliteyi dokümanlarda bırakmamalı, günlük işin içine yerleştirmeliyiz.
