Yapay zeka konusunda şirketlerin karşılaştığı en yaygın sorun teknik değil, kapsam sorunudur. "Yapay zekayı şirketimize entegre edelim" cümlesiyle başlayan projeler, altı ay sonra hâlâ neyin yapılacağını tartışan bir toplantıda kalır. Oysa işe yarayan yaklaşım tam tersidir: tek, dar ve ölçülebilir bir senaryoyla başlamak.
Ölçülebilir bir senaryo şu üç soruya net cevap verebilen senaryodur: hangi süreç, ne kadar sürede, hangi sayıyla iyileşecek? Örneğin "onay taleplerinin doğru kişiye yönlendirilmesi" ölçülebilir bir senaryodur — bugün ortalama yönlendirme süresini ölçüp, sistemle birlikte bu sürenin ne kadar düştüğünü gösterebilirsiniz. "Şirketimizi daha akıllı hale getirelim" ise ölçülemez, dolayısıyla asla "bitmiş" sayılmaz.
Bu yaklaşımın bir diğer faydası, güven inşa etmesidir. Yapay zeka konusunda çoğu ekip temkinlidir — haklı olarak, çünkü "yapay zeka her şeyi hallediyor" pazarlamasıyla yaşanan hayal kırıklıkları az değil. Dar kapsamlı bir pilot, sistemin ne yaptığını ve nerede insan kararına ihtiyaç duyduğunu somut olarak göstererek bu güveni kazandırır.
Pratikte bu, şöyle bir sıra izlemek anlamına gelir: önce mevcut süreçte en çok zaman kaybedilen tek bir noktayı belirleyin. Sonra bu nokta için "başarı" neye benziyor, önceden tanımlayın — örneğin ortalama işlem süresinin yarıya inmesi. Ardından dört-altı haftalık bir pilot çalıştırın ve sonucu gerçek sayılarla ölçün. Sonuç olumluysa yaygınlaştırın; değilse, neyin işe yaramadığını öğrenip küçük maliyetle bir sonraki senaryoya geçin.
Axios'un danışmanlık sürecinde izlediğimiz sıra da budur: ücretsiz bir ön görüşmeyle ihtiyacı netleştirir, bir haftalık sabit fiyatlı çalışmayla önceliklendirilmiş bir yol haritası çıkarır, ardından dört haftalık sabit fiyatlı bir pilotla tek bir senaryoyu gerçek veriyle test ederiz. Büyük bir taahhüt vermeden, ölçülebilir bir sonuçla başlarsınız.