Expedia’nın AI Rehber İlkeleri: Ölçekli ve Güvenilir Sistemler Nasıl Kurulur?

Yapay zekâ (AI) sistemleri, sadece bir kez çalışmalarıyla değil, uzun vadede güvenilir, ölçeklenebilir ve sürekli iyileştirilebilir olmalarıyla değerlendirilmeli. Bir modelin bugün çalışması, onun gelecekte de sorunsuz çalışacağı anlamına gelmez. Bu gerçeği en iyi anlayan şirketlerden biri olan Expedia, yıllarca süren deneyimleriyle AI sistemlerini sadece teknik açıdan değil, stratejik bir yaklaşımla inşa etmenin önemini vurguluyor.

Günümüzde AI, sadece tahmin yapmakla kalmıyor; aynı zamanda konuşabiliyor, akıl yürütebiliyor ve hatta kullanıcı adına kararlar alabiliyor. Örneğin, bir seyahat sitesindeki AI ajan, bir yolcunun tercihlerini analiz edip en uygun uçuşu ve konaklamayı otomatik olarak seçebilir. Ancak bu tür sistemlerin güvenilirliği, hesap verebilirliği ve yönetimi, geleneksel AI uygulamalarına göre çok daha yüksek standartlar gerektiriyor. Expedia’nın AI ve makine öğrenmesi (ML) ekibi, bu zorlukların üstesinden gelmek için şirket genelinde uygulayacağı bir dizi ilkeler ve operasyonel mekanizmalar geliştiriyor.

AI İlkelerinden Uygulamaya: Sistemi Nasıl Güçlendiririz?

AI ilkelerini yayınlamak kolaydır; asıl zor olan, bu ilkeleri somut operasyonel adımlara dönüştürmektir. Expedia, AI sistemlerini hayata geçirmeden önce bir dizi "Ajan Temelli Yayın Geçidi" (Agentic Release Tollgates) adı verilen kontrollerden geçiriyor. Bu geçitler, net sahiplik, risk temelli yönetişim, değerlendirme, güvenli yayılım ve izleme gibi ilkeleri, ekiplerin kolayca uygulayabileceği şekilde somut gereksinimlere dönüştürüyor.

Bazı kontroller zaten otomatikleştirilmiş durumda ve yazılım geliştirme yaşam döngüsüne (SDLC) entegre edilmeye başlandı. Uzun vadede, bu beklentilerin AI sistemlerinin tasarımından, değerlendirilmesine, onaylanmasına, yayınlanmasına ve izlenmesine kadar her aşamada yerleşik hale gelmesi hedefleniyor. Böylece, AI’nın sadece bir kez çalışması değil, sürekli olarak güvenilir kalması sağlanacak.

Değerlendirme: Gerçekten Önemli Olanları Ölçmek

Herhangi bir AI modelinin ilk testi, teknik metriklerdeki başarı değil, iş sonuçlarına ve nihayetinde kullanıcı deneyimine katkısı olmalıdır. Expedia’nın yaklaşımı, modellerin sadece performanslarını değil, aynı zamanda işletme için getirdikleri değeri de değerlendirmeye odaklanıyor:

• İş sonuçlarına doğrudan bağlayın: Her ML projesinin, doğrudan bir iş sonucuna veya kullanıcı deneyimi metriğine bağlanması gerekiyor. Teknik optimizasyonlar araçlardır; nihai hedef, kullanıcıya değer katan sistemler oluşturmaktır.

• Maliyet karşılığında değeri optimize edin: Bir modelin getirdiği değer, geliştirme, eğitim ve izleme maliyetleriyle karşılaştırılabilir olmalıdır. Maliyetli ve karmaşık sistemler yerine, uzun vadede sürdürülebilir ve verimli çözümler tercih ediliyor.

• Karşılaştırma temellerine karşı karmaşıklığı haklı çıkarın: Karmaşıklık varsayılan olarak değil, gereklilik haline getirilmeli. Öncelikle basit bir temel model veya mevcut bir çözümle başlamak, ancak bunların yetersiz kaldığı durumlarda özel modeller geliştirmek gerekiyor.

• Çevrim içi ve çevrim dışı değerlendirmeleri zorunlu hale getirin: Hiçbir model, sadece çevrim dışı doğrulama ile geniş ölçekte yayınlanmamalıdır. Hem çevrim dışı hem de çevrim içi (A/B testleri gibi) değerlendirmelerden geçmesi gerekiyor. Zamanla, çevrim dışı değerlendirmelerin çevrim içi performansı ne kadar iyi tahmin ettiği izleniyor.

Tasarım: Ekiplerden Bağımsız Olarak Ölçeklenebilen Sistemler Oluşturmak

Bir modelin çalışması bir zorlukken, bu modelin değerinin sadece kendi ekibi ya da kullanım durumundan öteye taşınması çok daha büyük bir zorluk. Expedia, sistemlerin ölçeklenebilirliğini sağlamak için aşağıdaki prensipleri benimsiyor:

• Paylaşılan temeller üzerinde inşa edin: Temel yetenekler, veri temsilleri ve model bileşenleri için paylaşılan platformlar oluşturmak, özel çözümlerden daha verimli. Bu şekilde, temeldeki iyileştirmeler tüm organizasyona yayılabilir.

• Veriyi birinci sınıf ürün olarak ele alın: Bir modelin kalitesi, kullandığı verinin kalitesiyle sınırlıdır. Sağlam veri boruları, net soy kütükleri, tekrarlanabilirlik ve yeniden kullanılabilir özellikler, AI sistemlerinin güvenilirliğini artırır.

• Genelliği yerel optimizasyonlara tercih edin: İki yaklaşım benzer performans gösterdiğinde, öğrenimlerin, varlıkların ve operasyonel desenlerin diğer ekipler ve kullanım durumları tarafından yeniden kullanılabileceği seçeneği tercih edin. Yerel performansı değil, iyileştirmelerin şirket genelinde ne kadar hızlı yayılabileceğini düşünün.

• Manuel kuralları en aza indirin ve kaldırın: Manuel kurallar, politika, güvenlik veya uyumluluk gerektiren durumlarda gerekli olabilir, ancak bunlar geçici yamalar yerine açıkça belgelenmeli ve düzenli olarak gözden geçirilmelidir. Aksi takdirde, sürekli bakım yükü oluştururlar.

• Tekrarlanabilirliği ve izlenebilirliği varsayılan hale getirin: Eğitim verileri, özellikler, konfigürasyonlar, değerlendirme sonuçları, yayın versiyonları ve kararlar belgelenmeli ve geri alınabilir olmalıdır. Bu sayede, üretimdeki bir sorun aylar sonra bile kolayca debug edilebilir ve kurumsal bilgi kaybolmadan yeni ekiplere devredilebilir.

Güven: Sahiplik, Yönetişim ve Ölçekte Sorumlu Operasyon

AI sistemlerini yayınlamanın ölçütü sadece "çalışıyor mu?" değil, "buna güvenebilir miyiz?" olmalıdır. Güven, sonradan eklenebilecek bir özellik değil; zamanla inşa edilmesi ve her modelin yaşam döngüsü boyunca sürdürülmesi gereken bir değer. Expedia’nın yaklaşımı, her AI modeli için net sahiplik ve hesap verebilirliği şart koşuyor:

• Net sahiplik ve hesap verebilirliği atayın: Her model için, iş sahibi, ürün sahibi, AI sahibi ve operasyonel sahibi olmak üzere net roller tanımlanmalıdır. Bu roller tek bir kişi tarafından da üstlenilebilir, ancak sorumluluklar açıkça belirlenmelidir. Kim sonuçlardan sorumlu? Model sapması durumunda kim müdahale eder? Gece yarısı yaşanan bir olayda kim yanıt verir? Net sahiplik olmadan, modeller sahipsiz kalır ve sorunlar ortaya çıktığında kimin müdahale edeceği belirsizleşir.

AI’nın geleceği, sadece daha akıllı sistemler inşa etmekle değil, aynı zamanda bu sistemlerin güvenilir, hesap verebilir ve ölçeklenebilir olmasını sağlamakla şekillenecek. Expedia’nın yaklaşımı, sektördeki diğer şirketlere de ilham verebilir ve AI’nın sorumlu bir şekilde büyümesini destekleyen bir standart oluşturabilir. Bu ilkelerin uygulanması, sadece bugünkü başarıları değil, gelecekteki inovasyonları da şekillendirecek.

Yolculuğunuzda AI’yı kullanırken, sadece performans değil, aynı zamanda güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik de düşünün. İyi tasarlanmış sistemler, bugünün sorunlarını çözmekle kalmaz, yarının fırsatlarını da açar.