Sigorta devi MassMutual, yapay zekâ (AI) stratejisini teknoloji sahnesindeki hızlı değişimlere karşı esnek bir şekilde konumlandırıyor. Şirketin Bilgi İşlem Direktörü Sears Merritt, AI modelleri arasında sürekli geçiş yapabilmeye odaklanan bir altyapının önemine dikkat çekiyor. Merritt, "AI dünyası son derece dinamik ve biz de bu dalgaya ayak uydurabilmek için altyapımızı sürekli güncelliyoruz" diyor. Bu yaklaşım, geliştirici verimliliğinde yaklaşık %30 artış sağlamanın yanı sıra, AI destekli çağrı merkezi iş akışlarında çözüm süresini 10 dakikadan 1 dakikaya düşürerek maliyetleri de önemli ölçüde azaltmış durumda.
Geleceğin araçlarını bugünden kullanma stratejisi
MassMutual, AI tedarikçileriyle yaptığı sözleşmeleri 12 ay gibi kısa sürelerle sınırlayarak, en iyi araçlara geçiş yapma esnekliğini koruyor. Merritt, "Bu sözleşmeler sayesinde, AI alanındaki en iyi araçları kullanmaya devam ederken, teknolojinin olgunlaşmasını ve stabil hale gelmesini de bekleyebiliyoruz" açıklamasını yapıyor. Açık kaynaklı modeller de şirketin AI stratejisinin önemli bir parçası. Merritt, "Açık kaynak araçlarına %100 bağlıyız ve bu teknolojiler, MassMutual gibi şirketlerin AI kullanımını şekillendirecek" diyor.
Şirket ayrıca, AI modellerinin gelecekteki ihtiyaçlara uyum sağlayabilmesi için sürekli olarak en ileri modelleri ve yetenekleri takip ediyor. "Bugün imkansız olan ancak yarın mümkün hale gelecek görevler için gelişmiş modeller gerekiyor" diyen Merritt, bu yaklaşımın şirketin AI yolculuğunda kritik bir rol oynadığını vurguluyor.
Başarı ölçütleriyle başlayan AI projeleri
MassMutual'ın AI girişimleri, genel olarak iki ana kategoriye ayrılıyor. İlki, tüm çalışanların kullanımına sunulan Copilot ve sanal asistanlar gibi verimlilik artırıcı araçlara odaklanıyor. İkincisi ise, danışmanlar, poliçe sahipleri ve çalışanlar için önemli etkiler yaratacak özel iş akışlarını ve iş süreçlerini iyileştirmeyi hedefliyor.
Bu projelerde, başarı ölçütleri projenin başından belirleniyor. Merritt, "Yaptığımız her şey ölçülüyor. Ölçeklendirmeye karar vermeden önce, önceden tanımlanmış bir başarı metriğine ulaşmamız gerekiyor" diyor. Şirket ayrıca, çalışanlara farklı modelleri ve token tüketimli iş akışlarını deneme imkanı sunarak, basit ve düşük maliyetli büyük dil modelleri (LLM'ler) ile en iyi performans gösteren modeller arasındaki farkları karşılaştırmalarını sağlıyor.
MassMutual, AI kullanımının her aşamasını detaylı bir şekilde analiz ediyor. Kullanım desenleri, geliştirici iş akışları, model performansı ve maliyetler gibi veriler toplanıyor. Bu analizler, gelecekteki model yönlendirme kararları için kritik bir rol oynayacak. Amaç, harcamaları azaltmanın yanı sıra, kullanıcı deneyimini, yanıt kalitesini ve model performansını dengeleyerek en uygun modele yönlendirme yapmak.
Daha pahalı modeli tercih etmek: Neden kalite önemli?
MassMutual'ın AI kalitesini değerlendirme yaklaşımı oldukça dikkat çekici. Şirket, yalnızca benchmarklara veya token maliyetlerine odaklanmak yerine, "güven skoru" adlı bir çerçeveyi kullanıyor. Bu çerçeve, kullanıcı geri bildirimlerini ve operasyonel metrikleri bir araya getirerek, AI tarafından üretilen yanıtların çalışanlar tarafından nasıl algılandığını ve sonuçları ne ölçüde iyileştirdiğini değerlendiriyor.
Örneğin, çağrı merkezi yeniden yapılandırma sürecinde, iki farklı LLM karşılaştırıldı. Biri neredeyse gerçek zamanlı yanıt verirken diğerinden daha kaliteli yanıtlar alındı ancak bu yanıtlar birkaç saniye daha uzun sürüyordu. Geleneksel düşünceye göre kullanıcılar hızlı yanıtı tercih edecekti, ancak yapılan ankette çalışanlar büyük çoğunlukla kaliteye öncelik verdiklerini belirtti. Merritt, "Kullanıcılar bize daha pahalı olan modeli tercih ettiklerini ve bu iki saniyelik gecikmenin kalite farkı nedeniyle telafi edilebilir olduğunu söyledi" diyor.
Bu geri bildirimler, MassMutual'ın hangi modelin kullanılacağına karar verirken doğrudan etkili oldu. "Kullanıcı deneyimini dikkate aldık ve maliyetlerin ikincil önem taşıdığını gördük. Bu nedenle, daha karmaşık olan modeli tercih ettik" diyen Merritt, bu yaklaşımın şirketin AI stratejisinde ne kadar önemli olduğunu vurguluyor.
AI altyapısını sürekli olarak optimize eden MassMutual, gelecekte agentik AI destekli ortamlar oluşturmayı planlıyor. Bu ortamlar, şirketin AI kullanımını daha da esnek ve verimli hale getirecek. Merritt, "Çoklu araç seti ortamları, agentik AI'nin desteklenmesi için kritik önem taşıyor" diyor.
MassMutual'ın AI yolculuğu, teknoloji liderlerine esneklik, kullanıcı odaklılık ve sürekli iyileştirme ilkelerini benimsemenin önemini gösteriyor. Bu strateji, hızla değişen AI dünyasında başarılı olmanın anahtarı olabilir.
Yapay zeka özeti
MassMutual'ın AI stratejisi nasıl %30 verimlilik artışı sağladı? 12 aylık sözleşmeler, açık kaynak modeller ve kullanıcı odaklı kalite ölçümleriyle desteklenen esnek AI altyapısının sırları.
