Son zamanlarda yaşanan birkaç korku hikayesinden bahsedelim.
Geçtiğimiz yılın sonlarında, bir Chevrolet bayisi ana sayfalarında büyük bir dil modeli (LLM) tarafından desteklenen bir sohbet robotu konuşlandırdı. Chevrolet araçlarının ayrıntılı özellikleriyle eğitilen bu LLM, yalnızca Chevrolet otomobilleriyle ilgili sorulara yanıt vermek için tasarlanmıştı.
Ancak kullanıcılar bu sınırlamaları aşmanın bir yolunu hızla buldular: chatbot’un cevaplarının amaçlanan aralığının giderek dışına çıkan bir dizi yönlendirici soruyla, chatbot’un bunun yerine Tesla araçlarını önermesine neden oldular. Kısa süre sonra, bot kod yazmaya ve hatta bir dolara araba satmayı teklif etmeye yönlendirildi.
Daha endişe verici bir olay, kod yazmada yardımcı olmak için tasarlanmış bir AI aracı olan Microsoft’un Co-Pilot’unu içeriyordu. AI halüsinasyonları fenomeni nedeniyle – AI’nın makul ancak yanlış bilgiler ürettiği – araç var olmayan bir kütüphaneyi önerdi. Bu fırsatı değerlendiren bir geliştirici, bu isimde bir kütüphane oluşturdu, içine kötü amaçlı yazılım yerleştirdi ve GitHub’a yükledi. Kötü amaçlı kütüphane dört gün içinde 100.000 indirmeye ulaştı.
Bu başarısızlıklar, AI’yı operasyonlarına entegre etmek isteyen herhangi bir iş liderine duraklama fırsatı vermelidir. Bunlar, kuruluşlara bu parlak, yeni teknolojiyi hayati süreçlere entegre etmenin beraberinde getirdiği karmaşıklıklar ve riskler hakkında bir hatırlatmadır.
ITSM’de AI entegrasyonu için 4 temel husus
BT hizmet yönetimi (ITSM) için yapay zekayı benimsemeye başlamadan önce aşağıdaki hususları aklınızda bulundurun.
1. Özel bilgilerin yönetimi
Yapay zeka modelleri en iyi şekilde çalışmak için geniş veri kümelerine ihtiyaç duyar, ancak kısıtlanmamış veri kullanımı önemli güvenlik ihlallerine yol açabilir. Şirketler, yetkisiz erişimi ve kötüye kullanımı önlemek için yalnızca ilgili, hassas olmayan verilerin yapay zeka sistemlerine iletildiğinden emin olmalıdır.
2. Veri bütünlüğünün sağlanması – “Çöp girer, çöp çıkar”
Yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan verilerin kalitesi, performanslarını doğrudan etkiler. Kuruluşların, kullanılan verilerin doğru, güvenilir ve hatasız olduğundan emin olmak için titiz veri temizleme süreçleri uygulaması gerekir. Bu adım, güvenilir yapay zeka çıktıları üretmede kritik öneme sahiptir.
3. Sıkı erişim kontrolleri oluşturma
Yapay zeka modelleri erişim kontrolünü doğası gereği anlayamadığından, belirli verilere kimin erişebileceği konusunda net sınırlar tanımlamak önemlidir.
Her biri belirli bir amaç için tasarlanmış birden fazla LLM’nin kullanılması gerektiği konusunda yaygın bir fikir birliği vardır. Sıkı erişim kontrolleri oluşturmanın anahtarı, her LLM’ye yalnızca kullanıcılarının tüketmesi gereken bilgileri vermektir.
Bu yaklaşım, şirketin tüm bilgileriyle beslenen genel bir LLM kavramını ortadan kaldırır ve böylece verilere erişimin uygun şekilde kısıtlanmasını ve kullanıcı rolleri ve sorumluluklarıyla uyumlu hale getirilmesini sağlar.
4. Yapay zeka çıktılarının titizlikle doğrulanması
Yapay zeka sistemleri, makul görünen ancak temelde yanlış olan çıktılar üretebilir. Bu yapay zeka halüsinasyonları, titiz doğrulama süreçlerine olan ihtiyacı vurgular.
AI tarafından üretilen çıktıların doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için düzenli denetimler ve kontroller yapılmalıdır. Bu uygulama, AI uygulamalarında güven ve itibarın sürdürülmesinde hayati öneme sahiptir.
Yapay zeka entegrasyonu için 5 en iyi uygulama
1. Birden fazla AI sağlayıcısını esnek bir şekilde kullanma
ITSM süreçlerini geliştirmek için tarafsız bir AI stratejisi benimsemek esastır. Tek bir AI sağlayıcısına bağlı kalmak yerine, kuruluşlar çeşitli AI modelleriyle sorunsuz entegrasyona izin veren esnek bir arayüz kullanmalıdır.
Örneğin, müşteri hizmetleri sorularını ele almak için Microsoft’un Azure’unun güçlü GPT modellerinden ve dahili BT iş akışlarını kolaylaştırmak için Google’ın Vertex AI’sından yararlanmak son derece etkili olabilir.
Bu yaklaşım, işletmelerin tek bir sağlayıcıya bağlı kalmamasını sağlayarak, AI teknolojisi geliştikçe en iyi mevcut modellere geçmelerine olanak tanır. Bu esnekliği koruyarak, kuruluşlar tedarikçiye bağlı kalma riski olmadan sürekli olarak en son teknolojiye sahip yeteneklere erişebilir.
Bu strateji yalnızca performansı optimize etmekle kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka altyapısının uyarlanabilir ve geleceğe hazır kalmasını, ortaya çıkan yeni gelişmeleri bünyesine katmaya hazır olmasını sağlıyor.
2. Önceden eğitilmiş modellerden yararlanın
AI modellerini sıfırdan eğitmek önemli miktarda zaman, para ve bilgi işlem gücü gerektirir. Bu önemli talepler göz önüne alındığında, önceden eğitilmiş modellerden yararlanmak çoğu kuruluş için bir zorunluluk haline gelmiştir.
Şirketler, geniş veri kümelerinde önceden eğitilmiş modeller kullanarak maliyetleri ve uygulama süresini önemli ölçüde azaltabilir. Dahası, önceden eğitilmiş modeller genellikle önde gelen AI araştırmacıları tarafından geliştirilen gelişmiş yeteneklerle gelir ve “hazır olduğu anda” en son teknoloji performansı sunar.
Ancak bu önceden eğitilmiş modelleri tescilli verilerle ince ayarlamak, kuruluşların AI’nın işlevselliğini kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlamasına olanak sağlayacağı için zorunludur. Bu yaklaşım, temel modelin kapsamlı eğitimden faydalanırken aynı zamanda işletmenin belirli zorlukları ve gereksinimlerine uygun ve özelleştirilmiş olmasını sağlar. Bu, benzersiz pistinizde mükemmel performans göstermesi için ayarlayabileceğiniz üst düzey bir spor arabaya sahip olmak gibidir.
3. Net erişim sınırları belirleyin
Hassas bilgilere yetkisiz erişimi önlemek için, kimin hangi verilere ve hangi koşullar altında erişebileceğini tanımlayın. Örneğin, bir pazarlama temsilcisinin promosyon materyallerine ve ürün bilgilerine erişimi olmalı, ancak hassas finansal verilere veya dahili İK kayıtlarına erişimi olmamalıdır.
AI modellerine yalnızca kullanıcının belirli rolü için gerekli verileri besleyerek kuruluşlar riskleri azaltabilir ve hassas bilgilerin güvenli kalmasını sağlayabilir. Bu uygulama yalnızca verileri korumakla kalmaz, aynı zamanda uyumluluk gereklilikleri ve veri yönetimi için en iyi uygulamalarla da uyumludur. Değerli bilgilerinizin etrafında bir kale oluşturmakla ilgilidir ve yalnızca doğru anahtarlara sahip olanların girebilmesini sağlar.
4. Güçlü gizlilik anlaşmaları ve veri koruma anlaşmaları uygulayın
Harici AI hizmetlerinden yararlanırken, tescilli bilgileri korumak hayati önem taşır. Sağlam Gizlilik Sözleşmeleri (NDA’lar) ve veri koruma sözleşmeleri uygulamak, verilerinizin gizli kalmasını ve kötüye kullanılmamasını sağlar. Bu sözleşmeler, sağlanan verilerin yeniden eğitim veya açıkça kararlaştırılan amaçlar dışında herhangi bir amaçla kullanılmayacağını açıkça belirtmelidir.
Bu yasal çerçeve, kuruluşunuzu üçüncü taraf sağlayıcılar tarafından verilerin olası kötüye kullanımından koruyan bir güvenlik ağı sağlar. Veri sızıntısının sonuçları, rekabet dezavantajlarından yasal sorumluluklara kadar ciddi olabileceğinden, bu konuda dikkatli olmak önemlidir.
5. Gelişmiş güvenlik için AIaaS ve kendi kendine barındırılan modelleri birleştirme
Hassas veriler üzerinde sıkı bir kontrol sağlamak ve aynı zamanda yapay zekanın avantajlarından yararlanmak isteyen kuruluşlar, Yapay Zeka Hizmeti (AIaaS) ile kendi kendine barındırılan modelleri birleştiren hibrit bir yaklaşım benimsemelidir.
Finansal analiz ve risk değerlendirmesi gibi gizli bilgileri içeren görevler için, kendi kendine barındırılan AI modellerini dağıtmak veri güvenliğini ve kontrolünü sağlar. Bu arada, öngörücü bakım ve rutin BT desteği gibi daha az hassas görevler için AWS gibi AIaaS sağlayıcılarını kullanmak, kuruluşların bulut tabanlı AI hizmetlerinin sunduğu ölçeklenebilirlikten ve gelişmiş özelliklerden faydalanmasını sağlar.
Bu hibrit strateji, hassas verilerin kuruluşun altyapısı içerisinde güvenli bir şekilde kalmasını sağlarken, diğer operasyonlar için AIaaS’ın sağladığı inovasyon ve verimlilik avantajlarından da yararlanılmasını sağlıyor.
İşletmeler bu yaklaşımları dengeleyerek, bulut tabanlı yapay zeka çözümlerinin sunduğu esneklik ve performans iyileştirmelerinden ödün vermeden yüksek güvenlik standartlarını koruyarak yapay zeka entegrasyonlarını optimize edebilirler.
Sonuç olarak
Herhangi bir yeni teknoloji gibi, AI’yı ITSM süreçlerine entegre etmek fırsatlar ve zorluklar sunar. Önceden eğitilmiş modellerden yararlanarak, net erişim sınırları belirleyerek, güçlü gizlilik anlaşmaları uygulayarak ve AI sistemlerini düzenli olarak izleyerek ve denetleyerek, kuruluşlar bu karmaşıklıkların üstesinden gelebilir. Bu en iyi uygulamalar yalnızca AI entegrasyonlarının işlevselliğini ve verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda kuruluşun verilerinin güvenli kalmasını ve düzenleyici standartlara uygun olmasını da sağlar.
Bu yeni teknolojileri tanıtma telaşımızda bazen tökezleyip düşebiliriz. Bu gerçek dünya örneklerinden ders alarak, kuruluşunuz benzer tuzaklardan kaçınabilir, AI’nın BT operasyonlarınızda güçlü bir müttefik olmasını ve Chevy’leri bir dolara satmamanızı sağlayabilir.