İşe, model iş akışına dokunmadan önce mevcut durumu ölçerek başlayın. Süreyi baştan sona tutun. İşin kaç kez el değiştirdiğini kaydedin: kaç kişi ilgileniyor ve kaç kez elden ele geçiyor. Dış harcamayı toplayın: dış avukat saatleri, dosya başı ücretler. Süre, el değiştirme sayısı ve dış harcamayı asgari başlangıç ölçütü olarak alın; doğruluk, yeniden çalışma ve hataların ağırlığı gibi kalite ölçütleri de tam bunların yanında durmalı.
Sonra her işin üretebileceği hata türlerini tanımlayın. Ben bunları üçe ayırıyorum: hukuki sonucu değiştiren kritik hatalar, ciddi düzeltme gerektiren esaslı hatalar ve yalnızca biçime ilişkin şekli hatalar. Toleransı her sınıf için belirleyin; kritik sınıfta tolerans sıfırdır. Bu eşikleri, çıktıyı görmeden, pilottan önce yazın.
Model süresini değil, inceleme süresini ölçün. Model saniyeler içinde yanıt verir; asıl mesele, bir hukukçunun bunu kontrol edip düzeltmek için ne kadar zaman harcadığıdır. İnceleme, sağlanan kazancı siliyorsa, model ne kadar hızlı çalışırsa çalışsın pilot başarısızdır.
Durdur ya da ölçekle eşiğini önceden belirleyin. MIT NANDA'nın 2025 tarihli ve çokça tartışılan The GenAI Divide raporu, kurumsal üretken yapay zeka pilotlarının yüzde 95'inin kâr-zarar üzerinde ölçülebilir bir etki göstermediğini buldu. Thomson Reuters ise 2025 raporunda, profesyonel hizmetler genelindeki katılımcıların yalnızca yüzde 20'sinin kurumunun yapay zeka getirisini ölçtüğünü söylediğini tespit etti. Ölçmüyorsanız, bu ayrımın hangi tarafında olduğunuzu bilemezsiniz.
Önce mevcut durumu ölçün, hata toleranslarını belirleyin ve model süresini değil hukukçu incelemesine ayrılan süreyi ölçün. Sonra hepsini tek bir yerde toplayın: sahibini, tarihini, sonlandırma veya ölçekleme eşiğini ve kararın dayandığı kanıtı içeren bir pilot karar kaydı. Ölçekleyip ölçeklemeyeceğinizi size söyleyen şey, herkesin alkışladığı demo değil, işte bu kayıttır.
Kaynaklar