Çalışan bir model demosu tek bir soruyu yanıtlıyor. Use case'in değer, veri, model davranışı, entegrasyon, risk ve günlük işletim karşısında ayakta kalıp kalmadığı başka bir soru, yatırımı da ikincisi belirliyor.

Fizibiliteyi yalnızca çalışan bir model demosuyla ölçmüyoruz. Değer, veri, model davranışı, entegrasyon, risk ve günlük işletimi tek gerekçe içinde test ediyor, use case sorumlusuna ilerletme, deneme, hazırlama veya durdurma seçeneklerinden birini öneriyoruz.

Use case sorumlunuz ilerletme, deneme, hazırlama ve durdurma seçeneklerinden birini imzalıyor. Fizibilite kanıtı ve arkasındaki varsayımlar da o kararın yanında duruyor.

Yapay Zeka Kullanım Senaryosu Fizibilite Değerlendirmesi illüstrasyonu: sistemleri ve veriyi bir hazırlık kontrol listesine göre değerlendiren ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Atasun Optik
  • Memorial
  • Tosla
  • Isuzu
  • Duru
  • GS Store

Tek bir bağlantılı fizibilite gerekçesi kuruyoruz. Demo güçlü görünse bile değer, veri, model, entegrasyon, risk veya işletmedeki bir zayıflık sonucu değiştirebilir.

  1. Karar çerçevesini netleştirin

    Hedeflenen değeri, kullanıcıları, workflow'u, kısıtları, karar verici kişiyi ve dört sonucu birbirinden ayıracak kanıtı baştan kararlaştırıyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Kabul görüşmesindeki notlardan kullanım sınırının ve kanıt kontrol listesinin ilk taslağını çıkarır
    İnsan onayı
    Bu use case, savunulabilir bir karar için yeterince dar mı? Sınırın savunulabilir bir karara yetecek kadar dar olduğunu use case sorumlunuz onaylar.
  2. Bağımlılıkları haritalayın

    Veri, model seçenekleri, entegrasyon yolları, işletme sorumlulukları, riskler ve varsayımlar arasındaki bağımlılıkları tek gerekçe üzerinde haritalıyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Teknik belgelerden veri, model ve entegrasyon bağımlılıklarını ilk haritada bir araya getirir.
    İnsan onayı
    Hangi bağımlılık use case'i geçersiz kılabilir? Hangi bağımlılığın fizibilite gerekçesini geçersiz kılabileceğine use case sorumlunuz karar verir
  3. Sahadan vakaları test edin

    Temsili ve olumsuz vakaları kabul koşullarına göre test ediyoruz. Gerekçenin nerede tuttuğunu, nerede deneme gerektirdiğini ve hangi kanıtın hâlâ eksik olduğunu ayrıca kaydediyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Gerçek ve olumsuz test vakalarını kabul koşullarına karşı çalıştırıp istisnaları kayda alır.
    İnsan onayı
    Kritik vakalar ilerletme, deneme, hazırlama veya durdurma seçeneklerinden hangisini destekliyor? Hangi kritik vakanın hangi kararı desteklediğine use case sorumlunuz karar verir
  4. Sonucu kayda geçirin

    Use case sorumlusu önerilen sonucu, koşulları ve kalan riskleri görüyor. Sonraki denemenin, hazırlık işinin veya durma kararının sorumlusu da aynı kayda giriyor.

    Yapay zeka desteği
    Test edilen vakalardan, koşullardan ve kalan risklerden sonuç dosyasının taslağını çıkarır.
    İnsan onayı
    Sonucu kim kabul edecek ve sonraki işi kim üstlenecek? Sonucu ve sonraki işin sorumlusunu use case sorumlunuz kabul eder

Teslimatlar dört sonuçtan birine nasıl ulaşıldığını ve hangi varsayım, istisna veya bağımlılığın bu sonucu değiştirebileceğini gösteriyor.

  • Karar kaydı

    İlerletme, deneme, hazırlama veya durdurma dosyası

    Sınırları belli use case için önerilen sonucu, gerekçeyi, koşulları, kalan belirsizliği ve sonraki işi açıklıyor.

  • Matris

    Fizibilite kararının dayandığı kanıt ve varsayımlar

    Fizibilite sonucunu değiştirebilecek kaynakları, açık varsayımları, seçenek bağımlılıklarını ve soruları bir araya getirir.

  • Test kanıtı

    Denenen vakaların sonuç ve istisna raporu

    Fizibilite boyutlarında test edilen vakaları, gözlenen davranışı, kabul sonuçlarını ve istisnaları ortaya koyar.

  • Yol haritası

    Fizibilite sonucunun onay ve devir notu

    Kabul edilen sonucu, sorumluları, koşulları, kalan riskleri ve bir sonraki inceleme tarihini ya da durma koşulunu bir araya getirir.

Use case test edilecek kadar netleşmiş olsa da değer, teknik yol, işletme biçimi veya risk gerekçesi yatırımı hâlâ geçersiz kılabiliyorsa bu değerlendirme kullanılır.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Demo çalışıyor, ama use case'in gerçek verinizle, entegre olacağı sistemlerle ve onu her gün işletecek ekiple karşılaşınca ayakta kalıp kalmadığını kimse denemiyor.
  • Use case'e duyulan heves cevaplardan hızlı büyüyor, açık kalan fizibilite sorularının listesi ise hiçbir yere yazılmıyor.
  • Yatırımı üstlenecek kişi işi durdurmaya gerçekten açık, çünkü olumsuz bir bulgu onun için olumlu bulgu kadar değer taşıyor.
  • Değer, veri, model davranışı, entegrasyon, risk ve günlük işletim tek tek makul görünüyor, ama hiçbiri tek bir kararda birbirine karşı tartılmıyor.
  • Elinizde kısmi kanıt, bir seçenek listesi ve bağımlılıklara dair kabaca bir fikir var, ama finans ya da mühendislik sorguladığında ayakta kalan bir gerekçe yok.
  • Kabul edilebilir davranışın ölçütü belirlenmediği için istisna tartışması her toplantıda baştan başlıyor ve karar bir türlü olgunlaşmıyor.
  • Yakında bir karar bekleniyor, ama olası sonuçların her biri için sonraki adımın ne olacağı hiçbir yerde yazmıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Doğrudan geliştirmeyi istiyorsunuz. Bu çalışma başlanıp başlanmayacağına karar veriyor, mühendislik ve sürekli işletim ayrı kapsam olarak konuşuluyor.
  • Sonucu bir düzenleyicinin ya da sertifikasyon kuruluşunun kabul etmesi gerekiyor. Dosya neyi test ettiğimizi kaydediyor, bunu onaya çevirmek yetkili uzmanınıza kalıyor.
  • Garantili bir getiri, taahhüt edilmiş bir doğruluk oranı ya da risksiz bir yayın arıyorsunuz. Fizibilite çalışması bu üçünü de veremiyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin

Zeo 2011'den bu yana 500'den fazla markayla çalıştı. AI'ın işinizin neresine uyup neresine henüz uymadığına karar verirken aynı masada, production'da AI sistemleri kuran ve işleten kıdemli mühendisler ve stratejistler oturuyor. Verdiğimiz tavsiye de gerçekten çalışan sistemlerden gelen deneyime dayanıyor.

  • Airtable

    Varsayımları, istisnaları, sorumluları ve nihai kararı Airtable üzerinde birleştiriyoruz

  • OpenRouter

    Fizibilitenin farklı modellerde geçerliliğini OpenRouter tek entegrasyonu üzerinden doğruluyoruz

  • Braintrust

    Temsili kullanım vakalarını ve kritik hata durumlarını Braintrust ile değerlendiriyoruz

  • Jupyter

    Değer, veri, maliyet ve operasyon varsayımlarını Jupyter'da yeniden hesaplayabiliyoruz

Sınırları belli use case'i, işletme bağlamını ve kısıtlarından sorumlu kişileri paylaşın. Gerekçenin tamamını test edip kanıtın dört sonuçtan hangisini desteklediğini açıklayalım.
Zeo ile konuşun

Sınırları belli use case, hedef kullanıcılar ve beklenen değer, mevcut workflow, temsili veri, model ve entegrasyon bağlamı, bilinen riskler, işletme kısıtları, sorumlular ve sonucu kabul edecek yetkili gerekiyor.