Tekrarlayan işleri yapay zekâyla düzene sokmak

Bu derste haftalar boyunca aynı biçimde yaptığınız bir işi yapay zekâyla düzene sokmayı öğreneceksiniz. İşi adımlara bölecek, yeniden kullanılabilir bir şablon komut hazırlayacak ve araya kontrol noktaları koyacaksınız.

Aklınıza bir soru mu takıldı?

Sorunuzu ya da aradığınız konuyu yazın Ders bul

Önce işi tanımlayın

Her iş yapay zekâya uygun değildir. Önce işi birkaç soruyla netleştirin:

1. Bu işi ne sıklıkla yapıyorum?
2. Elimde ne var (girdi)? Sonunda ne istiyorum (çıktı)?
3. Çıktıyı kim kullanacak, kim kontrol edecek?
4. Hangi kısmı yapay zekâya bırakabilirim, hangisini kendim yapmalıyım?

İyi adaylar, her seferinde benzer yapıda olan ve çıktısı kolay kontrol edilen işlerdir: toplantı notlarından eylem listesi çıkarmak, haftalık durum raporunun taslağını yazmak, gelen soruları sınıflandırıp standart yanıt hazırlamak gibi. Zayıf adaylar, her seferinde farklı muhakeme isteyen ya da hatasının bedeli ağır olan işlerdir. Aynı işi üçüncü kez yapıyorsanız şablon hazırlamanın zamanı gelmiş demektir. Bu derste örnek olarak haftalık toplantı notlarını eylem listesine çevirme işini kullanacağız.

Adımlara bölün ve şablon komut yazın

İşi elle yaparken izlediğiniz adımları yazın. Örneğin: notları oku, kararları ayır, her karar için sorumlu ve tarihi bul, tabloya dök, eksikleri işaretle. Her adım komutta bir satıra dönüşür.

Şablon komutun püf noktası, sabit kısmı değişen kısımdan ayırmaktır. Talimat her seferinde aynı kalır; yalnızca notlar değişir. Anthropic’in rehberi, talimat, bağlam, örnek ve değişen girdi gibi farklı içerik türlerini ayrı bölümlere koymayı öneriyor, çünkü bu karışıklığı azaltıyor. Aşağıdaki şablonda değişen kısım çizgilerle ayrılmıştır.

Anthropic, ayrıca iyi örneklerin biçimi ve tonu yönlendirmenin güvenilir bir yolu olduğunu belirtiyor. Şablonunuza kendi doldurduğunuz bir eylem listesini örnek olarak eklerseniz çıktı her hafta aynı görünür.

İlk sürüm genellikle eksik çıkar. Şablonu ilk üç kullanımda gözden geçirin: araç hangi satırı yanlış anladıysa o kuralı daha açık yazın. Anthropic’in rehberi bunu şöyle özetliyor: komutunuzu konudan habersiz bir iş arkadaşına gösterin; o şaşırıyorsa araç da şaşırır.

Hazır komut kütüphanesi tutun

Çalışan bir komutu bulduğunuzda onu kaybetmeyin. Basit bir not belgesi ya da tablo yeterlidir. Her komut için şu bilgileri tutun:

• Komutun adı ve ne işe yaradığı
• Komutun kendisi (yer tutuculu hâliyle)
• Hangi araçta denendiği ve en son ne zaman güncellendiği
• Bilinen sorunlar, örneğin “tarihleri sık karıştırıyor”

Örnek bir kayıt: “Toplantı eylem listesi / notları tabloya çevirir / en son ekip toplantısında denendi / belirtilmemiş tarihleri bazen kendisi uyduruyor, o satırı kontrol et.” Kayıtlar kısa kalsın; amaç, ileride komutun ne işe yaradığını hatırlamanızdır.

Sık kullandığınız komutları ayrıca bir projeye taşıyabilirsiniz. Claude’daki ve ChatGPT’deki projeler, bir işin talimatını, dosyalarını ve sohbetlerini bir arada tutar; devam eden işler için düzenli bir çalışma alanı sağlar. Bir önceki derste anlatılan talimat yazma yöntemi burada da geçerlidir. Kütüphaneye gerçek müşteri verisi, kimlik bilgisi ya da şifre koymayın; yalnızca yer tutuculu şablonları saklayın.

Kontrol noktaları koyun

Düzene sokmak, kontrolü bırakmak demek değildir. KVKK, yapay zekâ çıktılarının nihai karar olarak değil, insan denetimi altında destekleyici unsur olarak kullanılmasını ve doğruluk bakımından kontrol edilmesini öneriyor. Süreç içinde kontrolün nereye gireceğini baştan belirleyin:

1. Girdi kontrolü: Yapıştırdığınız metinde kişisel veri ya da kurum sırrı var mı?
2. Ara kontrol: Çok adımlı işlerde bir adımın çıktısını siz onaylamadan sonraki adıma geçmeyin.
3. Çıktı kontrolü: İsim, tarih, tutar ve sayıları asıl kaynakla karşılaştırın.
4. Gönderim kontrolü: Başkasına gidecek ya da kayıt altına girecek her çıktıyı son kez siz okuyun.

Anthropic’in önerdiği bir teknik de yapay zekâya bilmediğinde bilmediğini söyleme izni vermektir. Şablonunuza belirsiz yerleri işaretlemesini yazarsanız kontrol noktalarınız kolaylaşır.

Bu işleri kod yazarak kendiliğinden çalıştıran otomasyon araçları da vardır. Bu derste onlara girmiyoruz; amaç, kod gerektirmeyen düzen kurmaktır. Önce işi elle ve düzenli yürütmek, sonra neyin otomatikleştirileceğini seçmenizi kolaylaştırır.

Kendinizi deneyin

Kaynaklar

• Anthropic: Açık ve doğrudan komut yazma (İngilizce)
• Anthropic: Komut şablonları ve değişkenler (İngilizce)
• Anthropic: Yanlış bilgi üretimini azaltma (İngilizce)
• Claude Yardım Merkezi: Projeler nedir? (İngilizce)
• OpenAI Academy: ChatGPT Projects (İngilizce)
• KVKK: İş Yerlerinde Üretken Yapay Zekâ Araçlarının Kullanımı (doküman) (Türkçe, PDF)

Kaynak: yzdersleri.com/ders/tekrarlayan-isleri-yapay-zekayla-duzene-sokmak/ · Yapay Zeka Dersleri