Dürüst Cevap Fiyat Listesi Değil, Maliyet Yapısıdır

Beş firmaya yapay zeka projesinin maliyetini sorun, içeriği birbirinden tamamen farklı beş aralık alırsınız. Bunun dürüst sebebi şu: aynı bir sayfalık brief yirmi bin dolara da mal olabilir iki yüz bin dolara da ve aradaki farkı yaratan neredeyse hiçbir zaman model değildir. Farkı yaratan verinizin durumu, sistemin konuşmak zorunda olduğu uygulama sayısı, kimsenin güvenmesi için gereken doğruluk eşiği ve hangi düzenleyicinin sizi izlediğidir. Yalan söylemeden yayımlayabileceğimiz şey fiyat değil, harcamanın yapısıdır: hangi kalemler var, her biri toplamın kabaca ne kadarını alır ve toplamı hangi değişkenler oynatır.

Kapsamını çıkardığımız hemen her yapay zeka projesi altı kaleme sığıyor. Keşif ve kapsam belirleme, birinci yıl bütçesinin tipik olarak yüzde 5 ila 10'u. Veri işi yüzde 25 ila 40 ve iç bütçelerde en sık sıfır yazılan kalem bu. Geliştirme, yani erişim hattı, prompt ve bağlam kurgusu, orkestrasyon ve uygulamanın kendisi, yüzde 20 ila 30. Değerlendirme yüzde 10 ila 15. Kayıt sistemlerinize entegrasyon yüzde 15 ila 25. Bunların üzerine yüzde 10 beklenmedik durum payı taşıyın, çünkü gerçek veriye atılan ilk dürüst bakış mutlaka bir şeyi değiştirir. Bunlar kendi kullandığımız planlama payları, anket sonucu değil.

Parayı değil, önce eforu konuşun. Tek ve temiz bir belge kaynağı üzerinde dar kapsamlı bir asistan tipik olarak 12 ila 20 kişi-haftalık mühendislik demektir. İki ya da üç entegrasyonu, gerçek bir değerlendirme altyapısı ve yetki modeli olan orta ölçekli bir sistem tipik olarak 25 ila 45 kişi-hafta. Birden çok kayıt sistemi, denetim kaydı, insan gözetimi akışları ve resmi risk değerlendirmesi içeren düzenlemeye tabi bir kurulum tipik olarak 60 ila 120 kişi-hafta. Bunları kendi karma iş gücü maliyetinizle çarpın. Hangi oranı kullanırsanız kullanın kalemler arasındaki oranlar sabit kalır ve planlamanıza asıl yarayan kısım o oranlardır.

Para bandı istiyorsanız bizimkiler şöyle; bunlar piyasa fiyatı değil, sahiplendiğimiz planlama aralıklarıdır. Küçük bant yaklaşık 25.000 ila 45.000 ABD doları, kabaca 1,0 ila 1,9 milyon TL. Orta bant yaklaşık 60.000 ila 130.000 dolar, kabaca 2,5 ila 5,5 milyon TL. Düzenlemeye tabi bant 200.000 dolardan başlar ve 450.000 doları geçebilir, kabaca 8 ila 19 milyon TL. Lira rakamları kura bağlı olduğu için bu sayfayı kaynak göstermek yerine imza haftasında yeniden türetin. Bu paranın herhangi bir kısmını harcamadan önce ne satın aldığınızı netleştirin: kapsamı doğru belirlemek bu rakamları anlamlı kılan şeydir.

Keşif ve Kapsam: Diğer Yüzde 90'ı Belirleyen Yüzde 5-10

Keşif, bütçenin en ucuz kalemi ve diğer bütün kalemleri değiştiren tek kalemdir. Bizimkiler 2 ila 4 takvim haftası sürer ve bir mühendis, bir veri kişisi ve kullanıcıların yanına oturabilecek biri arasında bölünmüş 4 ila 8 kişi-haftalık efor harcar. Çıktı bir sunum dosyası değildir. Çıktı, ölçülmüş bir başlangıç değeri olan adı konmuş bir kullanım senaryosu, örnek dosyaları gerçekten açılmış bir veri envanteri, yazılı bir kabul testi, çözümün okuyacağı veya yazacağı her sistemin listesi ve bir risk sınıflandırmasıdır. Bu beş çıktı olmadan biten keşif, keşif değil satış toplantısıdır.

Gördüğümüz en pahalı hata, başlangıç ölçümünü atlamaktır. Ekip, belge inceleme süresini hiç ölçmeden belge inceleme süresini azaltmayı taahhüt eder. Altı ay sonra sistem çalışır ve kimse bunu kanıtlayamaz, çünkü ortada bir öncesi yoktur. Başlangıç değerini ölçmek genelde 2 ila 5 kişi-güne mal olur: on kişiyi bir hafta gölgeleyin, vaka sayın, süre tutun, mevcut hata oranını kaydedin. Mümkünse tedarikçi gelmeden önce yapın ki rakam sizin olsun, onların değil. Ölçümü yapan kişinin projeye devam eden ekipte kalması da önemli; altı ay sonra rakamın nasıl toplandığını hatırlayan birinin bulunması gerekir. Sonrasındaki her şey, ikinci yıl yenileyip yenilemeyeceğiniz dahil, birinci haftada birinin bir yere yazdığı o rakama bağlıdır.

Keşif aynı zamanda geliştirmenin ne kadarının çöpe gideceğini de belirler. Keşfi atlayan projelerde, gerçek veri ve gerçek yetkiler ortaya çıktığında ilk geliştirmenin tipik olarak yüzde 20 ila 40'ının yeniden yazıldığını görüyoruz ve bu yeniden yazım kimsenin beklenmedik durum payında yoktur. Keşif ayrıca hiç geliştirip geliştirmemeniz gerektiğini sormanın da doğru yeridir. Dürüst cevapların birkaçı hazır bir ürün satın almakla biter; bunu satın al mı geliştir mi yazımızda ele aldık. Geliştirmeyin sonucuna varmasına izin verilen bir keşif, varamayan bir keşiften belirgin biçimde daha değerlidir. Keşfe beklenen yatırımın yüzde 5 ila 8'ini ayırmak, sonrasında durabilmeyi gerçek bir seçenek olarak tutmak için makul bir üst sınırdır.

Veri İşi: En Büyük Kalem ve Sıfır Tahmin Edilen Kalem

Veri işi, ilk canlı sürümün yüzde 25 ila 40'ıdır ve neredeyse her iç bütçenin sıfır yazdığı kalemdir, çünkü verinin zaten var olduğu varsayılır. Veri gerçekten vardır. Sadece bir belge yönetim sisteminde, bir ortak sürücüde, bir ERP'de, üç e-posta kutusunda ve birinin dizüstünde, dört ayrı formatta, kopyalarıyla birlikte ve yalnızca insanların kafasında yaşayan yetki kurallarıyla dağılmıştır. Bunu bir erişim sisteminin güvenilir biçimde sunabileceği hale getirmek, kendi testleri ve kendi hata biçimleri olan bir mühendislik projesidir. Aldığınız teklifte veri kalemi geliştirme kaleminden büyük değilse, tedarikçi verinize bakmamıştır.

Biri dosyaları bir kez açtıktan sonra alt kalemler somut ve tahmin edilebilir hale gelir. Taranmış malzeme için metin çıkarma ve sayfa düzeni işleme, tarama kalitesine ve tabloların anlam taşıyıp taşımadığına bağlı olarak 100.000 sayfa başına tipik olarak 3 ila 8 kişi-hafta sürer. Birkaç yüz bin belgelik bir külliyatta kopya ayıklama ve sürüm çözümleme 2 ila 4 kişi-hafta. Kimin neyi görmeye yetkili olduğunu haritalamak ve bunu arayüzün değil erişim katmanının uygulamasını sağlamak 2 ila 5 kişi-hafta. Üzerinde mutabık kalınmış doğru cevaplarıyla 200 ila 300 gerçek sorudan oluşan bir altın veri seti kurmak 2 ila 4 kişi-hafta ve bunun büyük kısmı tedarikçinin değil sizin uzmanlarınızın zamanıdır.

İki sürpriz tekrar eder. Birincisi, gerçek bir külliyatın yüzde 5 ila 15'inin kullanılamaz çıkmasıdır: okunamayan taramalar, taslak olduğu anlaşılamayan taslaklar, yıllar önce yürürlükten kalkmış ama hâlâ resmi görünen belgeler. Bunlara ne olacağına birinin karar vermesi gerekir ve bu bir mühendislik kararı değil iş kararıdır. İkinci sürpriz efor değil takvimdir. Orta ölçekli bir Türk şirketinde canlı veriye erişim onayı almak, hukuk, bilgi güvenliği ve sistem sahibi imzalarıyla rutin olarak 3 ila 8 hafta sürer ve hiçbir şeyle paralel ilerlemez. Bu saati geliştirmenin değil keşfin birinci gününde başlatın.

Kendi ekibinizin zamanını bedava kapasite değil gerçek maliyet olarak bütçeleyin. Orta ölçekli bir projede, çoğu etiketleme, altın veri setinde hakemlik ve ilk çıktıların incelenmesi için olmak üzere projeye yayılmış 8 ila 15 günlük konu uzmanı zamanı bekleriz. Bunu reddeden ekipler, doğru cevabın ne olduğunu bir mühendisin tahmin ettiği şekilde ayarlanmış bir sistemle kalır ki bu tam olarak canlıdaki ilk ayında düşen sistemdir. Bu kalemin pratik halini yapay zeka projesi için veri hazırlığı yazımızda ayrıca anlattık; hiçbir şeye söz vermeden önce külliyattan nasıl örneklem alacağınız da orada.

Geliştirme ve Değerlendirme: Eval Bir Görev Değil, Bütçe Kalemidir

Geliştirme yüzde 20 ila 30'dur ve insanlar yapay zeka projesi dediğinde gözlerinde canlanan kısım budur. Parçalama stratejisini, embedding ve indeksleme işini, hibrit aramayı, yeniden sıralamayı, prompt ve bağlam kurgusunu, araç çağrıları etrafındaki orkestrasyonu ve insanların gerçekten kullandığı uygulama yüzeyini kapsar. Orta ölçekli bir sistemde bu tipik olarak 8 ila 14 kişi-haftadır. Dördüncü ile sekizinci hafta arasında projenin tamamı gibi hisseder, sonra ilgi çekici olmaktan çıkar, çünkü zor kısım hiçbir zaman model değildi. Zor kısım, sistemin güvenilecek kadar sık doğru olduğunu kanıtlamaktır ve bu ayrı bir kalemdir.

Değerlendirme yüzde 10 ila 15'tir ve kendi kalemini hak eder, çünkü sistemi sonradan kumar oynamadan değiştirmenizi sağlayan tek mekanizma odur. Somut olarak şu demektir: bir altın veri seti, cevap kalitesinden ayrı ölçülen erişim metrikleri, ekipten herkesin tetikleyebildiği otomatik bir regresyon koşusu, maliyet ve gecikme üzerine iddialar ve rakamlar iyi görünmeden önce bir insanın onayladığı puanlama rubriği. Orta ölçekli bir projede ilk kurulum 4 ila 8 kişi-haftadır. Bu olmadan ilk model yükseltmesi, sistemin kötüleşip kötüleşmediği üzerine anekdotlarla tartışılan bir haftaya dönüşür. Rubriği kimin onayladığının yazılı olması da işe yarar: altı ay sonra eşiğin sessizce aşağı çekilmesini bu engeller.

Seçtiğiniz mimari bu iki kalem arasındaki dağılımı oynatır. Erişim ağırlıklı sistemler eforu veri ve entegrasyona iter; ince ayar (fine-tuning) içeren yaklaşımlar eforu veri seti kurgusuna ve eğitim koşularına taşır ve sonraki her değişikliğin maliyetini yükseltir. İkisini dürüstçe RAG mı ince ayar mı yazımızda karşılaştırıyoruz. Planlama kuralı olarak, bilgiyi güncellemek için yeniden eğitim gerektiren her yaklaşımın tazeleme döngüsü başına 3 ila 6 kişi-hafta eklediğini ve üçüncü yılda hâlâ ödeyeceğiniz sürekli bir yükümlülük getirdiğini varsayıyoruz. Bu ona karşı bir argüman değil ama birinci günde bütçeye girmesi gerekir.

Entegrasyon: Dokuzuncu Haftaya Kadar Kimsenin Saymadığı Yüzey

Entegrasyon yüzde 15 ila 25'tir ve iyimser planların sessizce öldüğü yer burasıdır. Planlama rakamı olarak her ek kayıt sistemi 3 ila 6 kişi-hafta ekler: veri modelini anlamak için bir, bağlayıcıyı yazıp test etmek için bir veya iki, çalıştayda kimsenin bahsetmediği hata durumlarını karşılamak için bir. Tek bir belge deposundan okuyan sistem ile belge deposundan okuyup ERP'ye yazan, kimlik sağlayıcıda yetki kontrol eden ve çağrı yönetim aracına kayıt açan sistem, ekranda iki demo birebir aynı görünse de temelde farklı iki projedir. Yazma işlemlerini ikinci faza erteleyip yalnızca okuyan bir ilk sürüm çıkarabiliyorsanız bu kalemi ilk fazda kabaca üçte bir oranında kısarsınız.

Bu kalem parlak olmayan işleri de taşır: tekil oturum açma, her kullanıcının yetkilerinin erişim katmanına taşınması ki kimse soru sora sora açamayacağı belgelere ulaşamasın, hız sınırlama, yeniden deneme, sonunda birinin mutlaka isteyeceği denetim kaydı ve arayüzün kendisi. Türkiye orta ölçek ortamlarında düzenli olarak kullanılabilir API'si olmayan kurum içi ERP'ler, yalnızca gecelik dışa aktarım sunan belge sistemleri ve tüm sistemin müşterinin kendi veri merkezinde çalışmasını zorunlu kılan ağ kuralları ile karşılaşıyoruz. Bunların her biri hiçbir genel tahminde bulunmayan 2 ila 4 kişi-haftadır. Teklif aşamasında bu kalemleri sistem sistem listelemeyen hiçbir tahmin dokuzuncu haftadan sağ çıkmaz.

Bir de hiç mühendislik olmayan kısım var. Yaygınlaştırma, eğitim materyali, pilot kullanıcı grubu ve bir ay boyunca birinin soruları cevaplaması tipik olarak 1 ila 3 kişi-haftalık tedarikçi eforu artı ciddi miktarda kendi operasyon zamanınız demektir. Bunu atlayan sistemler hiç sahip olmadıkları benimseme oranı üzerinden ölçülür. Kırk kişinin kullanması beklenen bir aracı on iki kişi kullanıyorsa, bütçenin tek bir satırı değişmeden kullanıcı başı efektif maliyetiniz üçe katlanmıştır. Bunu artık açıkça bütçeliyoruz, çünkü alternatifi gelecek yılın değerlendirmesinde başarısızlık olarak görünen teknik olarak doğru bir sistemdir. Pilot grubunu on kişinin altında tutmayın; daha azıyla benimseme sinyali gürültüden ayrılmaz.

İşletme Gideri: Canlıya Çıktıktan Sonra Her Ay Ne Ödersiniz

Bize gösterilen yapay zeka bütçelerinin neredeyse tamamı canlıya çıkışta biter. Sistem bundan sonra açık kaldığı sürece her ay altı yerde para harcar: model çıkarımı (inference), vektör veritabanı, etrafındaki işlem gücü ve barındırma, çıktıların insan gözetimiyle incelenmesi, dönemsel yeniden değerlendirme ve olağan bakım. İşletme giderini kapsam aşamasında birinci sınıf bir kalem olarak ele alın, çünkü iş gerekçesinin ikinci yılla temasa dayanıp dayanmayacağını o belirler. Yalnızca yatırım maliyetiyle on dört ayda, işletme gideri dahil edildiğinde otuz bir ayda kendini amorti eden bir proje gerçekten farklı bir karardır ve ikinci rakamla verilmelidir.

Çıkarım, insanların en çok korktuğu ve genelde her iki yönde de yanlış hesapladığı kalemdir. Doğru birim token değil, tamamlanmış iş başına maliyettir: kaynak gösterilerek cevaplanmış bir soru, çıkarılmış bir sözleşme maddesi, sınıflandırılmış bir talep. Planlayın, pilotta gerçekçi prompt uzunluklarıyla ölçün, sonra iyimser hacimle değil dürüst hacimle çarpın. Yeniden sıralama ve orta boy bir bağlam içeren RAG cevabı için planlama bandımız cevaplanan soru başına kabaca 0,01 ila 0,08 ABD dolarıdır; bu bizim varsayımımızdır, fiyat listesi değil. Ayda 4.000 soruda bu 40 ila 320 dolar, 400.000 soruda ise adı ve sahibi olan bir bütçe kalemidir.

Gerisi daha istikrarlıdır. Birkaç milyon parça tutan yönetilen bir vektör veritabanı, çoğaltmaya ve kendi ağınızın içinde durması gerekip gerekmediğine bağlı olarak tipik olarak ayda 200 ila 1.500 dolar planlanır; kurum içi barındırma bu gideri bir mühendisin kabaca 0,2 ila 0,5 oranındaki sürekli ilgisiyle takas eder ki bu belirli bir ölçeğin altında nadiren daha ucuzdur. Çıktılardan alınan örneklerin insan gözetimiyle incelenmesi iş akışı başına haftada yarım günden başlar ve belirli bir tarihte bıçak gibi kesilmek yerine güven arttıkça azalmalıdır. Model veya sağlayıcı değişiminden sonra yeniden değerlendirme her seferinde 1 ila 3 kişi-haftadır ve yılda iki ila dört tanesini planlarız.

Bir de yılda yatırım maliyetinin yüzde 15 ila 25'i olarak planladığımız olağan bakım var: bağımlılık güncellemeleri, prompt ve erişim kayması, yeni belge türleri, küçük özellik talepleri ve bir noktada mutlaka yaşanacak olay. Toplandığında orta ölçekli bir sistemin sağlıklı yıllık işletme gideri, ilk yatırım maliyetinin kabaca yüzde 20 ila 35'ine oturur ve bu aralığın alt ucuna ancak değerlendirme altyapısı varsa ulaşılır. Bu rakamı on üçüncü ayda keşfetmek yerine iş gerekçesine baştan koyun; zaman içinde dürüst tutmanın yolunu yapay zeka yatırım getirisi nasıl ölçülür yazımızda anlattık. Bu oranı sözleşmenin bakım maddesine bağlamak, üçüncü yıldaki sürprizi baştan ortadan kaldırır.

Rakamı Üç ila Beş Katına Çıkaran Dört Etken

Birincisi verinizin durumu. Tek bir sistemde, tutarlı üstverisiyle dijital doğmuş belgeler ucuz durumdur. Beş ayrı depoya dağılmış, kalitesi değişken taranmış malzeme, güvenilir bir belge türü alanı olmadan ve güncelini yürürlükten kalkmışından ayırmanın bir yolu bulunmadan, pahalı durumdur; aradaki fark veri kaleminde 1,5 ila 3 kat, toplamda 2 kata yakındır. Bu, hiçbir şey imzalamadan önce ölçülebilir. Rastgele 300 belgelik bir örneklem çekin ve kaçının taranmış, kaçının kopya, kaçının kimse tarafından sınıflandırılamaz olduğunu sayın. O sayım bütçenizi elinizdeki başka herhangi bir tek rakamdan daha iyi öngörür. Örneklemi tedarikçinin değil sizin çekmeniz, sonucun temsil gücünü tartışma dışı bırakır.

İkincisi entegrasyon yüzeyi. Tek kayıt sistemi ve yalnızca okuma ucuz durumdur. Dört sistem, ikisine yazılıyor, biri yalnızca dışa aktarım arayüzü olan eski nesil bir ürün; bu tek başına toplamın kabaca 1,8 katıdır. Yazma erişimi orantısız biçimde pahalıdır, çünkü onay akışlarını, geri alınabilirliği, denetim izlerini ve belirgin biçimde daha zor bir güvenlik incelemesini beraberinde getirir. Yazma işlemlerini ikinci faza erteleyip önce yalnızca okuyan bir sürüm çıkarabiliyorsanız, ilk sürümü çoğu zaman dörtte bir oranında kısar ve yazmanın gerçekte ne yapması gerektiğini öğrenirsiniz; bu bilgiyi çalıştayda satın alamazsınız.

Üçüncüsü doğruluk eşiği ki insanların en çok küçümsediği çarpan budur. Görünür kaynak gösterimiyle yüzde 85 doğruluğun gerçekten işe yaradığı kurum içi bir asistandan, çıktısı incelenmeden müşteriye veya düzenleyiciye giden bir sisteme geçmek yüzde on daha fazla iş değildir. Bizim deneyimimizde son sekiz ila on iki doğruluk puanı, kendinden öncekilerin tamamı kadar maliyetlidir, çünkü bu puanlar modelde değil veri temizliğinde, zor negatif vakalarda, erişim ayarında ve değerlendirmede kazanılır. İnsanın döngüde kalıp kalmayacağına erken karar verin. İnsanı döngüde tutmak çoğu zaman elinizdeki en ucuz doğruluk mekanizmasıdır. Bu kararı sözleşmeye yazın; doğruluk eşiği, kapsam değişikliği olmadan yukarı çekilebilecek bir parametre olmamalı.

Dördüncüsü düzenleyici katman. 6698 sayılı Kanun kapsamında özel nitelikli kişisel veriye dokunan, KVKK ile ilgili bir iş yükü belgelendirme, saklama kuralları, erişim kontrolleri ve sıklıkla bir barındırma kısıtı getirir. AB tarafında Yapay Zeka Yasası, yani (AB) 2024/1689 sayılı Tüzük, 2 Ağustos 2026'da uygulanmaya başladı; (AB) 2026/1744 sayılı Tüzük sonrasında Ek III kapsamındaki bağımsız yüksek riskli sistemler artık 2 Aralık 2027'den itibaren uygulanıyor, Madde 50 şeffaflık yükümlülükleri ise planlandığı gibi 2 Ağustos 2026'da yürürlüğe girdi. Yüksek riskli kategoriye düşmek, planlamamızda projeye yüzde 20 ila 40 ekler ve bu ek çoğunlukla uygulama kodunda değil belgelendirme, kayıt, gözetim tasarımı ve test kanıtındadır.

Örnek Hesap: Kişi-Hafta ve Para Cinsinden

İstanbul'da 40 kişilik bir arka ofisi olan bir sigorta brokerini ele alalım. Ellerinde yaklaşık 180.000 poliçe belgesi, zeyilname ve hasar dosyası var; bunların yaklaşık yüzde 22'si taranmış, çoğunluğu Türkçe, bir azınlığı İngilizce ve bir belge yönetim sistemi ile bir ortak sürücüye dağılmış durumda. İstedikleri şey, teminat sorularını tam maddeye kaynak göstererek cevaplayan kurum içi bir asistan ve bunun kendi ağlarının içinde çalışması. Keşif sırasındaki başlangıç ölçümü, on bir uzmanın her birinin günde yaklaşık 70 dakikasını belge bulup yeniden okuyarak geçirdiğini gösterdi. Tüm iş gerekçesi bu rakama dayanıyor ve kimse kod yazmadan önce ölçüldü.

Kapsam, tepe noktasında üç buçuk kişiyle beş takvim ayına yayılan 45 kişi-hafta olarak çıktı. Keşif 5 kişi-hafta sürdü. Veri işi 14 kişi-hafta: taranmış kısım için metin çıkarma ve düzen işleme, külliyatın yüzde 11'ini birebir veya neredeyse birebir kopya olarak eleyen kopya ayıklama, mevcut üstveri alanı güvenilir olmadığı için bir belge türü sınıflandırıcısı, yetki haritalama ve kendi uzmanlarından dördüyle birlikte kurulan 240 soruluk bir altın veri seti. Geliştirme 11 kişi-hafta. Değerlendirme 6 kişi-hafta. Entegrasyon 9 kişi-hafta; tekil oturum açma, yetki farkındalıklı erişim, kurum içi web arayüzü ve uyum biriminin istediği denetim kaydı dahil.

Planlama bantlarımızda bu, 90.000 ila 140.000 ABD doları aralığına, kabaca 3,8 ila 5,9 milyon TL'ye oturuyor; üzerine müşterinin kendi on iki günlük uzman zamanı ekleniyor. Toplama değil şekle bakın. Veri kalemi geliştirme kaleminden büyüktü. Değerlendirme, geliştirmenin yarısından fazlasına mal oldu. Entegrasyon neredeyse geliştirme kadar tuttu. Size büyük bir model rakamı ve küçük bir veri rakamı veren her teklif, gerçekte yürüteceğinizden başka bir projeyi anlatıyordur. Lira rakamları kurla birlikte hareket eder ve bir sunumdan taşınmak yerine imza anında yeniden türetilmelidir. Aynı işi bulut üzerinde ve ağ dışında yapmak veri kalemini değiştirmezdi ama entegrasyon ve barındırma kalemlerini kabaca beşte bir azaltırdı.

Birinci yıl işletme gideri yatırım maliyetinin yaklaşık yüzde 22'si çıktı. Ayda kabaca 3.800 soruluk çıkarım birkaç yüz dolar bandında kaldı, aylık gideri ağ içi vektör veritabanı ve işlem gücü domine etti, haftada yarım günlük uzman incelemesi canlıya çıkışta kaldırılmak yerine bilinçli olarak korundu ve beklenen sağlayıcı değişimlerine karşı iki yeniden değerlendirme bütçelendi. Günde 70 dakika süren on bir kişilik başlangıç değerine karşı, bu sürenin yarısını bile geri kazanmak işletme giderinden belirgin biçimde daha değerli; başlangıç ölçümünün projedeki her teknik karardan daha önemli olmasının sebebi de bu. O ölçüm olmasaydı yenileme kararı yalnızca hevese dayanacaktı.

Yapay Zeka Projesinde Sabit Fiyat Neden Genelde Uyarı İşaretidir

Alıcılar sabit fiyatı iyi sebeplerle ister: bütçe onayı kolaylaşır ve risk devredilmiş hisseder. Bir yapay zeka projesinde, tedarikçi verinizi açmadan önce verilen sabit fiyat üç şeyden birini gösterir. Göremedikleri şeyi karşılamak için fiyatı yüzde 40 ila 80 şişirmişlerdir ve risk gerçekleşsin ya da gerçekleşmesin bunu siz ödersiniz. İlk değişiklik talebinde yeniden pazarlık etmeye niyetlidirler ki bu aynı fiyatın üzerine kötü bir siyaset eklenmiş halidir. Ya da doğruluğun, bakmadıkları bir veriye bağlı olduğunu anlamamışlardır ki bu üçü içinde açık ara en kötüsüdür. Fiyatı hangi varsayımların sabitlediğini yazılı olarak isteyin; yazamıyorlarsa fiyat sabit değil, sadece yazılıdır.

Asimetri somut ve adının konması gereken bir şeydir. Bir tedarikçi giriş ekranına sabit fiyat verebilir, çünkü giriş ekranının ne olduğunu herkes bilir. Ama teminat belgelerinin okunabilir, tutarlı, güncel ve doğru yetkilendirilmiş olup olmadığını bilmeden asistan teminat sorularını doğru cevaplayacak cümlesine kimse sabit fiyat veremez. Veri erişiminden önce yüzde cinsinden doğruluk vaat eden her teklif, uydurduğu bir rakamı kote ediyordur. Doğrudan sorun: bu rakam nasıl türetildi, hangi külliyatta, hangi altın veri setine karşı ve kim ölçtü. Sonra ne olduğunu izleyin. Deneyimimizde ya somut bir yöntem gelir ya da konu değişir ve ikisi de kullanışlı bilgidir.

Gerçekten bilinebilir olan kısımlara sabit fiyat verin, ki bunlar az değildir. Keşif ve veri değerlendirmesi: sabit, tavanlı, tanımlı çıktısıyla. Altyapı ve ortam kurulumu: sabit. Dondurulmuş bir arayüz sözleşmesine karşı yazılan her entegrasyon bağlayıcısı: sabit. Eğitim, dokümantasyon ve devir: sabit. Belirsiz olan ortayı ise kilometre taşı kapılarıyla tavanlı zaman ve malzeme olarak yürütün; her kapı, iş başlamadan önce yazılı olarak mutabık kalınmış bir kabul kriteri olsun ve durmak gerçek bir seçenek olarak kalsın. Bu yapı size bütçe kontrolü hissi değil gerçek bütçe kontrolü verir ve yapay zeka geliştirme tedarikçisi seçerken test etmeniz gereken en yararlı şeylerden biridir.

HatsonTech Projeleri Nasıl Fiyatlandırıyor

Ücretli bir keşif yapmadan geliştirme fiyatı vermiyoruz ve keşfin kendisi sabit fiyatlı, tavanlı ve sonrasında çekip gitmenin batık maliyet sorunu değil rasyonel bir seçim olacağı kadar küçük. Keşif sırasında belgelerinizden gerçek bir örneklem açar, birkaç bin tanesi üzerinde metin çıkarma koşar, sizin ekibinizle ilk altın veri setini kurar, her entegrasyon noktasını onu sahiplenen ekiple birlikte listeler ve kabul kriterlerini mühendis olmayan birinin kontrol edebileceği bir dille yazarız. Çıktılar biz bir şey geliştirsek de geliştirmesek de size aittir; örneklem sonuçları, veri değerlendirmesi ve kalem kalem tahmin dahil.

Bu rakamları herhangi bir dış kaynaktan çok kendi ürünlerimizde gördüklerimiz şekillendirdi. Uzun, dağınık ve hukuken sonuç doğuran belgelerle çalışan caseon.ai ve DiligenceAI tarafında veri ve değerlendirme kalemleri her seferinde diğer her şeyi domine etti. VinçTakip ve SYDhub tarafında ise entegrasyon kalemi domine etti, çünkü değer metinde değil mevcut operasyonel sistemlerde duruyordu. Dördünde de tutarlı ders şu oldu: verdiğimiz kararlar arasında bütçeyi en az oynatan model seçimiydi. Bu yapının önlemek için tasarlandığı hata biçimini merak ediyorsanız, yapay zeka pilotları neden canlıya çıkamıyor yazımızda ele aldık.

Veri kaleminin yüzde 40 olduğunu size dördüncü ayda keşfedip değişiklik talebi açan firma yerine baştan söyleyen firma olmayı tercih ederiz. İş gerekçesini şu anda kuruyorsanız başlangıç ölçümüyle başlayın, sunmadan önce işletme giderini ekleyin ve bütçenin üzerinde duran kararlar için işletmeler için yapay zeka yazımıza bakın. Somut bir şeyi fiyatlandırmaya hazır olduğunuzda özel yazılım geliştirme ekibimiz projeyi kalem kalem kapsamlandırıp fiyatlandırır; önce kişi-hafta, sonra para. Keşif çıktısını alıp başka bir tedarikçiden ikinci teklif almanız da bizim açımızdan sorun değil; zaten karşılaştırılabilir olsun diye kalem kalem yazıyoruz. Dürüst cevabın projenin kendi işletme giderine değmediği olduğu durumda bunu da söyleriz.