Yapay Zeka için Veri Hazırlığı: %80’i Burada Kaybediyoruz

Yapay zeka projelerinin başarısız olmasının en yaygın nedeni algoritma veya model seçimi değildir. Gerçek kayıp, çoğu zaman projenin en başında; veri hazırlığı aşamasında yaşanır. Deneyimler gösteriyor ki AI projelerinde zamanın, bütçenin ve enerjinin yaklaşık %80’i veri hazırlığı sırasında ya harcanır ya da kaybedilir. Bu aşama doğru yönetilmezse, en iyi model bile değer üretemez.

Veri Hazırlığı Nedir?

Veri hazırlığı; yapay zeka modellerinin kullanacağı verinin toplanması, temizlenmesi, dönüştürülmesi, zenginleştirilmesi ve modele uygun hâle getirilmesi sürecidir. Bu süreç, ham veriyi “modelin anlayabileceği” ve güvenilir sonuçlar üretebileceği bir forma sokar.

AI modeli ne kadar güçlü olursa olsun, girdi kalitesi düşükse çıktı da zayıf olur.

Neden Zamanın %80’i Veri Hazırlığında Harcanıyor?

Kurumlarda verinin büyük bölümü AI kullanımına hazır değildir. Veri farklı sistemlerde dağınık, tutarsız ve bağlamdan kopuk hâlde bulunur.

Eksik, hatalı veya güncel olmayan veriler
Farklı sistemlerde farklı veri tanımları
Manuel ve kontrolsüz veri girişleri
Veri sahipliği ve standart eksikliği

Yapay Zeka Projelerinde Veri Hazırlığında Yapılan En Büyük Hatalar

Veri hazırlığı genellikle hafife alınır ve proje planlarında gerçekçi şekilde ele alınmaz.

“Veri zaten var” varsayımıyla yola çıkmak
Veri kalitesini PoC aşamasında önemsememek
Temizliği manuel ve geçici çözümlerle yapmak
Veri hazırlığını teknik detay olarak görmek

1. Veri Kalitesi: AI’ın Görünmeyen Temeli

Veri hazırlığının en kritik bileşeni veri kalitesidir. Hatalı veya tutarsız veriyle eğitilen modeller, hatayı ölçeklendirir.

Doğruluk (accuracy)
Tutarlılık (consistency)
Güncellik (timeliness)
Eksiksizlik (completeness)

Bu boyutlar ölçülmeden yapılan AI çalışmaları, güvenilir değildir.

2. Veri Seçimi ve Bağlamın Doğru Kurulması

Her veri AI için anlamlı değildir. Yanlış veya gereksiz veriler, modeli yanıltır ve performansı düşürür.

Veri hazırlığı; sadece temizlemek değil, hangi verinin neden kullanıldığını netleştirmektir.

3. Etiketleme ve Zenginleştirme Gerçeği

Özellikle denetimli öğrenme (supervised learning) projelerinde etiketleme en maliyetli ve en zahmetli aşamadır. Bu adım küçümsendiğinde proje hızla tıkanır.

Yanlış etiketlenmiş veri, yanlış öğrenme demektir.

4. Veri Hazırlığını Tek Seferlik Görmek

Birçok kurum veri hazırlığını proje başında yapılan tek seferlik bir iş olarak ele alır. Oysa üretimde veri sürekli değişir ve bozulur.

Veri hazırlığı, sürekli izlenmesi ve güncellenmesi gereken bir süreçtir.

5. Veri Hazırlığı = Teknik İş Yanılgısı

Veri hazırlığı sadece teknik ekiplerin sorumluluğu değildir. İş tarafı bağlam sağlamazsa, teknik olarak “temiz” ama iş açısından anlamsız veri ortaya çıkar.

Başarılı AI projeleri, veri hazırlığını iş ve teknoloji ortak sorumluluğu olarak ele alır.

Veri Hazırlığını Doğru Yöneten Kurumlar Ne Yapıyor?

Veri kalitesini baştan ölçüyor ve izliyor
Veri sahipliği ve yönetişimi netleştiriyor
Veri hazırlığını otomasyona bağlıyor
PoC yerine üretim gerçekliğine göre çalışıyor

Sonuç

Yapay zeka projelerinde kaybedilen %80, veri hazırlığını küçümsemenin doğal sonucudur. Oysa veri hazırlığı doğru ele alındığında, AI projelerinin başarı ihtimali dramatik şekilde artar. Yapay zekada fark yaratan kurumlar, en gelişmiş modeli kullananlar değil; veriyi en iyi hazırlayanlardır. AI başarısı kodla değil, veriyle başlar.