DoorDash, çalışanların iş sorularını yanıtlayan Vera adında bir yapay zeka aracı geliştirdi. Bu sorular Kaliforniya'da siparişlerin neden düştüğü veya hangi satıcıların ayrılabileceği gibi konuları kapsıyor.
Şirketin kendi hazırladığı 1.900 soruluk testte Vera'nın başarı oranı %43'ten %90'a yükseldi ve DoorDash verilerin organize edilmesinin daha iyi bir yapay zeka modeli kullanmaktan daha önemli olduğunu söylüyor.
Tahminler ve nedensel-etki analizi gibi en zor sorular hâlâ yüzeysel yanıtlar alıyor. Bu tür sorularda Vera artık planını gösteriyor ve bir çalışanın onayını bekliyor.
Geçen hafta Kaliforniya'da siparişlerin neden düştüğünü öğrenmek isteyen bir DoorDash çalışanı soruyu Vera adlı yapay zeka aracına yöneltebiliyor. Bu tür sorular daha önce veri ekibinin işiydi.
DoorDash aracı kendi personeli için geliştirdi. Şirketin blog yazısında belirtildiği üzere araç, şirket verilerini kullanarak soruları sohbet yoluyla yanıtlıyor. Blog yazısına göre DoorDash'te bu verilere 10 binden fazla kişi güveniyor. Veriler 200 binden fazla veri kümesinde yer alıyor ve toplam 350 petabaytı buluyor.
Şirketin aktardığına göre sorular günlük nitelikte. Yeni bir ürün piyasaya sürüldükten bu yana nasıl ilerledi? Hangi satıcılar DoorDash'in pazarlama ürünlerini kullanma riskinde? Son 90 günde Arby's'te saatlik olarak kaç sipariş iptal edildi?
Bu kadar çok veri varken zor olan kullanacak veriyi bilmek, yazıda DoorDash'in ifadesi. Şirketin önceki araçları ya tek bir iş alanında derindi ya da geniş ama yüzeyseldi. Lansman yazısında bir kıdemli analitik yöneticisi "Asıl sorun, yukarı akış veri kaynaklarımızın aşırı parçalanmış olması" dedi.
Yazıda belirtildiği üzere raflardan alınmış yapay zeka araçları bu kadar büyük ve dağınık veride çoğu zaman yetersiz kalıyor. DoorDash, raflardan alınmış bir yapay zeka kodlama aracını Vera ile 100 örnek soruda test etti. Her ikisi de Vera'nın günlük kullanımda kullandığı model olmayan aynı yapay zeka modeli üzerinde çalıştı. Vera %73 başarı sağladı. Dışarıdaki araç %48'de kaldı. DoorDash'e göre dış araç doğru veri tablolarını seçmekte zorlandı. Vera doğrulanmamış verileri kullanamaz.
DoorDash Vera'yı bir öğrenci gibi değerlendiriyor. Sınav satış, finans, ürün ve operasyonlar da dahil 19 alanda 1.900'den fazla soru içeriyor. Bazıları çalışanlardan ve her iş alanının uzmanlarından geldi. Diğerleri eski Slack yazışmaları ve iş biletlerinden yapay zeka tarafından hazırlandı. Her soru sayılmadan önce bir uzman onaylıyor. Değerlendirmeyi ikinci bir yapay zeka modeli yapıyor.
Vera'nın başarı oranı şirketin kendi testine göre proje süresince %43'ten %90'a yükseldi. Test seti yol boyunca iki kez iki katına çıktı. Daha iyi yapay zeka modelleri yardımcı oldu. DoorDash'e göre daha büyük kazanımlar model etrafında verilerin organize edilmesinden geldi.
Getiri finans alanında görüldü. Bir finans direktörü birkaç haftalık testin ardından "Stratejik finans sorularında zorluk seviyesine bakmaksızın iyi çalıştı" dedi.
Zor Sorular Yapay Zeka Aracının Sınırlarını Test Ediyor
DoorDash soruları üç seviyeye ayırıyor. İlki metrikler ve trendler gibi bakışlar. İkincisi hedefleme, bir fırsatın büyüklüğünü belirleme, önceliklendirme ve kaynak ayırma gibi bir kararı etkileyebilecek analizler. Üçüncüsü en zor olanı; nedensel-etki analizi, deney sonuçları, tahminler ve yüksek riskli kararları kapsıyor.
Vera en üst seviyede zorlanıyor. Yazıya göre erken durma eğilimindeydi ve doğruymuş gibi görünen ama yüzeysel kalan yanıtlar veriyordu. DoorDash bir planlama adımı ekledi. Vera artık planını ortaya koyuyor ve çalışan onay vermeden hiçbir şeyi çalıştırmıyor. Sonuçlar iyileşti ancak 14 soruluk bir örneklemde %64 ile %100 arasında dalgalandı.
Bu çalışma şirketin daha geniş yapay zeka hamlesine uyuyor. PYMNTS'in DoorDash'in ikinci çeyrek kazanç görüşmesinin ardından bildirdiğine göre bir sipariş aracı artık market sepetini 2 dakikadan kısa sürede oluşturuyor. DoorDash CEO'su Tony Xu o görüşmede dış yapay zeka ajanlarından gelen sipariş hacminin hâlâ düşük olduğunu söyledi.
Finans yöneticileri yapay zeka ajanlarına temkinli yaklaşıyor. PYMNTS Intelligence'ın bulgusuna göre ABD'deki kurumsal CFO'ların yaklaşık %7'si Eylül 2025 itibarıyla bunları canlı finans iş akışlarına entegre etmişti ve bir diğer %5'i pilot çalışmalar yürütüyordu.
En zor sorular DoorDash'in bir sonraki odak noktası. Şirket daha hızlı yanıtların temel iş rakamlarını hareketlendirip hareketlendirmediğini hâlâ göstermesi gerektiğini söyledi.
