Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Agentic yapay zeka, yalnızca soru yanıtlayan asistanlardan uçtan uca iş yürüten sistemlere geçişi ifade ediyor ve bu geçiş yetki, sorumluluk ve maliyet konularında yeni yönetim kararları gerektiriyor. Program, agent'ların satış, müşteri hizmetleri, finans, İK ve tedarik zincirinde nasıl konumlandığını teknik detaya boğmadan ele alır.
Katılımcılar sektör örneklerini inceler, kendi kurumlarının süreçleri üzerinde bir “agent fırsat haritası” çıkarır, yatırım gerekçesi ve risk değerlendirmesi yapar ve yönetişim ilkelerini içeren bir yönetici kontrol listesiyle ayrılır.
Kimler Katılmalı?
- Üst düzey yöneticiler ve fonksiyon liderleri
- Strateji, dijital dönüşüm ve operasyonel mükemmellik ekipleri
- Yapay zeka yatırım kararlarına katkı veren finans ve risk yöneticileri
- Teknik bilgi gerekmez
Kazanımlar
- Agentic yapay zekanın iş değerini ve sınırlarını yönetim diliyle anlatmak
- Fonksiyon bazında agent fırsatlarını tespit edip önceliklendirmek
- Agent yatırımları için maliyet, fayda ve risk değerlendirmesi yapmak
- Agent'lara verilecek yetki ve insan onayı için yönetişim ilkeleri belirlemek
- Agent'larla çalışan ekiplerde rol ve süreç değişikliklerini planlamak
Konular
Agentic Yapay Zeka Nedir, Ne Değildir?
- Asistandan otonom iş yürütmeye geçiş
- Abartı ile gerçek yetkinlikleri ayırt etmek
Fonksiyon Bazlı Use Case'ler
- Satış, müşteri hizmetleri, finans, İK ve tedarik zinciri örnekleri
- Agent fırsat haritası çalışması
Yatırım Gerekçesi ve Değer Ölçümü
- Maliyet kalemleri: model kullanımı, entegrasyon, bakım
- Verimlilik, kalite ve hız üzerinden ROI kurgusu
Operasyonel Riskler ve Yönetişim
- Hatalı eylem, veri sızıntısı ve itibar riski
- Yetki sınırları, insan onayı ve EU AI Act / KVKK perspektifi
Organizasyon ve Yetkinlik Dönüşümü
- Agent'larla çalışan ekiplerde rol tasarımı
- Değişim yönetimi ve yönetici kontrol listesi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
LLM'lerin function calling / tool calling ile API, veri tabanı ve iç sistemleri nasıl kullandığını uygulamalı öğreten program: araç şeması tasarımı, parametre doğrulama, hata yönetimi ve OpenAI, Claude ve Gemini API'leriyle çalışan bir agent.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
İş süreçlerini agentic iş akışlarına dönüştürme yöntemi: deterministik adımlar ile LLM kararlarını ayırma, prompt chaining, routing, paralelleştirme, evaluator–optimizer kalıpları ve n8n veya Power Automate ile uygulanan akış.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Geliştiriciler için LangGraph, OpenAI Agents SDK ve Claude Agent SDK ile otonom agent geliştirme: durum yönetimi, araç entegrasyonu, döngü kontrolü, tracing ve dağıtıma hazır, kurum vakasına özel bir agent.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Agent'ların çok adımlı görevleri nasıl planlayıp yürüttüğünü ele alan teknik program: ReAct, plan-and-execute, görev ayrıştırma, reflection ve yeniden planlama, reasoning modellerinin kullanımı ve döngü sonlandırma stratejileri.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Uzun soluklu görevlerde ve çok oturumlu etkileşimlerde agent hafızası ve context yönetimi: kısa süreli çalışma belleği, epizodik/semantik uzun süreli hafıza, context sıkıştırma, Mem0 ve LangGraph Store ile kalıcı hafıza mimarisi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Karmaşık görevleri uzmanlaşmış agent'lara bölen multi-agent mimarileri: supervisor, hiyerarşik ve swarm kalıpları, LangGraph, CrewAI ve AutoGen karşılaştırması, A2A protokolü ve paylaşılan durum yönetimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
