Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Yapay zeka girişimleri bütçe toplantılarında çoğunlukla belirsiz fayda iddiaları ve eksik maliyet hesapları nedeniyle zorlanır. Bu eğitim, bir use case'in değerini savunulabilir varsayımlarla ölçmeyi ve gerçekten hayata geçirilebilir olup olmadığını sınamayı öğretir.
Değer kaldıraçları ve baseline belirleme, senaryo ve duyarlılık analizi, model kullanım maliyetleri (token, inference, lisans), entegrasyon ve değişim yönetimi giderleri ile build/buy/partner seçenekleri işlenir. Uygulanabilirlik teknik, veri, organizasyon ve benimseme boyutlarında değerlendirilir. Atölyede kurumdan seçilen bir use case için tek sayfalık business case hazırlanır.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka yatırım kararlarına katkı veren iş birimi yöneticileri
- Finans, kontrol ve iş geliştirme ekipleri
- Dijital dönüşüm ve portföy yönetimi ekipleri
- Ürün ve proje yöneticileri
Kazanımlar
- Bir use case için değer kaldıraçlarını ve baseline'ı tanımlayabilir
- Fayda tahminini iyimser, beklenen ve kötümser senaryolarla yapabilir
- Token, lisans, entegrasyon ve işletim maliyetlerini içeren TCO hesaplayabilir
- Build, buy ve partner seçeneklerini kriterlere göre karşılaştırabilir
- Tek sayfalık, karar vericiye hazır bir business case sunabilir
Konular
Değer Kaldıraçları ve Baseline Belirleme
- Gelir artışı, maliyet azaltımı, risk azaltımı ve deneyim iyileştirme
- Mevcut durum ölçümü ve veri kaynakları
Fayda Tahmini, Senaryo ve Duyarlılık Analizi
- Benimseme oranı ve doğruluk varsayımlarının etkisi
- Üç senaryolu fayda modeli
- Varsayımların görünür kılınması
Maliyet Kalemleri ve TCO
- Token ve inference maliyeti, lisans ve altyapı giderleri
- Entegrasyon, bakım, izleme ve değişim yönetimi maliyetleri
Uygulanabilirlik Değerlendirmesi
- Teknik, veri, organizasyon ve benimseme boyutları
- Kullanıcı kabulü ve süreç değişikliği ihtiyacı
Build, Buy veya Partner Kararı
- Hazır SaaS, platform üzerinde geliştirme ve özel geliştirme
- Vendor lock-in, veri kontrolü ve hız dengesi
Tek Sayfalık Business Case
- Karar vericiye yönelik yapı ve dil
- Geri bildirim turu ve revizyon
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Yapay zeka use case'lerini AB Yapay Zeka Yasası risk seviyeleri, KVKK, fikri mülkiyet, halüsinasyon, prompt injection ve itibar riskleri açısından hızla taramayı, olasılık-etki puanlamasını ve azaltım önlemlerini önceliklendirmeye yansıtmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Çok sayıda yapay zeka fikrini değer, uygulanabilirlik, veri hazırlığı ve risk boyutlarıyla ağırlıklı puanlama matrisinde değerlendirmeyi; bağımlılıkları analiz ederek dengeli bir Wave 1-2-3 uygulama yol haritası oluşturmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerinde model doğruluğu, RAG/agent kalitesi, süreç hızı, kullanıcı benimsemesi ve finansal etki metriklerini birbirine bağlayan çok katmanlı bir KPI ağacı kurmayı ve pilot/ölçekleme eşikleri tanımlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
PoC, prototip ve canlı pilot ayrımını netleştirerek hipotez odaklı kapsam tanımlamayı, golden dataset ve değerlendirme rubriği hazırlamayı, pilot kullanıcı grubunu ve insan kontrol akışını güvenli biçimde kurgulamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerini keşif, veri hazırlığı, deneysel geliştirme, doğrulama, entegrasyon ve canlı izleme (MLOps/LLMOps) aşamaları boyunca yönetmeyi; belirsizlik, karar kapıları ve iş-teknik ekip koordinasyonunu öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zekayı mevcut verimsiz adımlara yamamak yerine iş akışlarını uçtan uca yeniden tasarlamayı; insan-yapay zeka görev dağılımını, istisna yönetimini, değişen rol tanımlarını ve yeni SLA yapısını kurgulamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
