Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Sayfa görüntüleme, tıklama oranı veya 'kaç mesaj gönderildi' gibi geleneksel ürün metrikleri yapay zeka ürünlerinde yanıltıcıdır: bir kullanıcının asistana 15 mesaj yazması yüksek bağlılık değil, asistanın sorunu çözemediğinin işareti olabilir. Bu eğitim, model kalitesi, kullanıcı davranışı ve iş değerini birbirine bağlayan AI ürün metrik çerçevesini öğretir.
Katılımcılar kabul oranı (acceptance rate), düzenleme mesafesi (edit distance), ilk denemede çözüm, terk edilen oturumlar ve başarılı görev başı maliyet (cost per successful task) metriklerini kendi ürünleri için tanımlar ve bir ürün metriği ile deney/izleme planı oluşturur.
Kimler Katılmalı?
- Ürün yöneticileri (PM), ürün analistleri ve büyüme (growth) ekipleri
- Veri bilimciler ve yapay zeka ürün liderleri
- Kurum içi AI araçlarının ROI'sini ölçen dijital dönüşüm yöneticileri
- Teknik ön koşul yoktur; temel ürün analitiği bilgisi yeterlidir
Kazanımlar
- Merak kaynaklı ilk denemeyi (AI tourism) kalıcı değer yaratan tekrarlı kullanımdan ayıran metrikler kurmak
- Üretilen çıktının ne kadarının olduğu gibi kabul edildiğini veya ne kadar değiştirildiğini (edit distance) ölçmek
- Konuşma ve agent loglarından örtük memnuniyet ve hayal kırıklığı sinyallerini çıkarmak
- Model eval skorları (doğruluk, halüsinasyon, latency) ile iş metrikleri (dönüşüm, CSAT, tasarruf) arasında köprü kurmak
- Token maliyetini ham çağrı başına değil, başarıyla tamamlanan iş başına (cost per resolved task) hesaplamak
Konular
Klasik Ürün Metrikleri AI'da Neden Yanıltır?
- Çok mesaj = yüksek etkileşim yanılgısı ve merak etkisi (novelty effect)
- Girdi metrikleri, model kalite metrikleri ve iş sonucu metrikleri hiyerarşisi
Görev Başarısı ve Örtük Kullanıcı Sinyalleri
- Kabul oranı (acceptance rate), düzenleme mesafesi (Levenshtein/semantic edit distance) ve dışa aktarma
- Soru yeniden yazma (reformulation), hızlı geri alma ve oturum terk sinyalleri
Konuşma ve Agent Analitiği
- Kullanıcı niyetlerini (intents), başarısız konuları ve darboğaz adımları kümeleme
- Başparmak (thumbs up/down) geri bildiriminin önyargıları ve doğru yorumlanması
Model Kalitesi (Evals), Latency ve Birim Ekonomi Bağlantısı
- Halüsinasyon ve p95 gecikme artışının kullanıcı tutundurmasına (retention) etkisi
- Başarılı görev başı maliyet (Cost per Successful Task) ve marj takibi
Atölye: AI Ürün Metrik Ağacı ve Dashboard Tasarımı
- Kurum ürünü için North Star, öncü (leading) ve koruyucu (guardrail) metrik seçimi
- Ürün metriği ve telemetri ölçüm planı teslimatı
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Olasılıksal yapay zeka ürünlerinde deney tasarımı: çevrimdışı eval'den canlı A/B testine geçiş, gölge dağıtım (shadow mode), interleaving, yenilik etkisi (novelty effect) kontrolü ve çok değişkenli karar kriterleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Ürün ekipleri için model davranışı ve kalite yönetimi: davranış spesifikasyonu (ton, sınırlar, ret kalıpları), sistematik hata analizi (error analysis), uzman rubrikleri ve sürekli kalite iyileştirme döngüsü.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka ürünlerinde kalite, gecikme (latency) ve maliyet üçgenini yönetme: model yönlendirme (routing/cascading), prompt/semantik önbellekleme, token bütçesi, algılanan hız UX'i ve marj koruma.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zekanın sonradan eklenen bir özellik değil, ürünün ana motoru olduğu AI-native ürün yönetimi: bileşik (compound) AI sistemleri, eval odaklı geliştirme döngüsü, veri çarkları ve yeni nesil PM–mühendis çalışma modeli.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kullanıcıların çok adımlı görevleri otonom agent'lara devrettiği ürünler için Agent Experience (AX) ve delegasyon tasarımı: görev brifingi, çalışma planı onayı, asenkron ilerleme takibi, engel çözümü ve çıktı kabulü.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Canlıdaki yapay zeka ürünlerinde model sürümü geçişleri, prompt güncellemeleri ve araç şeması değişikliklerini sıfır sürprizle yönetme: versiyonlama, regresyon kapıları, kanarya yayın ve geri dönüş (rollback) protokolü.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
