Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Altı ay süren bir yapay zeka geliştirme projesi tamamlandığında, yeni çıkan bir model sürümü o özelliği tek bir API çağrısıyla standart hale getirmiş olabilir; öte yandan belirsizliği yüksek AI projelerine klasik çeyreklik teslim tarihleri vermek ekipleri başarısızlığa iter. Bu program, belirsizlik ve hızlı teknolojik değişim altında AI yol haritası ve portföy yönetimini ele alır.
Katılımcılar kurumlarının AI girişimlerini portföy matrisinde (verimlilik, ürün geliştirme, yeni iş modeli) dengeler, temel model gelişimine karşı dayanıklılık testi uygular ve olasılıksal projelere uygun aşamalı (stage-gate) yol haritası ile metrik planı oluşturur.
Kimler Katılmalı?
- Ürün direktörleri, grup ürün yöneticileri, CPO'lar ve PMO liderleri
- Dijital dönüşüm ve yapay zeka portföy yöneticileri
- Mühendislik ve veri bilimi yöneticileri
- Teknik ön koşul yoktur
Kazanımlar
- AI girişimlerini değer, teknik olgunluk, veri hazırlığı ve risk eksenlerinde önceliklendirmek
- Gelecek model sürümlerinin (GPT/Claude/Gemini) hangi özellikleri emtia haline getireceğini öngörerek yatırımı doğru katmana yönlendirmek
- Takvim odaklı yol haritaları yerine kalite ve güven eşiklerine bağlı (eval-gated) kilometre taşları kurmak
- Veri, platform, güvenlik ve ürün ekipleri arasındaki bağımlılıkları yönetmek
- Devam et, ölçekle veya durdur (kill/pivot) kararları için net portföy yönetişim kriterleri yazmak
Konular
Neden Klasik Yol Haritaları AI Projelerinde Kırılır?
- Keşif ve doğruluk iyileştirme sürelerinin öngörülemezliği
- Temel model sıçramaları: 'Model geliştiğinde bu özellik çöp olur mu?' testi
AI Portföy Dengesi ve Önceliklendirme Matrisi
- Horizon 1 (mevcut akışı hızlandırma), Horizon 2 (yeni yetenekler), Horizon 3 (otonom/yeni iş modeli)
- Veri hazırlığı, entegrasyon karmaşıklığı ve regülasyon çarpanı
Aşamalı (Stage-Gated) ve Kalite Kapılı Yol Haritası
- Fizibilite → İç Pilot (Shadow/Dogfood) → Sınırlı Beta → Genel Yayın aşamaları
- Her aşama geçişi için somut eval, gecikme ve birim maliyet kapıları
Paylaşılan Altyapı ve Ekip Bağımlılıkları
- Ortak RAG, MCP, guardrail ve değerlendirme altyapısını ürün yol haritasıyla hizalama
- POC mezarlığını önleme: prototipten üretime geçiş darboğazları
Portföy Yönetişimi, Yatırım Takibi ve Durdurma Kararları
- Benimsenme (adoption), kalite ve maliyet metrikleriyle çeyreklik portföy incelemesi
- Kurum portföyü için AI yol haritası şablonu ve karar kontrol listesi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Mevcut dijital ürünlere yüksek etkili yapay zeka özellikleri kazandırma: tetikleme modeli, bağlam toplama, girdi/çıktı sözleşmeleri, hata/fallback/eskalasyon akışları ve mühendisliğe hazır AI feature brief yazımı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Boş sohbet kutusunun ötesinde üretken yapay zeka kullanıcı deneyimi (GenAI UX): satır içi yardımcı, ortak çalışma tuvali (canvas), yönlendirilmiş girdi bileşenleri, akış (streaming) durumları ve hata onarım kalıpları.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka ürünlerinde kullanıcı güvenini doğru kalibre etme ve kontrolü kullanıcıda tutma: güven göstergeleri, düzenlenebilir taslaklar, geri alma/versiyon geçmişi, gizlilik sınırları ve eskalasyon deneyimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
LLM, RAG ve karar destek ürünlerinde açıklanabilirlik tasarımı: satır içi kaynak gösterimi, belge/veri kanıt eşleme, düşünme özeti (reasoning summary), karar faktörleri ve denetlenebilir arayüzler.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
İnsan uzmanlığı ile yapay zekayı tamamlayıcı biçimde birleştiren etkileşim tasarımı: karma inisiyatifli (mixed-initiative) iş akışları, bilişsel yük ve yetkinlik körelmesini önleme, HAX/PAIR ilkeleri ve ortak üretim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka ürünleri için uçtan uca metrik mimarisi: Kuzey Yıldızı (North Star) ve görev başarısı, kabul/düzenleme oranı (edit distance), çevrimdışı/çevrimiçi eval korelasyonu, tutundurma ve görev başı birim maliyet.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
