Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Birçok kurumda yapay zeka fikirleri ya çok genel kalır ya da tek bir araç etrafında şekillenir. Bu eğitim, iş ekiplerine yapay zekanın gerçekte neleri iyi yaptığını (sınıflandırma, özetleme, bilgi çıkarma, içerik üretme, tahmin, öneri, agent ile görev yürütme) gösteren bir kalıp kütüphanesi kazandırır ve fırsatları sistematik biçimde arama yöntemlerini öğretir.
Value chain taraması, pain point görüşmeleri ve sektör örnekleri üzerinden üretilen fikirler use case canvas ile yapılandırılır. Program kurumun kendi birimlerinden seçilen örneklerle, uygulamalı atölyeler halinde yürütülür; sonunda her ekip ilk eleme yapılmış bir use case backlog'u ile ayrılır.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka fırsatlarını belirlemekle görevlendirilen iş birimi yöneticileri
- Dijital dönüşüm, strateji ve inovasyon ekipleri
- Süreç sahipleri ve operasyonel mükemmellik uzmanları
- Yapay zeka girişimlerini koordine eden AI champion'lar ve ürün yöneticileri
- Teknik ön koşul yoktur; temel yapay zeka okuryazarlığı faydalıdır
Kazanımlar
- Yapay zeka yeteneklerini somut iş kalıplarıyla eşleştirebilir
- Value chain ve pain point odaklı keşif oturumları planlayıp yürütebilir
- Fikirleri use case canvas ile problem, kullanıcı, veri ve değer boyutlarında yapılandırabilir
- Hızlı değer ve fizibilite sinyalleriyle ilk eleme yapabilir
- Birim bazında paylaşılabilir bir use case backlog'u oluşturabilir
Konular
Yapay Zeka Yetenekleri ve Use Case Kalıpları
- Üretken yapay zeka, tahminleyici makine öğrenmesi ve agent'ların farkları
- Özetleme, bilgi çıkarma, sınıflandırma, öneri ve içerik üretimi kalıpları
- Sektörel örneklerden kalıp kütüphanesi oluşturma
Keşif Teknikleri: Value Chain ve Pain Point Analizi
- Değer zinciri boyunca fırsat taraması
- Kullanıcı ve çalışan pain point görüşmeleri
- Benchmark ve rakip uygulamalarından ilham alma
Use Case Canvas ile Fikir Yapılandırma
- Problem, kullanıcı, girdi verisi, çıktı ve değer alanları
- İnsan kontrolü ve kullanım bağlamının tanımlanması
- Canvas üzerinde ekip içi geri bildirim turu
Hızlı Eleme: Değer ve Fizibilite Sinyalleri
- Hacim, tekrar sıklığı ve hata maliyeti göstergeleri
- Veri erişimi ve hazır çözüm varlığı kontrolü
- Kırmızı bayraklar: belirsiz sahiplik, yüksek regülasyon riski
Use Case Backlog'u ve Sonraki Adımlar
- Backlog formatı ve fikir sahipliği
- Önceliklendirme ve readiness çalışmalarına geçiş
- Yönetime sunum için kısa özet hazırlama
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
SIPOC, swimlane ve value stream haritalarıyla süreçleri görev seviyesine ayrıştırıp kural tabanlı otomasyon, RPA, makine öğrenmesi, üretken yapay zeka ve agent seçeneklerini eşleştirmeyi ve süreç bazlı fırsat haritası çıkarmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerinde iş problemini net bir problem tanımına, karar envanterine ve ölçülebilir bir yapay zeka görevine dönüştürmeyi; hata maliyetini ve insan kontrol noktalarını baştan tasarlamayı öğreten uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Bir yapay zeka use case'i için gereken verinin varlığını, kalitesini, erişimini ve KVKK kısıtlarını; RAG için doküman hazırlığını ve sistem, tedarikçi ve yetkinlik bağımlılıklarını değerlendirip readiness skor kartı ve bağımlılık haritası çıkarır.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Yapay zeka use case'lerinin gelir, maliyet, risk ve deneyim etkisini baseline'a göre tahmin etmeyi; lisans, token ve entegrasyon dahil TCO hesabını, build/buy kararını ve uygulanabilirliği tek sayfalık business case'e dönüştürmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
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
Bizimle iletişime geçin
