Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Teknik ekiplerin takip ettiği F1 skoru, latency veya groundedness gibi metrikler ile üst yönetimin beklediği maliyet tasarrufu ve gelir artışı arasında çoğu zaman kopukluk yaşanır. Bu eğitim, teknik performansı operasyonel süreç göstergelerine ve nihai iş sonuçlarına bağlayan bütüncül bir ölçüm çerçevesi kurmayı amaçlar.
Programda öncü (leading) ve artçı (lagging) göstergeler, üretken yapay zeka ve agent senaryolarına özgü kalite ve güvenlik metrikleri, kullanıcı benimseme ve güven ölçümleri ile baseline alma yöntemleri ele alınır. Kurum içi örnekler üzerinde yapılan çalışmayla her katılımcı kendi projesi için KPI ağacı ve pilot başarı/durdurma eşiklerini içeren bir ölçüm kartı hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka projelerinin çıktılarından sorumlu iş birimi liderleri ve süreç sahipleri
- Ürün yöneticileri, iş analistleri ve proje yöneticileri
- Veri bilimi ve AI mühendislik ekipleriyle ortak hedef belirleyen PMO ve finans uzmanları
- Müşteri deneyimi ve operasyonel mükemmellik yöneticileri
Kazanımlar
- İş etkisi, süreç performansı, kullanıcı benimsemesi ve model kalitesini bağlayan KPI ağacı çizebilir
- Üretken yapay zeka, RAG ve agent projeleri için doğru kalite ve maliyet metriklerini seçebilir
- Proje başlamadan önce güvenilir bir baseline ölçümü planlayabilir
- Pilot sonunda devam, revizyon veya durdurma kararını tetikleyecek sayısal eşikleri tanımlayabilir
- Yönetim ve proje ekibi için sade bir KPI izleme panosu (dashboard) taslağı oluşturabilir
Konular
Yapay Zeka Projelerinde 4 Katmanlı KPI Hiyerarşisi
- Finansal ve stratejik iş sonuçları (ROI, gelir, birim maliyet, NPS)
- Operasyonel süreç metrikleri (çevrim süresi, ilk seferde doğru yapma, eskalasyon oranı)
- Öncü ve artçı göstergeler arasındaki nedensellik bağının kurulması
Model, RAG ve Agent Kalite Metriklerini İş Diline Çevirme
- Precision, recall, halüsinasyon oranı, context relevance ve görev tamamlama oranı
- Latency, token tüketimi ve işlem başı birim maliyet (cost per task)
- Kalite düşüşünün iş sürecindeki hata ve tekrar iş maliyetine etkisi
Kullanıcı Benimseme ve İnsan-Yapay Zeka İşbirliği Metrikleri
- Aktif kullanım, öneri kabul oranı (acceptance rate) ve düzenleme mesafesi
- İnsan onayına takılma ve override oranlarının izlenmesi
- Gölge süreçlere geri dönüş ve kullanıcı güven göstergeleri
Baseline Ölçümü ve Atıf (Attribution) Problemi
- Mevcut süreç verisi yokken hızlı baseline oluşturma yöntemleri
- A/B testi, paralel çalışma (shadow mode) ve öncesi-sonrası karşılaştırma
- Yapay zeka etkisini dış faktörlerden ayırma
Başarı Eşikleri ve Karar Kapıları (Stage-Gate)
- PoC, pilot ve canlı ortam için minimum kabul kriterleri
- Kırmızı çizgi (guardrail) metrikleri: güvenlik, gizlilik ve SLA ihlalleri
- KPI kartı şablonu ve periyodik gözden geçirme ritmi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
Yapay zeka projelerinin 'pilot mezarlığına' takılmasını önlemek için pilot kanıtlarını, canlı ortam birim maliyetlerini (token/altyapı), güvenlik ve LLMOps hazırlığını değerlendirerek ölçekleme, pivot veya durdurma kararı vermeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kurumun yapay zeka olgunluğunu strateji, veri, teknoloji altyapısı, yetkinlik, kültür ve yönetişim olmak üzere altı boyutta değerlendirmeyi; darboğazları tespit ederek öncelikli hazırlık ve kapasite inşa planı çıkarmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Üretken yapay zeka, tahminleme ve agent kalıplarını tanıyıp value chain taraması, pain point görüşmeleri ve use case canvas ile kurum içinde gerçekçi yapay zeka fırsatlarını bulmayı ve bir use case backlog'u oluşturmayı öğreten keşif eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
