Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Karmaşık iş problemlerini yapay zekaya çözdürmek isteyen çalışanlar, daha iyi yanıt alabilmek adına bağlam (context) olarak gizlilik sözleşmesi (NDA) kapsamındaki müşteri projelerini, henüz açıklanmamış finansal sonuçları, özel fiyatlama formüllerini veya Ar-Ge dokümanlarını prompt içine yapıştırabilmektedir. Bu eğitim, yüksek kaliteli yanıt alırken kurumsal gizliliği ve fikri mülkiyeti koruma yöntemlerini öğretir.
Katılımcılar kurumsal veri sınıflandırma seviyelerini onaylı AI araçlarıyla eşleştirmeyi, gizli bir problemi yapısını bozmadan soyutlayarak (problem abstraction) sormayı ve paylaşılan kurumsal asistanlarda (Projects/RAG) yetki sızıntısını önlemeyi uygulamalı olarak öğrenir.
Kimler Katılmalı?
- Sözleşme, ihale, fiyatlama, Ar-Ge, strateji ve M&A gibi yüksek gizlilik dereceli dokümanlarla çalışan uzman ve yöneticiler
- Hukuk, fikri mülkiyet, bilgi güvenliği, uyum (compliance) ve satın alma ekipleri
- Müşteri gizlilik sözleşmelerine (NDA) tabi projelerde çalışan danışmanlar ve hesap yöneticileri
- Herhangi bir teknik ön koşul bulunmamaktadır
Kazanımlar
- Ticari sır, fikri mülkiyet (IP), NDA kapsamındaki müşteri verisi ve regüle verileri prompt öncesi sınıflandırmak
- Hangi veri sınıfının hangi AI ortamında (bireysel, kurumsal kiracı, yerel/on-prem model) işlenebileceğini gösteren karar matrisini uygulamak
- Gizli iş problemlerini ticari sırrı ifşa etmeden yapısal olarak soyutlayarak (structural abstraction) modele çözüttürmek
- Ekip içi paylaşılan prompt kütüphanelerinde ve ortak asistanlarda (shared projects) sabitlenmiş gizli veri kalmasını önlemek
- Yapay zeka ile üretilen metin, kod ve tasarımlarda fikri mülkiyet sahipliği ve üçüncü taraf telif risklerini yönetmek
Konular
Prompt Bağlamında Ticari Sır, NDA ve Fikri Mülkiyet Riskleri
- Kişisel veri (KVKK) dışında kalan ama şirketi vuran gizli bilgiler: Fiyatlama modelleri, ihale teklifleri, Ar-Ge ve strateji
- Müşteri gizlilik sözleşmeleri (NDA): Müşterinin dokümanını bulut tabanlı bir AI aracına yüklemek sözleşme ihlali midir?
- Yapay zeka çıktılarında fikri mülkiyet: AI tarafından üretilen içeriklerin telif statüsü ve üçüncü taraf hak ihlalleri
Kurumsal Veri Sınıflandırma ve Araç Eşleştirme Matrisi
- 4 kademeli veri sınıfı: Kamuya Açık, Kurum İçi (Internal), Gizli (Confidential) ve Çok Gizli / Kısıtlı (Restricted)
- Hangi veri hangi ortama girebilir? Onaylı kurumsal kiracı (Enterprise Tenant), kapalı API ve yerel (on-prem) modellerin farkı
- Birimler arası gizlilik (Chinese Wall): Kurumsal asistan içinde bile İK, maaş veya M&A verisinin diğer çalışanlara sızmasını önleme
Güvenli Soyutlama (Problem Abstraction) ve Temiz Bağlam Teknikleri
- Yapısal soyutlama: Gerçek şirket/ürün/rakamları vermeden mantıksal problemi izomorfik bir senaryoya çevirerek sorma
- Oransal dönüştürme: Gerçek finansal tabloları sabit bir çarpanla ölçekleyip etiketleri değiştirerek analiz ettirme
- Parçalı çalışma: Gizli veriyi yerel Excel/Word'de tutup yapay zekadan sadece formül, makro veya boş şablon üretmesini isteme
Paylaşım Kuralları ve Gizlilik Kontrol Atölyesi
- Ortak kullanılan Claude Projects, Custom GPT ve Prompt Kütüphanelerine örnek eklerken veri temizliği (sanitization)
- Doküman yüklemeden önce gizli üst verileri (metadata, yorum balonları, izlenen değişiklikler, gizli sekmeler) temizleme
- Atölye: Departman doküman türleri için 'Veri Paylaşım Matrisi ve Güvenli Prompt Hazırlama Rehberi' oluşturma
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Prompt Mühendisliği
Boğaziçi Üniversitesi (BÜYEM) iş birliğiyle: büyük dil modelleriyle ileri düzey komut tasarımı, Chain-of-Thought, n8n ile iş akışı otomasyonu, RAG ve çoklu ajan sistemleri.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Büyük dil modellerinden ilk denemede doğru, tutarlı ve kurumsal standartlara uygun çıktılar almak için yapılandırılmış prompt anatomisini, zero-shot/few-shot tekniklerini ve iteratif iyileştirmeyi öğreten temel eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Gerçek kurumsal senaryolar üzerinde bağlam entegrasyonu, yapılandırılmış veri çıkarımı, çok adımlı görev ayrıştırma ve tekrar kullanılabilir iş akışı promptları geliştirmeye odaklanan uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Karmaşık kurumsal sistemler ve AI ajanları için system prompt mimarisi, ileri muhakeme desenleri (ReAct, Tree-of-Thoughts, Self-Critique), tool calling talimatları ve meta-prompting tekniklerini kapsayan eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Kurumsal görevler için uzman perspektifi (rol), keskin iş kuralları (talimat) ve standart veri/doküman şemalarını (Markdown, tablo, JSON) birleştiren tekrar kullanılabilir şablon tasarım eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Tek bir prompt ile çözülemeyen karmaşık kurumsal süreçleri sıralı, dallanan ve paralel prompt zincirlerine (prompt chaining) bölerek yüksek kaliteli iş akışları tasarlama eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
Bizimle iletişime geçin
