Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Kullanıcılar bir yapay zeka özelliğine ya gereğinden fazla güvenip hatalı çıktıyı kontrol etmeden onaylar ya da ilk hatada tüm ürüne güvenini kaybeder. Bu eğitim, dijital ürünlerde kullanıcı güvenini gerçek model başarısıyla hizalayan (calibrated trust) ve son sözü kullanıcıda bırakan tasarım ilkelerini ele alır.
Katılımcılar ürün içi güven sinyalleri, incelenebilir taslak akışları, tek tıkla geri alma (undo), kişisel veri/hafıza kontrol ayarları ve insan uzman desteğine eskalasyon kalıplarını kendi ürünleri üzerinde çalışarak bir failure/fallback/escalation UX planı hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka ürünleri geliştiren ürün yöneticileri ve UX/UI tasarımcıları
- Müşteri güveni, gizlilik ve sorumlu yapay zeka (Responsible AI) ekipleri
- Kurumsal yazılım ve SaaS ürün liderleri
- Teknik ön koşul yoktur
Kazanımlar
- Kullanıcı beklentisini daha ilk ekranda (onboarding) modelin gerçek yetenek ve sınırlarıyla hizalamak
- Yüksek ve düşük güvenilirlikli çıktıları görsel hiyerarşiyle birbirinden ayırmak
- Otomatik uygulama yerine incele–düzenle–onayla ve geri al (undo/history) mekanizmaları kurmak
- Kullanıcıya hangi verilerin bağlamda ve hafızada tutulduğunu gösteren şeffaf gizlilik kontrolleri sunmak
- Modelin çözemediği veya riskli bulduğu durumlarda uzman/destek ekibine kesintisiz eskalasyon tasarlamak
Konular
Güven Kalibrasyonu: Aşırı Güven ve Güvensizlik Tuzağı
- Otomasyon önyargısı (automation bias) ve algoritma reddi (algorithm aversion)
- Onboarding ve mikro metinlerle doğru zihinsel model (mental model) oluşturma
Belirsizlik İletişimi ve Doğrulama Kolaylığı
- Yüzdelik skorların yanıltıcılığı ve eyleme dönük güven/uyarı rozetleri
- Şüpheli alanları vurgulayarak kullanıcının kontrol süresini kısaltma
Kullanıcı Kontrolü: Düzenleme, Sınırlandırma ve Geri Alma
- Taslak modu (draft-first), kademeli uygulama ve versiyon geçmişi
- Modelin hangi kaynakları kullanacağını ve neyi değiştiremeyeceğini sabitleme (pin/lock)
Veri Şeffaflığı ve Hafıza Kontrolü
- 'Verim model eğitiminde kullanılıyor mu?' endişesini gideren arayüz kalıpları
- Kullanıcının kaydedilen tercihleri ve hafızayı görmesi, düzenlemesi ve silmesi
Hata, Fallback ve Eskalasyon UX Planı
- Model takıldığında veya reddettiğinde yapıcı alternatif yollar sunma
- Kurum ürünü için failure / fallback / escalation UX haritası
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
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
Bizimle iletişime geçin
