Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Yapay zeka değeri çoğunlukla bütün bir süreçte değil, süreç içindeki belirli görevlerde ortaya çıkar. Bu eğitim, mevcut iş akışlarını SIPOC, swimlane ve value stream mapping ile görünür hale getirip her adımı hacim, süre, hata oranı ve bilgi yoğunluğu açısından analiz etmeyi öğretir.
Katılımcılar, her görev için doğru çözüm türünü (kural, RPA, makine öğrenmesi, üretken yapay zeka, agent) seçmeyi ve fırsatı süreç verisi ya da process mining çıktılarıyla boyutlandırmayı uygular. Atölyelerde kurumun gerçek süreçlerinden biri haritalanır ve hipotez kartlarıyla desteklenen bir fırsat haritası üretilir.
Kimler Katılmalı?
- Süreç sahipleri ve süreç iyileştirme (Lean, Six Sigma) uzmanları
- Operasyon, finans, insan kaynakları ve müşteri hizmetleri yöneticileri
- İş analistleri ve kurumsal mimari ekipleri
- RPA ve otomasyon merkezi (CoE) çalışanları
- Temel süreç haritalama bilgisi faydalıdır, teknik bilgi gerekmez
Kazanımlar
- Bir süreci SIPOC ve swimlane ile görev seviyesine kadar haritalayabilir
- Görevleri yapay zeka uygunluğu açısından puanlayabilir
- Her görev için kural, RPA, makine öğrenmesi, üretken yapay zeka veya agent seçimini gerekçelendirebilir
- Süreç verisiyle zaman ve maliyet etkisini kabaca hesaplayabilir
- Hipotez kartlarıyla desteklenen bir süreç fırsat haritası hazırlayabilir
Konular
Süreç Haritalama: SIPOC, Swimlane ve Value Stream
- Süreç sınırlarını ve paydaşları belirleme
- Swimlane ile rol ve el değiştirme noktalarını görme
- Bekleme, tekrar iş ve darboğazların tespiti
Görev Seviyesinde Ayrıştırma ve Uygunluk Puanlama
- Görevleri girdi, karar ve çıktı olarak ayrıştırma
- Tekrar, bilgi yoğunluğu, yapılandırılmamış veri ve hata maliyeti kriterleri
Kural, RPA, Makine Öğrenmesi, GenAI mi, Agent mı?
- Çözüm türleri için karar ağacı
- Hibrit senaryolar: RPA ile üretken yapay zekanın birlikte kullanımı
- Agent'lara uygun çok adımlı görevler ve sınırları
Süreç Verisiyle Fırsat Boyutlandırma
- Hacim, döngü süresi ve FTE yükü hesabı
- Process mining çıktılarından fırsat okumak
- Kaba fayda tahmini ve varsayımların kayıt altına alınması
Fırsat Haritası ve Hipotez Kartları
- Süreç üzerinde fırsatların görselleştirilmesi
- Her fırsat için hipotez, ölçüt ve doğrulama yöntemi
- Önceliklendirme aşamasına aktarım
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
Yapay zeka projelerinde model doğruluğu, RAG/agent kalitesi, süreç hızı, kullanıcı benimsemesi ve finansal etki metriklerini birbirine bağlayan çok katmanlı bir KPI ağacı kurmayı ve pilot/ölçekleme eşikleri tanımlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
