Eğitimin Amacı ve Kapsamı
En başarılı yapay zeka ürünleri insanı devre dışı bırakmaya çalışanlar değil, insanın muhakeme gücü ile makinenin hız ve ölçeğini doğru iş bölümüyle birleştirenlerdir. Yanlış kurgulanan etkileşimlerde ise kullanıcı pasif bir onaylayıcıya dönüşür, dikkati dağılır ve kritik hataları kaçırır.
Bu eğitim; insan–yapay zeka etkileşimi (Human-AI Interaction - HAI) literatürünü, Microsoft HAX ve Google PAIR ilkelerinin modern LLM/agent dönemindeki karşılıklarını ve karma inisiyatifli (mixed-initiative) çalışma modellerini ele alır. Katılımcılar kendi ürünleri için bir insan-AI görev paylaşımı haritası ve etkileşim tasarım rehberi üretir.
Kimler Katılmalı?
- Ürün yöneticileri, UX araştırmacıları ve etkileşim tasarımcıları
- Kurum içi çalışan asistanları (employee copilots) tasarlayan dijital iş yeri ekipleri
- Yapay zeka dönüşüm ve benimseme (adoption) liderleri
- Teknik ön koşul yoktur
Kazanımlar
- Bir iş sürecinde hangi bilişsel görevlerin insanda, hangilerinin yapay zekada kalması gerektiğini haritalamak
- Kullanıcının pasifleşmesini (automation complacency) önleyen aktif katılım ve eleştirel düşünme adımları tasarlamak
- Zaman içinde kullanıcının tercih ve düzeltmelerine uyum sağlayan kişiselleşme döngüleri kurmak
- Bireysel kullanıcıların yanı sıra ekip içi çok oyunculu (multiplayer) insan-AI etkileşimini kurgulamak
- Üretkenlik artışını ölçerken kalite ve insan uzmanlığı korumasını da izleyen metrikler tanımlamak
Konular
Otomasyon vs Güçlendirme (Augmentation): İş Bölümü Tasarımı
- Pürüzlü sınır (jagged frontier): AI'ın şaşırtıcı derecede iyi ve kötü olduğu görevler
- Üretici–denetleyici, ortak yazar (co-creator) ve düşünen ortak (thought partner) modları
Karma İnisiyatifli (Mixed-Initiative) Etkileşim İlkeleri
- Microsoft HAX ve Google PAIR ilkelerinin üretken AI ve agent'lara uyarlanması
- Ne zaman AI proaktif öneri sunmalı, ne zaman sessizce çağrılmayı beklemeli?
Bilişsel Ergonomi ve Yetkinlik Körelmesini Önleme
- Üretmekten doğrulamaya geçişin yarattığı inceleme yorgunluğu (review fatigue)
- Kritik kararlarda önce insan görüşünü alıp sonra AI karşılaştırması sunan (cognitive forcing) kalıplar
Zaman İçinde Uyum ve Ekip İçi (Multiplayer) AI
- Kullanıcının geçmiş düzeltmelerinden stil ve tercih öğrenme
- Paylaşılan doküman, kanal ve toplantılarda çok kullanıcılı AI etkileşimi
Atölye: İnsan–AI İş Akışı Yeniden Tasarımı
- Kurum vakasında mevcut iş akışının insan-AI ortaklığıyla yeniden kurgulanması
- Görev paylaşımı matrisi, failure/escalation kuralları ve başarı ölçütleri
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
Yapay zekanın sonradan eklenen bir özellik değil, ürünün ana motoru olduğu AI-native ürün yönetimi: bileşik (compound) AI sistemleri, eval odaklı geliştirme döngüsü, veri çarkları ve yeni nesil PM–mühendis çalışma modeli.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kullanıcıların çok adımlı görevleri otonom agent'lara devrettiği ürünler için Agent Experience (AX) ve delegasyon tasarımı: görev brifingi, çalışma planı onayı, asenkron ilerleme takibi, engel çözümü ve çıktı kabulü.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
