Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Keşif çalışmaları sonunda onlarca yapay zeka fikri biriktiğinde, net bir önceliklendirme yöntemi yoksa kararlar en yüksek sesle konuşan birime veya en popüler araca göre verilir. Bu eğitim, farklı iş birimlerinden gelen use case'leri ortak ve şeffaf kriterlerle karşılaştırılabilir hale getiren bir önceliklendirme metodolojisi kazandırır.
Katılımcılar değer, teknik uygulanabilirlik, veri readiness'ı, risk ve benimseme hızı kriterleriyle ağırlıklı puanlama modeli kurar; quick win, stratejik yatırım ve altyapı ön koşullu projeleri 2x2 matriste konumlandırır. Kuruma özel uyarlanan atölyede gerçek aday senaryolar puanlanarak yönetime sunulmaya hazır önceliklendirilmiş use case listesi ve dalga planı (Wave 1-2-3) oluşturulur.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka portföyünü ve bütçesini yöneten üst ve orta kademe yöneticiler
- Dijital dönüşüm, strateji, PMO ve inovasyon ofisi ekipleri
- Yapay zeka mükemmeliyet merkezi (AI CoE) liderleri ve ürün yöneticileri
- Birimlerinin projelerini yol haritasına dahil etmek isteyen süreç sahipleri
Kazanımlar
- Kurum stratejisiyle uyumlu çok kriterli bir use case puanlama modeli tasarlayabilir
- Farklı birimlerin puanlama yanlılıklarını kalibrasyon oturumlarıyla dengeleyebilir
- Use case'leri değer-uygulanabilirlik matrisinde quick win, stratejik hamle ve erteleme kategorilerine ayırabilir
- Ortak veri ve platform bağımlılıklarını dikkate alarak sıralama yapabilir
- Yönetim kurulu onayına sunulabilecek dengeli bir yapay zeka yol haritası hazırlayabilir
Konular
Önceliklendirme Kriterleri ve Ağırlıklandırma
- İş değeri, veri hazırlığı, teknik karmaşıklık, risk ve değişim yükü boyutları
- RICE ve WSJF yaklaşımlarının yapay zeka projelerine uyarlanması
- Kurumun stratejik hedeflerine göre kriter ağırlıklarının belirlenmesi
Puanlama Ölçekleri ve Kalibrasyon
- 1-5 puanlama rubriklerinin somut eşiklerle tanımlanması
- Birimler arası iyimserlik yanlılığını önleyen kalibrasyon tekniği
- Eksik bilgi ve belirsizlik içeren fikirlerin işaretlenmesi
2x2 Değer-Uygulanabilirlik Matrisi ve Portföy Dengesi
- Quick win, stratejik yatırım, altyapı projesi ve elenecek fikirlerin ayrımı
- Üretken yapay zeka, klasik makine öğrenmesi ve otomasyon dengesi
- Kaynak, bütçe ve ekip kapasitesi kısıtlarının matrise yansıtılması
Bağımlılık Analizi ve Dalga (Wave) Planlaması
- Ortak veri kaynakları, RAG altyapısı ve entegrasyon öncüllerinin haritalanması
- Wave 1, Wave 2 ve Wave 3 sıralama kuralları
- Yol haritasının çeyreklik gözden geçirme ve yeniden önceliklendirme döngüsü
Yönetim Sunumu ve Karar Yönetişimi
- Önceliklendirilmiş portföy görünümü ve tek sayfalık özet tablo
- Seçilmeyen projeler için paydaş iletişimi ve backlog yönetimi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
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
Bizimle iletişime geçin
