Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Birçok kurumda PoC'ler etkileyici bir demoyla biter ancak gerçek veri, uç durumlar ve kullanıcı alışkanlıkları hesaba katılmadığı için canlı pilota geçemez. Bu eğitim, teknik doğrulama odaklı PoC ile operasyonel değer doğrulama odaklı pilotu birbirinden ayırarak her ikisini de ölçülebilir hipotezler etrafında tasarlamayı öğretir.
Kapsam daraltma, temsil gücü yüksek test verisi (golden dataset) hazırlama, shadow mode ve sınırlı canlı deneme kurguları, kullanıcı geri bildirim döngüsü ve güvenlik guardrail'leri ele alınır. Kuruma özel vaka çalışmasında katılımcılar seçilen bir use case için eksiksiz bir pilot tasarım dokümanı (pilot charter) oluşturur.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka denemelerini sahada yürütecek ürün yöneticileri ve proje liderleri
- Use case sahibi iş birimi yöneticileri ve operasyon sorumluları
- İş analistleri, QA/test uzmanları ve değişim yönetimi ekipleri
- İş birimleriyle birlikte PoC kurgulayan veri ve yapay zeka ekip liderleri
Kazanımlar
- PoC, prototip, MVP ve canlı pilot aşamalarının amaç ve kapsam farklarını netleştirebilir
- Test edilecek iş ve teknik hipotezleri minimum kapsamla sınırlandırabilir
- Temsil edici ve uç senaryoları içeren bir değerlendirme veri seti (golden dataset) kurgulayabilir
- Pilot kullanıcı grubunu, eğitimini, destek kanalını ve human-in-the-loop akışını planlayabilir
- Çıkış kriterleri ve ölçekleme ön koşullarını içeren bir pilot charter hazırlayabilir
Konular
PoC, Prototip, MVP ve Pilot: Hangisi Ne Zaman?
- Teknik yapılabilirlik (PoC) ile operasyonel değer kanıtının (Pilot) farkı
- Yaygın tuzaklar: sonsuz PoC döngüsü ve gerçekçi olmayan demo verisi
- Hipotez kartı ile neyi kanıtlamak istediğimizi netleştirme
Kapsam Sınırlandırma ve Test Verisi (Golden Dataset) Tasarımı
- In-scope ve out-of-scope sınırlarının çizilmesi
- Sık karşılaşılan vakalar, zorlu uç örnekler ve adversarial örneklerden oluşan test seti
- İş uzmanlarıyla değerlendirme rubriği (ground truth) oluşturma
Pilot Operasyon Kurgusu ve İnsan Kontrolü
- Shadow mode (arka planda paralel çalışma), copilot modu ve sınırlı otonomi seçenekleri
- Hata durumunda manuel sürece geri dönüş (fallback) ve eskalasyon kuralları
- Pilot süresince veri gizliliği, erişim yetkisi ve kayıt (logging) gereksinimleri
Kullanıcı Grubu Seçimi, Onboarding ve Geri Bildirim
- Temsilci kullanıcı grubunun (champion ve kuşkucu kullanıcı dengesi) seçimi
- Kullanıcı beklenti yönetimi, kısa kullanım kılavuzu ve geri bildirim mekanizması
- Haftalık pilot gözden geçirme ve prompt/akış iyileştirme döngüsü
Pilot Charter ve Çıkış Kriterleri
- Zaman kutusu (timebox), kaynak planı ve sorumluluk matrisi
- Pilot sonunda Go / Pivot / Stop kararını verecek kanıt paketi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
Üretken yapay zeka, tahminleme ve agent kalıplarını tanıyıp value chain taraması, pain point görüşmeleri ve use case canvas ile kurum içinde gerçekçi yapay zeka fırsatlarını bulmayı ve bir use case backlog'u oluşturmayı öğreten keşif eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
SIPOC, swimlane ve value stream haritalarıyla süreçleri görev seviyesine ayrıştırıp kural tabanlı otomasyon, RPA, makine öğrenmesi, üretken yapay zeka ve agent seçeneklerini eşleştirmeyi ve süreç bazlı fırsat haritası çıkarmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
