Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Kurumların çoğu başarılı görünen yapay zeka pilotlarını tüm organizasyona yayarken beklenmedik maliyet sıçramaları, entegrasyon darboğazları, güvenlik engelleri ve kullanıcı ilgisizliğiyle karşılaşır. Bu eğitim, pilot bitiminde duygusal veya politik baskılarla değil, yapılandırılmış bir hazırlık ve yatırım komitesi değerlendirmesiyle ölçekleme kararı almayı öğretir.
Pilot sonuçlarının istatistiksel ve operasyonel geçerliliği, tam hacimde birim maliyet (token, API, altyapı, bakım) simülasyonu, kurumsal mimari ve güvenlik onayları, 7/24 destek ve LLMOps devir modeli ele alınır. Katılımcılar kendi pilot projeleri için bir ölçekleme karar dosyası ve yaygınlaştırma yol haritası hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Pilot aşamasındaki projelerin yatırım ve yaygınlaştırma kararını veren yöneticiler
- Yapay zeka program yöneticileri, AI CoE liderleri ve ürün sahipleri
- Kurumsal mimari, BT operasyonları, bilgi güvenliği ve finans kontrol ekipleri
- Süreç yaygınlaştırmasından sorumlu operasyon ve değişim yönetimi liderleri
Kazanımlar
- Pilot verisinin tüm kuruma genellenebilir olup olmadığını sorgulayabilir
- Tam ölçekli kullanımda oluşacak token, altyapı, lisans ve destek maliyetlerini modelleyebilir
- Canlıya geçiş öncesi güvenlik, KVKK, yönetişim ve SLA engellerini denetleyebilir
- Scale (ölçekle), Pivot (kapsam/mimari değiştir) veya Retire (durdur) kararını somut kriterlere bağlayabilir
- Aşamalı yaygınlaştırma, destek modeli ve değer takip planı oluşturabilir
Konular
Pilot Kanıtlarının Sorgulanması ve Genellenebilirlik
- Pilot etkisi (Hawthorne effect) ve seçilmiş kullanıcı yanlılığının analizi
- Hedeflenen iş, süreç ve kalite KPI'larının gerçekleşme düzeyi
- Pilot sırasında ortaya çıkan uç durumlar ve çözülmemiş teknik borçlar
Tam Ölçekli Birim Maliyet (Unit Economics) ve ROI Yeniden Hesabı
- 10x-100x hacimde token, inference, vektör veritabanı ve API maliyet simülasyonu
- Model yönlendirme (model routing), önbellekleme (caching) ve küçük model alternatifleri
- Güncellenmiş TCO ve geri ödeme süresi (payback period) analizi
Kurumsal Mimari, Güvenlik ve Yönetişim Kapısı
- Kimlik doğrulama, rol bazlı erişim (RBAC), loglama ve veri sızıntısı önleme kontrolleri
- Yüksek erişilebilirlik, kota sınırları (rate limits) ve felaket kurtarma gereksinimleri
- Uyum, hukuk ve sorumlu yapay zeka onaylarının tamamlanması
Operasyonel Devir, Destek ve LLMOps / MLOps Modeli
- Proje ekibinden canlı destek ekibine devir (L1, L2, L3 sorumlulukları)
- Sürekli kalite izleme, drift tespiti ve periyodik değerlendirme (eval) süreci
- Tedarikçi model güncellemeleri ve versiyon geçiş yönetimi
Scale, Pivot veya Retire Karar Çerçevesi ve Yayılım Planı
- Yatırım komitesi karar matrisi ve koşullu onay senaryoları
- Bölge, birim veya müşteri segmenti bazlı kademeli yayılım (phased rollout) planı
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
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
Bizimle iletişime geçin
