Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Mevcut bir sürecin tek bir adımına yapay zeka aracı eklemek çoğu zaman darboğazı bir sonraki adıma kaydırır ve beklenen verimliliği sağlamaz. Gerçek dönüşüm, iş akışının yapay zeka yetenekleri (otomatik sınıflandırma, taslak üretimi, bilgi getirme, agent tabanlı aksiyon) etrafında baştan sona yeniden düşünülmesiyle elde edilir.
Bu eğitimde as-is süreçten to-be sürece geçiş ilkeleri, insan ve yapay zeka arasındaki görev paylaşımı (copilot, otomatik işlem, istisna inceleme), onay ve kontrol noktalarının sadeleştirilmesi, yeni rol ve yetkinlik tanımları ile değişim yönetimi işlenir. Atölyede kurumun seçtiği bir süreç yeniden tasarlanarak to-be süreç haritası ve geçiş planı hazırlanır.
Kimler Katılmalı?
- Operasyon, müşteri hizmetleri, finans, tedarik ve İK süreç sahipleri
- Süreç mükemmelliği, organizasyonel gelişim ve iş analizi ekipleri
- Dijital dönüşüm liderleri ve hedef işletim modeli (TOM) tasarımcıları
- Yapay zeka çözümlerini iş akışlarına entegre eden ürün yöneticileri
Kazanımlar
- Yapay zekayı mevcut adımlara yamamak ile süreci sıfırdan yeniden tasarlamak arasındaki farkı uygulayabilir
- Görevleri tam otomasyon, yapay zeka destekli uzman (copilot) ve tamamen insan odaklı olarak sınıflandırabilir
- Güven skoruna ve risk seviyesine göre düz geçiş (straight-through processing) ile istisna akışlarını kurgulayabilir
- Yeni süreçteki darboğazları, SLA değişimlerini ve çalışan rol dönüşümünü planlayabilir
- To-be süreç haritası, rol kartları ve benimseme planından oluşan bir dönüşüm paketi üretebilir
Konular
Otomasyon Yamasından AI-First Süreç Tasarımına
- Eski kısıtlar üzerine kurulu gereksiz kontrol ve el değiştirme adımlarını ayıklama
- Yapay zeka ile değişen tasarım ilkeleri: paralel işleme, anlık özetleme ve ön-doğrulama
- Birim içi iyileştirme yerine uçtan uca değer akışı bakışı
İnsan ve Yapay Zeka Görev Dağılımı Modelleri
- Tam otomatik akış (straight-through), copilot (taslak + uzman onayı) ve uzman yönlendirmesi
- Güven eşiği (confidence threshold) ve risk bazlı yönlendirme kuralları
- İstisna yönetimi ve karmaşık vakaların kıdemli uzmanlara aktarımı
To-Be Süreç Haritalama ve Arayüz Noktaları
- Kullanıcının yapay zeka çıktısıyla çalıştığı ekran ve iş akışı temas noktaları
- Geri bildirim ve düzeltmelerin iş akışı içinde zahmetsizce yakalanması
- Yeni SLA'ler, kapasite planlaması ve kalite kontrol örneklemesi
Rollerin, Yetkinliklerin ve İşletim Modelinin Dönüşümü
- Hazırlayıcı rolden denetleyici ve istisna çözücü role geçiş
- Performans hedeflerinin ve ekip yapısının güncellenmesi
- Yetkinlik gelişimi ve kalite körlüğünü (automation bias) önleme
Geçiş Planı ve Değişim Yönetimi
- Kademeli geçiş, paralel çalışma ve eski süreci kapatma kriterleri
- Çalışan direnciyle başa çıkma ve erken benimseyenlerle yayılım
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
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
Bizimle iletişime geçin
