Eğitimin Amacı ve Kapsamı
AI yatırımlarının önündeki en büyük engel çoğu zaman modeller değil; dağınık veri, belirsiz sahiplik, eksik yetkinlik ve yönetişim boşluklarıdır. Bu program, kurumun nereden başladığını nesnel biçimde görmesi için altı boyutlu bir olgunluk modeli sunar ve değerlendirmeyi katılımcılarla birlikte fiilen yürütür.
Görüşme kılavuzları, anket şablonları ve veri hazırlığı kontrol listeleriyle birimler bazında puanlama yapılır; sonuçlar ısı haritasına dönüştürülür. Çalışma, öncelikli boşlukları kapatacak girişimleri içeren bir geliştirme yol haritası ve yönetime sunulacak olgunluk raporu taslağıyla tamamlanır.
Kimler Katılmalı?
- Dijital dönüşüm ve strateji ofisi ekipleri
- Veri, BT ve kurumsal mimari yöneticileri
- Risk, uyum ve iç denetim temsilcileri
- AI Center of Excellence kuracak veya yönetecek ekipler
Kazanımlar
- Altı boyutlu AI olgunluk modelini kurumun yapısına uyarlamak
- Görüşme ve anketlerle birim bazında olgunluk puanlaması yapmak
- Veri kalitesi, erişilebilirlik ve sahiplik açısından veri hazırlığını değerlendirmek
- Boşlukları etki ve aciliyete göre önceliklendirmek
- Olgunluk raporu ve geliştirme yol haritası taslağını hazırlamak
Konular
AI Olgunluk Modelleri ve Değerlendirme Çerçevesi
- Strateji, veri, teknoloji, yetenek, yönetişim ve kültür boyutları
- Olgunluk seviyeleri ve kanıt kriterleri
Veri ve Teknoloji Hazırlığı
- Veri kalitesi, erişim, katalog ve sahiplik kontrolleri
- Bulut, platform ve entegrasyon altyapısının incelenmesi
- Güvenlik ve KVKK açısından veri kullanılabilirliği
İnsan, Yetkinlik ve Kültür Hazırlığı
- AI okuryazarlığı ve teknik yetkinlik envanteri
- Değişime açıklık ve deneyim kültürü göstergeleri
Yönetişim ve Risk Hazırlığı
- AI politikası, onay süreçleri ve rol tanımları
- EU AI Act ve ISO/IEC 42001 açısından ön boşluk analizi
Değerlendirme Uygulaması: Görüşme, Anket ve Puanlama
- Görüşme kılavuzu ve anket şablonlarının uyarlanması
- Birim bazında puanlama ve olgunluk ısı haritası
- Bulguların kalibrasyonu ve doğrulanması
Boşluk Analizi ve Geliştirme Yol Haritası
- Boşlukların etki ve aciliyete göre sıralanması
- Girişimler, sahiplik ve bağımlılıklar
- Yönetime sunulacak olgunluk raporunun kurgusu
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
AI projelerinin deneysel ve veriye bağımlı doğasını yönetmek isteyen yöneticiler için: CRISP-DM ve PoC–pilot–üretim aşamaları, başarı kriterleri, ekip rolleri, AI'a özgü riskler ve tedarikçi yönetimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Modelleri pilottan güvenilir üretim hizmetine taşımak için yöneticilerin bilmesi gereken MLOps ve LLMOps: yaşam döngüsü, izleme ve drift, eval, maliyet, platform seçenekleri (MLflow, Azure AI Foundry, Bedrock, Vertex AI) ve ekip yapısı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
İş birimi ve strateji liderleri için değer zinciri boyunca AI fırsatlarını keşfetme, değer–uygulanabilirlik–risk eksenlerinde puanlama ve dengeli bir use case portföyü kurgulama eğitimi; önceliklendirilmiş portföy kartlarıyla tamamlanır.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Finans, strateji ve iş birimi yöneticileri için AI yatırımlarının finansal ve operasyonel getirisini ölçme eğitimi: TCO, token ve altyapı maliyetleri, verimlilikten nakit akışına dönüşüm, baz çizgisi (baseline) ve ROI iş vakası şablonu.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yöneticiler, mimarlar ve satın alma liderleri için AI çözümlerinde kurum içi geliştirme (build), hazır SaaS satın alma (buy) ve stratejik iş ortaklığı (partner) seçeneklerini rekabet avantajı, TCO, hız ve vendor lock-in açısından değerlendirme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Strateji, PMO ve dönüşüm liderleri için use case portföyünü veri, altyapı ve organizasyonel bağımlılıklarla eşleştirerek 3 ufuklu (90 gün, 6 ay, 18 ay) uygulanabilir bir kurumsal AI yol haritasına dönüştürme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
Bizimle iletişime geçin
