Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Temel modellerin (foundation models) herkesin erişimine açık olduğu bir pazarda, bir API'nin üzerine ince bir arayüz giydirmek kalıcı bir ürün avantajı yaratmaz; ayrıca kullanım arttıkça büyüyen inference maliyetleri geleneksel SaaS brüt marjlarını eritebilir. Bu program, ürün yöneticileri ve liderler için sürdürülebilir yapay zeka ürün stratejisi kurgulama çerçevesini sunar.
Katılımcılar veri döngüleri (data flywheels), iş akışı derinliği, birim ekonomi ve fiyatlandırma (koltuk bazlı, kullanım bazlı, sonuç bazlı) modellerini inceler; kendi ürünleri için bir AI ürün strateji özeti, özellik brief'i ve başarı metriği planı hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Ürün yöneticileri (PM), grup ürün yöneticileri, CPO'lar ve iş birimi liderleri
- Dijital ürün stratejisi, fiyatlandırma ve iş geliştirme ekipleri
- Kurum içi yapay zeka ürünlerini yöneten girişim ve inovasyon liderleri
- Teknik ön koşul yoktur; ürün yönetimi aşinalığı yeterlidir
Kazanımlar
- Yüzeysel AI özelliklerini, gerçek iş problemi çözen ve savunulabilir (moat) ürünlerden ayırmak
- Özel veri, geri bildirim döngüsü ve derin iş akışı entegrasyonuyla rekabet avantajı kurmak
- API kullanımı, açık ağırlıklı model barındırma ve hazır satıcı çözümleri arasında doğru kararı vermek
- Token/inference maliyetlerini hesaba katan birim ekonomi ve fiyatlandırma modeli tasarlamak
- Yönetim ve mühendislik ekiplerini hizalayan bir AI ürün strateji ve özellik brief'i yazmak
Konular
AI Ürünlerinde Değer Önerisi ve Savunulabilirlik (Moat)
- 'Thin wrapper' tuzağından kaçınma ve iş akışı sahipliği
- Kurumsal bağlam, özel veri ve kullanıcı geri bildirim döngüleri (data flywheels)
Mimari ve Yatırım Kararları: Build vs Buy vs Fine-Tune
- Ne zaman hazır SaaS, ne zaman frontier API, ne zaman açık ağırlıklı model?
- Model sağlayıcı bağımlılığı (vendor lock-in) ve geçiş maliyetlerini yönetme
AI Birim Ekonomisi ve Fiyatlandırma Stratejisi
- Marjinal inference maliyeti, yoğun kullanıcı (power user) riski ve marj koruma
- Koltuk bazlı, kredi/kullanım bazlı ve tamamlanan iş (outcome) bazlı fiyatlandırma
Risk, Uyum ve Kurumsal Satın Alma Engelleri
- Kurumsal müşterilerin veri gizliliği, telif, KVKK ve güvenlik beklentileri
- Güvenilirlik düzeyi ile vaat edilen otonomi arasındaki stratejik denge
Atölye: AI Ürün Strateji ve Özellik Brief'i
- Kurum ürünü için fırsat değerlendirmesi ve konumlandırma
- AI feature brief ve başarı metriği planı oluşturma
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Olasılıksal yapay zeka ürünleri için ürün keşfi (product discovery): AI'a uygun problem seçimi, gerçek verilerle hızlı fizibilite deneyleri, Wizard-of-Oz ve prompt prototipleme, Minimum Viable Quality (MVQ) ve eval odaklı kabul kriterleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Hızla gelişen model ekosisteminde AI ürün yol haritası ve portföy yönetimi: hızlı kazanımlar ile stratejik yatırımları dengeleme, temel model güncellemelerinde çöp olacak özelliklerden kaçınma ve aşamalı yatırım kapıları.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Mevcut dijital ürünlere yüksek etkili yapay zeka özellikleri kazandırma: tetikleme modeli, bağlam toplama, girdi/çıktı sözleşmeleri, hata/fallback/eskalasyon akışları ve mühendisliğe hazır AI feature brief yazımı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Boş sohbet kutusunun ötesinde üretken yapay zeka kullanıcı deneyimi (GenAI UX): satır içi yardımcı, ortak çalışma tuvali (canvas), yönlendirilmiş girdi bileşenleri, akış (streaming) durumları ve hata onarım kalıpları.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka ürünlerinde kullanıcı güvenini doğru kalibre etme ve kontrolü kullanıcıda tutma: güven göstergeleri, düzenlenebilir taslaklar, geri alma/versiyon geçmişi, gizlilik sınırları ve eskalasyon deneyimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
LLM, RAG ve karar destek ürünlerinde açıklanabilirlik tasarımı: satır içi kaynak gösterimi, belge/veri kanıt eşleme, düşünme özeti (reasoning summary), karar faktörleri ve denetlenebilir arayüzler.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
