Yapay Zeka Ekibi Kurma ve Yönetme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, kurum içinde ilk yapay zeka ekibini kurmak, doğru yetkinlikleri bir araya getirmek ve bu ekibi değer üreten sürdürülebilir bir yapıya dönüştürmekle görevli yöneticiler için tasarlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar ekip modelini, rolleri, işe alım sürecini, ilk projelerin seçimini, çalışma yöntemini ve yönetişimi kurgulayarak ilk 100 gün planını hazırlar.

Neden Bu Eğitim?

Sağlam Başlangıç. Yanlış rol dengesi, belirsiz yetki ve pilot tuzağı gibi ilk ekiplerde sık görülen hataları baştan önleyin.

Doğru Yetenek Karması. Veri bilimci, ML mühendisi, yapay zeka mühendisi ve ürün sahibi rollerini ihtiyaca göre dengeleyerek kurgulayın.

İlk 100 Gün Planı. Ekip tüzüğü, ilk projeler, platform ve iletişim adımlarını içeren uygulanabilir bir başlangıç planıyla ayrılın.

“Başarılı yapay zeka dönüşümleri tek bir algoritmayla değil, doğru insanları doğru amaç etrafında buluşturan ekiplerle başlar.”

Ön Koşullar

Yönetim Deneyimi — Ekip, birim veya proje yönetiminde deneyim sahibi olmak ya da bu role hazırlanıyor olmak.
YZ Farkındalığı — Makine öğrenmesi ve üretken yapay zekanın temel kavramlarına genel düzeyde aşinalık.
Kodlama Şartı Yok — Programlama bilgisi gerekmez; teknik roller ve araçlar yönetici bakış açısıyla ele alınır.
Kurumsal Bağlam — Kurumunuzun yapay zeka hedefleri, bütçe sınırları ve mevcut teknik ekiplerine dair bilgi.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiYapay zeka ekibinin misyonunu ve sponsorluk yapısını netleştirmek, kuruma uygun organizasyon modelini seçmek ve çekirdek ekibin rol ve yetkinliklerini tasarlamak.

Modül 1

Neden ve Nasıl Bir Yapay Zeka Ekibi?

Yapay zeka ekibine duyulan ihtiyacın iş hedefleriyle bağı
Kurma, satın alma ve iş ortaklığı seçeneklerinin dengesi
Üst yönetim sponsorluğu ve bütçe sahipliği
İlk ekiplerde sık görülen başarısızlık örüntüleri
Üretken yapay zekanın ekip ihtiyaçlarını değiştirmesi
Vaka: Pilot tuzağına düşen bir yapay zeka ekibinin analizi

Modül 2

Organizasyon Modelleri ve Konumlandırma

Merkezi mükemmeliyet merkezi, gömülü ve merkez-uç modeller
Raporlama hattı: BT, veri birimi veya iş birimi altında
Team Topologies: akış odaklı, platform ve etkinleştirici ekipler
Mevcut BT, veri ve iş zekası ekipleriyle arayüzler
Karar hakları ve önceliklendirme yetkisinin tanımı
Atölye: Kurumunuz için organizasyon modeli seçimi

Modül 3

Roller ve Yetkinlik Karması

Yapay zeka ürün sahibi ve alan uzmanının kritik rolü
Veri bilimci, ML mühendisi ve veri mühendisi ayrımı
Yapay zeka mühendisi: LLM uygulamaları ve ajan geliştirme
MLOps, yazılım, UX ve sorumlu YZ uzmanı rolleri
İlk 5-8 kişilik çekirdek ekip için rol kompozisyonu
Atölye: Rol kartlarıyla çekirdek ekip tasarımı

Modül 4

Ekip Tüzüğü ve Başarı Ölçütleri

Ekip tüzüğü: misyon, kapsam, hizmet modeli ve sınırlar
OKR ile ilk yıl hedeflerinin tanımlanması
Paydaş haritası ve yönlendirme komitesi yapısı
Ekip başarısını ölçen öncü ve sonuç göstergeleri
Atölye: Yapay zeka ekip tüzüğü taslağı hazırlama
Günün değerlendirmesi ve yetenek kazanımı gününe köprü

Günün hedefiDoğru yetenekleri işe almak ve kurum içinden geliştirmek, değer üretecek ilk projeleri seçmek, veri ve yapay zeka işine uygun çalışma yöntemini ve temel altyapıyı kurmak.

Modül 1

Yetenek Kazanımı ve İç Gelişim

Yapay zeka yetenek piyasası ve ücret dinamikleri
Rol bazlı iş tanımları ve gerçekçi yetkinlik beklentileri
Teknik değerlendirme: vaka çalışması ve eşli problem çözme
Kurum içinden yeniden beceri kazandırma (reskilling) yolları
Üniversiteler, danışmanlar ve iş ortaklarıyla esnek kaynak
Atölye: ML mühendisi için ilan ve mülakat planı

Modül 2

İlk Projelerin Seçimi ve Kapı Süreci

Kullanım senaryosu toplama ve standart başvuru formu
Değer, fizibilite, veri hazırlığı ve risk puanlaması
Görünür değer üretecek öncü (lighthouse) proje seçimi
Kavram kanıtı, pilot ve üretim arasında karar kapıları
Pilot projelerde sonsuz döngüden kaçınma yöntemleri
Vaka: İki aday proje arasından ilk projenin seçimi

Modül 3

Yapay Zeka Ekibinde Çalışma Yöntemi

Belirsiz Ar-Ge işi için çevik yaklaşım: Scrum ve Kanban
CRISP-DM ile deney odaklı yapay zeka süreci
ML projeleri için tamamlanma tanımı ve kalite kontrolleri
İş birimiyle ortak sahiplik ve düzenli demo ritmi
Beklenti yönetimi: olasılıksal sonuçların iletişimi
Simülasyon: Değişen önceliklerle bir sprint planlama

Modül 4

Temel Platform, Araçlar ve Bütçe

Asgari yapay zeka platformu: bulut, veri erişimi, Git
MLflow ile deney takibi ve model kaydı
LLM API erişimi, maliyet kontrolü ve güvenlik ayarları
Bilgi güvenliği ve BT ile erişim, ortam ve onay süreçleri
Atölye: İlk yıl bütçesi: kadro, bulut, lisans ve eğitim
Günün değerlendirmesi ve liderlik gününe hazırlık

Günün hedefiYapay zeka ekibini motive ve verimli yönetmek, sorumlu yapay zeka yönetişimini kurmak, değeri ölçüp iletmek ve ekibin ilk 100 gün planını hazırlayıp sunmak.

Modül 1

Yapay Zeka Ekibini Yönetmek

Psikolojik güvenlik ve deney kültürünün oluşturulması
Uzman ve yönetici kariyer basamakları (çift kariyer yolu)
Belirsiz işlerde performans değerlendirme yaklaşımları
Yetenek kaybını önleme: öğrenme bütçesi, anlamlı iş, esneklik
İş birimi ve teknik ekip arasındaki çatışmaların yönetimi
Vaka: Kilit veri bilimcisinin ayrılma riskinin yönetimi

Modül 2

Sorumlu Yapay Zeka ve Yönetişim

Kurumsal yapay zeka politikası ve kabul edilebilir kullanım
Model envanteri, risk sınıflandırması ve onay süreci
EU AI Act rolleri: sağlayıcı ve uygulayıcı yükümlülükleri
ISO/IEC 42001 yönetim sistemiyle ekip süreçlerinin uyumu
KVKK ve bilgi güvenliğiyle ortak kontrol noktaları
Atölye: İlk projeler için risk değerlendirme kontrolü

Modül 3

Değer Ölçümü, İletişim ve Ölçekleme

Proje bazlı değer takibi ve yatırım getirisi raporlaması
Kurum içi iletişim: vitrin günleri ve başarı hikâyeleri
Yapay zeka elçileri ağı ve uygulama topluluğu kurma
EU AI Act yapay zeka okuryazarlığı yükümlülüğü ve eğitim
Ekipten mükemmeliyet merkezine geçiş sinyalleri
Vaka tartışması: İkinci yılda ölçekleme kararları

Modül 4

İlk 100 Gün Planı ve Kapanış

Atölye: Ekip için ilk 100 gün planının hazırlanması
Plan sunumları ve akran ile eğitmen geri bildirimi
Sponsor sunumunun kurgulanması ve bütçe gerekçesi
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve şablon setinin teslimi
İleri öğrenme kaynakları ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

Ekip Misyonu — Yapay zeka ekibinin misyonunu, kapsamını ve sponsorluk yapısını iş hedefleriyle uyumlu biçimde tanımlayabileceksiniz.
Organizasyon Modeli — Merkezi, gömülü ve merkez-uç modeller arasından kurumunuza uygun yapıyı gerekçeleriyle seçebileceksiniz.
Rol Tasarımı — Ürün sahibi, veri bilimci, ML ve yapay zeka mühendisi rollerini dengeleyen çekirdek ekibi tasarlayabileceksiniz.
Yetenek Kazanımı — Gerçekçi iş tanımları, adil teknik değerlendirme ve iç gelişim yollarıyla doğru yetenekleri kazanabileceksiniz.
Proje Portföyü — Değer ve fizibiliteye göre ilk projeleri seçip kavram kanıtından üretime karar kapılarıyla yönetebileceksiniz.
Çalışma Yöntemi — Belirsizliğe uygun çevik süreçler ve düzenli demo ritmiyle ekibin iş birimleriyle verimli çalışmasını sağlayabileceksiniz.
Sorumlu Yönetişim — Model envanteri, risk değerlendirmesi ve EU AI Act rolleriyle ekibe uygun bir yönetişim çerçevesi kurabileceksiniz.
100 Gün Planı — Ekip tüzüğü, ilk projeler, platform ve iletişim adımlarını içeren uygulanabilir bir ilk 100 gün planı hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Yapay zeka ekibi kurmakla görevlendirilen yöneticiler
BT ve dijital dönüşüm direktörleri
veri ve analitik liderleri
insan kaynakları iş ortakları ile üst yönetim sponsorları.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Başlangıç Ekibi Kurma ve Yönetme Eğitimi kimler için uygundur?

Program; kurum içinde ilk yapay zeka ekibini kurmakla görevlendirilen yöneticiler, BT ve dijital dönüşüm direktörleri, veri ve analitik liderleri, insan kaynakları iş ortakları ile yapay zeka girişimlerine sponsor olan üst yöneticiler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve nasıl yapılandırılmıştır?

Eğitim 3 tam gün ve 12 modülden oluşur. İlk gün ekip misyonu, organizasyon modeli ve roller; ikinci gün işe alım, ilk projeler ve çalışma yöntemi; üçüncü gün liderlik, yönetişim, ölçekleme ve ilk 100 gün planı işlenir.

Katılım için teknik bilgi gerekiyor mu?

Programlama bilgisi gerekmez. Ekip veya proje yönetimi deneyimi ile makine öğrenmesi ve üretken yapay zekanın temel kavramlarına genel aşinalık beklenir; teknik roller yönetici bakış açısıyla anlatılır.

Eğitim sonunda hangi somut çıktılar elde ediliyor?

Katılımcılar ekip tüzüğü taslağı, çekirdek ekip rol tasarımı, örnek iş ilanı ve mülakat planı, ilk proje seçim değerlendirmesi, risk kontrol listesi ve ilk 100 gün planıyla ayrılır; Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Program kurumun mevcut organizasyon yapısına göre uyarlanabilir mi?

Evet. Eğitim öncesi görüşmede kurumun büyüklüğü, mevcut veri ve BT ekipleri ve yapay zeka hedefleri belirlenir; atölyeler ve vakalar bu bağlama göre düzenlenerek doğrudan uygulanabilir çıktılar hedeflenir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA BAŞLANGIÇ EKİBİ KURMA VE YÖNETME EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Neden ve Nasıl Bir Yapay Zeka Ekibi?

Organizasyon Modelleri ve Konumlandırma

Roller ve Yetkinlik Karması

Ekip Tüzüğü ve Başarı Ölçütleri

Yetenek Kazanımı ve İç Gelişim

İlk Projelerin Seçimi ve Kapı Süreci

Yapay Zeka Ekibinde Çalışma Yöntemi

Temel Platform, Araçlar ve Bütçe

Yapay Zeka Ekibini Yönetmek

Sorumlu Yapay Zeka ve Yönetişim

Değer Ölçümü, İletişim ve Ölçekleme

İlk 100 Gün Planı ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi