Programa Genel Bakış
Üç Seviye, Üç Farklı Odak
Yapay zeka araçlarını doğru kullanmak, kişiden kişiye büyük farklar yaratıyor. Bu program her pozisyondaki çalışanın kendi iş gündemine entegre edebileceği, bağımsız ama birbirini tamamlayan modüllerden oluşur. Teorik bilgi değil, işe alınabilir davranış değişikliği hedeflenir.
1
Beyaz Yakalı Çalışanlar
Muhasebe · Finans · İK · Operasyon · Satış
Günlük ofis iş akışlarında LLM araçlarını doğru ve güvenli kullanma. Pratik prompt yazımı, doğrulama rutini, şablon oluşturma ve veri gizliliği.
8saat
2
IT & Yazılım Ekipleri
Yazılım Geliştiriciler · IT · GenAI Uygulayıcılar
LLM temellerinden RAG mimarilerine, agentic coding'den MCP entegrasyonuna teknik derinlik. Kurumsal AI sistemleri kurma ve işletme yetkinliği.
32saat
3
Liderler & Yöneticiler
C-Level · Direktörler · Fonksiyon Liderleri
Stratejik konumlandırma, use-case önceliklendirme, build/buy kararı, yönetişim ve ROI ölçümü. Teknik derinlik değil; doğru kararlar için çerçeve ve araç seti.
8saat
Seviye 1
1
Beyaz Yakalı Çalışanlar
Muhasebe · Finans · İK · Operasyon · Satış ekipleri için temel enablement
Kazanımlar
- Günlük işlerde LLM araçlarını doğru görev–araç eşlemesiyle kullanır (draft / summary / analysis / templates).
- Yapay zekanın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve sınırlarını net şekilde tanımlar.
- Prompt yazımını standartlaştırır: amaç + bağlam + kısıt + çıktı formatı.
- Doküman, PDF ve tablolarla özetleme ve karşılaştırma işlerini hızlandırır.
- Excel / Sheets üzerinde analiz, temizlik, sınıflandırma ve raporlama için AI destekli akış kurar.
- Çıktı doğrulama rutini uygular: cross-check, kaynak isteme, hesap kontrolü.
- PII, müşteri verisi ve kurumsal sır koruma kurallarını uygular; neler yapılmaz listesini bilir.
- Takım içinde tekrar kullanılabilir şablonlar üretir: prompt library, SOP, mail / rapor şablonları.
Müfredat & Süre
| Modül | Başlık |
|---|---|
| M0 | Setup & Tool Orientation Araç manzarası (ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini), girdi/çıktı tipleri |
| M1 | AI Literacy Nedir / değildir, hallucination, ne zaman kullanılır |
| M2 | Prompting Temelleri Prompt kontratı, pratik kalıplar, yapılandırılmış çıktı, şablon kütüphanesi |
| M3 | Dynamic Context Management Context packing, eklenti yönetimi, context hijyen ve prompt injection farkındalığı |
| M4 | Günlük Ofis İş Akışları E-posta, toplantı, doküman, bilgi işi, ticketing / ops |
| M5 | Excel / Sheets & Raporlama Veri temizleme, sınıflandırma, analiz, çıktı formatları |
| M6 | Finans / Muhasebe Odak (opsiyonel) Fatura işleme, dönem sonu, politika okuma, risk sınırları |
| M7 | Kalite Kontrol, Güvenlik & Yönetişim Doğrulama rutini, gizlilik kuralları, onay akışı, olay yönetimi |
| Toplam: ~8 saat |
Seviye 2
2
IT & Yazılım Ekipleri
Yazılım geliştiriciler, IT ekipleri ve kurumsal GenAI uygulayıcıları için teknik derinlik
Kazanımlar
- LLM / Transformer mental modelini doğru kurar; token / context / cost / latency trade-off'larını yönetir.
- Prompting'i acceptance criteria, structured output ve evaluation ile standardize eder.
- Agentic coding ile ticket → PR → merge iş akışlarına LLM'i güvenli entegre eder.
- RAG tasarımlarını (lexical / semantic / graph / hybrid) seçer, kurar, ölçer ve regresyon takibi yapar.
- Dynamic Context Management ile context budget, routing, memory katmanları ve hygiene uygular.
- Agent orchestration (graph / state machine) ile reliability ve governance kurar.
- MCP ile internal tool'ları tool contract + permissioning + audit ile üretime hazırlar.
- Fine-tuning / LoRA kararını RAG ile birlikte konumlandırır; dataset / eval disiplinini uygular.
Müfredat & Süre
| Modül | Başlık |
|---|---|
| M0 | Onboarding Toolchain kurulumu, AGENTS.md, repo yapısı |
| M1 | LLM Fundamentals Tokenization, Transformer & attention, determinizm, evaluation mindset |
| M2 | Prompting Prompt kontratı, few-shot, structured output, prompt library |
| M3 | Agentic Coding (Ana Modül) Ticket→PR→merge, task decomposition, multi-agent roller, guardrails, test, reliability, observability |
| M4 | RAG Temelleri Ingestion, chunking, indexing, retrieval, reranking, docs hazırlığı |
| M5 | Retrieval Tipleri Lexical (BM25), Semantic (vektör), Graph RAG, Hybrid RAG |
| M6 | RAG Frameworks LangChain, LlamaIndex, LangGraph, pipeline kalıpları, RAG eval & observability |
| M7 | Dynamic Context Management Context budget, routing, memory katmanları, hygiene, caching |
| M8 | Agent Frameworks & Orchestration Graph/state machine, retry/backoff, tool governance, E2E tracing, SLO |
| M9 | MCP (Model Context Protocol) Tool kontratları, least privilege, audit log, rollout, abuse detection |
| M10 | Fine-tuning / Adaptation RAG vs fine-tune karar çerçevesi, SFT / LoRA / QLoRA, dataset disiplini, eval drift |
| M11 | Multimodal Vision + text use case'leri, schema-bound extraction, observability |
| M12 | Güvenlik Threat model, security gates, secure agent tasarımı, observability |
| M13 | Local Models & Inference Ops Ne zaman local tercih edilir, serving, versioning, throughput/latency metrikleri |
| Toplam: ~32 saat |
Seviye 3
3
Liderler & Yöneticiler
C-Level, direktörler ve fonksiyon liderleri için karar çerçeveleri ve yönetim araçları
Kazanımlar
- Yapay zekanın gerçek kapasitesini ve sınırlarını netleştirir; kurumsal beklenti yönetimi yapar.
- Departman bazında use-case portföyü çıkarır ve değer / fizibilite / risk matrisiyle önceliklendirir.
- POC → Pilot → Production geçişini ve başarı kriterlerini tanımlar.
- Build / Buy / Partner kararını maliyet, hız, veri ve risk üzerinden yönetir.
- Kurumsal risk çerçevesi kurar: veri gizliliği, güvenlik, IP, uyumluluk, itibar riski.
- AI governance modelini belirler: politika, onaylar, sahiplik, denetim izi.
- Organizasyonel rollout planı oluşturur: eğitim, değişim yönetimi, benimseme.
- KPI / OKR ve "AI ROI" ölçüm sistematiğini kurar: tasarruf, süre, kalite, risk.
Müfredat & Süre
| Modül | Başlık |
|---|---|
| M0 | Executive Setup Hedefler, mevcut durum fotoğrafı (ekipler, veri, araçlar, acı noktaları) |
| M1 | AI Gerçeklik Testi İş perspektifinden yapabilecekler / yapamayacaklar, tipik başarısızlık modları, kaldıraç noktaları |
| M2 | Use-case Portföyü & Önceliklendirme Departman haritalama, use-case tipleri, değer / fizibilite / risk matrisi, sıralama |
| M3 | Teslimat Modeli (POC → Pilot → Üretim) Başarı kriterleri, veri hazırlığı, üretim hazırlık kontrol listesi |
| M4 | Build / Buy / Partner & Tedarikçi Stratejisi Karar etkenleri, tedarikçi değerlendirme, sözleşme temelleri |
| M5 | Risk, Uyumluluk & Yönetişim Risk kategorileri, governance modeli, insan-in-the-loop zorunlu onay noktaları |
| M6 | Org Tasarımı & Değişim Yönetimi Roller ve sahiplik, eğitim parkurları, benimseme planı |
| M7 | Metrikler, ROI & Operasyon Kadansı KPI / OKR seti, maliyet kontrolü, aylık portföy ve risk incelemesi |
| Toplam: ~8 saat |
Özet
Program Özeti
Her seviye bağımsız olarak alınabilir.
| Seviye | Hedef Kitle | Kapsam |
|---|---|---|
| 1 | Beyaz Yakalı Çalışanlar ~8 saat |
Günlük AI kullanımı, prompt, güvenlik, şablon |
| 2 | IT & Yazılım Ekipleri ~32 saat |
LLM temeli, RAG, agentic coding, MCP, güvenlik |
| 3 | Liderler & Yöneticiler ~8 saat |
Strateji, use-case portföy, governance, ROI |
| Toplam (tüm seviyeler): ~48 saat | ||