Yapay Zeka Proje Planlama ve Fizibilite Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zeka fikirlerini yatırım kararı öncesinde iş değeri, veri hazırlığı, teknik yapılabilirlik, maliyet, risk ve mevzuat boyutlarıyla sınamak ve aşamalı bir proje planına dönüştürmek için tasarlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar örnek bir kullanım senaryosu üzerinde fizibilite raporu, kavram kanıtı tasarımı ve karar kapılı proje planı hazırlar.

Neden Bu Eğitim?

Erken ve Doğru Eleme. Uygun olmayan yapay zeka fikirlerini bütçe ve zaman harcanmadan önce net ölçütlerle ayıklamayı öğrenin.

Gerçekçi Maliyet. Veri hazırlığı, çıkarım ve token maliyetleri, işletim ve bakım dahil toplam sahip olma maliyetini hesaplayın.

Karar Kapılı Plan. Kavram kanıtı, pilot ve ölçekleme aşamalarını ölçülebilir devam-dur kriterleriyle planlayın.

“İyi bir fizibilite çalışması yalnızca hangi projeye başlanacağını değil, hangisine hiç başlanmaması gerektiğini de gösterir.”

Ön Koşullar

Proje Yönetimi — Kapsam, zaman, bütçe ve paydaş yönetimi konularında pratik proje deneyimine sahip olmak.
Temel YZ Kavramları — Makine öğrenmesi ve üretken yapay zekanın ne yaptığına dair genel bir anlayış yeterlidir.
Temel Finans — Bütçe, geri dönüş süresi ve yatırım getirisi gibi temel finansal kavramlara aşinalık.
Teknik Şart Yok — Kodlama bilgisi gerekmez; hesaplamalar hazır elektronik tablo şablonlarıyla yapılır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYapay zeka kullanım senaryolarını keşfetmek ve önceliklendirmek, problemi doğru çerçevelemek, veri hazırlığını ve teknik çözüm seçeneklerini sistematik biçimde değerlendirmek.

Modül 1

Kullanım Senaryosu Keşfi ve Önceliklendirme

Süreç sancı noktalarından YZ fırsatı çıkarma
Tahmin, sınıflandırma, üretim ve otomasyon kalıpları
Değer-yapılabilirlik matrisi ile senaryo puanlama
YZ gerektirmeyen problemleri erken ayırt etme
Stratejik uyum ve sponsor sahipliğinin kontrolü
Atölye: Kurum senaryolarının puanlanıp sıralanması

Modül 2

Problem Çerçeveleme ve Başarı Tanımı

İş sorusunu model görevine dönüştürme
Temel çizgi (baseline): mevcut performansın ölçümü
İş KPI'ı ile model metriği arasında bağ kurma
Kabul edilebilir hata düzeyi ve insan denetimi
Kapsam dışı bırakılacak unsurların yazılı tanımı
Uygulama: Seçilen senaryo için problem tanım belgesi

Modül 3

Veri Fizibilitesi Değerlendirmesi

Veri envanteri: kaynak, sahiplik ve erişim durumu
Hacim, geçmiş derinliği, kalite ve etiket yeterliliği
Kişisel veri, açık rıza ve KVKK uygunluk kontrolü
Veri hazırlama ve etiketleme efor tahmini
Veri boşluğu olduğunda alternatif stratejiler
Atölye: Veri hazırlık puan kartının doldurulması

Modül 4

Teknik Fizibilite ve Çözüm Seçenekleri

Hazır API, SaaS, ince ayar ve özel model seçenekleri
Kurum içi, bulut ve hibrit barındırma kararları
Entegrasyon, gecikme ve ölçeklenebilirlik gereksinimleri
Kavram kanıtı (PoC) kapsamı, süresi ve başarı kriteri
Ekip yetkinliği ve dış kaynak ihtiyacı analizi
Günün değerlendirmesi ve finansal fizibiliteye köprü

Günün hedefiToplam sahip olma maliyetini ve beklenen faydayı senaryolarla hesaplamak, risk ve mevzuat uygunluğunu değerlendirmek ve karar kapılı proje planını komiteye sunmak.

Modül 1

Maliyet Modeli ve Fayda Hesaplama

Geliştirme, altyapı, lisans ve işletim maliyetleri
LLM çıkarım ve token maliyeti hesaplama yöntemi
Zaman tasarrufu, gelir artışı ve kalite faydası
İyimser, beklenen ve kötümser senaryo analizi
Geri dönüş süresi ve net bugünkü değer hesabı
Atölye: Elektronik tabloda maliyet-fayda modeli

Modül 2

Risk, Etik ve Mevzuat Fizibilitesi

Model hatası, önyargı ve halüsinasyon riski
Siber güvenlik, veri sızıntısı ve tedarikçi bağımlılığı
AB Yapay Zeka Yasası risk sınıfları ve yükümlülükler
KVKK, sektörel düzenlemeler ve iç politika uyumu
ISO/IEC 42001 ve NIST AI RMF ile risk çerçevesi
Uygulama: Senaryo için risk kaydı ve önlem planı

Modül 3

Aşamalı Proje Planı ve Karar Kapıları

Keşif, PoC, pilot ve ölçekleme aşama tasarımı
Deneysel işler için zaman kutulu planlama
Her kapı için devam, pivot veya durdurma kriterleri
Kaynak planı, bütçe dilimleri ve bağımlılıklar
Değişim yönetimi ve kullanıcı benimseme planı
Atölye: Karar kapılı yol haritasının oluşturulması

Modül 4

Fizibilite Raporu, Komite Sunumu ve Kapanış

Tek sayfalık yönetici özeti ve fizibilite raporu
Simülasyon: Yatırım komitesine proje sunumu
Komite sorularına yanıt ve akran geri bildirimi
Fizibilite şablonlarının kurum sürecine uyarlanması
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve şablon setinin paylaşımı

Eğitim Kazanımları

Senaryo Seçimi — Yapay zeka fırsatlarını değer ve yapılabilirlik ölçütleriyle puanlayarak doğru projeleri önceliklendirebileceksiniz.
Problem Tanımı — İş sorusunu temel çizgisi, başarı ölçütü ve kapsam sınırları net bir model görevine dönüştürebileceksiniz.
Veri Fizibilitesi — Veri erişimi, kalitesi, etiket yeterliliği ve KVKK uygunluğunu puan kartıyla değerlendirebileceksiniz.
Çözüm Seçimi — Hazır API, ince ayar ve özel model seçeneklerini maliyet, risk ve yetkinlik açısından kıyaslayabileceksiniz.
Maliyet-Fayda — Toplam sahip olma maliyetini ve faydayı senaryolarla modelleyip geri dönüş süresini hesaplayabileceksiniz.
Risk ve Uyum — AB Yapay Zeka Yasası, KVKK ve ISO/IEC 42001 çerçevesinde proje risklerini sınıflandırabileceksiniz.
Karar Kapıları — PoC, pilot ve ölçekleme aşamalarını ölçülebilir devam-dur kriterleriyle planlayabileceksiniz.
Fizibilite Raporu — Yatırım komitesine sunulabilir, yönetici özeti ve aşamalı planı içeren bir fizibilite raporu hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Proje ve program yöneticileri
PMO uzmanları
iş analistleri
bütçe ve yatırım değerlendirme ekipleri ile yapay zeka girişimlerini onaya sunan birim yöneticileri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Proje Planlama ve Fizibilite Eğitimi kimler için uygundur?

Program; proje ve program yöneticileri, PMO uzmanları, iş analistleri, yatırım değerlendirme ekipleri ile yapay zeka girişimlerini yönetim onayına sunan birim yöneticileri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve nasıl ilerler?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. İlk gün kullanım senaryosu, veri ve teknik fizibilite; ikinci gün maliyet-fayda, risk ve mevzuat değerlendirmesi, aşamalı plan ve komite simülasyonu işlenir.

Maliyet-fayda hesaplamaları için finans uzmanı olmak gerekir mi?

Hayır. Bütçe ve yatırım getirisi gibi temel kavramlara aşinalık yeterlidir. Hesaplamalar hazır elektronik tablo şablonlarıyla adım adım yapılır; kodlama bilgisi de gerekmez.

Eğitimde hangi çerçeve ve şablonlar kullanılıyor?

Değer-yapılabilirlik matrisi, veri hazırlık puan kartı, maliyet-fayda modeli, risk kaydı ve karar kapılı yol haritası şablonları kullanılır. Risk bölümünde AB Yapay Zeka Yasası, KVKK, ISO/IEC 42001 ve NIST AI RMF referans alınır.

Kendi projemizle çalışabilir miyiz, sertifika veriliyor mu?

Evet. Kapalı kurum gruplarında atölyeler kurumun gerçek yapay zeka fikirleriyle yürütülebilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası ve şablon setini alır.

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 PROJE PLANLAMA VE FİZİBİLİTE EĞİTİMİ