Yapay Zeka Kurumsal Hazırlık Değerlendirmesi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, kurumların yapay zeka dönüşümüne ne ölçüde hazır olduğunu strateji, veri, teknoloji, yetenek, süreç, kültür ve yönetişim boyutlarında sistematik olarak ölçmek isteyen yöneticiler için tasarlanmıştır. Katılımcılar olgunluk modeli kurmayı, kanıta dayalı puanlama yapmayı, boşluk analizini yorumlamayı ve bulguları önceliklendirilmiş bir hazırlık planına dönüştürmeyi öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

Kanıta Dayalı Teşhis. Varsayımlar yerine mülakat, anket ve doküman incelemesiyle desteklenen ölçülebilir bir hazırlık skoru elde edin.

Bütüncül Çerçeve. Yalnızca teknolojiyi değil; veri, yetenek, kültür ve yönetişim boyutlarını birlikte ele alan bir model.

Hazır Araç Seti. Soru bankası, puanlama rubriği ve raporlama şablonlarıyla değerlendirmeyi kendi kurumunuzda yürütün.

“Başarılı bir yapay zeka dönüşümü, nereye gitmek istediğinizden önce bugün tam olarak nerede durduğunuzu bilmekle başlar.”

Ön Koşullar

Kurumsal Süreç Bilgisi — Kurumunuzun organizasyon yapısını, temel iş süreçlerini ve karar mekanizmalarını tanımak.
BT ve Veri Aşinalığı — Kullanılan temel sistemler (ERP, CRM, veri ambarı) hakkında genel düzeyde bilgi sahibi olmak.
Proje Deneyimi — Bir dönüşüm, süreç iyileştirme veya BT projesinde görev almış olmak tercih sebebidir.
Kodlama Gerekmez — Programlama veya veri bilimi bilgisi aranmaz; teknik boyutlar yönetici düzeyinde işlenir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYapay zeka hazırlığının boyutlarını ve olgunluk seviyelerini tanımlamak, her boyut için ölçülebilir göstergeler belirlemek ve değerlendirme kapsamını planlamak.

Modül 1

Yapay Zeka Hazırlığı ve Olgunluk Modelleri

Hazırlık ile olgunluk kavramları arasındaki fark
Beş seviyeli olgunluk ölçeği: keşiften dönüşüme
Yaygın olgunluk modellerinin karşılaştırmalı incelemesi
Kurumsal hazırlığın yedi boyutu ve etkileşimleri
Hazırlık eksikliği nedeniyle başarısız olan pilot örnekleri
Vaka: Aynı sektörde farklı olgunluktaki iki kurum

Modül 2

Strateji ve Liderlik Hazırlığı

Yapay zeka vizyonunun strateji belgelerine yansıması
Üst yönetim sponsorluğu ve bütçe taahhüdünün ölçülmesi
Kullanım senaryosu havuzu ve önceliklendirme olgunluğu
Değer ölçüm ve yatırım takip mekanizmaları
Liderlik mülakatları için yapılandırılmış soru seti
Uygulama: Strateji boyutu için gösterge ve kanıt listesi

Modül 3

Veri ve Teknoloji Altyapısı Hazırlığı

Veri kalitesi, erişilebilirliği ve sahipliği göstergeleri
Veri kataloğu, veri sözlüğü ve ana veri yönetimi durumu
Bulut, veri platformu ve API mimarisi değerlendirmesi
MLOps ve model yaşam döngüsü yönetimi yetkinliği
Bilgi güvenliği ve erişim yönetimi kontrolleri
Atölye: Örnek kurum için veri hazırlık ısı haritası

Modül 4

Yetenek, Süreç ve Kültür Hazırlığı

Yapay zeka rolleri ve yetkinlik envanteri çıkarma
Çalışan yapay zeka okuryazarlığı anketi tasarımı
Süreç standardizasyonu ve dokümantasyon düzeyi
Deneyimleme kültürü, risk alma ve öğrenme iklimi
Değişime açıklık ve gölge YZ kullanımının tespiti
Günün değerlendirmesi ve saha çalışması hazırlığı

Günün hedefiYönetişim ve risk hazırlığını değerlendirmek, toplanan kanıtları puanlayıp boşluk analizi yapmak ve yönetime sunulacak önceliklendirilmiş hazırlık planını oluşturmak.

Modül 1

Yönetişim, Uyum ve Risk Hazırlığı

Yapay zeka politikası, envanteri ve onay süreçleri
KVKK ve AB Yapay Zeka Yasası uyum hazırlığı göstergeleri
ISO/IEC 42001 gereksinimlerine göre ön boşluk analizi
Üçüncü taraf model ve tedarikçi riski kontrolleri
Etik ilkeler ve insan gözetimi mekanizmalarının varlığı
Uygulama: Yönetişim boyutu kontrol listesi doldurma

Modül 2

Veri Toplama ve Puanlama Yöntemleri

Anket, mülakat, çalıştay ve doküman incelemesi kombinasyonu
Puanlama rubriği ve kanıt düzeyi derecelendirmesi
Farklı birimlerden gelen puanların normalize edilmesi
Öz değerlendirme yanlılığını azaltma teknikleri
Rol çalışması: Birim yöneticisiyle hazırlık mülakatı
Değerlendirme takvimi ve paydaş iletişim planı

Modül 3

Boşluk Analizi ve Önceliklendirme

Mevcut ve hedef olgunluk seviyesi karşılaştırması
Radar grafik ve ısı haritası ile bulgu görselleştirme
Kök neden analizi ve boyutlar arası bağımlılıklar
Etki-efor matrisiyle hazırlık aksiyonlarının sıralanması
Hızlı kazanımlar ile yapısal yatırımların ayrıştırılması
Atölye: Örnek kurum için boşluk analizi ve aksiyon listesi

Modül 4

Hazırlık Yol Haritası ve Kapanış

6-12-18 aylık hazırlık yol haritası kurgusu
Yönetim raporu yapısı: skor, bulgu, öneri ve bütçe
Periyodik yeniden değerlendirme ve ilerleme takibi
Grup sunumları: Hazırlık planlarının geri bildirimi
Eğitim değerlendirmesi, Soru-Cevap ve sertifika takdimi
Değerlendirme araç setinin paylaşımı ve kapanış

Eğitim Kazanımları

Olgunluk Modeli — Kurumunuza uygun, boyutları ve seviyeleri net tanımlanmış bir yapay zeka hazırlık modeli kurabileceksiniz.
Kanıt Toplama — Anket, mülakat ve doküman incelemesini birleştirerek güvenilir değerlendirme verisi toplayabileceksiniz.
Tutarlı Puanlama — Puanlama rubriği ve kanıt düzeyleriyle birimler arasında karşılaştırılabilir hazırlık skorları üretebileceksiniz.
Veri Hazırlığı — Veri kalitesi, sahipliği ve altyapı durumunu yapay zeka projelerinin gereksinimleri açısından yorumlayabileceksiniz.
Uyum Hazırlığı — KVKK, EU AI Act ve ISO/IEC 42001 bakış açısıyla yönetişim eksiklerini erken aşamada tespit edebileceksiniz.
Boşluk Analizi — Mevcut ve hedef durum arasındaki farkları kök nedenleriyle birlikte analiz edip görselleştirebileceksiniz.
Hazırlık Planı — Etki ve efora göre önceliklendirilmiş, sorumluları belirli bir hazırlık yol haritası oluşturacaksınız.
Yönetim Raporu — Değerlendirme sonuçlarını karar vericilere bütçe ve öneri odaklı, anlaşılır bir raporla sunabileceksiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Dijital dönüşüm ve strateji yöneticileri
CIO ve CDO'lar
kurumsal mimari ve veri yönetişimi sorumluları
iç denetim ve PMO ekipleri ile YZ programı liderleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Kurumsal Hazırlık Değerlendirmesi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; dijital dönüşüm ve strateji yöneticileri, CIO ve CDO'lar, veri yönetişimi ve kurumsal mimari sorumluları, PMO ve iç denetim ekipleri gibi kurumun yapay zeka hazırlığını ölçecek ekipler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. Örnek kurum simülasyonu ve şablon uygulamalarıyla ilerler; Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak verilebilir.

Hazırlık değerlendirmesi hangi boyutları kapsıyor?

Değerlendirme; strateji ve liderlik, veri, teknoloji altyapısı, yetenek, süreç, kültür ile yönetişim ve uyum boyutlarını kapsar. Her boyut için göstergeler, kanıt türleri ve puanlama rubriği eğitimde uygulamalı olarak ele alınır.

Eğitim için teknik bilgi gerekli mi?

Hayır. Kurumsal süreçlere ve temel BT sistemlerine genel aşinalık yeterlidir. Veri ve teknoloji boyutları yönetici düzeyinde, karar almaya yönelik bir bakışla işlenir.

Eğitim sonrasında değerlendirmeyi kendi kurumumuzda uygulayabilir miyiz?

Evet. Katılımcılara soru bankası, puanlama rubriği ve yönetim raporu şablonlarından oluşan araç seti verilir. Programı tamamlayanlar ayrıca Digital Vizyon Akademi sertifikası 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 DÖNÜŞÜMÜ: KURUMSAL HAZIRLIK DEĞERLENDİRMESİ EĞİTİMİ