Yapay Zeka Ürün Geliştirme Liderliği Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, ürün ve mühendislik organizasyonlarını yöneten liderlerin yapay zeka ürün portföyünü, takım yapılarını, geliştirme işletim modelini ve yönetişimi yeniden tasarlaması için hazırlanmış ileri düzey bir liderlik programıdır. Katılımcılar portföy, YZ destekli yazılım geliştirme, platform stratejisi ve ölçekleme konularını vakalarla işleyerek 12 aylık dönüşüm planı hazırlar.

Neden Bu Eğitim?

Organizasyon Perspektifi. Tek bir ürünün ötesine geçip portföy, takım yapısı ve işletim modelini yapay zeka çağına göre yeniden kurgulayın.

Geliştirme Verimliliği. YZ destekli kodlama araçlarının üretkenlik, kalite ve güvenlik etkisini ölçülebilir biçimde yönetmeyi öğrenin.

Pilottan Ölçeğe. Pilot aşamasında kalan yapay zeka girişimlerini ortak platform, yönetişim ve benimseme stratejisiyle ölçekleyin.

“Ürün liderliği en çok projeyi başlatmak değil, doğru girişimleri seçip ekipleri onları ölçekte teslim edebilir kılmaktır.”

Ön Koşullar

Liderlik Deneyimi — Ürün, mühendislik veya dijital ekipleri en az birkaç yıl yönetmiş olmak.
Stratejik Sorumluluk — Ürün portföyü, bütçe veya teknoloji yatırımı kararlarında söz sahibi olmak.
YZ Deneyimi — Kurumunuzda en az bir yapay zeka girişimini gözlemlemiş veya sponsorluğunu yapmış olmak.
Kodlama Şartı Yok — Uygulamalı kodlama gerekmez; teknik konular karar verici perspektifinden işlenir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYapay zekanın ürün liderliğine getirdiği değişimi kavramak, portföy önceliklendirme ve platform stratejisi çerçevelerini uygulamak ve kurum için YZ ürün vizyonu oluşturmak.

Modül 1

Yapay Zeka Çağında Ürün Liderliğinin Dönüşümü

Düşen model maliyetleri ve hızlanan yetenek artışı
YZ özellikli ürünlerden YZ temelli ürünlere geçiş
Rakiplerin ve yeni girişimlerin iş modeline etkisi
Liderin rolü: yön belirleme, öğrenme hızı, risk iştahı
Hype döngüsüyle gerçek değer arasında denge
Tartışma: Katılımcı kurumların YZ olgunluk konumu

Modül 2

Yapay Zeka Ürün Portföyü Yönetimi

Üç ufuk modeli ile kısa ve uzun vadeli YZ yatırımları
Değer, yapılabilirlik ve stratejik uyum puanlaması
Portföy seviyesinde durdurma ve devam kriterleri
Verimlilik, deneyim ve yeni gelir girişim dengesi
Portföy panosu ve düzenli gözden geçirme ritmi
Atölye: Örnek kurum için YZ girişim portföyü

Modül 3

Platform, Model ve Ortaklık Stratejisi

Kurum seviyesinde yap, satın al, ortak ol kararları
Ortak YZ platformu ile ürün takımı özerkliği dengesi
Çoklu model sağlayıcı stratejisi ve bağımlılık riski
Tescilli veri ve iş akışı ile kalıcı rekabet avantajı
Ekosistem ve girişim iş birlikleriyle hızlanma
Vaka: Parçalı YZ girişimlerinden ortak platforma geçiş

Modül 4

Yapay Zeka Ürün Vizyonu Atölyesi

Müşteri deneyiminde 3 yıllık YZ vizyon senaryoları
Vizyon anlatısı ve ölçülebilir stratejik hedefler
Vizyondan önceliklendirilmiş yol haritasına geçiş
Atölye: Kendi kurumunuz için YZ ürün vizyon taslağı
Akran danışma çemberinde vizyon geri bildirimi
Günün değerlendirmesi ve organizasyon gününe köprü

Günün hedefiYapay zeka ürün geliştirme için doğru organizasyon yapısını ve rolleri tasarlamak, yetenek stratejisi kurmak ve YZ destekli yazılım geliştirmenin etkisini ölçerek yönetmek.

Modül 1

YZ Ürün Organizasyonu Tasarımı

Merkezi, gömülü ve merkez-uç (hub-and-spoke) modeller
Yapay zeka mükemmeliyet merkezinin rolü ve sınırları
Platform takımları ve akış odaklı ürün takımları
Veri, güvenlik ve hukuk ile iş birliği arayüzleri
Organizasyon modelinin olgunlukla birlikte evrimi
Vaka: Farklı olgunluktaki iki kurumun organizasyon tercihi

Modül 2

Roller, Yetenek Stratejisi ve Yetkinlik Gelişimi

YZ ürün yöneticisi, YZ mühendisi ve ML mühendisi rolleri
Değerlendirme ve kalite mühendisliğinin yükselişi
İşe alım, yeniden beceri kazandırma ve iş ortaklığı
Kariyer yolları ve teknik liderlik merdivenleri
Takım yetkinlik haritası ve gelişim programı
Atölye: Birim için 12 aylık yetenek planı

Modül 3

YZ Destekli Yazılım Geliştirmeyi Yönetmek

GitHub Copilot, Cursor ve Claude Code gibi araçlar
Kodlama ajanlarının geliştirme sürecine etkisi
DORA ve SPACE çerçeveleriyle etkiyi ölçme
Kod kalitesi, güvenlik açığı ve lisans riskleri
Kod inceleme, test ve dokümantasyon politikaları
Vaka: YZ kodlama aracının kontrollü yaygınlaştırılması

Modül 4

Deney Kültürü ve Değişim Liderliği

Başarısız deneyi öğrenme olarak ödüllendiren kültür
Çalışanların yapay zekaya ilişkin kaygılarını yönetme
Psikolojik güvenlik ve hızlı karar alma mekanizmaları
Öncü kullanıcılar ve iç topluluk (guild) yapıları
Rol oyunu: Direnç gösteren ekiple zor konuşma
Günün özeti ve işletim modeli gününe köprü

Günün hedefiYZ ürün geliştirme işletim modelini kurmak, ortak mimari kararlarını yönlendirmek, yönetişim ve risk çerçevesini oluşturmak ve YZ yatırımlarının finansal takibini yapmak.

Modül 1

YZ Ürün Geliştirme İşletim Modeli

Keşif, PoC, pilot ve ölçekleme için aşama kapıları
Eval odaklı kalite kapıları ve yayın kriterleri
Ortak bileşenlerin yeniden kullanımı ve iç pazar
Ürün, veri ve platform takımları arası bağımlılık yönetimi
Çeyreklik planlama ve hedef-sonuç (OKR) hizalaması
Atölye: Kurum için işletim modeli tasarım kanvası

Modül 2

Ortak Teknik Mimari ve Kararlar

LLM ağ geçidi, model yönlendirme ve erişim kontrolü
Kurumsal RAG altyapısı ve bilgi kaynağı yönetimi
Ajan platformu, araç kaydı ve yetki sınırları
Gözlemlenebilirlik, eval altyapısı ve LLMOps
Teknik borç ve prototip kodunun üretime taşınması
Vaka: Mimari karar kaydı ile platform standardizasyonu

Modül 3

Yönetişim, Risk ve Mevzuat Uyumu

YZ yönetişim kurulu, sorumluluklar ve karar hakları
Sorumlu YZ ön değerlendirmesi ve risk sınıflandırma
AB Yapay Zeka Yasası ve KVKK yükümlülükleri
ISO/IEC 42001 ve NIST AI RMF ile yönetim sistemi
Hızı kesmeyen, risk bazlı kademeli onay akışları
Simülasyon: Yüksek riskli YZ özelliği için kurul kararı

Modül 4

YZ Yatırımlarının Finansal Yönetimi

YZ bütçe modelleri: merkezi fon, birim bütçesi, hibrit
Yapay zeka için FinOps: token ve GPU maliyet takibi
Girişim bazlı değer takibi ve fayda gerçekleşmesi
Portföy metrikleri ve yönetim kurulu raporlaması
Maliyet artışı senaryolarında önceliklendirme
Günün değerlendirmesi ve ölçekleme gününe köprü

Günün hedefiPilot aşamasındaki yapay zeka girişimlerini ölçeklemek, üst yönetim ve paydaşları etkin yönetmek ve kurum için 12 aylık yapay zeka ürün geliştirme dönüşüm planı sunmak.

Modül 1

Pilottan Ölçeğe Geçiş

Pilot çıkmazı (pilot purgatory) ve kök nedenleri
Ölçekleme hazırlığı: veri, platform, süreç, destek
Kullanıcı benimsemesi ve iş süreci entegrasyonu
Kurumsal müşteri ve iç kullanıcı etkinleştirme
Ölçekte kalite, maliyet ve performans riskleri
Vaka: Başarılı pilotun kurum geneline yayılması

Modül 2

Üst Yönetim ve Paydaş Liderliği

Yönetim kurulu için YZ ürün stratejisi anlatısı
Beklenti yönetimi: vaat, belirsizlik ve zaman çizelgesi
İş birimleriyle ortak hedef ve sahiplik anlaşmaları
YZ kaynaklı olaylarda kriz iletişimi ve sorumluluk
Rol oyunu: Yatırım talebinin yönetim kuruluna sunumu
Akran geri bildirimi ve iletişim stratejisi revizyonu

Modül 3

Liderlik Projesi: 12 Aylık Dönüşüm Planı

Vizyon, portföy ve organizasyon kararlarının birleşimi
İşletim modeli, yönetişim ve yetenek eylemleri
Çeyreklik kilometre taşları ve başarı göstergeleri
Riskler, bağımlılıklar ve sponsorluk ihtiyaçları
Akran danışma çemberinde plan incelemesi
Sunum hazırlığı ve bire bir eğitmen koçluğu

Modül 4

Dönüşüm Planı Sunumları ve Kapanış

Yönetim kurulu formatında dönüşüm planı sunumları
Jüri soruları ve yapılandırılmış geri bildirim
Kişisel liderlik taahhütleri ve ilk 90 gün adımları
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve çerçeve setinin paylaşımı
Liderler ağı ve sürekli öğrenme kaynakları

Eğitim Kazanımları

Ürün Vizyonu — Yapay zekanın sektörünüzdeki etkisini okuyarak kurumunuz için ölçülebilir hedefli bir YZ ürün vizyonu kurabileceksiniz.
Portföy Yönetimi — YZ girişimlerini değer, uyum ve risk açısından puanlayıp durdurma-devam kriterleriyle yönetebileceksiniz.
Organizasyon Tasarımı — Merkezi, gömülü ve platform modelleri arasında olgunluğunuza uygun YZ ürün organizasyonunu seçebileceksiniz.
YZ Destekli Mühendislik — YZ kodlama araçlarının üretkenlik, kalite ve güvenlik etkisini DORA ve SPACE metrikleriyle yönetebileceksiniz.
Ortak Platform — LLM ağ geçidi, RAG altyapısı ve eval altyapısı gibi ortak bileşenlerle takımların hızını artırabileceksiniz.
YZ Yönetişimi — AB Yapay Zeka Yasası ve ISO/IEC 42001 ile uyumlu, hızı kesmeyen risk bazlı onay akışları kurabileceksiniz.
Finansal Takip — Token ve GPU maliyetlerini FinOps yaklaşımıyla izleyip girişim bazlı değer gerçekleşmesini raporlayabileceksiniz.
Dönüşüm Planı — Kurumunuz için kilometre taşları, sahipleri ve göstergeleri net 12 aylık bir YZ ürün dönüşüm planı hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Ürün ve mühendislik direktörleri
CPO ve CTO'lar
dijital kanal ve inovasyon liderleri
ürün grup yöneticileri ile yapay zeka ürün portföyünden sorumlu üst düzey yöneticiler.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Ürün Geliştirme Liderliği Eğitimi kimler için uygundur?

Program; ürün ve mühendislik direktörleri, CPO ve CTO'lar, dijital kanal ve inovasyon liderleri, ürün grup yöneticileri ile yapay zeka ürün portföyünden sorumlu üst düzey yöneticiler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi temaları kapsar?

Eğitim 4 tam gün ve 16 modülden oluşur. Ürün vizyonu ve portföy stratejisi; organizasyon ve YZ destekli geliştirme; işletim modeli, mimari ve yönetişim; ölçekleme ve dönüşüm planı günleri sırasıyla işlenir.

Yapay Zeka Ürün Yönetimi Eğitimi'nden farkı nedir?

Ürün Yönetimi eğitimi tek bir YZ ürününü keşiften lansmana yöneten ürün yöneticisinin zanaatına odaklanır. Bu program ise birden çok takımı ve ürünü yöneten liderlere portföy, organizasyon, işletim modeli ve yönetişim perspektifi kazandırır.

YZ destekli kodlama araçlarının yönetimi nasıl ele alınıyor?

GitHub Copilot, Cursor ve Claude Code gibi araçların yaygınlaştırılması; üretkenlik etkisinin DORA ve SPACE çerçeveleriyle ölçülmesi, kod kalitesi ve güvenlik riskleri ile kod inceleme politikaları vaka üzerinden işlenir.

Program kuruma özel uyarlanabilir mi, sertifika veriliyor mu?

Evet. Kapalı kurum gruplarında vakalar ve dönüşüm planı kurumun gerçek portföyü üzerinden yürütülebilir. Programı tamamlayan katılımcılar 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 ÜRÜN GELİŞTİRME LİDERLİĞİ EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Yapay Zeka Çağında Ürün Liderliğinin Dönüşümü

Yapay Zeka Ürün Portföyü Yönetimi

Platform, Model ve Ortaklık Stratejisi

Yapay Zeka Ürün Vizyonu Atölyesi

YZ Ürün Organizasyonu Tasarımı

Roller, Yetenek Stratejisi ve Yetkinlik Gelişimi

YZ Destekli Yazılım Geliştirmeyi Yönetmek

Deney Kültürü ve Değişim Liderliği

YZ Ürün Geliştirme İşletim Modeli

Ortak Teknik Mimari ve Kararlar

Yönetişim, Risk ve Mevzuat Uyumu

YZ Yatırımlarının Finansal Yönetimi

Pilottan Ölçeğe Geçiş

Üst Yönetim ve Paydaş Liderliği

Liderlik Projesi: 12 Aylık Dönüşüm Planı

Dönüşüm Planı Sunumları 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