İçereği Atla
AI Booster Programı

AI Booster Programı

Yapay zeka dönüşüm yolculuğuna nereden ve nasıl başlayacağınızı bilemiyor musunuz?

Sadece teknoloji odaklı yatırımlar yaparak verimi düşük ve sürdürülebilir olmayan çözümler ortaya çıkarmaktan mı çekiniyorsunuz?

Kazanımlar kadar doğacak riskler konusunda endişeleriniz mi var?

Eğer bu sorulara yanıtınız EVET ise, bu program kurumunuz için idealdir.

Bu çerçeve program bütünsel, sürdürülebilir ve sürekli iyileşmeye açık bir dönüşüm yaklaşımını öğretme amacı taşır. İnsan, süreç, veri, teknoloji ve yönetişim gibi boyutlara aynı anda odaklanıp, yapay zekanın getirdiği fırsatlardan faydalanılması için gerekli ön koşullara ışık tutmakta ve bazı elzem alanlarda olgunluk seviyelerini ölçmektedir. Program sadece teoriyi değil; organizasyonun kendi çözümlerini bulup hayata geçirmesini sağlayacak yetkinliği de açığa çıkarmayı hedeflemektedir.

Program Türkiye Cumhuriyeti yasal düzenlemeleri ve toplumsal etik değerlerine uygun olarak yapılandırılmıştır.

Sorumlu Engin Çallı
Son Güncelleme 26-06-2025
Üyeler 9
Kurumsal Dönüşüm
  • 1.Gün Yapay Zeka Farkındalık Eğitimi
    8Lessons ·
    • Süreçte Yapay Zeka: Process Mining ve Verimlilik Paradoksu
    • İnsan İçin Yapay Zeka: Kısıtlar Teorisinin Sarsılması ve İnsan-YZ Bütünleşmesi
    • Ekip İçin Yapay Zeka: Pit Stop Analizi & İtme/Çekme Sistemlerinin Çökmesi
    • Kata Workshop
    • Üretimde Yapay Zeka: Jidouka Yaklaşımı
    • Organizasyonda Yapay Zeka: Laloux Kültür Yaklaşımı ve FrogBot
    • Toplumda Yapay Zeka: Endüstri 4.0 ve Yapay Zekanın Toplumsal Bileşene Dönüşmesi
    • Yapay Zeka Ne Değildir?
  • 2. Gün Yapay Zeka Dönüşüm Stratejisi
    4Lessons ·
    • Curiosity AI-Driven Transformation Framework -Büyük Resim
    • Curiosity AI-Driven Transformation Framework- 7 Pillars
    • Curiosity AI-Driven Transformation Framework-Pivot with 10 Stages
    • Çalıştay: Zihin Haritalama ve İlk Stratejinin Tanımlanması
  • 3. Gün Toolkit-1: Kaos Fasilitasyonu
    7Lessons ·
    • Kurumsal Yıkım ve VUCA Filtresi
    • Yeniden Başlatma Döngüleri ve FLUX Filtresi
    • Class of Services & Tensions (Servis Sınıfları ve Tetikleme Rampaları)
    • Fayda-Maliyet Analizi
    • DoR (Definiton of Ready) Tanımının Yapılması ve Olgunlaştırma
    • Karar Aldırma Fasilitasyonu
    • Adaptif Planlama Prensipleri
  • 4. Gün Toolkit-2: Problem Çözümünde Yapay Zeka Adaptasyonu
    7Lessons ·
    • Ishıkawa & 5 WHY Fasilitasyonu
    • İnsan Etkisi Analizi: Poka-Yoke
    • Süreç Etkisi Analizi: Value Stream Mapping
    • Araç Etkisi Analizi: Andon
    • Dil Tabanlı Çözümler ve Gereksinim Analizi
    • Öğrenme Tabanlı Çözümler ve Kod Analizi
    • Anomali Tabanlı Çözümler
  • 5. Gün: Toolkit-3: Verimlilik Düzleminde Yapay Zeka Adaptasyonu
    8Lessons ·
    • VSM Fasilitasyonu
    • Lead Time Analizi
    • Cycle Time Analizi
    • Değer Tanımları ve İsraf Analizi
    • Story Tabanlı Çözümler ve Verimliliğe Etkisi
    • Pair-Working Tabanlı Çözümler ve Verimliliğe Etkisi
    • CI/CD Tabanlı Çözümler
    • DevSecOps ve Bütünleşik Modellerde Verimlilik Paradoksu
  • 6. Gün: Toolkit-4: Yeni Ürün Çıkış Sürecinde Yapay Zeka Adaptasyonu
    8Lessons ·
    • Spike Kavramı
    • Pivot Kavramı
    • Product Canvas ve MVP Tanımı
    • Validated Learning Kavramı ve Uygulaması
    • Prototipleme Çözümleri
    • Persona Analizi Çözümleri
    • Trend Analizi Çözümleri
    • Design Thinking ve Konuşmanın Ötesine Geçme
  • 7. Gün: Yapay Zeka Geliştirme Çalıştayı
    9Lessons ·
    • Yapay Zeka Geliştirme Araçları
    • Vector DB ve Kısıtları
    • Yaygın ve Güvenilir AI Modelleri
    • Mikroservis Mimarisi
    • Devops ve Yapay Zeka Geliştirmelerinde İyi Pratikler
    • Cursor Kurulumu
    • N8n ve Make.com Kullanımı
    • FastAPI
    • Ödev Dağıtımı ve Takip Süreci
  • 8. Gün: MVP Çalıştayı
    6Lessons ·
    • MVP Seçim Kriterleri
    • MVP Çıkarmada Sadelik Sanatı
    • Hızlı Geliştirme Araçları ve Örnek Uygulama
    • Ekip Çalışması: Prototip Oluşturulması
    • Ekip Çalışması: Prototip Üzerinde Validated Learning
    • Ekip Çalışması: Pivot Çevirimi ve 2.Versiyonun Çıkarılması
  • 9. Gün: 3A Model Assessment Uygulanması
    6Lessons ·
    • AI Adoption Assessment Model Tanıtımı
    • Anket Uygulanması ve Doğruluk Analizi
    • Birebir Görüşmeler ve 3A Yerleşiminin Oluşturulması
    • Ekip ve Departman Bazlı Görüşmeler ve 3A Yerleşimi
    • 3A Sonuçlarının AI Modelleriyle Optimize Edilmesi
    • 360 Derece Assessment Raporunun Yazılması
  • 10. Gün: Yapay Zeka Dönüşüm Stratejisinin Tekrar Oluşturulması
    4Lessons ·
    • 3A Assessment Raporunun Paydaş Bazında Detay Sunumu
    • 3A Assessment Raporunun Genel Organizasyona Sunumu
    • İlk Pivot Sırasında Öğrenilenler ve MVP Ölçüm Sonuçları
    • Strateji Revizyon Çalıştayı