Yapay Zeka Adaptasyonu ve Değişim Yönetimi Eğitimi
Yapay zekanın kurum içinde benimsenmesini sağlar
Çalışan direncini azaltır, kullanım oranını artırır
İnsan, süreç ve teknoloji uyumunu güçlendirir
Yapay zeka dönüşümünü kalıcı hale getirir
Yapay Zeka Adaptasyonu & Değişim Yönetimi Paketi, yapay zekâ dönüşümünü sadece teknik değil, kültürel ve davranışsal boyutlarıyla ele alan, birbirini tamamlayan 2 eğitimden oluşan bir programdır.Program; çalışan psikolojisi, direnç noktaları, alışkanlık ve mindset dönüşümü ile rol bazlı yetkinlik haritalarını bir arada ele alır. Kurumların, yapay zekâyı “sadece araç olarak kullanan” ekiplerden, “yapay zeka ile çalışan ve düşünen” ekiplere evrilmesini hedefler. İçerik, kurumun sektörüne, büyüklüğüne ve dönüşüm olgunluğuna göre özelleştirilebilir.
- L&D ekipleri ve öğrenme–gelişim profesyonelleri
- Dönüşüm, organizasyonel gelişim ve kültür ekipleri
- Liderler, takım yöneticileri, iç eğitmenler
- İnsan gelişimi, çalışan deneyimi ve İK ekipleri
Yapay zekâ dönüşümünde çalışan psikolojisi ve direnç kaynakları
Değişim eğrisi, belirsizlik, iş kaybı ve “yerine geçilme” kaygısının analiziFarklı çalışan profillerinde görülen tipik direnç türleri (inkâr, erteleme, sabotaj, pasif direnç)
Değişim eğrisi, belirsizlik, iş kaybı ve “yerine geçilme” kaygısının analizi
Farklı çalışan profillerinde görülen tipik direnç türleri (inkâr, erteleme, sabotaj, pasif direnç)
Yapay zekâ kullanımına yönelik korkuları, önyargıları ve güven sorunlarını tespit etme
Anket, odak grup ve 1:1 görüşmelerle algı ve direnç noktalarının haritalandırılması“Yapay zekâ benden daha mı iyi?” / “Hata yaparsa kim sorumlu?” gibi kritik soru setlerinin ortaya çıkarılması
Anket, odak grup ve 1:1 görüşmelerle algı ve direnç noktalarının haritalandırılması
“Yapay zekâ benden daha mı iyi?” / “Hata yaparsa kim sorumlu?” gibi kritik soru setlerinin ortaya çıkarılması
Kurum içi iletişim stratejisi: mesajlar, dil, frekans ve liderlik rolü
Değişim iletişimi için çerçeve: neyi, ne zaman, kim, kime, nasıl söylemeli?Liderlerin rol model olarak “yapay zekâyı kullanan ilk kişiler” hâline getirilmesi
Değişim iletişimi için çerçeve: neyi, ne zaman, kim, kime, nasıl söylemeli?
Liderlerin rol model olarak “yapay zekâyı kullanan ilk kişiler” hâline getirilmesi
Yapay zekâ kullanım alışkanlıklarının davranışa dönüşmesi için mikro alışkanlık tasarımı
Günlük iş akışında 5–10 dakikalık “yapay zekâ denemeleri” ile küçük ama sürekli adımlar tasarlama“Toplantı öncesi/sonrası”, “rapor hazırlarken”, “e-mail yazarken” gibi tetikleyici anlara gömülü alışkanlıklar belirleme
Günlük iş akışında 5–10 dakikalık “yapay zekâ denemeleri” ile küçük ama sürekli adımlar tasarlama
“Toplantı öncesi/sonrası”, “rapor hazırlarken”, “e-mail yazarken” gibi tetikleyici anlara gömülü alışkanlıklar belirleme
Senaryolarla uygulama: “yapay zekâ ile çalışan – yapay zekâdan korkan – yapay zekâ ile yönetilen” rol modeller
Farklı çalışan tipleri üzerinden vaka canlandırmaları yapmaHer profil için doğru yaklaşım, iletişim ve destek mekanizmalarını belirleme
Farklı çalışan tipleri üzerinden vaka canlandırmaları yapma
Her profil için doğru yaklaşım, iletişim ve destek mekanizmalarını belirleme
Yapay zeka adaptasyonu için sistematik yaklaşım: farkındalık → deneyim → alışkanlık → kültür
Dönüşümün aşamalarını netleştiren basit bir adaptasyon modeli oluşturmaHer aşama için örnek aksiyonlar: kampanyalar, eğitimler, topluluklar, başarı hikâyeleri
Dönüşümün aşamalarını netleştiren basit bir adaptasyon modeli oluşturma
Her aşama için örnek aksiyonlar: kampanyalar, eğitimler, topluluklar, başarı hikâyeleri
Departmanlara göre yapay zekâ yetkinlik çerçevesi (temel → uzman → rol tabanlı)
Farklı fonksiyonlar için (satış, pazarlama, operasyon, finans, İK vb.) minimum yapay zekâ okuryazarlığı seviyesini tanımlama“Temel kullanıcı”, “gelişmiş kullanıcı”, “şampiyon/uzman” gibi seviyeler için beklentileri netleştirme
Farklı fonksiyonlar için (satış, pazarlama, operasyon, finans, İK vb.) minimum yapay zekâ okuryazarlığı seviyesini tanımlama
“Temel kullanıcı”, “gelişmiş kullanıcı”, “şampiyon/uzman” gibi seviyeler için beklentileri netleştirme
Teknik ve teknik olmayan çalışanlar için yetkinlik seviyelendirme (tier-based)
Teknik rollere (geliştirici, veri bilimci) ve iş rolleri/alan ekiplerine (pazarlama, İK, operasyon) göre ayrıştırılmış yetkinlik tanımıHangi rolde hangi araç/konu derinliğinin makul olduğu konusunda çerçeve oluşturma
Teknik rollere (geliştirici, veri bilimci) ve iş rolleri/alan ekiplerine (pazarlama, İK, operasyon) göre ayrıştırılmış yetkinlik tanımı
Hangi rolde hangi araç/konu derinliğinin makul olduğu konusunda çerçeve oluşturma
İş birimleri için yapay zekâ kullanım senaryoları: satış, pazarlama, operasyon, finans, İK vb.
Her birim için en az 3–5 öncelikli kullanım senaryosunu belirlemeBu senaryoları yetkinlik çerçevesiyle eşleştirerek “kim neyi, hangi seviyede yapmalı?” sorusunu yanıtlama
Her birim için en az 3–5 öncelikli kullanım senaryosunu belirleme
Bu senaryoları yetkinlik çerçevesiyle eşleştirerek “kim neyi, hangi seviyede yapmalı?” sorusunu yanıtlama
Upskilling & reskilling planlaması: eğitim yol haritası, süre, metrik ve ölçme–değerlendirme
Rol bazlı öğrenme yolları (learning path): hangi rol hangi sıralamayla ne almalı?Program başarısını takip edecek metrikler (tamamlama oranı, kullanım oranı, iş çıktısı bağlantısı) tanımlama
Rol bazlı öğrenme yolları (learning path): hangi rol hangi sıralamayla ne almalı?
Program başarısını takip edecek metrikler (tamamlama oranı, kullanım oranı, iş çıktısı bağlantısı) tanımlama
Yapay zekâ kullanımını ölçmek için değerlendirme araçları: proficiency test, adoption score, usage index
Kısa bilgi/uygulama testleri ve kullanım istatistiklerinden “adoption skoru” üretmeEkip, birim ve şirket seviyesinde adaptasyon seviyesini gösteren basit dashboard kavramı oluşturma
Kısa bilgi/uygulama testleri ve kullanım istatistiklerinden “adoption skoru” üretme
Ekip, birim ve şirket seviyesinde adaptasyon seviyesini gösteren basit dashboard kavramı oluşturma
Kurum genelinde sürdürülebilir beceri dönüşümü: pilot → ölçekleme → yaygınlaştırma modeli
Önce küçük ekiplerle başlayıp, öğrenilenleri kurumsal ölçekte yaygınlaştırma yaklaşımıYapay zekâ şampiyonları (AI champions), iç eğitmenler ve topluluk (community of practice) yapılarını kurgulama
Önce küçük ekiplerle başlayıp, öğrenilenleri kurumsal ölçekte yaygınlaştırma yaklaşımı
Yapay zekâ şampiyonları (AI champions), iç eğitmenler ve topluluk (community of practice) yapılarını kurgulama
Eğitmenlerimiz
Enes Aydın
AI Engineer
Enes Aydın, yapay zeka ve büyük dil modelleri (LLM) alanında derin uzmanlığa sahip bir mühendistir. Özellikle kurumsal ölçekte yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi, veri güvenliği, gizlilik ve ölçeklenebilirlik odaklı çözümler konusunda deneyimlidir.AWS Cloud, Python, HuggingFace ve LangChain gibi teknolojilerde güçlü bir pratik bilgiye sahiptir. Ayrıca SAP Young Professionals Programı mezunu olan Enes, sektörde edindiği uluslararası bakış açısını uygulamalı projeler ve eğitimlerle pekiştirmiştir. 2024 yılında düzenlediği “Uygulamalı Örneklerle Yapay Zeka” webinarı gibi etkinliklerde, teknik bilgiyi anlaşılır ve uygulanabilir şekilde aktarabilme yeteneğini kanıtlamıştır. Hem teknik uzmanlığı hem de eğitmenlik deneyimi sayesinde, Enes Aydın kurumların yapay zekâ projelerini başarıyla hayata geçirmelerine rehberlik edebilecek güçlü bir partnerdir.
Ersin Aksoy
CEO, AI Expert
Ersin Aksoy, yapay zekâ ve yazılım geliştirme alanında 15 yılı aşkın deneyime sahip bir mühendistir. Güçlü akademik altyapısını makine öğrenimi, doğal dil işleme, zaman serisi analizi ve büyük veri teknolojileri üzerine derin teknik uzmanlıkla birleştirmektedir.Kariyerine Java geliştiricisi olarak başlamış; zamanla sistem mimarisi, veri yapıları ve teknik proje yönetimi konularında yetkinlik kazanmıştır. TÜİK’te 12 yılı aşkın süre kıdemli uzman ve proje teknik yöneticisi rollerinde büyük ölçekli bilişim projelerine liderlik etmiş, ardından Innova’da Yapay Zekâ Geliştirme Eksperi ve Head of AI pozisyonlarında kurumsal yapay zekâ stratejilerinin hayata geçirilmesinde aktif rol almıştır.Hâlen Executive & AI Expert olarak yapay zekâ tabanlı ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine liderlik etmekte; serbest projelerinde ise makine öğrenimi, zaman serisi analizi, veri bilimi, büyük veri mimarileri ve yazılım/sistem mimarisi alanlarında çözümler üretmektedir.
Başarı Hikayeleri
Partnerlerimizin kurumsal eğitim yolculuklarına tanıklık edin
-1%201.svg){kind=logo}
Grant Thornton ile 21 Saatlik Çift Odaklı Kurumsal Program
Grant Thornton, aynı dönemde iki kritik hedefi tek bir program altında ele aldı: üst yönetimin yapay zekayı strateji–ROI–regülasyon ekseninde değerlendirebilmesi ve yazılım ekibinin kod kalitesi–güvenliğinin güçlendirilmesi.
sahibinden.com ile Veri Odaklı Kararlar için Uygulamalı ML Eğitimi
sahibinden.com, Patika.dev ile 30 saatlik yüz yüze uygulamalı ML eğitimi gerçekleştirdi. Tahminleme, anomali tespiti, segmentasyon ve MLOps odağındaki program 4,8/5 memnuniyet skoru elde etti.
Türkkep'ten Yapay Zekâ ve İleri Teknoloji Hamlesi
TÜRKKEP, Patika.dev iş birliğiyle 85 saatlik kapsamlı AI eğitim programını başarıyla tamamladı. Farkındalık, teknik derinleşme ve endüstriyel uygulamalar olmak üzere üç aşamada tasarlanan program ile çalışanlar yapay zekâ çözümlerini iş süreçlerine entegre edebilecek donanıma ulaştı.
İşiniz, ekibiniz kadar kalitelidir
Patika.dev’le ikisine de sahip çıkın.