PO & İş Analistleri için Yapay Zeka Destekli İş Analizi Eğitimi

Eğitim Hakkında

Eğitimimiz, Product Owner ve iş analistlerinin yapay zeka destekli araçları iş analizi süreçlerinde etkin bir şekilde kullanmalarını, gereksinim yönetimi ve karar destek mekanizmalarını ele almaktadır.

Ön Koşul

Temel iş analizi bilgisi ve yapay zeka kavramlarına aşinalık gerekmektedir.

Eğitim İçeriği

Konu: İş Analizinin Temelleri

İş analizinin tanımı, amacı ve kapsamı
Paydaşlar, gereksinim (requirement), çözüm (solution) ve değişim (change) kavramları
İş analistinin rolü, sorumlulukları ve temel çıktılar (business case, gereksinimler, kabul kriterleri)
Gereksinim türleri: iş (business), paydaş (stakeholder), çözüm (solution) – fonksiyonel ve non-fonksiyonel, geçiş (transition)
Gereksinim nasıl çıkartılır: görüşme, workshop, gözlem, doküman analizi, anket, prototip, süreç analizi; çıktıların kayıt/izlenebilirliği
Doğru soruları sorma: 5N1K, “neden?” ile kök neden, kapsam sınırı soruları, istisnalar/kenar durumlar, veri ve kural soruları
Teams Agent Uygulamaları (agent’ların bunları yapabildiği doğrulanmalı)
Agent 2 – Gereksinimleri netleştirme: ihtiyaç/problem ifadesini (scope, hedef, kısıtlar) yapılandırma
Agent 2 – Paydaş analizi ve görüşme soru seti taslakları üretme
Agent 2 – Business case ve kapsam dokümanı için taslak/şablon oluşturma (çıktı formatı ve kabul kriterleriyle)
Yapay Zeka ile Yapılabilecek Ek Çalışmalar (Agent dışı)
Kök neden analizi (5 Why, Ishikawa) için hipotez üretme ve doğrulama soruları önerme
Paydaş haritası (etki/ilgi matrisi) taslağı ve iletişim planı önerileri
Problem ifadesi/amaç/kapsam dışı (out-of-scope) alanlarını netleştiren kontrol listeleri üretme

Konu: Yapay Zeka Temel Kavramları

Yapay zeka, makine öğrenmesi ve üretken yapay zeka (GenAI) kavramları
LLM’lerin çalışma mantığı: bağlam, token, çıktı kalıpları ve sınırlılıklar
Kurumsal kullanımda dikkat noktaları: veri gizliliği, telif, doğrulama ve halüsinasyon riski
İş analizine uygun prompt şablonları: rol + bağlam + hedef + kısıt + çıktı formatı; örnek şablonlar (gereksinim, use case, test case, SLS)
Teams Agent Uygulamaları (agent’ların bunları yapabildiği doğrulanmalı)
Agent 2 – İyi prompt bileşenleriyle (rol, amaç, bağlam, kısıt, çıktı formatı) gereksinim odaklı mini egzersizler
Agent 2 – Gereksinim cümlelerini iyileştirme ve kabul kriteri taslağı üretme
Agent 2 – İş analizi prompt şablonlarıyla çıktı standardizasyonu: gereksinim/Use case/Test case için format zorunlulukları tanımlama
Agent 5 – Review: toplantı notlarından özet/aksiyon/karar listesi çıkarma ve eksik/çelişki kontrolü
Yapay Zeka ile Yapılabilecek Ek Çalışmalar (Agent dışı)
Kurumsal prompt güvenlik kontrolü: kişisel veri/kurum içi gizli bilgi riskini işaretleyen otomatik kontrol listesi
Çıktı doğrulama planı: kaynak doğrulama, çelişki kontrolü ve “kanıt/varsayım” ayrımı şablonu
Prompt kütüphanesi oluşturma: yeniden kullanılabilir şablonların versiyonlama ve örnek çıktılarla dokümantasyonu

Konu: Strateji ve Kapsam Çalışmaları

Business case (problem, değer önerisi, fayda/maliyet, riskler)
Ürün yol haritası ve önceliklendirme yaklaşımı
Önceliklendirme araçları ve ne zaman kullanılır: MoSCoW, WSJF (Weighted Shortest Job First), RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort), Kano Modeli, Value vs Effort (2x2), Cost of Delay; kriter belirleme ve paydaşlarla kalibrasyon
Kapsam, hedefler ve başarı ölçütleri (ör. OKR/KPI)
Service Level Specification (SLS): ölçülebilir hizmet hedefleri, metrikler ve kabul/raporlama yaklaşımı
Teams Agent Uygulamaları (agent’ların bunları yapabildiği doğrulanmalı)
Agent 1 – Service Level Specification (SLS) hazırlama: metrik/threshold, ölçüm yöntemi, raporlama periyodu taslağı
Agent 2 – Ürün yol haritası için epik/tema önerileri ve bağımlılıkların taslaklanması
Agent 2 – Önceliklendirme (MoSCoW, WSJF (Weighted Shortest Job First), RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort), Kano Modeli vb.) için kriter seti ve puanlama tablosu taslağı
Yapay Zeka ile Yapılabilecek Ek Çalışmalar (Agent dışı)
OKR/KPI önerileri: hedef–ölçüm–baseline–hedef değer taslağı ve ölçüm zorlukları analizi
Risk/varsayım/bağımlılık kayıtlarının (RAID) ilk taslağını üretme ve mitigasyon seçenekleri
Paydaş öncelikleri arasındaki çakışmalar için uzlaşma senaryoları ve karar notu (decision log) taslağı

Konu: Keşif ve Gereksinim Çalışmaları

Story mapping
User story ve Use case yazımı (kapsam, aktör, ön koşul, ana/alternatif akışlar)
User story formatı ve kabul kriterleri: “As a… I want… so that…”; acceptance criteria (Given/When/Then), Definition of Done ve örnekler
Test case hazırlama: test senaryosu vs test case; pozitif/negatif/kenar durum; test verisi, beklenen sonuç
Gereksinim İzlenebilirlik Matrisi (RTM): gereksinim–user story/use case–kabul kriteri–test case–release bağlantıları; kapsama ve etki analizi
Prototipleme
Teams Agent Uygulamaları (agent’ların bunları yapabildiği doğrulanmalı)
Agent 2 – Story map ve backlog için epik/feature/user story taslakları üretme
Agent 2 + Agent 5 – User story kalitesini kontrol: INVEST analizi, kabul kriteri önerileri ve eksik/çelişki tespiti
Agent 2 + Agent 5 – Acceptance criteria ve test case taslağı üretme; eksik senaryo/kenar durum kontrolü
Agent 3 – Use case yazma: ana/alternatif/hata akışları ve iş kuralları taslaklama
Agent 4 + Agent 6 + Agent 5 – Ekran tasarımı: ekran akışları/wireframe metinleri; use case flowchart’ı; eksik ekran/case ve genel analiz dokümanı kontrolü
Yapay Zeka ile Yapılabilecek Ek Çalışmalar (Agent dışı)
Non-fonksiyonel gereksinim kontrolü: performans, güvenlik, kullanılabilirlik, loglama/izleme için kontrol listesi üretme
Veri sözlüğü ve alan doğrulama kuralları (data dictionary) taslağı çıkarma
RTM güncelleme ve etki analizi: değişiklik talebinden (CR) etkilenen gereksinim/story/use case/test case satırlarını tespit etme

Konu: Modelleme ve Süreç Analizi (UML & BPMN)

UML use case diagramı
BPMN process diagramı
Yapay zeka ile BPMN hazırlama: metinden adımlar/olaylar/kararlar çıkarma, roller (swimlane) tanımlama, istisna akışları ve kontrol noktaları ekleme
Teams Agent Uygulamaları (agent’ların bunları yapabildiği doğrulanmalı)
Agent 3 – Metinden use case öğeleri çıkarma (aktörler, hedefler, ön koşullar) ve taslak use case üretme
Agent 6 – Use case’lerden flowchart hazırlama ve BPMN süreci için adım adım süreç taslağı (istisnalar, rol/hand-off)
Agent 6 + Agent 5 – Metinden BPMN süreç taslağı üretme, swimlane/rol atamaları ve kalite kontrol (eksik adım, yanlış karar noktası, tutarsız geçiş)
Agent 5 – Review: eksik case/akış, belirsiz adım ve tutarsızlık tespiti; genel analiz dokümanı kontrol listesi
Yapay Zeka ile Yapılabilecek Ek Çalışmalar (Agent dışı)
Metinden “happy path/exception path” ayrıştırıp BPMN’de gateway türü önerme (exclusive/parallel) ve gerekçelendirme
Süreç metrikleri önerisi: çevrim süresi, bekleme, hata oranı; iyileştirme fırsatlarını işaretleme
BPMN/UML dokümantasyonunu (amaç, kapsam, varsayımlar, notasyon kuralları) otomatik açıklama metni olarak üretme

Kazanımlar

Yapay zeka destekli iş analizi tekniklerini anlayabilecek ve uygulayabileceksiniz.

AI agent araçlarını gereksinim toplama ve analiz süreçlerinde kullanabileceksiniz.

İş analizi süreçlerini yapay zeka ile optimize edebileceksiniz.

Yapay zeka temel kavramlarını iş analizi perspektifinden değerlendirebileceksiniz.

AI destekli otomasyon senaryolarını iş süreçlerine entegre edebileceksiniz.

Hedef Kitle

Product Owner'lar

İş analistleri

Gereksinim mühendisleri

Proje yöneticileri

Ürün yöneticileri

Sertifika

Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.