Yapay Zeka Projelerinde İş Değerleme, KPI ve Etki Eğitimi
Yapay Zeka Projelerinde İş Değerleme, KPI ve Etki Eğitimi
Eğitim Hakkında
Eğitimimiz, yapay zekâ projelerinde yalnızca teknik başarıya değil, ölçülebilir iş çıktısına odaklanan bir yaklaşım geliştirmek; katılımcıların yapay zekâ yatırımlarının iş değerini tanımlayabilmesini, doğru KPI’ları belirleyebilmesini, etki ölçümleme mekanizmaları oluşturabilmesini ve yapay zekâ projelerinin kurumsal faydasını sistematik şekilde değerlendirebilmesini sağlamaktır.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu bulunmamaktadır.
Eğitim İçeriği
- AI projelerinde başarı ne demektir?
- Teknik başarı ve iş başarısı ayrımı
- Model başarısı ile iş etkisi farkı
- “Çalışan model” ile “değer üreten çözüm” ayrımı
- İş değeri kavramı
- İş değeri nedir?
- Finansal ve finansal olmayan değer
- Kısa, orta ve uzun vadeli etki
- AI projelerinde değer yaratma mekanizmaları
- Verimlilik artışı
- Süre azaltımı
- Maliyet optimizasyonu
- Gelir artırımı
- Risk azaltımı
- Kalite ve doğruluk artışı
- Müşteri deneyimi iyileştirme
- AI projelerinde yanlış değer varsayımları
- Ölçülemeyen faydalar
- Yanlış KPI seçimi
- “AI kullandık” yaklaşımı yerine iş etkisi odaklı düşünme
- İş hedeflerinden değer tanımlama
- Kurumsal hedeflerle ilişkilendirme
- Problem → çıktı → iş etkisi zinciri
- Use case bazlı iş değeri tanımlama
- Operasyonel use case’ler
- Müşteri deneyimi use case’leri
- Risk ve analitik use case’leri
- Üretken yapay zekâ kullanım senaryoları
- Değer hipotezi oluşturma
- Beklenen faydanın tanımlanması
- Başarı varsayımlarının belirlenmesi
- Ölçülebilir etki tanımı
- Baseline oluşturma yaklaşımı
- Mevcut durumun ölçülmesi
- Önce-sonra karşılaştırması
- Karşılaştırılabilir veri setleri oluşturma
- KPI nedir, neden önemlidir?
- Başarı ölçütü mantığı
- Leading ve lagging indicator yaklaşımı
- İş KPI’ı ve teknik KPI farkı
- AI projelerinde KPI kategorileri
- Operasyonel KPI’lar
- Finansal KPI’lar
- Müşteri deneyimi KPI’ları
- Risk ve kalite KPI’ları
- Kullanım ve benimseme KPI’ları
- Teknik KPI vs iş KPI
- Model doğruluğu
- Precision / recall mantığı
- Kullanım oranı
- İşlem süresi etkisi
- Verimlilik göstergeleri
- KPI tasarım yaklaşımı
- SMART yaklaşımı
- Ölçülebilirlik
- Veri bulunabilirliği
- Yönetilebilir KPI seçimi
- Yapay zekâ yatırımlarında ROI mantığı
- Yatırım geri dönüşü yaklaşımı
- Doğrudan ve dolaylı faydalar
- İş etkisi hesaplama alanları
- Süre tasarrufu
- Operasyon maliyet azalması
- Manuel iş yükü azaltımı
- Hata oranı düşüşü
- Gelir etkisi
- Müşteri memnuniyeti etkisi
- Finansal değerleme perspektifi
- Cost avoidance yaklaşımı
- Productivity gain yaklaşımı
- Opportunity value yaklaşımı
- Ölçümleme zorlukları
- Veri eksikliği
- Nedensellik problemi
- Çoklu değişken etkisi
- Gerçek etkiyi izole etme sorunu
- Etki ölçümleme nedir?
- Çıktı ve sonuç farkı
- Kısa ve uzun vadeli etki
- Etki ölçümleme modelleri
- Önce / sonra karşılaştırması
- Kontrol grubu yaklaşımı
- Pilot ve ölçekleme yaklaşımı
- Benefits realization yaklaşımı
- Beklenen fayda tanımı
- Fayda sahipliği
- Ölçüm mekanizması
- İzleme periyodu
- Fayda takibi ve sürdürülebilirlik
- Dashboard yaklaşımı
- Yönetim raporlaması
- Sürekli ölçümleme kültürü
- Yönetici bakış açısıyla AI performansı
- Yönetimin görmek istediği göstergeler
- İş etkisi görünürlüğü
- Dashboard tasarımı yaklaşımı
- KPI hiyerarşisi
- Yönetim özeti mantığı
- Aksiyon alınabilir göstergeler
- AI proje portföyü performans yönetimi
- Çoklu use case yönetimi
- Portföy düzeyinde başarı ölçümü
- Önceliklendirme kararları
- Başarılı AI projelerinin KPI yaklaşımları
- Operasyonel verimlilik örnekleri
- Müşteri deneyimi örnekleri
- Risk ve fraud örnekleri
- Başarısız AI girişimlerinden öğrenmek
- Ölçülemeyen başarı
- Yanlış KPI seçimi
- İş sponsorluğu eksikliği
- Beklenti yönetimi problemleri
- Kuruma uyarlama perspektifi
- Kurumsal KPI çerçevesi oluşturma
- Farklı use case’ler için KPI seçimi
- Nereden başlanmalı?
- Hızlı kazanım alanları
- Ölçülebilir use case seçimi
- Değer odaklı AI portföy yönetimi
- Etki ve yatırım dengesi
- Önceliklendirme yaklaşımı
- Kurumsal yönetişim ve sahiplik
- Sponsor modeli
- KPI sahipliği
- Ölçüm sorumlulukları
- Sonuç ve aksiyon planı
- İlk 90 gün yaklaşımı
- Ölçümleme planıSürdürülebilir AI değer yönetimi
Kazanımlar
- Yapay zekâ projelerinde iş değerini doğru tanımlama becerisi kazanabileceksiniz.
- Teknik çıktı ile iş çıktısı arasındaki farkı ayırt etme yetkinliği edinebileceksiniz.
- AI kullanım senaryoları için KPI ve başarı ölçütleri belirleme becerisi geliştirebileceksiniz.
- ROI, verimlilik, maliyet, gelir, müşteri deneyimi ve risk azaltımı gibi iş etkilerini ölçme konusunda uzmanlaşabileceksiniz.
- AI projelerinde fayda gerçekleşme yaklaşımı geliştirme becerisi kazanabileceksiniz.
- AI yatırım kararlarını veri temelli değerlendirme bakış açısı edinebileceksiniz.
Hedef Kitle
- Strateji ve performans yönetimi ekipleri
- İş birimi yöneticileri
- Dijital dönüşüm ekipleri
- PMO, proje ve program yöneticileri
- Ürün yöneticileri ve ürün ekipleri
- İş analistleri ve süreç analistleri
- Veri ve analitik ekipleri
- BT yöneticileri
- Operasyon ekipleri
- İnovasyon ekipleri
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.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
