Kurumsal Yapay Zeka Eğitimi ve Okuryazarlığı

Rol Bazlı Yapay Zeka Eğitimi

Rol bazlı eğitim gerçek işi izlemeli, çünkü her hedef kitle için yetkinlik farklı somut görevler, araçlar, veri sınırları ve kararlar üzerinden gösteriliyor.

Her hedef kitle kendi rolünün görevleri, onaylı araçları, veri sınırları ve kararları üzerinde çalışıyor. Katılımcılar temsili işte doğrulama ve güvenli kullanım kararlarını gösteriyor. Sonraki pekiştirme planını yönetici ve elçiler devralıyor.

Eğitim bittikten sonra pekiştirmeyi yöneticiler sürdürebiliyor. Her rol için ayrı yetkinlik haritası, temsili iş alıştırma dosyası ve değerlendirme bulguları ekibinizde kayıtlı duruyor.

Bu çalışmayı konuşalımAna hizmeti inceleyin
Rol Bazlı Yapay Zeka Eğitimi illüstrasyonu: bir atölye ortamında yapay zeka becerilerini birlikte uygulayan ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • GE
  • Lexus
  • English Home
  • Otsimo

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Her yol tek bir rol ve o rolün temsili işi etrafında kuruluyor. Tamamlanma ölçütü, katılımcının çıktıyı nasıl kontrol ettiğini ve ne zaman eskalasyon gerektiğini de göstererek görevi yapabilmesidir.

  1. Her rolün ayrı bir yetkinlik hedefi var

    Her hedef kitle için görevleri, onaylı araçları, veri kurallarını, mevcut yetkinliği, erişilebilirlik ihtiyaçlarını ve hata noktalarını belirliyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Rol ve araç kullanım verisini taslak bir yetkinlik haritasına dönüştürür.
    İnsan onayı
    Her öğrenme yolunun açık bir görev ve yetkinlik hedefi var mı? Her öğrenme yolunun görev ve yetkinlik hedefini öğrenme sorumlunuz onaylar.

  2. Pratik günlük işe benziyor

    Gerçek işleri, rolün seviyesine uygun gösterimlere, yönlendirmeli laboratuvarlara, doğrulama kontrollerine ve güvenli kullanım kararlarına dönüştürüyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Günlük iş örneklerinden aday laboratuvar alıştırmalarını taslaklar.
    İnsan onayı
    Katılımcılar yasaklı veri veya sisteme dokunmadan uygulama yapabiliyor mu? Alıştırmaların yasaklı veri veya sisteme dokunmadığını kolaylaştırıcı onaylar.

  3. Beceri uygulama sırasında görülüyor

    Katılımcılar gerçekçi senaryoları tamamlıyor. Çıktıyı nasıl kontrol ettiğini, belirsizliği nasıl yönettiğini ve politikaya nasıl uyduğunu anlatıyor.

    Yapay zeka desteği
    Gereken bir doğrulama adımını atlayan senaryo yanıtlarını işaretler.
    İnsan onayı
    Kanıt yalnızca akıcı çıktıyı değil, kullanılabilir karar becerisini de gösteriyor mu? Yanıtın akıcı olmanın ötesine geçip gerçek bir karar becerisi gösterip göstermediğine kolaylaştırıcı karar verir.

  4. Yöneticiler beceriyi işe taşıyor

    Uygun olduğunda yöneticiler ve elçiler 30, 60 ve 90 günlük hızlı başvuru kartları, koçluk soruları ve inceleme noktaları alıyor.

    Yapay zeka desteği
    Gözlenen zayıf noktalardan yönetici koçluk sorularını taslaklar.
    İnsan onayı
    Oturumdan sonra uygulamayı kim destekleyecek? Pekiştirme planını ve koçluk rolünü yöneticiler kabul eder.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Teslimat öğrenme yolunu günlük işe kadar takip ediyor. Rolün ne öğreneceği, bunu hangi görevde göstereceği, performansın kanıtı ve yönetici ya da elçinin sürdüreceği destek aynı sette yer alıyor.

  • Müfredat

    Rol görevleri için yetkinlik ve politika haritası

    Her hedef kitle için öğrenme hedeflerini, onaylı workflow'ları, politika sınırlarını ve yetkinlik beklentilerini gösterir.

  • Atölye kaydı

    Temsili iş laboratuvarı ve görev alıştırma dosyası

    Katılımcıların onaylı workflow'larını eğitmen geri bildirimiyle uyguladığı temsili çalışmalar.

  • Test kanıtı

    Görev performansı rubriği ve değerlendirme bulguları

    Görev tamamlama, doğrulama, güvenli kullanım ve karar becerisi için ölçütler ve sonuçlar.

  • Playbook

    Role özel hızlı başvuru ve yönetici pekiştirme planı

    Role özel hatırlatmalar, yönetici soruları, destek yolları ve takip incelemeleri.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

Ortak bir giriş oturumu dil ve politika zemini kurabilir. Analist, destek lideri, pazarlamacı ve geliştirici aynı işi yapmadığı için aynı pratikle yetkinlik gösteremez.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Ekipleriniz aynı AI aracını kullanıyor, ama her rolün günlük işi, kararları ve hata noktaları birbirinden belirgin biçimde ayrılıyor.
  • Genel oturumdaki örnekler tanıdık geliyor, ama çalışanlar bunları her gün yürüttükleri temsili görevlere uygulayamıyor.
  • Yöneticiler katılımcıların neyi gösterebildiğini görmek istiyor, ama eğitim sonrasında uygulamayı sürdürecek destek noktaları bulunmuyor.
  • Aynı AI aracını kullanan rollerin görevleri, politika sınırları, başlangıç seviyeleri ve yetkinlik hedefleri henüz yan yana haritalanmıyor.
  • Temsili iş örnekleri var, ama genel eğitimde bunları güvenle çalıştıracak role özel gösterimler ve laboratuvarlar bulunmuyor.
  • Katılımcılar akıcı bir yanıt üretiyor, ama bağlamı güvenle kullanmayı, çıktıyı doğrulamayı veya istisnayı yönetmeyi gösteremiyor.
  • Yöneticiler katılım kaydını alıyor, ama her role göre koçluk yapacak senaryo kanıtı, hızlı başvuru kartı ve takip noktası bulamıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Eğitimde onaylanmamış araçları veya izinsiz hassas iş örneklerini kullanmak istiyorsunuz. Bu seçimler ayrı araç ve veri onayı gerektiriyor.
  • Katılımı ya da kişinin kendi özgüvenini yetkinlik kanıtı saymak istiyorsunuz. Bu program temsili senaryolar ve role özel bir rubrik istiyor.
  • Tek müfredatın ve aynı derinliğin bütün hedef kitlelere uymasını bekliyorsunuz. Analist, destek lideri, pazarlamacı ve geliştirici farklı görev pratiğine ihtiyaç duyuyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin

Eğitmenleriniz her gün AI geliştiriyor

Eğitimlerimizi yürüten kişiler haftanın geri kalanında AI sistemleri kurup işletiyor. Anlattıklarımız da gerçekten teslim ettiğimiz işlerden geliyor. Zeo 2011'den bu yana bu sektörde çalışıyor ve Digitalzone konferans topluluğunu da yürütüyor, bu da sektördeki ekiplerin bu araçları nasıl benimsediğini yakından izlememizi kolaylaştırıyor.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıAybüke GöktunaScreaming Frog'da AI Nasıl Kullanılır? YazıDeniz İmre TemiztürkYapay Zeka İçerik Pazarlamasını Nasıl Değiştiriyor: 2025 Verileri ve 2026 ÖngörüleriYazıDidem HimmetliVeri Analizinde Yapay Zeka Asistanlarının Gücünü En Üst Düzeye ÇıkarmaVideoOzan KetenciA Hands-On Guide to Elevating Efficiency with OpenAI's Custom GPT - Ozan Ketenci, Zeo

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • OpenAI

    Her rolün alıştırmalarını kullanmasına izin verilen gerçek modelde çalıştırıyor

  • Anthropic

    Onaylı aracı Claude olan rollerin gerçek sistemle pratik yapmasını sağlıyor

  • Microsoft Azure AI

    Bazı rollerin kullandığı kurumsal AI deployment yolunu alıştırmalara taşıyor

  • n8n

    Geliştirici ve destek rollerinin gerçek otomasyon workflow'unda pratik yapmasını sağlıyor

  • Hugging Face

    Teknik roller için onaylı araçlarına uygun self-hosted pratik ortamı sunuyor

  • Jupyter

    Teknik programlardaki yetkinliği incelenebilir ve puanlanabilir kodla değerlendiriyor

Sonraki adım

Her role gerçekten çalışabileceği bir görev verin

Hedef kitleleri, temsili görevleri, onaylı araçları ve politikaları paylaşın. Gösterilebilir yetkinliği ve pekiştirme sorumlusu belli ayrı yollar tasarlayalım.
Zeo ile konuşun

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Rol bazlı izlekler ne kadar farklılaşır?

Ortak bir temel bulunabilir, ama görev, araç, örnek, risk, derinlik ve değerlendirme hedef kitleye göre değişmelidir. Lidere, analiste, destek çalışanına, pazarlamacıya ve geliştiriciye yalnızca unvanı değiştirilmiş aynı laboratuvarı vermeyiz.

Eğitimi tasarlamak için hangi girdiler gerekir?

Hedef roller ve görevler, onaylı araçlar ve politikalar, gerçek iş örnekleri, yetkinlik baseline'ı, yöneticiler veya elçiler, erişilebilirlik ihtiyaçları ve program sonrasında inceleyebileceğiniz benimseme ölçüleri gerekir.

Yetkinliği nasıl değerlendirirsiniz?

Katılımcılar sahadan senaryoları tamamlar. Çıktıyı nasıl doğruladığını, veri sınırlarına nasıl uyduğunu, belirsizlikte ne yaptığını ve gerektiğinde nasıl eskalasyon yaptığını gösterir. Rubrik, rolün gerçek kararlarına göre belirlenir.

Eğitim tek başına günlük işi değiştirir mi?

Tek başına güvenilir biçimde değiştirmez. Becerinin işe taşınması yönetici desteğine, kullanılabilir onaylı workflow'lara, erişilebilir yardıma, politika açıklığına ve uygulama fırsatına da bağlıdır. Pekiştirme planı bu bağımlılıkları görünür kılıyor.