Kurumlar için OpenClaw Eğitimi
OpenClaw, ekibinizin kullandığı mesajlaşma kanallarına bağlanabilen, self-hosted ve açık kaynak bir kişisel AI asistanı. Zamanlama, araştırma, toplantı hazırlığı ve taslak yazma gibi günlük işlerde kullanılabiliyor. Proje hızlı değişiyor ve kurumsal ürünlerde beklenen garantileri sunmuyor. Üstelik kurum içinde resmi bir karar alınmadan önce birinin kurduğu bir örnekle karşılaşmanız mümkün. Bu uygulamalı eğitimde OpenClaw'ı kontrollü bir ortamda değerlendiriyor, erişim kurallarını netleştiriyor ve herhangi bir çıktı canlı kanala ulaşmadan önce insan kontrolünü yerleştiriyoruz. Pilotun sonunda ölçeklendirme, sınırlı tutma veya büyütmeme kararını eldeki bulgularla verebileceğiniz bir çerçeve oluşturuyoruz.
- modül
- 6
- saat
- 12
Neden bu eğitim
Neden bu araca özel eğitim?
OpenClaw kurumunuzun bir köşesinde çoktan çalışıyor olabilir. Self-hosted ve açık kaynak bu kişisel AI asistanı WhatsApp, Slack, Teams ya da bir posta kutusuna bağlanabiliyor. Ekipler onu zamanlama, araştırma, toplantı hazırlığı ve taslak yazma gibi günlük işlerde kullanabiliyor. Tek bir meraklı mühendis, resmi bir karar alınmadan önce aracı canlı kanalda ayağa kaldırabilir.
Bu durum, yönetilen bir kurumsal platformun taşıdığı riskten farklı. OpenClaw'ın tedarikçi SLA'sı yok ve özellikleri sürümler arasında değişebiliyor. Bu yüzden çalışma kurallarını, aracın değişim hızını hesaba katarak kurmak gerekiyor.
Eğitimde riski doğrudan ele alıyoruz. Kanalları bilinçli biçimde bağladığımız kontrollü, self-hosted bir ortam kuruyoruz. Asistanın erişebileceği alanları talimatlarla sınırlandırıyor, sorunları canlı bir alıcıya ulaşmadan yakalayacak insan kontrolünü yerleştiriyoruz. Mesajlaşma kanallarından geçen kişisel veriyi KVKK kapsamında ele alıyor, projenin kamuya açık güvenlik bildirimlerini nasıl izleyeceğinizi çalışıyoruz. Bir gün içinde ekibiniz, asistanın destekleyebileceği tek bir işi seçiyor ve hatanın maliyet yaratacağı noktalara kontrol adımları koyuyor. Pilotun sonunda ölçeklendirme, sınırlı tutma veya sonlandırma kararını eldeki bulgularla verebiliyorsunuz.
Araçtan bağımsız agent kavramlarını AI Agents eğitimimizde ele alıyoruz. Bu sayfa yalnızca OpenClaw'ı, birinin bilinçli olarak seçtiği sınırlar içinde çalıştırmaya odaklanıyor. Programların tamamını yapay zeka eğitimi kataloğunda görebilirsiniz.
Kurum içinde sizden önce kurulmuş olabilir
WhatsApp'a, Slack'e ya da e-postaya bağlanan kişisel bir asistanı meraklı bir çalışan tek başına ayağa kaldırabilir. Fark edilmediğinde bu, resmi olarak onaylanmış bir pilot olmadan canlı iş kanallarında çalışan bir araç anlamına geliyor.
Hızlı değişen açık kaynak, kurumsal ürün garantisi sunmuyor
OpenClaw'ın tedarikçi SLA'sı yok. Özellikleri ve kararlılığı sürümler arasında hızla değişebildiği için ekibin aracı düzenli olarak yeniden değerlendirmesi gerekiyor.
Canlı kanallar hatanın etkisini büyütüyor
Asistan WhatsApp, Slack, Teams ya da bir posta kutusuna bağlandığında gerçek çalışan ve müşteri mesajlarını okuyabiliyor, bu mesajlar üzerinden işlem yapabiliyor. Hangi kanala ve veriye erişeceği baştan seçilmeli.
Pilotun ölçeklenmeden önce sınırlara ihtiyacı var
İlk adımda birkaç kanal, tanımlı bir veri kapsamı ve gözetim altında tek bir görev seçiyoruz. Başta koyduğumuz sınırlar, daha sonra ölçeklendirmeyi gerçekten değerlendirebilmenizi sağlıyor.
Güvenli kullanım insan kontrolüyle başlıyor
Hazırlanan bir yanıtın gönderilip gönderilemeyeceğine ya da planlanan bir işlemin çalıştırılıp çalıştırılamayacağına önce bir kişi karar veriyor. Programın merkezinde bu kontrol alışkanlığı var. Canlı kanaldaki hız, kontrol ortadan kalktığında riske dönüşüyor.
Müfredat
Eğitim müfredatı
OpenClaw'ın hangi işlere uygun olduğunu anlamak
90 dkBaşlangıç
Önce OpenClaw'ın ne olduğunu, no-code iş agent'ı platformlarından ve kuralları daha oturmuş otomasyon araçlarından nasıl ayrıldığını konuşuyoruz. Ardından kontrollü bir pilotun nerede değer yaratabileceğini ve hangi işlerde kullanılmaması gerektiğini inceliyoruz. Böylece canlı bir kanal bağlanmadan önce herkes aynı çerçevede buluşuyor.
- OpenClaw'ın sade ve ortak tanımı
- İş agent'ı platformlarından ayrıldığı noktalar
- Kontrollü bir pilotun değer yaratabileceği işler
- Uygun olmayan kullanımlar: regüle kararlar ve gözetimsiz eylemler
- SLA ve kurumsal garanti sınırı
Güvenli kurulum ve yapılandırma
120 dkBaşlangıç
Self-hosted pilotun nerede çalışacağını, hangi kanalların neden bağlanacağını ve asistanın neye erişebileceğini birlikte belirliyoruz. Katılımcılar, başka birinin kurduğu anlaşılmaz bir sistem yerine baştan sona bildikleri kontrollü bir pilotla ayrılıyor.
- Asistanın çalışacağı ortam
- Kanalları tek tek bağlamak
- Çalışma alanı ve hesap kuralları
- Erişim talimatlarını yazmak
- Asistanın hiçbir koşulda görmemesi gerekenler
- Canlı kanal bağlanmadan önce ilk denemeler
İş akışı: tek bir görevden sürdürülebilir rutine
120 dkOrta seviye
Asistanın güvenilir biçimde destekleyebileceği tek bir işi seçip kapsamını daraltıyoruz. Hatanın maliyet yaratacağı noktalara insan kontrolü koyuyor, ekip arkadaşlarına ve mevcut araçlara geçişleri yazılı hale getiriyoruz. İş akışı, onu kuran kişi olmasa da anlaşılabiliyorsa bu modülün amacına ulaşıyor.
- Asistanın destekleyebileceği tek bir görevi kapsamlandırmak
- Kontrol noktaları: hangi adımlarda mutlaka bir kişi gerekiyor
- İnsanlara ve araçlara iş aktarımı
- İş akışını kuran kişiden bağımsız belgelemek
- Gözetim altında bir iş akışını baştan sona çalıştırmak
Hataları canlı kanala ulaşmadan yakalamak
120 dkOrta seviye
Canlı kanalda hız ancak çıktı kontrol edildiğinde fayda sağlıyor. Bu modülde asistanın hazırladığı metni ve yaptığı işlemi herhangi bir yere ulaşmadan önce okumak için somut bir düzen kuruyoruz. Katılımcılar, kişisel bir asistanın iş kanallarında karşılaşabileceği hata biçimlerini inceliyor ve hangi durumda müdahale edeceklerini netleştiriyor.
- İyi sonucun nasıl göründüğünü baştan tanımlamak
- Test senaryoları ve gözden geçirme döngüsü
- Canlı kanallara özgü hata biçimleri
- Ne zaman müdahale edip araca güvenmeyi bırakmak gerekiyor
- Gözetim altında bir deneme dönemi yürütmek
KVKK kapsamında izinler ve sandboxing
150 dkİleri seviye
Asistanın erişebileceği alanları belirliyor, ihtiyaç duymadığı sistem ve verilerden nasıl izole edileceğini çalışıyoruz. Mesajlaşma kanallarından geçen kişisel veriyi, KVKK dahil kurumunuzun politikaları içinde ele alıyoruz. Hızla değişen bir projede güvenlik kurallarını günlük çalışmanın parçasına dönüştürüyoruz.
- İzin ve onay adımları
- Asistanı ihtiyaç duymadığı sistemlerden ayırmak
- KVKK ve mesajlaşma kanallarındaki kişisel veriler
- Kamuya açık güvenlik bildirimlerini okumak
- Yamaları ve izlemeyi kimin üstleneceği, erişimi kimin kaldırabileceği
- Ekibin uygulayabileceği kabul edilebilir kullanım politikası
Pilottan yaygınlaştırma kararına geçmek
120 dkİleri seviye
Gözetim altındaki denemeyi, eldeki bulgularla verilecek bir karara dönüştürüyoruz. Küçük bir pilot grubu için başlangıç ölçümlerini seçiyor, sonuçları abartmadan değerlendiriyor ve sonraki adımı kayda alıyoruz. Böylece ekip tahmin yürütmek zorunda kalmıyor.
- Kontrollü bir pilot grubu seçmek
- Başlangıç ölçümleri ve gerçekçi metrikler
- Hatalı kullanımı yaymadan öncü kullanıcı desteği kurmak
- Pilotu ölçeklendirmek, sınırlı tutmak veya sonlandırmak
- Yaygınlaştırma planı ya da belgelenmiş büyütmeme kararı
Kazanımlar
Kazanımlar ve katılımcılar
Neler öğreneceksiniz?
- OpenClaw'ın hangi işlerde kullanılabileceğini ayırt etmek
- Kanalları bilinçli biçimde bağlanan kontrollü bir pilot kurmak
- Asistanın çalışacağı erişim kurallarını yazmak
- İnsan kontrolü ve açık iş aktarımı bulunan bir iş akışı oluşturmak
- Taslağı canlı kanala ulaşmadan önce gözden geçirmek
- Kişisel bir asistanı KVKK'ya uygun veri kurallarıyla çalıştırmak
- Yamaları ve güvenlik bildirimlerini takip etmek
- Karar vermek: ölçeklendirmek, sınırlı tutmak veya sonlandırmak
Kimler katılmalı?
- Kurum içindeki kontrolsüz AI asistanı kullanımını değerlendiren BT ve güvenlik liderleri
- OpenClaw'ı halihazırda deneyen teknik öncü kullanıcılar ve power user'lar
- Asistanla iş kanallarında birlikte çalışacak operasyon ve idari ekipler
- Aracı desteklemesi ya da kullanıma kapatması beklenen platform ve DevEx ekipleri
- Küçük ve kontrollü bir pilotu değerlendiren ekip liderleri
Format
Eğitim formatı
OpenClaw'ı daha geniş bir karardan önce küçük ve kontrollü bir grupla değerlendirmek daha anlamlı olduğu için program tek günde, yaklaşık yedi saatte tamamlanıyor. Oturumları yerinde veya canlı online yürütüyoruz. Uygulamalı çalışmayı pilot grubunuzun kullandığı kanallarla hazırlanmış sandbox ortamında yapıyoruz.
- Format
- Yerinde veya canlı online
- Süre
- 1 gün (yaklaşık 7 saat)
- Grup büyüklüğü
- Grup başına en fazla 10 katılımcı
- Materyaller
- Pilot kontrol listesi, izin ve sandboxing kontrol listesi, ve yaygınlaştırma karar şablonu
- Dil
- Türkçe veya İngilizce
- Sertifika
- Tamamlama sertifikası
Zeo hakkında
Neden Zeo?
Zeo 2011'de İstanbul'da kuruldu, bugün San Francisco, İstanbul, Ankara ve Lizbon'dan çalışıyor. Copilot Akademisi'ni yürütüyor ve uluslararası dijital pazarlama konferansı Digitalzone'u düzenliyor. Bu programda 10+ yıllık danışmanlık ve eğitim deneyimimizi kurumsal AI benimsemesine uyguluyoruz.
- 2011İstanbul'da kuruluş
- 10+yıllık danışmanlık ve eğitim deneyimi
- 3ofis: San Francisco, İstanbul, Ankara, Lizbon
Keşfetmeye devam edin
İlgili programlar
AI Agent'lar6 modül · 13 saatİş ve operasyon ekipleri için kodsuz AI agent eğitimi. Bir agent'ın gerçekte ne olduğunu ve ne zaman işe yaradığını öğrenin, ardından Copilot Studio'dan custom GPT'lere uzanan araçlarla kendi süreçleriniz için agent kurup yönetin.Eğitimi incele
n8n ile AI Otomasyonu6 modül · 13 saatOperasyon ve pazarlama ekipleri için AI otomasyon eğitimi. n8n ile workflow'lar kuruyor, test ediyor ve yönetiyoruz. Gereken yerde insan kontrolünü, bütün süreçte ise açık veri sınırlarını koruyoruz.Eğitimi incele
Hermes Agent6 modül · 13 saatİş ve operasyon ekipleri için eğitmen eşliğinde Hermes Agent eğitimi. Program, hızla değişen açık kaynak agent'ı güvenli bir self-hosted ortamda kurmayı, tek bir iş akışını çalıştırmayı ve önemli adımlarda insan kontrolünü korumayı ele alıyor.Eğitimi incele
Make ve Zapier6 modül · 13 saatMake ve Zapier'da AI destekli otomasyonları kurmayı, test etmeyi ve yönetmeyi öğreten uygulamalı eğitim. Konektörler, AI adımları, veri eşleme ve üçüncü ayda da çalışmaya devam eden no-code çalışma kuralları ele alınıyor.Eğitimi inceleSonraki adım
OpenClaw pilotunuzun sınırlarını birlikte belirleyelim
Sorular