Yapay Zeka Eğitimi · Ürün Yönetimi
Ürün Yöneticileri ve Ürün Ekipleri için Yapay Zeka Eğitimi
Ürün ekipleri her hafta yüzlerce satırlık kullanıcı görüşmesi, müşteri destek kaydı ve analitik verisi topluyor. Ancak bu kanıtları doğrulanabilir gereksinimlere ve sağlam yol haritalarına dönüştürmek ciddi bir belge yükü yaratıyor. Bu atölyede üretken yapay zekayı genel bir sohbet aracı olarak değil, keşiften karar notuna uzanan ürün döngüsünü hızlandıran disiplinli bir çalışma ortağı olarak konumlandırıyoruz.
Katılımcılar ezber komutlarla değil, kaynak kodlarıyla korunan kanıt kütükleri, sınanabilir PRD taslakları, kabul kriterleri ve kontrollü deney analizleri üreterek masalarına dönüyor. Çözüm yönünü zenginleştirirken müşteri muhakemesini, önceliklendirme yetkisini ve nihai ürün onayını ürün yöneticisinde tutuyoruz.
- modül
- 6
- saat
- 13
Çalıştığımız markalardan bazıları
Farklı sektörlerden birlikte çalıştığımız seçkin markalar.
MeteksanTürkiyeVaka Analizi
VisperaTürkiyeVaka Analizi
Neden bu eğitim
Neden bu ekibe özel yapay zeka?
Ürün yönetiminde en büyük zaman kaybı, dağınık kanıtların haftalarca farklı ekipler tarafından tekrar tekrar yorumlanması ve belirsiz gereksinimler yüzünden geliştirme aşamasında yaşanan tıkanıklıklardır. Kullanıcı görüşmeleri, destek biletleri, analitik verileri, pazar raporları ve paydaş talepleri sürekli masaya gelir. Ancak bu sinyalleri doğrulanabilir bir problem çerçevesine ve ekibin savunabileceği kabul kriterlerine dönüştürmek çoğu zaman yalnız bir ürün yöneticisinin omuzlarına kalır.
Bu eğitimde büyük dil modellerini bir metin üreticisi olarak değil, keşiften karar notuna kadar her adımda gerçeği denetleyen bir analitik çalışma ortağı olarak kurguluyoruz. Bir model yüzlerce satırlık görüşme notunu kaynak kodlarıyla bağlayarak özetleyebilir, eksik sınır durumlarını yakalayabilir ve bir A/B testinin sonuçlarını farklı paydaşlar için uyarlayabilir. Ancak hiçbir yapay zeka çıktısı, stratejik önceliklendirme yetkisini, müşteri sorumluluğunu veya ürünün taşıdığı ticari riskleri devralamaz. Karar hakkı ve nihai onay her zaman yetkili ürün profesyonelinde kalır.
Çözüm yönlerini belirledikten sonra çalışan yazılıma ve doğrudan kodlama aşamasına geçmek isteyen ekipler Vibe Coding eğitimimize devam edebilir. Bu program neyin, neden ve hangi kanıtla inşa edileceğini netleştiren ürün disiplininde uzmanlaşır. Diğer ekipler ve tamamlayıcı uzmanlık alanları için yapay zeka eğitimi kataloğumuzu inceleyebilirsiniz.
Dağınık kanıtlar arasında sentez süresi uzuyor
Görüşme transkriptleri, destek biletleri, anket yanıtları ve pazar verileri nadiren kendiliğinden net bir resim sunar. Büyük dil modelleri kaynak referanslarını koruyarak temaları ayırır ve çelişkileri işaretler. Böylece ürün yöneticisi ham veriyi biçimlendirmek yerine içgörüyü yorumlamaya ve doğrulamaya odaklanır.
Çözüm dayatmasından önce problem çerçevesini kurmak gerekiyor
Paydaşlardan gelen acele özellik talepleri çoğu zaman gerçek müşteri problemini gizler ve savunulamayan gereksinimlere yol açar. Yapay zekayı bir doğrulama ortağı olarak kullanarak varsayımları, kısıtları ve kapsam dışı maddeleri geliştirme başlamadan önce masaya yatırıyoruz.
Boş bir PRD sayfası ürün ekibinin en pahalı başlangıcıdır
Ürün gereksinim dokümanları, kullanıcı hikayeleri, kabul kriterleri ve karar notları ürünün ortak dilidir. Ancak bunları sıfırdan yazmak ürün yöneticisinin vaktini tüketir. Modeller onaylı kanıt kütüğünden ilk taslağı çıkarır, teknik tutarlılık ve önceliklendirme kararı ürün yöneticisinde kalır.
Metrik panoları sonucun ürün için anlamını tek başına bilemez
Sayısal deney sonuçları ve A/B testleri hızla tamamlanabilir, ancak verinin neden değiştiğini anlamak uzmanlık ister. Yapay zeka farklı yorum senaryoları ve koruyucu göstergeler üreterek analizi derinleştirir, fakat kararın ürünü değiştirecek kadar güçlü olup olmadığına ekip karar verir.
Müşteri verisi ve kurumsal sırlar koruma altında tutulmalıdır
Ürün keşfi, kullanıcıların kişisel deneyimlerine ve şirketin gizli ticari planlarına dayanır. Ekiplerin açık yapay zeka araçlarına kontrolsüz veri yapıştırmasını önlemek için KVKK, veri minimizasyonu ve kurumsal kiracı sınırlarını içeren pratik kontrol alışkanlıkları kazandırıyoruz.
Müfredat
Eğitim müfredatı
Ürün döngüsünde taslak ile karar arasındaki sınırı çiziyoruz
90 dkBaşlangıç
Yapay zeka ile çalışmaya başlamadan önce kurumsal veri güvenliği ve karar yetkisi sınırlarını belirliyoruz. Büyük dil modellerinin hangi görevleri doğrudan üstlenebileceğini, nerede uzman gözetimi gerektiğini ve hangi kararların mutlak olarak ürün yöneticisinde kalacağını netleştiriyoruz.
- Büyük dil modellerinin ürün süreçlerindeki gerçek yetkinlik sınırları
- Tek araçta dört farklı rol: Taslak çıkarma, tavsiye verme, karar alma ve eyleme geçme
- Kendinden emin görünen hatalı çıktıları ve yanılsamaları tespit etme disiplini
- Geri alınabilir taslaklar ile geri dönüşü zor stratejik kararları ayırmak
- KVKK ve kurumsal kiracı sınırlarında her görev için kontrol alışkanlığı
Ham keşif verilerinden izlenebilir kanıt kütüğü oluşturuyoruz
120 dkBaşlangıç
Kullanıcı görüşmelerini, destek kayıtlarını ve pazar sinyallerini kaynağı doğrulanabilir bir içgörü yapısına dönüştürüyoruz. Katılımcılar azınlık deneyimlerini kaybetmeden ve yapay bir uzlaşı yaratmadan kanıtları yapılandırma yöntemlerini uyguluyor.
- Kullanıcı görüşme transkriptlerini ve destek kayıtlarını veri minimizasyonuyla hazırlamak
- Her iddiayı kaynak kimliğine bağlayan izlenebilir kanıt kütüğü oluşturmak
- Segmentleri, kullanıcı ihtiyaçlarını, sıkıntı noktalarını ve geçici çözümleri eşlemek
- Modellerin ortalamaya çekme eğilimine karşı azınlık görüşlerini ve çelişkileri korumak
- Eldeki kanıtın henüz desteklemediği alanları ve güven derecelerini etiketlemek
- Keşif sentezinden bir sonraki araştırma sorularını ve bilgi boşluklarını türetmek
Kanıttan karar vermeye hazır problem ve PRD taslağı hazırlıyoruz
150 dkOrta seviye
Kanıt kütüğünü ürün üçlüsünün üzerinde mutabık kalabileceği bir ürün gereksinim dokümanına dönüştürüyoruz. Paydaştan gelen özellik talebini problem tanımına çeviriyor, kabul kriterlerini ve sınır durumlarını tasarım, mühendislik ve ürün yöneticisiyle birlikte sınıyoruz.
- Çözüm dayatmasını kanıta dayalı üç farklı problem çerçevesine dönüştürmek
- Varsayımları, kısıtları, riskleri ve kapsam dışı maddeleri netleştirmek
- Kanıt kütüğünden beslenen ve belirsizlikleri açıkça etiketleyen PRD taslağı üretmek
- Sınır durumlarını ve erişilebilirlik kurallarını içeren kabul kriterleri yazmak
- Tasarım, yazılım ve kalite ekipleri için çapraz fonksiyonel kırmızı takım incelemesi
- İnsan kararlarını, reddedilen önerileri ve teknik gerekçeleri karar günlüğüne işlemek
Çok modlu çözüm keşfi, prototip brief'leri ve yol haritası analizi
150 dkOrta seviye
Arayüz taslaklarını ve ekran görüntülerini çok modlu modellerle incelerken görsel gözlemi kullanıcı varsayımından ayırıyoruz. Farklı çözüm mekanizmaları için prototip brief'leri hazırlıyor, yol haritası seçeneklerini insan kontrolündeki kriterlerle karşılaştırıyoruz.
- Ekran görüntüsü analizinde doğrudan gözlem ile model çıkarımını birbirinden ayırmak
- Görsel arayüzlerde erişilebilirlik, metin hiyerarşisi ve eksik durumları tespit etmek
- Aynı kullanıcı ihtiyacı için birbirini tekrar etmeyen üç farklı çözüm hipotezi geliştirmek
- Tasarım ve yazılım ekiplerine teslim edilecek sınanabilir prototip brief'i yazmak
- Yol haritası seçeneklerini ekip tarafından belirlenen ağırlıklar ve hassasiyet testiyle puanlamak
- Önceliklendirme yetkisini modele bırakmadan ödünleşimleri ve bağımlılıkları yönetmek
Deney sonuçlarını okuma ve aynı gerçeği farklı odalarda anlatma
120 dkOrta seviye
Sayısal deney ve A/B test verilerini yorumlarken modelleri eleştirel bir denetçi olarak kullanıyoruz. İlk akla gelen nedensellik hikayesine teslim olmadan alternatif açıklamaları değerlendiriyor, aynı kanıt tabanından ekip, yönetim ve kullanıcı için tutarlı karar notları üretiyoruz.
- Deney verilerinde hız kazanımı ile koruyucu metrikler arasındaki ilişkiyi incelemek
- Sayısal tablolarda bulgu, yorum, öneri ve karar adımlarını birbirinden ayırmak
- Sonuçların arkasındaki en az üç alternatif açıklama ve bunları ayırt edecek takip testleri
- Örneklem büyüklüğü, veri kalitesi ve belirsizlik payını gizlemeden karar vermek
- Aynı kanıt tabanından mühendislik ekibi için detaylı karar notu hazırlamak
- Yönetim kurulu ve kullanıcılar için kesinlik düzeyini bozmadan özet iletişim hazırlamak
İş akışı değerlendirmesi, yönetişim ve 90 günlük benimseme planı
150 dkİleri seviye
Bireysel istem denemelerini kurumsal bir işletim sistemine dönüştürüyoruz. Yapay zeka çıktılarının kalitesini ölçen altın test setleri kuruyor, her iş akışına sorumlu atıyor ve ekiplerin kendi yazdığı kurallarla ayrılacağı bir geçiş planı hazırlıyoruz.
- Yapay zeka iş akışları için 10 senaryolu altın değerlendirme seti oluşturmak
- Doğruluk, izlenebilirlik, veri güvenliği ve Türkçe dil kalitesi için puanlama rubriği
- İş akışı kartı: Amaç, veri sınıfı, onay noktası, metrikler ve emeklilik şartı
- Kritik risk durumları: İstem enjeksiyonu, yetkisiz veri aktarımı ve güvenlik ihlalleri
- RoutePulse vaka çalışması üzerinden kurumsal ürün konseyi karar savunması
- Ekibin ilk 30 günde tek bir iş akışını ölçeklemesini sağlayan 90 günlük benimseme taahhüdü
Kazanımlar
Kazanımlar ve katılımcılar
Neler öğreneceksiniz?
- Dağınık keşif transkriptlerini ve destek kayıtlarını kaynak referansları korunmuş izlenebilir bir kanıt kütüğüne dönüştürmek
- Tasarım ve yazılım ekiplerinin üzerinde uzlaşabileceği, varsayımları ve sınır durumları açıkça tanımlanmış PRD taslakları ve kabul kriterleri üretmek
- Görsel arayüzlerde doğrudan gözlem ile varsayımı ayıran çok modlu prototip brief'leri ve test planları oluşturmak
- Onaylı verilerden türetilen ve paydaşların ihtiyaçlarına yanıt veren tek sayfalık yönetici karar notu (decision memo) hazırlamak
- Sayısal deney ve analitik verilerini bağımsız adımlarla doğrulayan kontrol toplamları modeli (control totals model) kurmak
- Ürün üçlüsü içindeki teslim adımlarını, insan onay noktalarını ve sorumlulukları belirleyen operasyonel aksiyon günlüğü (operational action log) tutmak
- PRD'ler, kabul kriterleri ve yol haritası kararları için önyargı ve güvenlik açıklarını denetleyen inceleme şablonu (audit/review template) uygulamak
- Ürün ekiplerinin kurumsal sınırlar içinde güvenle tekrar kullanabileceği role özel istem ve iş akışı kütüphanesi (role-specific prompt/workflow library) oluşturmak
Kimler katılmalı?
- Başlangıç seviyesinden kıdemli seviyeye kadar ürün yöneticileri
- Product owner'lar ve ürün operasyonları ekipleri
- Ürün direktörleri, ürün liderleri ve grup ürün yöneticileri
- Ürün tasarımcıları ve kullanıcı deneyimi araştırmacıları
- Ürün üçlüsünde görev alan mühendislik yöneticileri ve teknik liderler
- Büyüme, veri analitiği ve ürün deney ekipleri
Format
Eğitim formatı
Program toplam 13 saatlik uygulamalı çalışma içerir. Kurumun takvimine göre iki tam gün veya dört yarım günlük oturumlar hâlinde yürütülür. Alıştırmalarda gizli müşteri verisi paylaşılmadan, sentetik vaka senaryosu ve kurumunuzun temizlenmiş iş akışı şablonları üzerinden ilerlenir.
- Format
- Yerinde veya canlı online
- Süre
- 2 gün (13 saat, 4 yarım günlük oturuma bölünebilir)
- Grup büyüklüğü
- Grup başına en fazla 20 katılımcı
- Dil
- Türkçe veya İngilizce
- Materyaller
- İstem kütüphanesi, PRD şablonları, değerlendirme rubriği ve iş akışı kartları
- Sertifika
- Tamamlama sertifikası
Keşfetmeye devam edin
İlgili programlar
Sonraki adım
Ekibinizin ürün geliştirme biçimine uygun bir yapay zeka pratiği kuralım
Sorular
Sıkça sorulan sorular
Eğitimde hangi ürün rolleri birlikte çalışmalıdır?
Programın omurgasını ürün yöneticileri ve product owner'lar oluşturur. Ancak ürün kalitesi bireysel istem yazımından değil, ekipler arası doğrulama döngüsünden beslenir. Bu nedenle tasarım, kullanıcı araştırması, mühendislik, veri analitiği ve ürün operasyonları ekiplerini kapsayan çapraz fonksiyonel ürün üçlülerinin birlikte katılımını tavsiye ediyoruz. Karar verici liderler portföy ve risk sınırlarına odaklanırken, uygulayıcılar doğrulanabilir teslimat belgeleri üretir.
Katılımcıların önceden yapay zeka veya prompt deneyimi olması gerekir mi?
Hayır, herhangi bir teknik ön koşul veya kodlama bilgisi gerekmez. Ürün süreçlerine aşina olmak ve hatalı bir taslağı ayırt edebilmek yeterlidir. Eğitimde karmaşık mühendislik jargonları yerine altı parçalı pratik bir istem sözleşmesi öğretiyoruz. Asıl odak noktamız komut ezberletmek değil, çıktıların kaynak doğruluğunu, mantıksal tutarlılığını ve kurumsal kabul kriterlerine uygunluğunu sınamaktır.
Programın süresi nedir ve online ortamda verilebilir mi?
Program toplam 780 dakika, yani yaklaşık 13 aktif eğitim saati sürer. Genellikle iki tam gün olarak planlanır, ancak ekiplerin günlük operasyonunu kesintiye uğratmamak için dört yarım gün hâlinde de sunulabilir. Hem kurum içi yerinde hem de canlı online oturumlarda interaktif çalışma odaları, eşli incelemeler ve ortak çalışma panoları üzerinden aynı uygulamalı yoğunluk korunur.
Kurumumuzun kullandığı özel şablonları ve süreçleri eğitime dahil ediyor musunuz?
Evet. Atölye çalışmalarının temelinde katılımcıların güvenle çalışabileceği sentetik RoutePulse vaka kütüğü yer alır. Temel kontrol alışkanlıkları kazanıldıktan sonra, kurumunuzun PRD formatı, keşif notları ve karar şablonları üzerinden uyarlama adımlarına geçiyoruz. Bu süreçte hiçbir gizli veri talep edilmez, yalnızca biçimsel şablon yapıları kullanılır.
Bu eğitim ürün yöneticilerini yazılımcıya dönüştürmeyi mi hedefliyor?
Kesinlikle hayır. Programın amacı ürün yöneticilerine kod yazdırmak değildir. Dördüncü modülde ele aldığımız hızlı prototipleme ve çok modlu arayüz incelemeleri, yalnızca tasarım ve mühendislik ekiplerine daha net brief'ler vermek ve doğru soruları sormak içindir. Mimari kararlar, üretim kodu ve sistem güvenliği yazılım mühendislerinin uzmanlık alanında kalır.
Eğitim maliyetini ve bütçelendirmeyi hangi faktörler belirler?
Fiyatlandırma temel olarak katılımcı sayısı, eğitimin yerinde veya online formatı, oturum dili, kurumun düzenlemeye tabi bir sektörde olup olmaması ve eğitim sonrası 30, 60, 90 günlük benimseme koçluğu kapsamına göre şekillenir. Kurumunuza özel ihtiyaçları dinledikten sonra net ve şeffaf bir bütçe teklifi sunuyoruz.
Eğitim tamamlandığında ekibimizin elinde hangi somut çıktılar kalır?
Katılımcılar eğitimden sadece teorik bilgiyle değil, hemen masalarında kullanabilecekleri beş somut kurumsal araçla ayrılır. Bunlar kanıt temelli karar notu (decision memo) şablonu, sayısal kontrol toplamları modeli (control totals model), operasyonel aksiyon günlüğü (operational action log), denetim ve inceleme şablonu (audit/review template) ile role özel istem ve iş akışı kütüphanesidir (role-specific prompt/workflow library). Ayrıca her ekibin geliştirdiği ilk iş akışını 90 gün boyunca izleyebileceği bir benimseme çizelgesi ekibe teslim edilir.
Çalışmalar sırasında kurumsal veri gizliliği ve KVKK uyumu nasıl sağlanır?
Canlı müşteri kayıtları, hassas kişisel veriler veya şirket sırları eğitim oturumlarına asla dahil edilmez. Uygulamalar kontrollü sentetik verilerle yürütülür. Katılımcılara CLEAR görev testi yaklaşımıyla görevleri ve verileri doğrudan devredilebilen yeşil görevler, uzman gözetimi gerektiren sarı görevler ve mutlak insan onayına tabi kırmızı kararlar olarak sınıflandırma alışkanlığı kazandırıyoruz. Kurumsal kiracı sınırları, veri minimizasyonu, KVKK ilkeleri ve AB Yapay Zeka Yasası Madde 4 okuryazarlık gereksinimleri doğrudan egzersizlerin içine yerleştirilmiştir.