1. Gün | Salı

Oturum 1: Yapay Zekaya Giriş ve Etkili Komut Yazımı

Amaç:
Yapay zekadan etkili sonuç almanın temel prensiplerini öğrenmek ve güvenli yapay zeka kullanımı için gerekli çerçeveyi oluşturmak.

İçerik:

• Yapay zekanın yapabildikleri ve sınırları,
• Yapay zekanın yanılma ihtimali, bilgilerin teyit edilmesi ve master prompt kullanımı,
• İyi ve kötü komut örneklerinin karşılaştırılması,
• Dört parçalı komut yapısı: Amaç, Bağlam, Çıktı ve Sınır,
• Yapay zekaya, işe yeni başlamış ancak yetkin bir stajyere iş tarif eder gibi açık ve anlaşılır komutlar oluşturma,
• Aynı komutun farklı yapay zeka araçlarındaki sonuçlarının kısa gösterimi.

Veri Trafik Işığı:

• Yeşil: Genel bilgiler ve kamuya açık içerikler gibi rahatlıkla paylaşılabilecek veriler,
• Sarı: Kimlik bilgileri çıkarılarak paylaşılabilecek veriler,
• Kırmızı: Kişisel veriler, ticari sırlar ve müşteri bilgileri gibi paylaşılmaması gereken veriler.

Katılımcı Uygulaması:
Katılımcı, kendi iş süreçlerinden bir görev için komut oluşturur ve bu komutu dört parçalı yapı kullanarak geliştirir.

Çıktı:
İyileştirilmiş bir komut ve kendi şirketi için hazırlanmış yeşil, sarı ve kırmızı veri listesi.

Oturum 2: Günlük İş Akışları ve Ofis Otomasyonu

Amaç:
Günlük iş süreçlerinde tekrar eden ofis işlerini yapay zeka desteğiyle daha hızlı ve verimli hâle getirmek.

İçerik:

• Toplantı notlarından veya ses kayıtlarından aksiyon listesi oluşturma,
• Uzun dokümanlardan yönetici özeti hazırlama (Gemini Notebook),
• Yabancı dilde gelen e-postaları anlama ve yanıt taslağı oluşturma,
• ChatGPT ile Excel formülü hazırlama, formülü açıklatma ve Excel üzerinde test etme,
• PDF içerisindeki tabloları düzenlenebilir tablolara dönüştürme,
• Sesle yazma ve telefon kamerası ile yapay zeka kullanımı.

Katılımcı Uygulaması:
Katılımcı, kendi rutin işlerinden biri için tekrar kullanılabilecek bir komut şablonu hazırlar.

Çıktı:
Kişisel komut şablonu.

2. Gün | Cumartesi

Oturum 3: Satış, Pazarlama ve İçerik Üretimi

Amaç:
Pazar araştırmasından içerik üretimine kadar satış ve pazarlama süreçlerini yapay zeka ile daha hızlı ve verimli hâle getirmek.

İçerik:

• Hedef pazar ön araştırması ve kaynak kontrolü; yapay zekanın sunduğu bir bilginin veya rakamın kaynağından doğrulanması,
• Tek bir ürün tanıtımından farklı içerikler oluşturma: LinkedIn paylaşımı, ürün açıklaması ve müşteri e-postası,
• Türkçe, İngilizce ve Almanca ürün açıklaması hazırlama,
• Fuar sonrası takip e-postası hazırlama,
• Basit görsel üretimi.

Katılımcı Uygulaması:
Katılımcı, aynı ürün veya hizmet için üç farklı hedef kitleye yönelik üç farklı mesaj hazırlar.

Çıktı:
Kendi ürünü veya hizmeti için üç farklı mesaj.

Oturum 4: Müşteri Deneyimi ve CRM

Amaç:
Müşteri taleplerinin daha hızlı, tutarlı ve sistematik şekilde yönetilmesini sağlamak.

İçerik:

• Müşteri mesajlarını konu, öncelik ve ilgili departmana göre sınıflandırma,
• Müşteri mesajlarına yönelik yanıt taslakları hazırlama,
• En sık karşılaşılan müşteri sorunlarını belirleme ve süreç iyileştirme önerileri oluşturma,
• Şirket dokümanlarına dayalı yanıt veren müşteri asistanı prototipi oluşturma,
• Asistanı farklı senaryolarla test etme: normal soru, sınırda soru ve cevabı dokümanlarda bulunmayan soru.

Katılımcı Uygulaması:
Katılımcı, kendi şirketi için bir müşteri asistanı tasarım kartı hazırlar: amacı, kullanacağı dokümanlar, cevap formatı ve yapmaması gerekenler.

Çıktı:
Müşteri asistanı tasarım kartı.

3. Gün | Salı

Oturum 5: Lojistik, Tedarik Zinciri ve İhracat Operasyonları

Amaç:
Operasyon verilerinden hızlı ve doğru iç görüler elde etmek ve veri analizi süreçlerini daha etkin hâle getirmek.

İçerik:

• Veri analizine başlamadan önce veri kalitesini kontrol etme: eksik, tekrar eden ve tutarsız kayıtların belirlenmesi,
• Ülke ve ürün bazında satış eğilimlerini analiz etme,
• Teslimat gecikmelerini analiz etme,
• Stok açısından riskli ürünleri belirleme,
• Basit satış eğilimi tahmini oluşturma ve bu tahminlerin neden dikkatli yorumlanması gerektiğini değerlendirme,
• Üç farklı tedarikçi teklifinden tek bir karşılaştırma tablosu oluşturma.

Katılımcı Uygulaması:
Katılımcı, kendi işinden bir soru belirler ve öncelikle şu soruya yanıt arar: “Elimdeki veri bu soruyu cevaplamak için yeterli mi?”

Çıktı:
Doğru şekilde oluşturulmuş bir veri sorusu ve ilk analiz.

Oturum 6: İnsan Kaynakları ve Veri Odaklı Yönetim

Amaç:
İşe alım ve çalışan yönetimi süreçlerindeki yazılı işleri yapay zeka desteğiyle daha hızlı ve verimli hâle getirmek.

İçerik:

• İş ilanı hazırlama,
• Mülakat soru seti ve değerlendirme puan tablosu oluşturma,
• Örnek (hayali) CV’ler üzerinden ön değerlendirme yapma,
• Gerçek CV’lerin kişisel veri olduğu; yapay zeka araçlarına yüklenirken dikkat edilmesi gerekenler ve yapay zeka kaynaklı önyargı riski,
• Çalışan anketlerindeki açık uçlu yanıtlardan ana temaları ve genel memnuniyet eğilimini belirleme.

Katılımcı Uygulaması:
Katılımcı, kendi şirketindeki bir pozisyon için iş ilanı ve değerlendirme puan tablosu hazırlar.

Çıktı:
İş ilanı ve değerlendirme puan tablosu.

4. Gün | Cumartesi

Oturum 7: Finansal Sistemler ve Karar Alma

Amaç:
Rutin finansal işleri hızlandırmak ve yönetim kararlarını daha sistematik bir çerçevede ele almak.

İçerik:

• PDF faturalardan vade takip tablosu oluşturma,
• Basit bütçe sapma analizi yapma,
• Stratejik bir karar için yapay zeka ile karar çerçevesi oluşturma,
• Öncelikle karar kriterlerini belirleme,
• Seçenekleri belirlenen kriterlere göre karşılaştırma,
• Kararı değiştirebilecek eksik bilgileri listeleme,
• Yapay zekanın kararı vermediği, karar alma sürecini yapılandırdığı yaklaşımının vurgulanması.

Katılımcı Uygulaması:
Katılımcı, kendi işinden bir karar belirler ve yapay zeka desteğiyle kriter listesi ile karar matrisi oluşturur.

Çıktı:
Kendi kararı için hazırlanmış karar matrisi.

Oturum 8: Uygulamalı Atölye – Kendi İşletmeni Dönüştür (Proje Sunumu)

Amaç:
Her katılımcının eğitim sonrasında kendi şirketinde uygulamaya alabileceği somut bir yapay zeka kullanım örneği ve uygulama planı ile eğitimden ayrılmasını sağlamak.

İçerik:

• Katılımcının kendi şirketinde yapay zeka ile iyileştirilebilecek bir iş fikri belirlemesi,
• Fikirlerin etki ve uygulama kolaylığı açısından değerlendirilmesi,
• En yüksek etkiye sahip ve uygulanması en kolay fikrin seçilmesi,
• Seçilen fikrin tek sayfalık çalışma kâğıdı üzerinden örnek bir plana dönüştürülmesi,
• Eğitim boyunca biriken kapsam dışı soruların toplu olarak yanıtlanması.

Çıktı:
30 günlük pilot uygulama planı.

Kredi Kartı ile şimdi satın alabilirsiniz

Katılımcılardan Beklentilerimiz

Eğitimden Önce

KOBİ’ler için yapay zeka eğitiminden önce maksimum verim alınabilmesi için katılımcıların eğitim öncesinde aşağıdaki hazırlıkları tamamlamaları beklenmektedir:

• Kayıt formunu doldurmak (rol, yapay zeka kullanım sıklığı, ChatGPT hesap türü ve Google hesabı bilgileri),
• Bir ChatGPT hesabı oluşturmak (ücretsiz hesap yeterlidir),
• Google hesabı ile Gemini Notebook’a bir kez giriş yapmak,
• Eğitime bilgisayar ile katılmak (uygulamalar için telefon veya tablet yeterli değildir).

Eğitim Sırasında

KOBİ’ler için yapay zeka eğitiminin uygulama odaklı ilerlemesi nedeniyle katılımcıların aşağıdaki hususlara dikkat etmesi beklenmektedir:

• Uygulama bölümlerine aktif olarak katılmak,
• Hazır komut dokümanında yer alan komutları kopyalayarak kendi iş süreçlerine göre uyarlamak
• Anlaşılmayan veya takılan konuları sohbet bölümü aracılığıyla iletmek,
• Mümkünse ikinci bir ekran kullanmak veya toplantıya telefon üzerinden de bağlanmak; böylece bilgisayar ekranını uygulamalar için kullanabilmek,
• Eğitim sırasında gerçek şirket verilerini, müşteri bilgilerini veya kişisel verileri yapay zeka araçlarına yüklememek. Tüm uygulamalar hayali veriler veya kişisel bilgi içermeyen içerikler üzerinden gerçekleştirilecektir,
• Gemini Notebook’ta gerçek verilerle çalışırken “Beğendim” ve “Beğenmedim” butonlarını kullanmamak. Bu konu eğitimde ilk gün, ilk oturumda ayrıca ele alınacaktır.

İki Hafta Sonu Arasında | Mini Sunum

İlk ve ikinci hafta arasındaki dönemde katılımcıların öğrendiklerini kendi iş süreçlerinde deneyimlemeleri beklenmektedir:

• KOBİ’ler için yapay zeka eğitiminde öğrenilen komutlardan en az birini kendi işinde uygulamak,
• Elde edilen sonucu ikinci haftanın başında kısa bir şekilde paylaşmak.

Eğitimci: Duhan Onat KARADAYI

Orta Doğu Teknik Üniversitesi İstatistik Bölümünden 2026 yılında mezun olan Duhan Onat KARADAYI, Prag’da Çek Teknik Üniversitesinde İnovasyon Proje Yönetimi yüksek lisansına devam etmektedir. T.C. Cumhurbaşkanlığı İnsan Kaynakları Ofisinde uzun dönem veri bilimi ve istatistik stajını, TÜBİTAK Stratejik Planlama ve Yönetim biriminde ise yaz stajını tamamlamıştır. Lisans eğitimi sırasında İstatistik Bölümünde yüksek lisans düzeyinde asistanlık yapmış, ODTÜ Yapay Zeka Topluluğunun kurucu üyeleri arasında yer almıştır.

Kamu kurumlarında edindiği veri bilimi deneyimini istatistik alanındaki akademik birikimiyle birleştiren Duhan Onat, büyük ölçekli veri setlerinin analize hazır hale getirilmesi, istatistiksel modelleme ve karar destek süreçlerinin kurgulanması alanlarında çalışmalar yürütmüştür. Veri analitiği ile süreç otomasyonunu bir arada ele alan yapay zeka çözümleriyle şirketlerin üretim potansiyellerini ortaya çıkarmalarına katkı sağlamaktadır. Teknik çalışmalarının yanı sıra proje yönetimi tarafında da görev almakta olup, bu alandaki birikimini akademik eğitimiyle desteklemektedir. 2025 yılından bu yana İnovakademi bünyesinde ihtiyaç analizi çalışmalarından başlayarak veri analitiği, proje yönetimi ve yapay zeka destekli süreç geliştirme faaliyetlerini yürütmekte olup, iş süreçlerindeki darboğazları makine öğrenmesi yöntemleriyle kurduğu uçtan uca veri işleme hatlarıyla (pipeline) çözmektedir.

Detaylı bilgi için lütfen iletişime geçiniz.

Eğitime kayıt olmak için lütfen aşağıdaki formu kullanınız.

Gökhan EROL
e: gerol@inovakademi.com
g: +90 (533) 761 19 34
t: +90 (216) 709 73 32