Anahtar konular 

• Yapay Zekânın kısa tarihi 

• Dar yapay zekâ ile üretken yapay zekâ arasındaki fark 

• ChatGPT, Claude, Gemini ve Copilot'un karşılaştırmalı yetkinlik haritası 

• LLM (large language model) nasıl çalışır: token, bağlam penceresi, olasılık temelli üretim 

• Halüsinasyon, güncel olmama ve güven sınırları 

• Beyaz yakalı iş senaryolarında YZ değer ekseni (üretkenlik, kalite, ölçek) 

Etkinlik 

• Aracı keşif egzersizi: Katılımcılar standart bir iş sorgusunu (örn. "Q3 satış raporundan yöneticiye gönderilecek bir özet hazırla") ChatGPT, Claude ve Gemini'de eşzamanlı çalıştırır; çıktıları üç kriterle (doğruluk, format, ton) puanlar. 

Çıktı 

• Doldurulmuş "Araç Seçim Kanvası" — hangi araç hangi iş tipi için hangi gerekçeyle tercih edilir. 

Anahtar konular 

• PDF, Word ve Excel dosyalarıyla çalışma yöntemleri 

• Uzun dokümanlardan yapılandırılmış veri çıkarımı: anahtar alanlar, tarihler, taraflar, tutarlar ve riskler 

• Tablo ve sayısal veri analizi; çıktıyı tablo, JSON veya kontrol listesi olarak alma 

• Karşılaştırmalı doküman okuma (örn. iki sözleşme veya iki teklif arasındaki farklar) 

• Bilgi sızıntısı riski ve veri sınırları 

Etkinlik 

• Doküman analizi laboratuvarı: Katılımcılar eğitim öncesinde paylaşılan örnek bir raporu (15–20 sayfa) yapay zekâ ile analiz eder; yönetici özeti, ana bulgular ve yapılandırılmış bir veri tablosu (anahtar alan – değer – kaynak sayfa) üretir. 

• Eşli inceleme: İki katılımcı çıktılarını karşılıklı kalite kontrolünden geçirir ve eksik/yanlış çıkarılan alanları işaretler. 

Çıktı 

• "Doküman Analizi Yürütme Rehberi" — adım adım prompt akışı, çıkarılan yapılandırılmış veri tablosu ve örnek yönetici özeti. 

Anahtar konular 

Anahtar konular 

• Custom GPT ve Claude Projects: ne zaman hangisi? 

• Sistem promptu yazımı: rol, sınır, ton, format kuralları 

• Bilgi tabanı oluşturma: hangi belgeler yüklenir, neler dışarıda bırakılır 

• Asistan davranışını test etme ve kalibre etme 

• Asistanı ekiple paylaşma ve sürüm yönetimi mantığı 

Etkinlik 

• Kişisel asistan inşa atölyesi: Her katılımcı kendi rolüne özgü bir asistan kurar (örn. müşteri yanıt asistanı, içerik editörü, rapor özetleyici, mülakat hazırlık koçu). Atölye süresince beş test senaryosuyla asistanı doğrular ve sistem promptunu en az iki kez revize eder. 

Çıktı 

• Çalışır durumda bir kişisel YZ asistanı + tek sayfalık tanıtım dokümanı (kullanım amacı, sistem promptu, sınırlar, örnek diyaloglar). 

Anahtar konular 

• NotebookLM ile çok kaynaklı bilgi toplama ve sentez 

• Zincirleme prompt akışı: bir modülün çıktısını başka bir modüle besleme 

• Agent assist kavramı: insanın yanında çalışan yapay zekâ mantığı 

• "İnsan + YZ" iş akışı tasarımı: nerede insan, nerede yapay zekâ? 

• Otomasyon kararı: değer, risk ve sıklık matrisi 

Etkinlik 

• Otomasyon kanvası atölyesi: Katılımcılar haftalık olarak yaptıkları tekrarlayan bir süreci (örn. müşteri raporlaması, içerik üretim akışı, talep tasnifi) "önce – sonra" formatında haritalandırır; hangi adımın insan, hangi adımın YZ tarafında kalacağına karar verir. 

Çıktı 

• Doldurulmuş otomasyon kanvası — mevcut süreç haritası, YZ destekli yeniden tasarlanmış süreç ve beklenen zaman kazancı. 

Anahtar konular 

• KVKK ve kişisel veri sınırları: hangi veri yapay zekâya verilmez? 

• Bilgi güvenliği ve kurumsal veri sızıntısı riskleri 

• Prompt injection ve sosyal mühendislik saldırılarına karşı farkındalık 

• Halüsinasyon yönetimi: doğrulama disiplini ve kaynak gösterme 

• Üretkenlik metrikleri: kazanılan zaman, kalite artışı, hata azalması 

Etkinlik 

• Kapanış projesi sunumu: Her katılımcı iki gün boyunca ürettiği çıktıları (asistan, prompt kütüphanesi, otomasyon kanvası, multimodal örnek) entegre ederek 30 günlük kişisel benimseme planını üç dakikada paylaşır; eğitmen ve akran geri bildirimi alır. 

Çıktı 

• Kişisel 30 günlük YZ benimseme planı: haftalık hedefler, kullanılacak araçlar, izlenecek metrikler ve KVKK uyum kuralları.