Yönetici oturumu · Atölye

Ekipleriniz 2026’da AI ile çalıştı. Değerini, riskini ve gerektirdiği eforu biliyor musunuz?

Canlıdaki AI modellerinizin ve agent’larınızın daha yüksek değer, daha düşük risk ve canlıya hazırlık için nasıl toparlanacağını ve insan ve agent ekibinizle 2027’ye nasıl hazırlanacağınızı öğrenin.

1,5 saatlik oturumu planlayın 1 günlük atölyeyi planlayın

Yönetim ekibinize üç soru

2027 hedeflerini koymadan önce

2026

Ne kazandırdı?

Her AI çözümünün değerini, riskini ve eforunu biliyor ve veriyle kanıtlayabiliyor musunuz?

İyileştir

Ne değişmeli?

Hangi çözümler olduğu gibi iyi, hangileri iyileştirilmeli veya durdurulmalı?

2027

Plan ne?

2026’dan öğrendiklerinize göre 2027 AI hedefleriniz ve planlarınız neler?

Neden şimdi

AI agent’lar karar veriyor ama sorumluluk almıyor

Haber vermeden değişirler

Model güncellemeleri, prompt değişiklikleri ve yeni veri davranışı sessizce kaydırır.

Birinin sorumlu olması gerekir

Her agent’ın kararlarından sorumlu, adı belli bir kişi olmalı.

Kontrol sürekli olmalı

Ara sıra inceleme değil; her karar kurallarla kontrol edilir.

Model metrikleri yetmez

Model iyi görünürken şikâyet, iptal veya gelir değişebilir.

Çerçeve

Her AI çözümüne üç soru

Değer

AI öncesi sürece göre ne kadar değer üretiyor ve bunu kanıtlayabiliyor musunuz?

Risk

Kime zarar verebilir ve bozulduğunda ne kadar sürede fark edersiniz?

Efor

Kurmak, güncellemek ve izlemek kaç kişi ve ne kadar zaman istiyor?

Neler öğrenirsiniz

Canlıya hazırlıktan 2027 planına

Model veya LLM önerir; kurallar, insanlar ve kayıtlı yürütme sınırlar.

  1. Olasılıksal

    Model / LLM

    Skorlar, anlar, aksiyon önerir

  2. Kural tabanlı

    Politika kapısı

    Yazılı kurallar, limitler, yetkiler

  3. İnsan kararı

    Onay

    Riskli veya geri alınamaz işlemlerde

  4. Kayıtlı, geri alınabilir

    Yürütme

    Denetim izi, geri alma, acil durdurma

  1. Üç katmanı izleyin

    Model, her agent kararı ve alarmlı şirket ve departman metrikleri.

  2. Metriğin göstermediğini izleyin

    Kendinden emin yanlış cevaplar, ton, güven kaybı, kötüye kullanım, formaliteye dönen onaylar.

  3. İnsan onayını tasarlayın

    İnsan neyi, ne zaman onaylar; agent’ın tek başına çalışmasından daha kötü olmasın.

  4. Bağımsız göz

    Bağımsız değerlendirme için üç kurulum: kurum dışında, çıktılarınız üzerinde veya girdi ve modeliniz üzerinde.

  5. İnsan ve agent ekibinizi hazırlayın

    Agent’larınız, insanlarınız ve hibrit ekip ayrı eğitim ister.

  6. 2027’yi planlayın

    Her çözüm için devam, iyileştir veya durdur; öngörülen değer, riskin nasıl azaltılacağı, efor ve süre.

Nasıl başlanır

1,5 saatle başlayın veya bir günde iki use case’inizi inceleyin

Yönetici oturumu

1,5 saat

  • Değer, risk ve efor çerçevesi
  • Modeller ve agent’lar için canlıya hazırlık
  • Sürekli gözetim ve insan onayı
  • 2027’de insanlar ve agent’lar
  • Eğitim öncesi ve sonrası anket
Oturumu planlayın

Atölye

1 gün, 2 use case

  • Kendi iki AI use case’iniz değer, risk ve efor açısından incelenir
  • Neyin devam edeceği, iyileşeceği veya duracağı
  • Her biri için taslak 2027 yol haritası
  • TAZI ML ve AI Platformu ve bir TAZI Forward Deployed Engineer ile
Atölyeyi planlayın

Ekiplerinizin elinde kalanlar

Şablon portföyü

Değer vaka çalışması

Bir çözümün değerini kanıtıyla gösterin.

Devir (handoff) raporu

Sahibin ve izleme ekibinin devralmak için ihtiyaç duyduğu her şey.

İzleme raporu

Her dönem değer, risk ve efor; bulgular ve sorumlularıyla.

2027 yol haritası vaka çalışması

Sonraki adımlar, öngörülen değer, risk azaltma, efor ve süre.

Kimler için

Üst yönetim ve yönetici ekipleri ile AI use case sahipleri.

  • Bankacılık
  • Varlık yönetimi
  • Sigorta
  • Telekom
  • Otomotiv ve üretim

Eğitim ekibiniz

Prof. Dr. Zehra Çataltepe

Kurucu Ortak & CEO, TAZI AI

Caltech’ten Bilgisayar Bilimi doktorası; İstanbul Teknik Üniversitesi’nde profesör ve bölüm başkanı olarak görev yaptı. Yirmi yılı aşkın süredir makine öğrenmesi çözümlerini ve AI agent’ları finansal hizmetler ve sigortacılıkta prototipten canlıya taşıyor: açıklanabilir, insan-döngüde ve sürekli öğrenen sistemler, izleme ve drift tespiti.

  • 18 patent
  • 100+ hakemli yayın

Ek olarak, 1 günlük atölye için

TAZI ML & AI Platform

İki use case’iniz platform üzerinde canlı incelenir

TAZI Forward Deployed Engineer

Use case’lerde ekibinizle birlikte uygulamalı çalışır

Bir AI çözümü seçin. Değerini, riskini ve eforunu yazın.

Üçünden birini doldurmak zorsa, ilk bulgunuz odur. Konuşalım.

Bize ulaşın