Bu ders, dijital dönüşümün yüzeyde görünmeyen, ancak derinlemesine etkiler yaratan krizlerini ele alır. Kullanıcı yorgunluğu, veri kirliliği, çevresel sürdürülemezlik gibi sessizce büyüyen sorunlara dikkat çekilir. Dijital dünyanın yapısal zaaflarını fark etmek ve daha sürdürülebilir bir gelecek için alternatif yaklaşımlar geliştirmek hedeflenir.

Ders İçeriği:
- Dijitalleşmenin görünmeyen maliyetleri
- Sessiz çöküş: Kullanıcı yorgunluğu ve veri kirliliği
- Dijitalleşmenin çevresel etkileri
- Platform ekonomisinin doygunluk aşaması
- Sürdürülebilir dijital stratejiler ve alternatif modeller

Öğrenim Çıktıları:
- Dijital sistemlerdeki sürdürülemez yapıları analiz eder
- Kullanıcı davranışlarında tükenmişlik semptomlarını tanımlar
- Dijitalleşmenin ekolojik ve sosyal etkilerini değerlendirir
- Alternatif dijital dönüşüm stratejileri önerir

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, yapay zekâ destekli akıllı sistemlerin endüstride üretim, lojistik, tedarik zinciri ve hizmet süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü gerçek örnekler üzerinden ele alacağız. Dijital dönüşüm projelerinde verinin, algoritmaların ve insan faktörünün birlikte nasıl konumlanması gerektiğini; liderlerin bu yeni düzende hangi yetkinliklerle fark yaratabileceğini tartışacağız. Katılımcılar, yalnızca teknolojiyi değil, bu teknolojinin iş modeli, organizasyon kültürü ve sürdürülebilir değer yaratma boyutlarını da bütüncül bir çerçevede görme fırsatı bulacak.

Ders İçeriği

• Yapay zekâ destekli endüstri kavramı, temel tanımlar ve geleneksel endüstriyel yapılardan farkları.
• Akıllı sistemlerin üretim, operasyon ve tedarik zinciri yönetiminde kullanım alanları.
• Dijital dönüşümün veri, teknoloji altyapısı ve entegrasyon boyutları.
• Yapay zekânın verimlilik, maliyet, hız ve sürdürülebilirlik göstergelerine etkisi.
• AI First bakış açısıyla strateji, organizasyonel dönüşüm ve liderlik perspektifi.

Öğrenim Çıktıları

• Yapay zekâ destekli endüstri kavramını ve temel bileşenlerini özetleyebilecektir.
• Akıllı sistemlerin endüstriyel süreçlere sağladığı katkıları somut örneklerle ifade edebilecektir.
• Dijital dönüşüm projelerine yönelik basit ve gerçekçi bir yol haritası kurgulayabilecektir.
• AI First yaklaşımıyla liderlik ederken öne çıkan yetkinlikleri ve karar alanlarını tanımlayabilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, AB Yapay Zekâ Yasası’nın (AI Act) getirdiği risk temelli yaklaşımı, yükümlülükleri ve iş dünyası için sonuçlarını stratejik bir perspektiften ele alacağız. Düzenlemelere “sadece uyum sağlayan” değil, bu çerçeveyi rekabet avantajına dönüştürebilen kurumların nasıl bir yol izlediklerini tartışacağız. Katılımcılar, veri yoğun ve yapay zekâ odaklı ekosistemlerde hukuku, inovasyonu ve liderliği birlikte düşünmeyi öğrenerek AI First şirket vizyonunu hukuki zeminde konumlandırma imkânı bulacak.

Ders İçeriği

• AB Yapay Zekâ Yasası’nın temel mantığı, kapsamı ve risk temelli sınıflandırma yaklaşımı.
• Yüksek riskli, sınırlı riskli ve yasaklı uygulamalar için öngörülen uyum yükümlülükleri.
• Uyum süreçlerinin yönetişim, veri yönetimi, şeffaflık ve insan gözetimi boyutları.
• AI Act çerçevesinde inovasyon alanı, regülasyon-katılık algısı ve fırsat pencereleri.
• Düzenlemeyi rekabet avantajına dönüştürmek için strateji geliştirme ve yol haritası örnekleri.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, AB Yapay Zekâ Yasası’nın temel kavramlarını ve risk temelli yapısını özetleyebilecektir.
• Katılımcı, kendi kurumundaki yapay zekâ kullanım alanlarını risk kategorileri açısından değerlendirebilecektir.
• Katılımcı, AI Act uyum sürecinde gerekli yönetişim, veri ve süreç gerekliliklerine dair bir çerçeve oluşturabilecektir.
• Katılımcı, hukuki uyumu yalnızca bir zorunluluk olarak değil, rekabet avantajına dönüştürülebilir bir stratejik araç olarak konumlandırabilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, yapay zekânın günümüzde ulaştığı noktayı; temel model tiplerinden (makine öğrenmesi, derin öğrenme, büyük dil modelleri vb.) başlayarak yeni dalga AI ekosistemini anlamaya odaklanacağız. Yapay zekâ pazarının büyüklüğü, oyuncuları, iş modelleri ve yatırım dinamikleri üzerinden bu teknolojinin ekonomik ve stratejik önemini tartışacağız. Katılımcılar, küresel ölçekte yapay zekânın rekabet, istihdam, regülasyon ve toplumsal etkilerini değerlendirerek AI First Company çağını daha bütüncül bir gözle kavrama imkânı bulacak.

Ders İçeriği

• Yapay zekânın tarihçesi, dönüm noktaları ve güncel “yeni dalga” AI ekosistemi.
• Temel yapay zekâ model türleri: makine öğrenmesi, derin öğrenme, generatif modeller ve büyük dil modelleri.
• Küresel yapay zekâ pazarı: temel oyuncular, platformlar, ürünler ve iş modelleri.
• Yapay zekânın sektörler üzerindeki etkisi: finans, perakende, üretim, medya, eğitim gibi alanlardan örnekler.
• Küresel rekabet, regülasyon ve etik tartışmalar ışığında AI First Company çağında stratejik konumlanma.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, yeni yapay zekâ çağının temel teknolojik bileşenlerini ve model türlerini özetleyebilecektir.
• Katılımcı, küresel yapay zekâ pazarının ana aktörlerini ve öne çıkan iş modellerini tanımlayabilecektir.
• Katılımcı, yapay zekânın farklı sektörler üzerindeki ekonomik ve operasyonel etkilerini örneklerle tartışabilecektir.
• Katılımcı, AI First Company çağını küresel rekabet, regülasyon ve toplumsal etki boyutlarıyla birlikte değerlendirebilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, sosyal medya platformları, video servisleri ve dijital haber kanallarında karşımıza çıkan içeriklerin nasıl algoritmalar tarafından seçilip kurgulandığını ve bunun gündem algımızı nasıl şekillendirdiğini inceleyeceğiz. Yapay zekâ destekli öneri sistemleri, tıklama ekonomisi, kripto ve finans medyası gibi alanlarda “görünmeyen el” olarak çalışan algoritmaların işleyiş mantığını ve sonuçlarını tartışacağız. Katılımcılar, yeni medya düzeninde izleyici, içerik üreticisi, topluluk ve platform arasındaki güç ilişkilerini eleştirel bir gözle okuyarak, AI çağında daha bilinçli dijital vatandaş ve lider olmanın yollarını keşfedecek.

Ders İçeriği

• Yeni medya ekosisteminin dönüşümü: geleneksel medyadan algoritma odaklı dijital platformlara geçiş.
• Öneri sistemleri, sıralama algoritmaları ve “feed” mantığının gündem belirleme gücü.
• Tıklama ekonomisi, etkileşim metrikleri ve içerik üreticisi–platform ilişkisi.
• Kripto, finans ve spor gibi alanlarda yeni medya formatları, canlı yayın kültürü ve topluluk inşası.
• AI çağında medya okuryazarlığı, dezenformasyon, kutuplaşma ve etik tartışmalar.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, yeni medya ekosisteminde algoritmaların içerik görünürlüğünü ve gündemi nasıl şekillendirdiğini açıklayabilecektir.
• Katılımcı, öneri sistemleri ve etkileşim metriklerinin kullanıcı davranışı ve toplumsal tartışmalar üzerindeki etkilerini tartışabilecektir.
• Katılımcı, kripto ve finans odaklı dijital yayıncılıkta topluluk, güven ve algı inşasının dinamiklerini analiz edebilecektir.
• Katılımcı, AI çağında medya okuryazarlığı ve etik sorumluluklar çerçevesinde daha bilinçli tüketim ve üretim stratejileri geliştirebilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, klasik SEO anlayışından yapay zekâ destekli Generative Engine Optimization (GEO) yaklaşımına geçişi ve arama deneyiminin ChatGPT benzeri üretken motorlar etrafında nasıl yeniden şekillendiğini ele alacağız. Markalar, içerik üreticileri ve profesyoneller için, içeriklerinin artık sadece arama motorları için değil; yapay zekâ asistanları, chatbot’lar ve generatif platformlar için nasıl optimize edilmesi gerektiğini tartışacağız. Katılımcılar, AI First Company çağında görünürlük, güven ve otorite inşa etmek için GEO odaklı yeni nesil büyüme stratejilerini keşfedecek.

Ders İçeriği

• SEO’dan GEO’ya geçiş: üretken yapay zekâ motorlarının arama ve keşif davranışını nasıl dönüştürdüğü.
• Yapay zekâ asistanları, sohbet botları ve generatif platformlar için içerik tasarımı ve yapılandırma prensipleri.
• Veri kalitesi, bağlam, güvenilirlik ve otorite unsurlarının GEO perspektifinden yeniden tanımlanması.
• GEO odaklı büyüme stratejileri: içerik kümeleri, bilgi mimarisi, marka anlatısı ve çok kanallı görünürlük.
• AI First Company vizyonunda GEO’nun pazarlama, iş geliştirme ve müşteri deneyimi stratejilerine entegrasyonu.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, SEO ile GEO arasındaki temel farkları ve üretken yapay zekâ motorlarının görünürlük dinamiklerini açıklayabilecektir.
• Katılımcı, içeriklerini yapay zekâ asistanları ve generatif platformlar tarafından kolayca keşfedilebilir ve referans verilebilir hale getirmek için temel GEO prensiplerini uygulayabilecektir.
• Katılımcı, veri kalitesi, güvenilir kaynak kullanımı ve otorite inşasını GEO odaklı bir büyüme stratejisinin parçası olarak kurgulayabilecektir.
• Katılımcı, AI First Company bağlamında GEO’yu pazarlama, iş geliştirme ve müşteri deneyimi planlarına entegre etmeye yönelik basit bir yol haritası oluşturabilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, üretken yapay zekânın yalnızca bir teknoloji değil, iş modellerini, yetenek ihtiyacını, yaratıcı süreçleri ve karar mekanizmalarını dönüştüren yeni bir paradigma olduğunu ele alacağız. Yakın geleceği şekillendirmesi beklenen 10 kritik trend üzerinden; şirketlerin, profesyonellerin ve toplumun bu dönüşüme nasıl hazırlanması gerektiğini tartışacağız. Katılımcılar, AI First Company çağında strateji kurarken hangi alanlara odaklanmaları gerektiğini daha net görerek kendi yol haritalarını tasarlama imkânı bulacak.

Ders İçeriği

• Üretken yapay zekâ paradigmasının tanımı, tarihsel arka planı ve bugüne geliş süreci.
• Yakın geleceği şekillendirecek 10 trendin genel çerçevesi (agentic AI, kişiselleştirilmiş deneyimler, otonom iş akışları vb.).
• Üretken yapay zekânın iş modelleri, gelir yaratma biçimleri ve sektör dinamikleri üzerindeki etkileri.
• Yetenek, organizasyon kültürü, etik ve regülasyon ekseninde ortaya çıkan yeni fırsatlar ve riskler.
• AI First Company bakış açısıyla bu 10 trendi kurumsal strateji ve kişisel kariyer planına entegre etme yolları.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, üretken yapay zekâ paradigmasının temel özelliklerini ve klasik otomasyon yaklaşımlarından farklarını özetleyebilecektir.
• Katılımcı, yakın geleceği şekillendirmesi beklenen 10 ana trendi ana hatlarıyla tanımlayabilecektir.
• Katılımcı, bu trendlerin kendi sektörü ve mesleki rolü üzerindeki muhtemel etkilerini analitik bir bakışla değerlendirebilecektir.
• Katılımcı, AI First Company vizyonu doğrultusunda bu trendleri dikkate alan kişisel ve kurumsal bir dönüşüm çerçevesi taslaklayabilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, yapay zekâ ajanları, Web3, NFT tabanlı sadakat çözümleri ve zincir üstü otomasyon gibi gelişmelerin “müşteri” kavramını nasıl dönüştürdüğünü ele alacağız. Marka–müşteri ilişkisinin tek yönlü iletişimden; topluluklar, akıllı sözleşmeler ve agentic AI ile şekillenen çok katmanlı bir etkileşim modeline nasıl evrildiğini tartışacağız. Katılımcılar, yakın gelecekte markalarla etkileşime girenlerin sadece insanlar değil; cüzdanlar, ajanlar ve otonom dijital kimlikler olacağı bir dünyaya stratejik açıdan nasıl hazırlanabileceklerini keşfedecek.

Ders İçeriği

• Agentic AI kavramı, dijital ajanlar ve müşteri deneyiminde otonom etkileşimler.
• Web3, NFT ve zincir üstü sadakat programlarının müşteri tanımı ve bağlılığı üzerindeki etkisi.
• Cüzdandan topluluğa: bireysel müşteriden, ağ etkisi yaratan topluluklara geçiş dinamikleri.
• Agentic yeni dünyada veri, izin, mahremiyet ve güven çerçevesinin yeniden tanımlanması.
• Markalar için agentic müşteri ekosistemine uyum sağlayan ürün, hizmet ve deneyim tasarımı yaklaşımları.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, agentic AI ve dijital ajanlar bağlamında müşteri kavramının nasıl yeniden tanımlandığını açıklayabilecektir.
• Katılımcı, Web3 ve NFT tabanlı sadakat çözümlerinin müşteri bağlılığı ve topluluk oluşturma süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü değerlendirebilecektir.
• Katılımcı, agentic yeni dünyada veri, güven ve mahremiyet başlıklarını stratejik açıdan ele alabilecektir.
• Katılımcı, kendi kurumunda veya girişiminde agentic müşteri ekosistemine uyumlu deneyim ve iş modeli tasarımı için temel bir çerçeve geliştirebilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, klasik “kod yazmayı bilmeden olmaz” bariyerini aşarak, AI destekli vibe coding yaklaşımıyla sıfırdan mobil uygulama tasarlama sürecini deneyimleyeceğiz. Fikirden basit bir prototipe uzanan yolculukta; ekran akışlarını, kullanıcı deneyimini (UX) ve temel fonksiyonları, üretken yapay zekâ araçlarıyla birlikte nasıl kurgulayabileceğimizi adım adım göreceğiz. Katılımcılar, teknik geçmişten bağımsız olarak “builder mode” zihniyetini benimseyerek, kendi iş fikirlerini mobil uygulama taslaklarına dönüştürmenin pratik yollarını keşfedecek.

Ders İçeriği

• Builder mode zihniyeti: tüketiciden üreticiye geçiş ve vibe coding yaklaşımının temelleri.
• Fikir bulma, problem tanımlama ve mobil uygulama için değer önerisi oluşturma.
• Ekran akışları, temel UX prensipleri ve wireframe/mokup mantığıyla kullanıcı yolculuğu tasarlama.
• AI destekli vibe coding araçlarıyla basit ekranlar, formlar ve etkileşimler tasarlama.
• Ortaya çıkan taslağı ürün vizyonuna, iş hedeflerine ve sonraki iterasyonlara bağlama.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, builder mode ve vibe coding kavramlarını özetleyebilecek ve kendi bağlamına uyarlayabilecektir.
• Katılımcı, bir iş fikrini mobil uygulama fikrine dönüştürerek temel ekran akışını ve kullanıcı yolculuğunu kurgulayabilecektir.
• Katılımcı, AI destekli araçlar kullanarak basit bir mobil uygulama arayüzü taslağı oluşturabilecektir.
• Katılımcı, ortaya çıkan prototipi iş hedefleri, kullanıcı ihtiyaçları ve sonraki geliştirme adımları ile ilişkilendirebilecektir.

---

Eğitimenler (5):

Bu oturumda, veriyi sadece sayılardan ve tablolardan ibaret görmeyip; bilgi, anlam ve hikâye üretimi açısından ele alacağız. Yapay zekâ ve veri çağında, “ne ölçüyoruz, neden ölçüyoruz, neyi gözden kaçırıyoruz?” sorularını felsefi bir mercekten tartışacağız. Katılımcılar, verinin tarafsız bir gerçek değil, seçimler, önkabuller ve güç ilişkileriyle şekillenen bir yapı olduğunu fark ederek, AI First dönemde daha bilinçli karar alma çerçeveleri geliştirme imkânı bulacak.

Ders İçeriği

• Veri, bilgi, anlam ve hikâye kavramlarının felsefi açıdan sorgulanması.
• Ne ölçüyoruz sorusu: veri seçimi, çerçeveleme ve görünmeyen değişkenler.
• Tarafsızlık miti: veride önyargı, güç ilişkileri ve algoritmik karar alma.
• Yapay zekâ çağında “anlam üretimi”nin birey, kurum ve toplum düzeyinde yeniden düşünülmesi.
• AI First liderlikte veriye eleştirel bakış, etik sorumluluk ve anlam merkezli karar çerçeveleri.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, veri–bilgi–anlam ayrımını ve aralarındaki ilişkileri felsefi bir bakış açısıyla özetleyebilecektir.
• Katılımcı, veri toplama ve ölçme tercihlerinin hangi varsayımlar ve sınırlar üzerine kurulduğunu sorgulayabilecektir.
• Katılımcı, yapay zekâ ve veri temelli sistemlerde tarafsızlık iddiasını eleştirel biçimde değerlendirebilecektir.
• Katılımcı, AI First dönemde anlam merkezli, etik ve farkındalığı yüksek karar çerçeveleri tasarlamaya yönelik düşünsel bir temel geliştirebilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, “buzdolabının ihanet etmesi” metaforu üzerinden yapay zekâ, veri toplayan akıllı cihazlar ve inovasyon arasındaki ilişkiyi hem eğlenceli hem de düşündürücü bir çerçevede tartışacağız. Günlük yaşamımızdaki masum görünen teknolojilerin, tasarım tercihleri ve iş modelleri nedeniyle nasıl risk, bağımlılık, gözetim ya da fırsat kaynağına dönüşebileceğini irdeleyeceğiz. Katılımcılar, inovasyonu yalnızca “yeni ve havalı olan” değil, aynı zamanda etik, güven ve anlam boyutlarıyla birlikte düşünmeyi öğrenerek AI First çağında daha bilinçli karar verebilen liderler olma yolunda adım atacak.

Ders İçeriği

• “İhanet eden buzdolabı” metaforu üzerinden akıllı cihazlar, veri ve yapay zekâ ilişkisinin sorgulanması.
• İnovasyon kavramının, salt teknoloji geliştirmekten öte değer, güç ve sorumluluk dağılımıyla birlikte ele alınması.
• AI destekli ürün ve hizmetlerde kullanıcı deneyimi, bağımlılık tasarımı ve gözetim ekonomisinin tartışılması.
• Akıllı sistemlerin öngörülemeyen sonuçları: arıza, veri sızıntısı, yanlış öneri ve algoritmik önyargı örnekleri.
• AI First liderlik perspektifinden güven inşa eden, etik ve sürdürülebilir inovasyon tasarımı için temel ilkelerin konuşulması.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, metaforik bir örnek üzerinden yapay zekâ, veri toplayan cihazlar ve inovasyon arasındaki ilişkiyi açıklayabilecektir.
• Katılımcı, teknolojik inovasyonun sadece fayda değil, aynı zamanda risk ve sorumluluk ürettiğini çok boyutlu olarak değerlendirebilecektir.
• Katılımcı, AI destekli ürün ve hizmetlerde güven, şeffaflık ve etik tasarım kriterlerini tanımlayabilecektir.
• Katılımcı, kendi kurumunda veya alanında inovasyon kararlarını verirken “buzdolabı metaforu”ndan yola çıkarak daha eleştirel ve bilinçli sorular sorabilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, AI Humanities çerçevesinde yapay zekânın dil, kültür, tarih, sanat ve düşünce dünyasını nasıl analiz ettiğini ve yeniden yorumladığını ele alacağız. Beşeri bilimlerin yalnızca yapay zekâya veri sağlayan bir alan değil, aynı zamanda bu teknolojiyi sorgulayan, çerçeveleyen ve anlamlandıran bir düşünsel zemin olduğunu tartışacağız. Katılımcılar, kod ile kültürün, algoritma ile kavramların kesişiminde ortaya çıkan yeni imkânları ve gerilimleri keşfederek, insan–makine etkileşimine daha derinlikli bir gözle bakma fırsatı bulacak.

Ders İçeriği

• AI Humanities kavramının tanıtılması ve beşeri bilimler–yapay zekâ kesişim alanlarının çerçevelenmesi.
• Dil, metin ve anlam analizinde yapay zekâ: edebiyat, felsefe, tarih ve kültürel çalışmalar örnekleri.
• Görsel kültür, sanat ve medya analizinde üretken yapay zekâ araçlarının imkânları ve sınırları.
• Yapay zekâ sistemlerinin kültürel önyargıları, norm üretimi ve anlam rejimleri üzerindeki etkileri.
• Beşeri bilimlerin eleştirel perspektifinden AI First dünyada etik, sorumluluk ve insan merkezli tasarım tartışmaları.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, AI Humanities kavramını ve yapay zekâ ile beşeri bilimler arasındaki temel ilişki alanlarını özetleyebilecektir.
• Katılımcı, yapay zekâ araçlarının metin, kültür ve sanat analizinde nasıl kullanılabileceğine dair örnekleri tartışabilecektir.
• Katılımcı, yapay zekâ sistemlerinin kültürel önyargı, norm üretimi ve anlam inşası üzerindeki etkilerini eleştirel bir bakışla değerlendirebilecektir.
• Katılımcı, beşeri bilimlerin sunduğu eleştirel düşünme araçlarını kullanarak AI First dünyada daha sorumlu ve insan odaklı yaklaşımlar geliştirebilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, yapay zekâ ve veri odaklı dönüşümün ortasında liderliğin yalnızca teknik bilgi değil; değerler, etik ve toplumsal etki boyutlarıyla birlikte yeniden nasıl tanımlandığını ele alacağız. AI çağında etki yaratan liderlerin hangi zihniyete, hangi yetkinliklere ve hangi sorumluluk anlayışına sahip olması gerektiğini örnekler üzerinden tartışacağız. Katılımcılar, kendi liderlik profillerini AI First dünyası bağlamında yeniden düşünerek hem kurumları hem de toplum için daha anlamlı ve sürdürülebilir etki yaratmanın yollarını keşfedecek.

Ders İçeriği

• AI çağında liderlik kavramının dönüşümü ve etki odaklı liderlik anlayışının çerçevesi.
• Veri, yapay zekâ ve dijital dönüşüm süreçlerinde liderin rolü, karar alanları ve sorumlulukları.
• Etki girişimciliği, sürdürülebilir kalkınma hedefleri ve toplumsal fayda perspektifinden liderlik.
• Güven, şeffaflık, kapsayıcılık ve etik ilkelerle ekip yönetimi ve paydaşlarla ilişki kurma biçimleri.
• AI First Company bağlamında kendi liderlik yol haritasını, becerilerini ve gelişim alanlarını tanımlama.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, AI çağında etki yaratan liderlik anlayışının temel bileşenlerini ve klasik liderlikten farklarını özetleyebilecektir.
• Katılımcı, veri ve yapay zekâ temelli karar süreçlerinde liderin etik, stratejik ve insani sorumluluklarını tanımlayabilecektir.
• Katılımcı, kendi liderlik pratiklerini sürdürülebilir etki, toplumsal fayda ve değer odaklılık açısından yeniden değerlendirebilecektir.
• Katılımcı, AI First Company vizyonu doğrultusunda kişisel bir liderlik gelişim ve etki planı taslaklayabilecektir.

---

Eğitimenler (1):

Bu oturumda, yapay zekâyı sadece kod, model ve algoritma olarak değil; arkasındaki düşünce biçimi, varsayımlar, sınırlar ve “dünya görüşü” ile birlikte ele alacağız. Yapay zekânın nasıl öğrendiğini, nasıl yanıldığını, nerede güçlü nerede zayıf olduğunu insan zekâsı ile kıyaslayarak anlamaya çalışacağız. Katılımcılar, “Yapay zekâ ne yapabilir?” sorusunun ötesine geçip “Yapay zekâ neyi, kimin için ve hangi bakış açısıyla yapıyor?” sorularını sorarak daha derinlikli bir farkındalık geliştirecek.

Ders İçeriği

• Yapay zekânın temel çalışma mantığı: veri, model, parametre ve geribildirim döngüsünün düşünsel karşılığı.
• İnsan zekâsı ile yapay zekâ arasındaki benzerlikler, farklar ve sık yapılan yanlış benzetmeler.
• Yapay zekâ sistemlerinin göremediği kör noktalar, önyargılar ve tasarım tercihlerinin etkisi.
• “Zekâ”, “niyet”, “anlam” ve “yaratıcılık” kavramlarının yapay zekâ bağlamında yeniden tartışılması.
• AI First çağında liderler için yapay zekâyı mistikleştirmeden, mitlerinden arındırarak konumlandırma yolları.

Öğrenim Çıktıları

• Katılımcı, yapay zekânın nasıl çalıştığını yüksek seviyede açıklayabilecek ve bunu insan zekâsıyla karşılaştırabilecektir.
• Katılımcı, yapay zekâ sistemlerinin hangi varsayımlar ve sınırlılıklar üzerinde inşa edildiğini fark edebilecektir.
• Katılımcı, zekâ, niyet ve anlam gibi kavramları yapay zekâ bağlamında daha eleştirel ve tutarlı biçimde tartışabilecektir.
• Katılımcı, AI First dünyada yapay zekâyı abartmadan ya da küçümsemeden, gerçek potansiyeli ve riskleriyle konumlandıran bir bakış açısı geliştirebilecektir.

---

Eğitimenler (1):