Yapay Zeka Destekli Product Owner
Yapay Zeka Destekli Product Owner
Eğitim Hakkında
Eğitimimiz, yapay zekâ, ürün yönetimini yeniden tanımlarken Product Owner rolü de operasyonel backlog yönetiminden veri odaklı stratejik karar liderliğine doğru evrilmektedir. 10 ders olarak tasarlanan “Yapay Zeka Destekli Product Owner” eğitimi; ürün vizyonu oluşturma, pazar ve rakip analizi, persona üretimi ve problem doğrulamadan başlayarak OKR yazımı, AI destekli backlog mimarisi, acceptance criteria oluşturma ve önceliklendirme modellerine kadar uçtan uca bütüncül bir yaklaşım sunar.
Eğitim; ROI modelleme, roadmap senaryo karşılaştırmaları, KPI ve A/B test tasarımı, executive raporlama ve AI etik risklerinin yönetimi gibi kritik başlıklarla katılımcıların hem stratejik hem de operasyonel karar yetkinliğini güçlendirmeyi hedefler.
Sertifika
Kurs süresince toplam 100 puan üzerinden değerlendirilen ödevler verilecektir. Değerlendirme sonucunda 70 puan ve üzeri alan katılımcılara dijital ve QR kod destekli “Career HuBT Başarı Sertifikası”, 70 puanın altında kalan katılımcılara ise “Katılım Sertifikası” verilecektir.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu bulunmamaktadır.Eğitim İçeriği
- Ürün yönetiminde yapay zekâ trendleri
- AI destekli karar verme yaklaşımı
- PO’nun stratejik evrimi
- İnsan + AI iş birliği modeli
Uygulama:
- Aynı ürün ihtiyacının “insan merkezli” ve “AI destekli” karar süreci akışını çıkarma
- PO’nun karar verdiği 5 kritik noktada AI’nin nerede devreye gireceğini haritalama
- Pazar analizi için AI kullanımı
- Rakip analizi
- Persona üretimi
Uygulama:
- AI ile pazar özeti ve 2 farklı persona üretme
- Üretilen personanın gerçekçi olup olmadığının varsayım analiz
- Problem doğrulama senaryoları
- OKR taslağı oluşturma
Uygulama:
- Verilen ürün fikri için OKR seti oluşturma
- AI tarafından üretilen 2 farklı OKR setinin karşılaştırılması ve risk analizi
- Epic ve feature türetme
- User story üretimi
Uygulama:
- Ham iş ihtiyacından Epic → Feature → Story hiyerarşisi kurma
- AI çıktılarındaki kapsam kayması (scope creep) tespit
- Acceptance criteria yazdırma
- Story splitting önerileri
- Teknik borç tespiti
Uygulama:
- AI ile Given/When/Then formatında kabul kriteri üretme
- Kabul kriterlerinin test edilebilirlik analizi
- WSJF (Weighted Shortest Job First) hesaplama desteği
- Cost of Delay simülasyonu
- Risk bazlı sıralama
Uygulama:
- Verilen backlog için AI destekli önceliklendirme matrisi oluşturma
- Finansal değer vs kullanıcı değeri çatışma senaryosu çözümü
- Senaryo karşılaştırma analizi
- ROI tahminleme
Uygulama:
- 2 farklı roadmap senaryosunun ROI karşılaştırması
- AI tahminlerinin aşırı iyimserlik riskini değerlendirme
- Refinement çıktılarının optimize edilmesi
- Eksik gereksinim tespiti
- Bağımlılık analizi
- Tahminleme destek modelleri
Uygulama:
- Sprint öncesi backlog kalite kontrolü
- AI’ın kaçırdığı bağımlılıkları bulma
- KPI önerisi üretme
- North Star Metric analizi
- A/B test senaryosu tasarımı
- Kullanıcı geri bildirim analizi
Uygulama:
- Yeni feature için ölçüm planı hazırlama
- Yanlış KPI seçiminin ürün kararlarını nasıl bozacağını senaryolaştırma
- Executive rapor üretimi
- Sunum içeriği taslağı
- Risk raporu oluşturma
- Karar alternatifleri üretme
- Veri güvenliği
- Halüsinasyon riski
- AI çıktılarının doğrulanması
- İnsan kontrol mekanizması
Uygulama:
- Aynı backlog için 2 farklı paydaş raporu hazırlama
- “AI yanlış yönlendirdi” kriz simülasyonu ve kontrol mekanizması tasarımı
Kazanımlar
Eğitimde neler var?
- Ürün yönetiminde yapay zekâ trendleri ve PO’nun stratejik evrimi, insan + AI iş birliği modelleri
- AI ile pazar analizi, rakip analizi ve persona üretimi
- Problem doğrulama, hedef belirleme ve OKR taslağı oluşturma süreçlerinde AI kullanımı
- Epic → Feature → Story hiyerarşisi oluşturma ve AI destekli backlog mimarisi yönetimi
- Acceptance criteria yazımı, story splitting önerileri ve teknik borç analizinde AI desteği
- Backlog önceliklendirme, WSJF hesaplama ve risk/finansal değer dengesi simülasyonları
- Roadmap senaryolarının ROI ve değer analizi ile AI tahmin risklerinin değerlendirilmesi
- Sprint hazırlığı, veri/metrik yönetimi, KPI & A/B test tasarımı, paydaş raporlama ve AI etik risklerinin yönetimi
- AI çıktılarında epic / feature / story seviyesinde kaymaların yönetimi
- AI yanlış yönlendirdiğinde insan kontrolü nasıl sağlanır?
- AI ile veri toplama ve geri bildirimden insight çıkarma
- Finansal değer vs. kullanıcı değeri çatışmalarının çözümü
Eğitim Hedefleri
- AI destekli karar süreçlerinde insan + AI iş birliği modellerini uygulamayı öğreneceksiniz.
- AI ile pazar analizi, rakip incelemesi ve persona üretimi yaparak daha doğru ürün vizyonu geliştirebileceksiniz.
- Problem doğrulama ve OKR taslağı oluşturma süreçlerinde AI kullanarak stratejik hedef belirleyebileceksiniz.
- Backlog hiyerarşisini (Epic → Feature → Story) AI ile optimize ederek kapsam kaymalarını (scope creep) yönetebileceksiniz.
- Acceptance criteria yazımı ve teknik borç analizini AI desteğiyle yaparak daha test edilebilir ve sürdürülebilir user story’ler üretebileceksiniz.
- Backlog önceliklendirmesinde WSJF, Cost of Delay ve risk bazlı sıralamayı AI ile uygulayarak karar verimliliğini artırabileceksiniz.
- Roadmap senaryolarını ROI ve değer analizi ile değerlendirecek, AI tahmin risklerini yönetebileceksiniz.
- Sprint hazırlığı, KPI & A/B test tasarımı ve paydaş raporlama süreçlerinde AI etik ve doğrulama mekanizmalarını kullanabileceksiniz.
Kimler İçindir?
- Karar süreçlerinde yapay zekâyı etkin kullanarak daha stratejik ve veri odaklı ürün yönetimi yapmak isteyen Product Owner ve Product Manager’lar
- Backlog yazımı, önceliklendirme, OKR oluşturma ve metrik yönetimi konularında AI destekli çalışma becerisi kazanmak isteyen Associate / Junior PO’lar ve Ürün Analistleri
- Ürün vizyonu oluşturma, pazar analizi, ROI modelleme ve hızlı validasyon süreçlerinde yapay zekâdan kaldıraç etkisi yaratmak isteyen startup kurucuları ve girişimciler
- AI destekli ürün geliştirme yaklaşımını ekip ve organizasyon seviyesinde konumlandırmak isteyen Agile koçlar, Scrum Master’lar ve dijital dönüşüm ekipleri
