Certified AI Programme Manager (CAIPM) Azerbaijan Eğitimi

Certified AI Programme Manager (CAIPM) eğitimi, kurum genelinde yapay zeka girişimlerini yöneten, yönetişim altına alan veya destekleyen profesyonellere yönelik üç günlük, eğitmen liderliğinde bir programdır.

Eğitimin odağı AI modelleri geliştirmek veya eğitmek değil; doğru AI fırsatlarını belirlemek, yatırımları iş hedefleriyle ilişkilendirmek, kurumsal hazırlık seviyesini değerlendirmek ve güvenli, kontrollü ve ölçülebilir AI dönüşüm programları yönetmektir.

Katılımcılar eğitim boyunca AI programının tüm yaşam döngüsünü inceler. Organizasyonel hazırlık ve olgunluk değerlendirmesinden use case önceliklendirmesine, strateji ve yol haritası oluşturmadan governance, risk management, deployment ve value measurement süreçlerine kadar kapsamlı bir yaklaşım sunulur.

Programda ayrıca AI araçlarının değerlendirilmesi, değişim yönetimi, paydaş koordinasyonu, Responsible AI uygulamaları ve uzun vadeli organizasyonel dönüşüm konuları ele alınır. Uygulamalı çalışmalar sayesinde katılımcılar AI readiness assessment, use case prioritisation, governance planning, tool evaluation ve business value measurement gibi alanlarda pratik deneyim kazanır.

Eğitimin sonunda katılımcıların Certified AI Programme Manager (CAIPM) sertifika sınavına hazırlanması ve AI girişimlerini iş değeri, yönetişim, güvenlik ve etik gereksinimlerle uyumlu biçimde yönetebilecek yetkinliğe ulaşması hedeflenir.

Sertifikalı Yapay Zekâ Program Yöneticisi (CAIPM) Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Katılımcıların:

• Yapay zeka kavramları ve yaygın iş kullanım alanları hakkında temel farkındalığa sahip olmaları,
• Business, technology, data, risk veya governance paydaşlarıyla çalışma deneyiminin bulunması

önerilir.

İkinci madde faydalı olmakla birlikte zorunlu değildir.

Bu eğitim özellikle:

• AI girişimlerine liderlik eden Programme Manager'lar,
• Technology Strategist ve System Integrator'lar,
• AI yatırımlarına ilişkin kararlar alan iş liderleri,
• AI destekli dönüşüm programlarını yöneten Operations Manager'lar,
• Responsible AI kullanımını denetleyen Security Policy Maker'lar,
• AI risklerini yöneten Compliance ve Governance profesyonelleri,
• AI dönüşüm programlarında görev alan Cybersecurity uzmanları,
• AI destekli servisleri yöneten IT Administrator'lar,
• AI operations rollerine geçiş yapan Data Analyst'ler,
• AI deployment çalışmalarını destekleyen Data Engineer'lar

için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• Kurumsal hedefleri destekleyecek AI araçlarını ve yeteneklerini değerlendirebilir,
• People, process, technology ve governance boyutlarında AI readiness ve maturity seviyesini analiz edebilir,
• AI use case'lerini business value, feasibility ve ROI açısından belirleyip önceliklendirebilir,
• Kurumsal hedeflerle uyumlu AI stratejileri ve implementation roadmap'leri geliştirebilir,
• Cross-functional ekipler arasında koordinasyon sağlayarak AI adoption programlarına liderlik edebilir,
• AI yaşam döngüsü boyunca governance, ethics, compliance ve risk management prensiplerini uygulayabilir,
• AI programının başarısını ölçebilir ve elde edilen değeri executive stakeholder'lara aktarabilir,
• Continuous improvement ve organisational enablement yoluyla uzun vadeli AI dönüşümünü sürdürebilir.

Modül 1: İş Dünyasında AI Kullanımı için Temel Kavramlar

Bu bölümde AI teknolojilerinin iş değeri oluşturmak amacıyla nasıl kullanılabileceğine yönelik temel bir çerçeve sunulur.

• Temel AI kavramları ve terminoloji
• AI, automation, analytics ve machine learning arasındaki farklar
• Machine learning, deep learning, generative AI ve AI agents
• Başarılı AI adoption için veri gereksinimleri ve bağımlılıklar
• Yaygın AI sınırlamaları, riskleri ve failure mode'ları
• AI project lifecycle, MLOps ve DataOps temelleri
• Gelişen AI trendleri ve gelecekteki fırsatlar

Modül 2: Organizasyonel Hazırlık ve AI Olgunluk Değerlendirmesi

Katılımcılar kurumun AI adoption sürecine ne kadar hazır olduğunu değerlendirmeyi öğrenir.

• AI readiness assessment framework'leri
• AI maturity model'ları ve benchmarking yaklaşımları
• People, process, technology ve governance yeteneklerinin değerlendirilmesi
• Organizasyonel güçlü yönlerin ve gap'lerin belirlenmesi
• Adoption risk ve bariyerlerinin değerlendirilmesi
• Readiness improvement plan oluşturma

Modül 3: AI Use Case Belirleme ve Değer Önceliklendirmesi

Bu bölüm AI'ın ölçülebilir iş sonuçları sağlayabileceği fırsatların nasıl seçileceğine odaklanır.

• AI opportunity discovery teknikleri
• Business value assessment yöntemleri
• Feasibility ve complexity analizi
• AI girişimleri için prioritisation framework'leri
• Return on investment değerlendirmesi
• Build, buy veya partner seçeneklerinin karşılaştırılması

Modül 4: AI Stratejisi ve Roadmap Geliştirme

• Kurumsal hedeflerle uyumlu AI stratejileri oluşturma
• Strategic priorities ve success measures tanımlama
• Implementation roadmap geliştirme
• Dependency mapping ve planlama
• AI operating model tasarlama
• Roller, sorumluluklar ve governance structure oluşturma

Modül 5: Change Management ve AI Enablement

Bu bölüm AI dönüşümünün yalnızca teknoloji değil, insan ve organizasyon boyutuna da odaklanır.

• AI transformation için change management prensipleri
• ADKAR ve Kotter framework'lerini uygulama
• Stakeholder engagement stratejileri
• AI awareness ve capability programları oluşturma
• AI training ve enablement planları geliştirme
• Continuous learning ve innovation kültürü oluşturma

Modül 6: AI Platformları, Araçları ve Ekosistem

Katılımcılar kurum ihtiyaçlarına uygun AI teknolojilerini değerlendirme ve seçme yaklaşımını öğrenir.

• AI platform ve tool kategorileri
• AI capability ve business fit değerlendirmesi
• Vendor assessment ve selection kriterleri
• AI araçları için security gereksinimleri
• Vendor governance ve maturity değerlendirmesi
• AI çözümlerini enterprise system'larla entegre etme

Modül 7: Governance, Ethics ve Güvenli AI Adoption

• AI governance framework'leri ve operating model'lar
• Policy development ve oversight süreçleri
• Ethical AI prensipleri ve responsible use
• Bias identification ve mitigation yaklaşımları
• Compliance ve regulatory gereksinimler
• AI lifecycle boyunca risk management

Modül 8: AI Pilot Uygulamaları ve Ölçekli Deployment

• AI pilot programları tasarlama
• Success criteria ve performance metrics belirleme
• Deployment readiness planlaması
• Phased rollout stratejileri
• Operational ve adoption risklerini yönetme
• Başarılı AI girişimlerini kurum genelinde ölçeklendirme

Modül 9: AI Adoption Etkisini ve İş Değerini Ölçme

• Adoption measurement framework'leri
• Capability development ve workforce readiness takibi
• Key performance indicator belirleme
• Business value ve ROI ölçümü
• Executive reporting ve dashboard design
• Program başarısını paydaşlara aktarma

Modül 10: AI Dönüşümünü Sürdürme ve Sürekli İyileştirme

• Continuous improvement uygulamaları
• Yeni teknolojileri ve fırsatları izleme
• Governance ve oversight yapılarının sürdürülmesi
• AI dönüşümünde leadership responsibilities
• Sürdürülebilir AI kültürü oluşturma
• Değişen iş ihtiyaçlarına göre AI stratejilerini güncelleme

Sınav ve Değerlendirme

Eğitim boyunca:

• Uygulamalı çalışmalar,
• Facilitated discussions,
• Scenario-based activities,
• Knowledge checks

gerçekleştirilir.

Katılımcılar özellikle şu alanlarda uygulamalı çalışmalar yapar:

• AI readiness assessment,
• Use case prioritisation,
• Governance planning,
• AI tool evaluation,
• Value measurement.

Certified AI Programme Manager (CAIPM) sertifika sınavı eğitim sonrasında gerçekleştirilir.