Yapay Zeka Adaptasyonu & Değişim Yönetimi Paketi

Yapay Zeka Adaptasyonu & Değişim Yönetimi Paketi, yapay zekâ dönüşümünü sadece teknik değil, kültürel ve davranışsal boyutlarıyla ele alan, birbirini tamamlayan 2 eğitimden oluşan bir programdır.Program; çalışan psikolojisi, direnç noktaları, alışkanlık ve mindset dönüşümü ile rol bazlı yetkinlik haritalarını bir arada ele alır. Kurumların, yapay zekâyı “sadece araç olarak kullanan” ekiplerden, “yapay zeka ile çalışan ve düşünen” ekiplere evrilmesini hedefler. İçerik, kurumun sektörüne, büyüklüğüne ve dönüşüm olgunluğuna göre özelleştirilebilir.

• L&D ekipleri ve öğrenme–gelişim profesyonelleri
• Dönüşüm, organizasyonel gelişim ve kültür ekipleri
• Liderler, takım yöneticileri, iç eğitmenler
• İnsan gelişimi, çalışan deneyimi ve İK ekipleri

1. Yapay zekâ dönüşümünde çalışan psikolojisi ve direnç kaynakları‍
   
   • Değişim eğrisi, belirsizlik, iş kaybı ve “yerine geçilme” kaygısının analizi
   • Farklı çalışan profillerinde görülen tipik direnç türleri (inkâr, erteleme, sabotaj, pasif direnç)‍
2. Yapay zekâ kullanımına yönelik korkuları, önyargıları ve güven sorunlarını tespit etme‍
   
   • Anket, odak grup ve 1:1 görüşmelerle algı ve direnç noktalarının haritalandırılması
   • “Yapay zekâ benden daha mı iyi?” / “Hata yaparsa kim sorumlu?” gibi kritik soru setlerinin ortaya çıkarılması‍
3. Kurum içi iletişim stratejisi: mesajlar, dil, frekans ve liderlik rolü‍
   
   • Değişim iletişimi için çerçeve: neyi, ne zaman, kim, kime, nasıl söylemeli?
   • Liderlerin rol model olarak “yapay zekâyı kullanan ilk kişiler” hâline getirilmesi‍
4. Yapay zekâ kullanım alışkanlıklarının davranışa dönüşmesi için mikro alışkanlık tasarımı‍
   
   • Günlük iş akışında 5–10 dakikalık “yapay zekâ denemeleri” ile küçük ama sürekli adımlar tasarlama
   • “Toplantı öncesi/sonrası”, “rapor hazırlarken”, “e-mail yazarken” gibi tetikleyici anlara gömülü alışkanlıklar belirleme‍
5. Senaryolarla uygulama: “yapay zekâ ile çalışan – yapay zekâdan korkan – yapay zekâ ile yönetilen” rol modeller‍
   
   • Farklı çalışan tipleri üzerinden vaka canlandırmaları yapma
   • Her profil için doğru yaklaşım, iletişim ve destek mekanizmalarını belirleme‍
6. Yapay zeka adaptasyonu için sistematik yaklaşım: farkındalık → deneyim → alışkanlık → kültür‍
   
   • Dönüşümün aşamalarını netleştiren basit bir adaptasyon modeli oluşturma
   • Her aşama için örnek aksiyonlar: kampanyalar, eğitimler, topluluklar, başarı hikâyeleri

1. Departmanlara göre yapay zekâ yetkinlik çerçevesi (temel → uzman → rol tabanlı)‍
   
   • Farklı fonksiyonlar için (satış, pazarlama, operasyon, finans, İK vb.) minimum yapay zekâ okuryazarlığı seviyesini tanımlama
   • “Temel kullanıcı”, “gelişmiş kullanıcı”, “şampiyon/uzman” gibi seviyeler için beklentileri netleştirme‍
2. Teknik ve teknik olmayan çalışanlar için yetkinlik seviyelendirme (tier-based)‍
   
   • Teknik rollere (geliştirici, veri bilimci) ve iş rolleri/alan ekiplerine (pazarlama, İK, operasyon) göre ayrıştırılmış yetkinlik tanımı
   • Hangi rolde hangi araç/konu derinliğinin makul olduğu konusunda çerçeve oluşturma‍
3. İş birimleri için yapay zekâ kullanım senaryoları: satış, pazarlama, operasyon, finans, İK vb.‍
   
   • Her birim için en az 3–5 öncelikli kullanım senaryosunu belirleme
   • Bu senaryoları yetkinlik çerçevesiyle eşleştirerek “kim neyi, hangi seviyede yapmalı?” sorusunu yanıtlama‍
4. Upskilling & reskilling planlaması: eğitim yol haritası, süre, metrik ve ölçme–değerlendirme‍
   
   • Rol bazlı öğrenme yolları (learning path): hangi rol hangi sıralamayla ne almalı?
   • Program başarısını takip edecek metrikler (tamamlama oranı, kullanım oranı, iş çıktısı bağlantısı) tanımlama‍
5. Yapay zekâ kullanımını ölçmek için değerlendirme araçları: proficiency test, adoption score, usage index‍
   
   • Kısa bilgi/uygulama testleri ve kullanım istatistiklerinden “adoption skoru” üretme
   • Ekip, birim ve şirket seviyesinde adaptasyon seviyesini gösteren basit dashboard kavramı oluşturma‍
6. Kurum genelinde sürdürülebilir beceri dönüşümü: pilot → ölçekleme → yaygınlaştırma modeli‍
   
   • Önce küçük ekiplerle başlayıp, öğrenilenleri kurumsal ölçekte yaygınlaştırma yaklaşımı
   • Yapay zekâ şampiyonları (AI champions), iç eğitmenler ve topluluk (community of practice) yapılarını kurgulama

‍