Bu eğitim, generative AI'nın 2023-2026 boyunca küresel iş dünyasını yeniden yapılandıran ekonomik dönüşümünü kendi şirketleri için stratejik fırsata çevirmek isteyen CEO'lar, COO'lar, CFO'lar, CDO'lar, Yönetim Kurulu üyeleri, Genel Müdürler, KOBİ sahipleri ve holding üst yönetimleri için tasarlanmıştır. Programın merkezinde şu yaklaşım yer alır: AI dönüşümü, bir 'IT projesi' değil; iş stratejisinin yeniden tasarımıdır. Gerçek executive değer; şirketin mevcut AI olgunluk seviyesini McKinsey ve BCG çerçevelerinde ölçmek, AI vizyonunu core business stratejisiyle entegre etmek, ölçülebilir bir ROI framework'ü (KPI, OKR, unit economics) kurmak, use case portföyünü Impact × Feasibility × Strategic Fit matrisiyle önceliklendirmek, Build vs Buy vs Partner kararlarını TCO modeliyle vermek, AI Council ve governance yapısını EU AI Act / KVKK / sektör regülasyonlarına uygun kurmak, talent stratejisini hire/upskill/reskill karışımıyla yönetmek, AI-native iş modellerini değerlendirmek ve tüm bunları board-level sunulabilir 12 aylık bir dönüşüm roadmap'ine bağlamakla oluşur.
Türkiye'de yönetici eğitimleri piyasası yoğun rekabetli — BÜYEM, Sabancı EDU, PwC Business School, Deloitte, KPMG, McKinsey ve BCG'nin akademik programları mevcut. Ancak bu programların büyük çoğunluğu 'AI farkındalık' düzeyinde kalıyor ve yöneticinin gerçekten ihtiyaç duyduğu üç kritik boyutu — ölçülebilir AI ROI framework'ü, sektör-spesifik olgunluk değerlendirmesi ve uçtan uca 12 aylık dönüşüm roadmap'i — kapsamlı şekilde işlemiyor. Bu eğitim, söz konusu boşluğu Türkiye'nin executive seviyesinde en kapsamlı AI stratejisi referans programı olarak doldurmak üzere tasarlanmıştır. Eğitim, instructor'ın Stanford eğitimini ve 6 farklı ülkede yürüttüğü kurumsal AI projelerinden gelen pratik mimari deneyimi yansıtan bir derinlikle ilerler.
Programın stratejik bir boyutu, küresel AI ekonomik manzarasını yöneticilerin doğrudan karar verebileceği bir çerçeveye taşımasıdır. McKinsey 'State of AI 2026' raporu, Anthropic Economic Index, Gartner Hype Cycle 2026, BCG AI@Scale ve Bain AI Survey'in verileri sektör bazlı analiz edilir. Finans, sağlık, perakende, üretim ve teknoloji sektörlerindeki AI dönüşümü; profesyonel hizmetler (hukuk, danışmanlık, muhasebe) için threat-opportunity analizi; AI'a yatırım yapan ve yapmayan şirketlerin 2026 finansal sonuçları detaylı işlenir. Türkiye'nin %94.49 ChatGPT trafik liderliği ve sektör bazlı yatırım haritası içinde Türk holding ve KOBİ'lerinin 2025-2026 trendleri özel olarak ele alınır.
Programın belkemiği AI olgunluk modeli ve ölçülebilir ROI framework'üdür. McKinsey AI Maturity Model'in 5 boyutu (strategy, data, talent, technology, governance) üzerinden şirketinizin self-assessment'ı yapılır; AI Pioneers, Practitioners, Experimenters, Laggards kategorileri ayırt edilir; mevcut seviyeden hedef seviyeye geçiş için gap analysis çıkarılır; sektör benchmark'ı ile karşılaştırma matrisi sunulur. AI ROI framework tarafında hard ROI (cost savings, revenue uplift) vs soft ROI (employee satisfaction) ayrımı; leading vs lagging indicator dengesi; sektör bazlı AI KPI örnek setleri (finans, perakende, üretim, hizmet); annual OKR yapısı ve quarterly check-in disiplini; cost-per-AI-task ile unit economics hesaplama; board sunum şablonu detaylı işlenir.
Eğitimin kritik bir bileşeni AI stratejisi tasarım modülüdür. AI vision statement yazımı ('AI-First' vs 'AI-Enabled' karar); core business strategy ile AI entegrasyonu; board, yatırımcı ve çalışan iletişimi; stratejik sütunlar (operational efficiency, customer experience, product innovation, new business models); defensive AI (maliyet düşürme, mevcut iş savunması) vs offensive AI (yeni pazar, yeni gelir, yeni iş modeli); sektör pozisyonunuza göre doğru karışım uygulamalı şekilde ele alınır. Bu disiplin, 'AI ile ne yapabiliriz' sorusundan 'şirket için doğru AI stratejisi ne olmalı' sorusuna geçişi sağlar.
Use case önceliklendirme modülü, AI portföyünün sistematik yönetimini öğretir. 10-50 potansiyel use case'i 3 axis matrisi (Impact × Feasibility × Strategic Fit) ile önceliklendirme; quick wins (3-6 ay) vs strategic bets (1-3 yıl) vs moonshots (3-5 yıl) portföy dengesi; stage-gate karar süreci ve kill criteria; departman bazlı use case kataloğu (Sales & Marketing: lead scoring, content generation, personalization; Operations: process automation, predictive maintenance, anomaly detection; HR: recruiting, onboarding, productivity; Finance: forecasting, fraud detection, automated reporting; Customer Service: support automation, sentiment analysis, churn prediction) detaylı işlenir. Pilot tasarımı, scale-up aşaması ve enterprise rollout decision gate'leri uygulamalı şekilde gösterilir.
Make vs Buy vs Partner kararları modülü, AI yetenek edinme stratejisinin executive perspektifini sunar. Strategic differentiation vs commodity capability ayrımı; build için gerekli koşullar (talent, data, time-to-market); buy ekonomisi (per-seat, per-API-call, enterprise lisanslama); partner modeli (danışmanlık, system integrator, technology partner) detaylı işlenir. 3-yıllık TCO modeli; vendor lock-in riski ve switching cost analizi; Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, AWS gibi stratejik vendor partnership; Türkiye lokal AI vendor ve system integrator ekosistemi; SLA, ödeme modeli, exit clause müzakeresi uygulamalı şekilde ele alınır.
AI Governance modülü, executive sorumluluk disiplinini kurar. AI Council, AI Steering Committee, AI Center of Excellence yapıları; Chief AI Officer (CAIO) ve AI Ethics Officer rolleri; karar verme yapıları; EU AI Act'in 4 risk kategorisi (Unacceptable, High, Limited, Minimal Risk) ve şirketinize uygulanması; KVKK üretken AI rehberi ve agentic AI çerçevesi; BDDK, EPDK, SGK sektör regülasyonları; Responsible AI prensipleri (fairness, transparency, accountability, explainability); NIST AI Risk Management Framework ve ISO 42001; bias audit ve continuous monitoring disiplini detaylı işlenir.
Organizasyonel dönüşüm modülü, AI dönüşümünün insan boyutunu işler. Talent strategy: hire (yeni yetenek), upskill (mevcut eğitim), reskill (kariyer değişimi) karışımı; AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist, AI PM rolleri; Türkiye'de AI talent piyasası ve compensation trendleri; AI-first culture inşası (top-down leadership signaling, AI literacy programs, direnç yönetimi); Kotter 8-step model ve ADKAR çerçevesi AI'a uyarlama; AI Champions network ve community of practice uygulamalı şekilde işlenir.
AI-native iş modelleri modülü, programın yeni gelir kaynakları boyutunu temsil eder. AI-as-a-Service (API economy, model serving); Agentic SaaS (kullanıcı yerine iş yapan AI agent ürünler); AI embedded product; outcome-based pricing ('çıkardığım değer' bazlı fiyatlama); usage-based, seat-based, tier-based modellerin AI çağındaki evrimi; data monetization (anonimleştirilmiş veri ürünü); Klarna, Spotify, Shopify, Stripe gibi şirketlerin AI native dönüşüm örnekleri ve Türkiye'den başarılı AI native pivotlar detaylı işlenir.
Vendor ekosistemi modülü, executive yatırım kararlarına stratejik çerçeve sunar. OpenAI (GPT-5), Anthropic (Claude Opus 4.7), Google (Gemini 2.5) gibi frontier lab'ler; her birinin güçlü yönleri, sektör fokusu, fiyatlama yapısı; Microsoft Azure AI, AWS Bedrock, Google Vertex AI cloud ekosistemleri; NVIDIA GPU ekonomisi; Hugging Face ve açık kaynak ekosistemi; single-vendor lock-in riski ve çeşitlendirme stratejisi; açık kaynak (DeepSeek, Llama, Qwen) + commercial (GPT, Claude) hibrit yaklaşım kapsamlı işlenir.
Risk yönetimi modülü, AI dönüşümünün etik ve operasyonel zorluklarını ele alır. Job displacement etik sorumluluğu (workforce transition planlama, severance, reskilling, internal mobility, kommunikasyon); AI safety (hallucination, bias, adversarial attack, prompt injection, veri sızıntısı); reputational risk ve müşteri/kamuoyu güveni yönetimi; black swan senaryolar (AI model failure, vendor outage, regulatory shock); incident response playbook ve communication tree uygulamalı şekilde işlenir.
Capstone projesinde her katılımcı, kendi şirketi için 12 aylık AI dönüşüm roadmap'i hazırlar ve board-level sunum yapar: vision, strategic pillars, use case portfolio, talent, governance, ROI framework entegrasyonu; 12 aylık roadmap (quarterly milestones, KPI targets); investment plan ve resource allocation; board-level sunum şablonu ve narrative; peer review ile roadmap kalite kontrolü. Eğitim sonunda katılımcılar; şirketlerinin AI olgunluk seviyesini stratejik düzeyde ölçebilecek, AI vizyonunu ve stratejisini iş stratejisiyle entegre tasarlayabilecek, ölçülebilir bir AI ROI framework'ü kurabilecek, use case portföyünü sistematik önceliklendirebilecek, Build vs Buy vs Partner kararlarını TCO bazlı verebilecek, AI Council ve governance yapısını regülasyonlara uygun kurabilecek, organizational transformation'ı yönetebilecek, AI-native iş modellerini değerlendirebilecek, vendor ekosisteminde stratejik yatırım kararları alabilecek ve uçtan uca 12 aylık dönüşüm roadmap'i ile şirketini AI çağına taşıyabilecek seviyede executive yetkinliğe ulaşır. Eğitim 2 gün, 12 modül ve 65'in üzerinde executive ders içerir.