Yapay Zeka Becerileri Nelerdir? Basit Bir Kılavuz.

Meraklı, gergin veya sadece moda sözcüklerle boğulmuş musunuz? Aynı. Yapay zeka becerileri konfeti gibi ortalıkta dolaşıyor, ancak basit bir fikri gizliyor: Yapay zekayı tasarlamak, kullanmak, yönetmek ve sorgulamak için pratikte neler yapabileceğinizi, böylece insanlara gerçekten yardımcı olabileceğini. Bu rehber, örnekler, bir karşılaştırma tablosu ve birkaç dürüst yorumla bunu gerçek anlamda açıklıyor, çünkü biliyorsunuz, nasıl olduğunu.

Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:

🔗 Yapay zeka hangi sektörleri altüst edecek?
Yapay zeka sağlık, finans, perakende, üretim ve lojistiği nasıl yeniden şekillendiriyor?

🔗 Bir yapay zeka şirketi nasıl kurulur?
Bir yapay zeka girişimini kurmak, başlatmak ve büyütmek için adım adım yol haritası.

🔗 Hizmet olarak yapay zeka nedir?
Ağır altyapıya ihtiyaç duymadan ölçeklenebilir yapay zeka araçları sunan AIaaS modeli.

🔗 Yapay zeka mühendisleri ne yapar?
Modern yapay zeka rollerindeki sorumluluklar, beceriler ve günlük iş akışları.

Yapay zeka becerileri nelerdir? Hızlı, insani tanım 🧠

Yapay zeka becerileri , yapay zeka sistemleri oluşturmanıza, entegre etmenize, değerlendirmenize ve yönetmenize olanak tanıyan yeteneklerdir; ayrıca bunları gerçek işte sorumlu bir şekilde kullanmak için gereken yargıyı da sağlarlar. Teknik bilgi birikimi, veri okuryazarlığı, ürün anlayışı ve risk farkındalığını kapsarlar. Karmaşık bir problemi alıp doğru veri ve modelle eşleştirebiliyor, bir çözümü uygulayabiliyor veya organize edebiliyor ve insanların güvenebileceği kadar adil ve güvenilir olduğunu doğrulayabiliyorsanız, işte bu temeldir. Hangi becerilerin önemli olduğunu şekillendiren politika bağlamı ve çerçeveler için OECD'nin yapay zeka ve beceriler üzerine uzun süredir devam eden çalışmasına bakın. [1]

İyi yapay zeka becerileri nelerdir ✅

İyiler üç şeyi birden yaparlar:

1. Gemi değeri
   Belirsiz bir iş ihtiyacını, zamandan tasarruf sağlayan veya para kazandıran çalışan bir yapay zeka özelliğine veya iş akışına dönüştürüyorsunuz. Şimdi değil, sonra.

2. Güvenli bir şekilde ölçeklendirin
   Çalışmanız incelemeye dayanır: yeterince açıklanabilir, gizlilik bilincine sahip, izlenir ve zarif bir şekilde bozulur. NIST'in Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi, geçerlilik, güvenlik, açıklanabilirlik, gizlilik geliştirme, adalet ve hesap verebilirlik gibi özellikleri güvenilirliğin temelleri olarak vurgular. [2]

3. İnsanlarla iyi
   geçinin Döngüde insanlarla tasarım yapın: net arayüzler, geri bildirim döngüleri, devre dışı bırakma seçenekleri ve akıllı varsayılan ayarlar. Bu bir sihirbazlık değil; biraz matematik ve biraz da tevazu ile harmanlanmış iyi bir ürün çalışması.

Yapay zeka becerilerinin beş temel unsuru 🏗️

Bunları üst üste konabilen katmanlar olarak düşünün. Evet, metafor biraz sallantılı - sürekli üzerine malzeme eklenen bir sandviç gibi - ama işe yarıyor.

1. Teknik Çekirdek

   • Veri yönetimi, Python veya benzeri, vektörleştirme temelleri, SQL

   • Model seçimi ve ince ayar, hızlı tasarım ve değerlendirme

   • Alma ve düzenleme kalıpları, izleme, gözlemlenebilirlik

2. Veri ve Ölçüm

   • Veri kalitesi, etiketleme, sürümleme

   • Sadece doğruluğu değil, sonuçları da yansıtan metrikler

   • A/B testi, çevrimdışı ve çevrimiçi değerlendirmeler, sapma tespiti

3. Ürün ve Teslimat

   • Fırsat boyutlandırma, yatırım getirisi durumları, kullanıcı araştırması

   • Yapay Zeka Kullanıcı Deneyimi (UX) kalıpları: belirsizlik, alıntılar, retler, geri çekilmeler

   • Kısıtlamalar altında sorumlu bir şekilde nakliye

4. Risk, Yönetişim ve Uyumluluk

   • Politikaları ve standartları yorumlamak; kontrolleri ML yaşam döngüsüne eşlemek

   • Dokümantasyon, izlenebilirlik, olay müdahalesi

   • AB Yapay Zeka Yasası'nın risk temelli yaklaşımı gibi düzenlemelerdeki risk kategorilerini ve yüksek riskli kullanımları anlamak. [3]

5. Yapay zekayı güçlendiren insan becerileri

   • Analitik düşünme, liderlik, sosyal etki ve yetenek geliştirme, işveren anketlerinde yapay zeka okuryazarlığıyla birlikte sıralanmaya devam ediyor (WEF, 2025). [4]

Karşılaştırma tablosu: Yapay zeka becerilerinizi hızlı bir şekilde geliştirmek için araçlar 🧰

Kapsamlı değil ve evet, ifadeler bilerek biraz dengesiz; sahadan alınan gerçek notlar genellikle şöyle görünür...

Küçük bir not: Fiyatlar sürekli değişir ve ücretsiz üyelikler bölgeye göre değişiklik gösterir. Bunu bir makbuz olarak değil, bir teşvik olarak düşünün.

Derinlemesine inceleme 1: LEGO parçaları gibi üst üste koyabileceğiniz teknik yapay zeka becerileri 🧱

• Önce veri okuryazarlığı : profilleme, eksik değer stratejileri, sızıntı tuzakları ve temel özellik mühendisliği. Dürüst olmak gerekirse, yapay zekanın yarısı akıllı temizlik işlerinden oluşur.

• Programlamanın temelleri : Python, not defterleri, paket hijyeni, yeniden üretilebilirlik. Daha sonra sizi rahatsız etmeyecek birleştirmeler için SQL ekleyin.

• Modelleme : Bir geri alma-artırılmış üretim (RAG) hattının ince ayardan ne zaman daha iyi olduğunu; yerleştirmelerin nereye uyduğunu; ve değerlendirmenin üretken ve öngörücü görevler için nasıl farklılaştığını bilin.

• İstem 2.0 : Yapılandırılmış istemler, araç kullanımı/fonksiyon çağrısı ve çoklu tur planlaması. İstemleriniz test edilebilir değilse, üretime hazır değillerdir.

• Değerlendirme : BLEU veya doğruluk senaryosu testlerinin ötesinde, çekişmeli durumlar, temellendirme ve insan incelemesi.

• LLMOps ve MLOps : model kayıtları, soy ağacı, canary sürümleri, geri alma planları. Gözlemlenebilirlik isteğe bağlı değildir.

• Güvenlik ve gizlilik : sır yönetimi, PII temizleme ve hızlı enjeksiyon için kırmızı takım çalışması.

• Belgeleme : Veri kaynaklarını, kullanım amaçlarını ve bilinen arıza modlarını açıklayan kısa, canlı belgeler. Gelecekte size teşekkür edeceksiniz.

İnşa ederken yönünüzü bulun : NIST AI RMF, güvenilir sistemlerin özelliklerini listeler: geçerli ve güvenilir; güvenli; emniyetli ve dayanıklı; hesap verebilir ve şeffaf; açıklanabilir ve yorumlanabilir; gizliliği artırılmış; ve zararlı önyargıların yönetildiği adil. Bunları değerlendirmeleri ve sınırları şekillendirmek için kullanın. [2]

Derinlemesine inceleme 2: Mühendis olmayanlar için yapay zeka becerileri - evet, buraya aitsiniz 🧩

Değerli olmak için sıfırdan model oluşturmanıza gerek yok. Üç şerit:

1. Yapay zekaya duyarlı işletme operatörleri

   • Süreçleri haritalayın ve insanların kontrolü elinde tutmasını sağlayan otomasyon noktalarını belirleyin.

   • Sadece model merkezli değil, insan merkezli sonuç ölçümleri tanımlayın.

   • Uyumluluğu, mühendislerin uygulayabileceği gereksinimlere dönüştürün. AB Yapay Zeka Yasası, yüksek riskli kullanımlar için yükümlülükler içeren risk odaklı bir yaklaşım benimsediğinden, proje yöneticileri ve operasyon ekiplerinin yalnızca kod yazmakla kalmayıp dokümantasyon, test ve pazara sunulduktan sonra izleme becerilerine de ihtiyacı vardır. [3]

2. Yapay zeka konusunda bilgili iletişimciler

   • Kullanıcı eğitimi, belirsizlik için mikro metin ve tırmanma yolları hazırlayın.

   • Sınırlamaları parlak bir kullanıcı arayüzünün arkasına gizlemek yerine, bunları açıklayarak güven oluşturun.

3. Halk liderleri

   • Tamamlayıcı becerilere sahip kişileri işe alın, yapay zeka araçlarının kabul edilebilir kullanımına ilişkin politikalar belirleyin ve beceri denetimleri yapın.

   • WEF'in 2025 analizi, yapay zeka okuryazarlığının yanı sıra analitik düşünme ve liderliğe olan talebin de arttığını gösteriyor; insanların yapay zeka becerilerini geliştirme olasılığı, 2018'e kıyasla iki kattan

Derinlemesine inceleme 3: Yönetim ve etik - kariyerinizi destekleyen, az bilinen bir konu 🛡️

Riskli iş evrak işi değildir. Ürün kalitesidir.

• Alanınıza uygulanan risk kategorilerini ve yükümlülükleri öğrenin

• bir çerçeve benimseyin . NIST AI RMF, yaşam döngüsü boyunca riskleri belirlemek ve yönetmek için ortak bir dil sunar ve bu da günlük kontrol listelerine ve gösterge panellerine kolayca uyarlanabilir. [2]

• Kanıtlara bağlı kalın : OECD, yapay zekanın beceri talebini nasıl değiştirdiğini ve hangi rollerde en büyük değişikliklerin yaşandığını (ülkeler genelindeki çevrimiçi açık pozisyonların geniş çaplı analizleri aracılığıyla) takip ediyor. Bu içgörüleri eğitim ve işe alım planlamak ve tek bir şirket anekdotundan aşırı genelleme yapmaktan kaçınmak için kullanın. [6][1]

Derinlemesine inceleme 4: Yapay zeka becerileri için piyasa sinyali 📈

ve olana ödeme yapar 15 ülkede 500 milyondan fazla iş ilanının incelendiği 2024 tarihli bir PwC analizi, yaklaşık 4,8 kat daha hızlı üretkenlik artışı gördüğünü ve benimsenme yaygınlaştıkça ücretlerin artacağını gösteriyor. Bunu kader değil, yönlendirici bir durum olarak düşünün; ancak bu, becerilerinizi şimdi geliştirmeniz için bir teşvik. [7]

Yöntem notları: Anketler (WEF gibi) ekonomilerdeki işveren beklentilerini yansıtır; açık pozisyon ve ücret verileri (OECD, PwC) gözlemlenen piyasa davranışlarını yansıtır. Yöntemler farklılık gösterdiğinden, bunları birlikte okuyun ve tek kaynaklı kesinlik yerine doğrulama arayın. [4][6][7]

Derinlemesine inceleme 5: Yapay zeka becerileri pratikte neler? Bir günlük yaşam 🗓️

Ürün odaklı bir genelci olduğunuzu düşünün. Gününüz şöyle geçebilir:

• Sabah : Dünkü insan değerlendirmelerinden gelen geri bildirimleri gözden geçiriyorum, niş sorgularında halüsinasyon artışları fark ediyorum. Geri çağırmayı ayarlıyorum ve komut istemi şablonuna bir kısıtlama ekliyorum.

• Sabahın geç saatleri : Kullanım amacının özetini ve sürüm notlarınız için basit bir risk bildirimini yakalamak üzere hukuk departmanıyla çalışıyorum. Dram yok, sadece netlik.

• Öğleden Sonra : Varsayılan olarak alıntıları ortaya çıkaran ve ileri düzey kullanıcılar için açık bir devre dışı bırakma seçeneği sunan küçük bir deneyi yayınlıyoruz. Ölçütünüz yalnızca tıklama sayısı değil, şikayet oranı ve görev başarısıdır.

• Günün sonu : Modelin aşırı agresif bir şekilde reddettiği bir başarısızlık vakası üzerinde kısa bir otopsi çalışması. Bu reddi kutluyorsunuz çünkü güvenlik bir hata değil, bir özellik. Garip bir şekilde tatmin edici.

Hızlı bileşik vaka: Orta ölçekli bir perakendeci, insan müdahalesi ve hassas komutlar için haftalık kırmızı takım tatbikatları ile geri alma destekli bir asistan sunarak "siparişim nerede?" e-postalarını %38 oranında azalttı. Kazanç yalnızca modelin kendisi değildi; iş akışı tasarımı, değerlendirme disiplini ve olaylar için net bir sahiplenme de önemliydi. (Açıklama amaçlı bileşik örnek.)

Bunlar yapay zeka becerileridir çünkü teknik ince ayarları ürün yargısı ve yönetim normlarıyla harmanlarlar.

Beceri haritası: başlangıçtan ileri seviyeye 🗺️

• Temel

  • Okuma ve eleştiri istemleri

  • Basit RAG prototipleri

  • Göreve özgü test setleriyle temel değerlendirmeler

  • Net dokümantasyon

• Orta seviye

  • Araç kullanım orkestrasyonu, çoklu tur planlaması

  • Sürümlemeli veri hatları

  • Çevrimdışı ve çevrimiçi değerlendirme tasarımı

  • Model regresyonları için olay yanıtı

• Gelişmiş

  • Alan uyarlaması, dikkatli ince ayar

  • Gizliliği koruyan desenler

  • Paydaş incelemesiyle önyargı denetimleri

  • Program düzeyinde yönetişim: gösterge panelleri, risk kayıtları, onaylar

Politika veya liderlik alanında çalışıyorsanız, büyük yargı bölgelerindeki değişen gereklilikleri de takip edin. AB Yapay Zeka Yasası'nın resmi açıklayıcı sayfaları, hukukçu olmayanlar için iyi bir başlangıç ​​noktasıdır. [3]

Yapay zeka becerilerinizi kanıtlamanıza yardımcı olacak mini portföy fikirleri 🎒

• Önce ve sonra iş akışı : Önce manuel süreci, ardından zamandan tasarruf, hata oranları ve insan kontrolleriyle yapay zeka destekli versiyonunuzu gösterin.

• Değerlendirme not defteri : Uç durumları içeren küçük bir test seti ve her bir durumun neden önemli olduğunu açıklayan bir beni oku dosyası.

• İstem kiti : Bilinen arıza modları ve azaltma yöntemleriyle yeniden kullanılabilir istem şablonları.

• Karar notu : Çözümünüzü NIST güvenilirliğine, AI özelliklerine (geçerlilik, gizlilik, adalet vb.) göre haritalayan tek sayfalık bir belge - kusurlu olsa bile. Mükemmellikten ziyade ilerleme. [2]

Yaygın efsaneler, biraz çürütülmüş 💥

• Efsane: Doktora seviyesinde bir matematikçi olmanız gerekir.
  Gerçek: Sağlam temeller işe yarar, ancak ürün anlayışı, veri temizliği ve değerlendirme disiplini de aynı derecede belirleyicidir.

• Efsane: Yapay zeka insan becerilerinin yerini alır.
  Gerçek: İşveren anketleri, analitik düşünme ve liderlik gibi insan becerilerinin yapay zekanın benimsenmesiyle birlikte arttığını gösteriyor. Bunları eşleştirin, takas etmeyin. [4][5]

• Efsane: Uyumluluk inovasyonu öldürür.
  Gerçek: Risk temelli, belgelenmiş bir yaklaşım, herkesin oyunun kurallarını bilmesi nedeniyle sürümlerin daha hızlı

Bugünden başlayabileceğiniz basit ve esnek bir beceri geliştirme planı 🗒️

• 1. Hafta : İşyerinde küçük bir sorun seçin. Mevcut süreci takip edin. Kullanıcı sonuçlarını yansıtan başarı ölçütleri taslağı hazırlayın.

• 2. Hafta : Barındırılan bir modelle prototip oluşturun. Gerekirse geri alma özelliği ekleyin. Üç alternatif komut yazın. Hataları günlüğe kaydedin.

• 3. Hafta : Hafif bir değerlendirme koşumu tasarlayın. 10 sert kenarlı ve 10 normal kenarlı kasa ekleyin. Döngüde bir insan testi yapın.

• 4. Hafta : Güvenilir yapay zeka özelliklerine eşlenen koruma bariyerleri ekleyin: gizlilik, açıklanabilirlik ve adalet kontrolleri. Bilinen sınırları belgelendirin. Sonuçları ve bir sonraki yineleme planını sunun.

Göz alıcı olmasa da, zamanla alışkanlıklar edinmenize neden olur. NIST'in güvenilir özellikler listesi, bir sonraki adımda neyi test edeceğinize karar verirken kullanışlı bir kontrol listesidir. [2]

SSS: Toplantılar için çalabileceğiniz kısa cevaplar 🗣️

• Peki, yapay zeka becerileri nelerdir?
  Yapay zeka sistemlerini güvenli bir şekilde değer sunacak şekilde tasarlama, entegre etme, değerlendirme ve yönetme becerileridir. İsterseniz tam olarak bu ifadeyi kullanabilirsiniz.

• Yapay zeka becerileri ile veri becerileri arasındaki fark nedir?
  Veri becerileri yapay zekayı besler: toplama, temizleme, birleştirme ve ölçümler. Yapay zeka becerileri ayrıca model davranışı, orkestrasyon ve risk kontrollerini de içerir.

• İşverenler aslında hangi yapay zeka becerilerini arıyor?
  Bir karışım: uygulamalı araç kullanımı, hızlı ve akıcı bilgi, değerlendirme becerisi ve yumuşak beceriler -analitik düşünme ve liderlik- işveren anketlerinde güçlü bir şekilde ortaya çıkıyor. [4]

• Modelleri ince ayar yapmam gerekir mi?
  Bazen. Genellikle, geri çağırma, hızlı tasarım ve kullanıcı deneyimi değişiklikleri sizi daha az riskle sonuca ulaştırır.

• Yavaşlamadan nasıl uyumlu kalabilirim?
  NIST AI RMF'ye bağlı hafif bir süreç benimseyin ve kullanım durumunuzu AB AI Yasası kategorileriyle karşılaştırın. Şablonları bir kez oluşturun, sonsuza dek yeniden kullanın. [2][3]

Özetle;

Yapay Zeka becerileri nelerdir diye sorduysanız , işte kısa cevap: Bunlar, yapay zekayı gösterişli bir demodan güvenilir bir takım arkadaşına dönüştüren teknoloji, veri, ürün ve yönetişim alanlarında harmanlanmış yeteneklerdir. En iyi kanıt bir sertifika değildir; ölçülebilir sonuçları, net sınırları ve iyileştirme yolu olan küçük, paketlenmiş bir iş akışıdır. Tehlikeli olabilecek kadar matematik öğrenin, modellerden çok insanları önemseyin ve güvenilir yapay zeka prensiplerini yansıtan bir kontrol listesi tutun. Sonra her seferinde biraz daha iyi bir şekilde tekrarlayın. Ve evet, belgelerinize birkaç emoji serpin. Garip bir şekilde moral veriyor 😅.

Referanslar

1. OECD - Yapay Zeka ve Becerilerin Geleceği (CERI) : daha fazlasını okuyun

2. NIST - Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF 1.0) (PDF): daha fazlasını okuyun

3. Avrupa Komisyonu - AB Yapay Zeka Yasası (resmi genel bakış) : daha fazlasını okuyun

4. Dünya Ekonomik Forumu - İşlerin Geleceği Raporu 2025 (PDF): daha fazlasını okuyun

5. Dünya Ekonomik Forumu - "Yapay zeka, iş yeri becerilerini değiştiriyor. Ancak insan becerileri hala önemli" : daha fazlasını okuyun

6. OECD - Yapay zeka ve işgücü piyasasındaki becerilere yönelik değişen talep (2024) (PDF): daha fazlasını okuyun

7. PwC - 2024 Küresel Yapay Zeka İş Barometresi (basın bülteni) : daha fazlasını okuyun

Resmi AI Asistan Mağazasında En Son Yapay Zekayı Bulun

Hakkımızda