Yapay zeka, kurumsal eğitimin kurallarını baştan yazdı. Birkaç yıl öncesine kadar bir aracı ya da bir yöntemi ekiplere öğretmek yeterliydi; öğrenilen şey uzun süre yerinde kalırdı. Yapay zeka çağında ise zemin sürekli kayıyor: bu hafta anlattığınız bir modelin arayüzü gelecek hafta yenileniyor, dün "yapamaz" dediğiniz bir araç bugün yapıyor, bir ekibin akışına yeni oturttuğunuz bir aracın yeteneği bir ayda bambaşka bir yere gidiyor.

Bu hızda kurumların en sık düştüğü yanılgı, yapay zeka adaptasyonunu tek seferlik bir etkinlik gibi kurgulamak: bir gün eğitim alınır, konu kapanır. Oysa adaptasyon bir kere alınan eğitimle bitmiyor; kurumun içinde sürekli dönen bir sürece dönüşmesi gerekiyor. Bu yazıda, bu sürekliliği nasıl kurduğumuzu ve giderek daha çok kurumun neden yapay zeka elçi programlarına yöneldiğini, Migros Online'daki deneyimimiz üzerinden anlatacağız.

Neden "standart bir eğitim" işe yaramıyor?

Kurumlarla çalışırken çoğu zaman şu yanlış beklentiyi düzeltmekle başlıyoruz: yapay zeka eğitimi, herkese aynı slaytları göstermekle olmaz.

Her kurumun kullandığı araçlar farklı. Kimi ekip Microsoft ekosisteminde yaşıyor, kimi Google Workspace'te; birinin veri güvenliği politikası ChatGPT'yi kapatmışken, diğeri kurum içi bir LLM'i kendi sunucusunda çalıştırıyor. Bir pazarlama ekibinin "yapay zekayla üretkenlik" tanımıyla, bir finans ekibinin tanımı aynı değil. Bu yüzden verdiğimiz her eğitimi o kuruma özel tasarlıyoruz: hangi araçlara erişebiliyorlar, hangi veriyi o araçlara verebiliyorlar, güvenlik sınırları nerede başlıyor hepsini önce anlıyor, sonra senaryoları buna göre kuruyoruz.

Bir de işin hız tarafı var ve bu tarafı en çok yapay zeka çağı büyüttü. Salesforce'un işaret ettiği gibi, kapsamlı bir yapay zeka kursunu hazırlamak aylar sürebiliyor; o kurs bittiğinde anlatılan araçların bir kısmı çoktan yenilenmiş oluyor. Eğitimi verdiğimiz günün sabahı not aldığımız bir özelliğin, öğleden sonra güncellendiğini gördüğümüz oldu. Bu kimsenin kusuru değil; alanın temposu bu.

Buradan tek bir sonuç çıkıyor: eğer öğrenme kurumun içine yerleşmiyorsa, en iyi eğitim bile alanın hızına tek başına yetişemiyor.

Yapay zeka elçi programı tam olarak nedir?

Elçi programının fikri aslında sade: her ekipten bir kişiyi "yapay zeka elçisi" olarak belirlemek.

Bu kişi, ekibinin en meraklısı, deneyeni, kurcalayanı oluyor. Biz bu elçileri derinlemesine eğitiyoruz. Sadece araçları değil, o araçları kendi ekiplerinin işine nasıl uyarlayacaklarını, güvenli kullanımın sınırlarını ve yeni bir aracı nasıl değerlendireceklerini de. Sonrasında elçi iki görev üstleniyor:

Birincisi, kendini güncel tutmak. Elçi, yeni çıkan modelleri, güncellenen araçları, işe yarayan yeni akışları takip etmeyi bir alışkanlık haline getiriyor. Yani öğrenme onun için de tek seferlik değil; dinamik ve sürekli.

İkincisi, öğrendiğini ekibine aktarmak. Elçi, düzenli olarak haftalık kısa bir paylaşım, aylık bir demo, bir iç kanal öğrendiklerini ekibine taşıyor. Böylece bilgi tek bir eğitim gününde donup kalmıyor, kurumun içinde canlı kalıyor.

Bu modelin şık tarafı, kurumu her hafta dışarıdan eğitim almak zorunda bırakmaması. Bir kurumun her ekibi için sürekli dış eğitim satın alması hem pahalı hem de sürdürülemez. Elçi programı, bu yükü kurumun içine, doğru kişilere dağıtıyor. Ortaya hem ciddi bir bütçe tasarrufu hem de dışarıdan beslenen değil, kendi kendini besleyen bir öğrenme kültürü çıkıyor.

Bir analojiyle söyleyelim: klasik eğitim, ekibe balık vermek gibi. Elçi programı ise her ekibe balık tutmayı bilen ve bunu öğretmeyi görev edinen bir kişi bırakmak. Yapay zekanın bu kadar hızlı değiştiği bir dönemde, ekibin ihtiyacı olan şey bir kez dolan bir depo değil, sürekli akan bir çeşme.

Bir Başarı Hikayesi: Migros One Yapay Zeka Elçi Programı

Bu modeli en net gördüğümüz örneklerden biri Migros One ile yürüttüğümüz yapay zeka elçi programı oldu. Güzel tarafı şu: süreç kurumun içinde başladı, biz ortasında devraldık ve yine kuruma bıraktık.

Önce kurum kendi içinde bir kıvılcım yaktı: çalışanlar arasında bir Lovable prototipleme yarışması düzenlendi. İnsanlar kendi fikirlerini gerçek prototiplere dönüştürdü; kim gerçekten merak ediyor, kim kurcalamaktan keyif alıyor, kimin elinde iş çıkıyor hepsi bu yarışmada kendini gösterdi.

Sonrasında bu yarışmadan belli bir başarı elde edenler elçi olarak seçildi. Yani elçiler yukarıdan atanmadı; kendi işleriyle, ürettikleriyle öne çıktılar. Bu, programın en kritik detaylarından biri: elçinin ekibi tarafından "hak edilmiş" görülmesi, aktardığı bilginin de karşılık bulmasını sağlıyor.

Bu noktada devreye biz girdik. Seçilen elçileri üç günlük yoğun bir eğitim programıyla en güncel hale getirdik: yeni araçlar, güvenli kullanım pratikleri, kendi ekiplerinin akışlarına uyarlanabilir senaryolar ve en önemlisi bir elçi olarak kendilerini nasıl güncel tutacakları. Üç gün sonunda amacımız onları "araç bilen" değil, "ekibinin öğrenme döngüsünü çevirebilen" kişilere dönüştürmekti.

Ardından süreci tekrar kuruma bıraktık. Bugün o elçiler, kendi güncelliklerini koruyup ekiplerini gelişmelerden düzenli olarak haberdar etme görevini sürdürüyor. Biz bir kez gelip gidip unutulan bir eğitim değil, kurumun içinde dönmeye devam eden bir çark bıraktık.

Kalıcı öğrenme neden bu kadar önemli? Rakamlar ne diyor?

Elçi programının arkasındaki mantık sadece bizim gözlemimiz değil; verinin de işaret ettiği bir yön.

​Dünya Ekonomik Forumu'nun 2025 Future of Jobs raporuna göre, bugünkü temel becerilerin %39'u 2030'a kadar değişmiş ya da eskimiş olacak ve çalışanların %59'unun bu on yıl bitmeden yeniden eğitilmesi gerekecek. Yani mesele bir kez öğrenip rafa kaldırmak değil; becerinin kendisinin bir "raf ömrü" var ve yapay zeka araçlarında bu ömür aylarla ölçülüyor.

Bunun üstüne bir de meşhur unutma eğrisi (forgetting curve) biniyor: tek seferlik bir eğitimde öğrenilenlerin büyük kısmı, tekrar edilmezse haftalar içinde unutuluyor. Elçi programının düzenli paylaşım ritmi tam da bu eğriye karşı çalışıyor bilgiyi tekrar tekrar dolaşıma sokarak canlı tutuyor.

​LinkedIn'in verisi de bu tabloyu tamamlıyor: "öğrenmek değişime uyum sağlamama yardımcı oluyor" diyenlerin oranı üç yılda %49'dan %68'e çıkmış. Dahası, öğrenmeyi kişiselleştiren yani herkese aynı içeriği değil, ekibe ve role özel içeriği veren kurumların yapay zeka adaptasyonunda öne geçme olasılığı %42 daha yüksek. Elçi programı zaten doğası gereği kişiselleştirilmiş bir model: her ekibin elçisi, o ekibin diliyle konuşuyor.

Tek bir cümlede toplarsak: yapay zekada rekabet avantajı, "en iyi eğitimi bir kez alan"da değil, öğrenmeyi sürekli kılabilen kurumda.

Peki, nereden başlanır?

Bir elçi programını yarın kurmak zorunda değilsiniz. Ama zihinde birkaç adımı netleştirmek, işi çok kolaylaştırıyor:

1. Meraklıları bulun. Kurum içinde küçük bir yarışma ya da açık bir çağrı, kimlerin gerçekten istekli olduğunu şaşırtıcı bir netlikle gösterir.
2. Elçileri derinlemesine eğitin. Yüzeysel bir tanıtım değil; araçları, güvenlik sınırlarını ve kendini güncel tutma alışkanlığını kapsayan yoğun bir program.
3. Bir ritim kurun. Haftalık kısa paylaşım, aylık demo küçük ama düzenli olsun. Öğrenmeyi canlı tutan, sıklık değil süreklilik.
4. Ölçün. "Beğendiler mi" değil, "davranış değişti mi, iş çıktısı ne oldu" sorusunu sorun.

Kurumlar için yapay zeka adaptasyonunun kolay olmadığını biliyoruz. Araçlar değişiyor, ekiplerin ihtiyaçları farklılaşıyor, güvenlik soruları gerçek ve bir eğitimin mürekkebi kurumadan sahne yeniden değişebiliyor. Ama bu, adaptasyonun imkansız olduğu anlamına gelmiyor sadece onu tek bir güne sığdırmaya çalışmanın işe yaramadığı anlamına geliyor.

Elçi programları, tam da bu yüzden bize umut veriyor: çünkü öğrenmeyi kurumun dışından değil, içinden besliyorlar. Ve bu yolculukta kurumları yalnız bırakmak niyetinde değiliz bugüne kadar biriktirdiğimiz tüm deneyimle buradayız.

Yapay zeka eğitim ve referans çalışmalarımıza erişmek, kurumunuza özel bir program konuşmak isterseniz nil@brick.institute adresinden bana ulaşabilirsiniz.