Turkcell — AI Native Masters: Fonksiyon Atölyeleri

Çoğu kurumsal yapay zeka eğitimi şu soruyla başlar: "Bu araçları nasıl kullanırız?" Turkcell'deki atölyeler başka bir soruyla başladı: "Bu ekip her hafta hangi işi tekrar ediyor?"

AI Native Turkcell Masters, Turkcell'in yapay zekayı çalışanlarının günlük işine taşımak için yürüttüğü bir program. Brick Institute olarak programın fonksiyon atölyelerini tasarlıyor ve yürütüyoruz. Her atölye tek bir ekip için kuruldu ve o ekibin işini, verisini ve kullanabildiği araçları temel aldı. Atölyeler bir sınavla kapanmadı; katılımcılar kendi işleri için kurdukları asistanları masada canlı gösterdi.

Neden böyle bir programa ihtiyaç duyuldu?

Atölyeler bir eğitim kataloğundan seçilmedi. Her fonksiyon için önce ekip yöneticileriyle görüştük. Hangi işin tekrar ettiğini, hangi verinin hangi araca gidebileceğini ve ekibin yapay zekayı bugün ne kadar kullandığını dinledik.

Ortaya çıkan tablo netti. Eksik olan araç değildi; Teknocan ve Gemini zaten masadaydı. Asıl mesele, aracın ekibin kendi işine nasıl gireceğiydi.

Görüşmelerde öne çıkan ihtiyaçlar atölyelerin omurgasını belirledi:

Kurumun onaylı araçlarıyla çalışmak. Turkcell'de ekipler yalnızca kurumun onayladığı araçları kullanabiliyor: kurum içi asistan Teknocan ve Gemini. Atölyeler yeni bir araç tanıtmak yerine bu ikisinin içinde kuruldu.

Veri kuralını işin içinde öğrenmek. Gerçek sözleşme ve müşteri verisi yalnızca Teknocan'a gidiyor. Bu yüzden her egzersizin ilk sorusu aynıydı: bu dosya hangi araca gider?

Farkındalıktan uygulamaya geçmek. Yöneticilerin ifadesiyle farkındalık aşaması geçilmişti. Katılımcılar bilgisayarlarıyla gelip kendi vakaları üzerinde çalışmak istiyordu.

Farklı seviyeleri aynı masada toplamak. Aynı salonda araçları her gün kullananla ilk kez açan yan yana oturdu. Tempo her grupta bu karışıma göre ayarlandı.

Ve en sık tekrar eden beklenti: eğitimden bir not defteriyle değil, ertesi sabah işte kullanılacak bir asistanla çıkmak.

Programın tasarım yaklaşımı

İçerik her ekibe göre değişti, iskelet her atölyede aynı kaldı. Her atölyeyi üç ilkeyle kurduk:

Ekibin işi önce, aracın menüsü sonra. Atölyeler ekibin tekrarlayan işleriyle açıldı. Araçlar bu işlere göre sırayla devreye girdi.

Yöntem sentetik veride, gerçek iş Teknocan'da. Gemini laboratuvar oldu; prompt'lar ve şablonlar orada denendi. Kurumun verisiyle yapılan iş Teknocan'da kaldı.

Her masa çalışan bir çıktıyla kapandı. Bir Gem, bir agent ya da bir kampanya filmi. Atölyeden çıkan şey masada test edilmişti.

Kritik adım asistandı: bağlamı her seferinde baştan anlatmak yerine onu taşıyan bir Gem ya da Teknocan agent'ı kurmak.

Fonksiyon atölyeleri

Her atölye bir ekibin kendi işinden yola çıktı ve o ekibin diliyle kuruldu.

Pazarlama Analitiği Ekipleri için Yapay Zeka

Eğitmenler: Uğur Gürsel ve Sezgin Vural

Atölyenin çıkış noktası bir tanımdı: yapay zeka analitik işte yalnızca hız kazandıran bir araç değil, doğru kullanıldığında veri analizini, içgörü üretimini, raporlamayı ve karar almayı güçlendiren bir çalışma arkadaşı. Örnek senaryolar ekibin gündemine yakın kuruldu: satın alma akışındaki kayıplar, dijital kanaldan çağrı merkezine kayan talepler, ekiplere gidecek performans raporları.

Prompt mühendisliği: rol, bağlam, görev ve format ile istek yazmak. Örneksiz istemle müşteri taleplerini konuya göre sınıflandırmak, örnekli istemle bir dijital sorunu doğru birime yönlendirmek.

Güvenli kullanım: sistem talimatıyla asistanın sınırlarını çizmek; teyitsiz konuda tahmin yürütmemesini ve kişisel veriyi hiçbir koşulda işlememesini kurala bağlamak. Canlı bir prompt injection denemesiyle bu kuralın neden gerektiği gösterildi.

Araçlar: Gemini'de Gem, Notebook, Deep Research ve Guided Learning; hangisinin hangi işe uyduğu. Teknocan'ın kurum içi, genel LLM ve agent modları ve Teknocan'da agent oluşturma.

Uygulama: her araçta ekibin kendi analiz işlerine yakın uygulamalar ve adım adım iyileştirme döngüsü: yaz, test et, zayıf noktayı bul, iyileştir.

• Analiz isteğini rol, bağlam, görev ve format ile yazmak
• Sınıflandırma ve yönlendirme işlerinde örnekli istem kurmak
• Sistem talimatıyla asistanın sınırlarını ve kişisel veri kuralını belirlemek
• İlk cevapta durmayıp adım adım iyileştirmek
• İş için doğru aracı seçmek: Gem, Notebook, Deep Research ya da Teknocan

Atölye, katılımcıların işe taşıması için beş alışkanlıkla kapandı: yapay zekayı veri analizinde, sorgu ve formül yazımında, yorumda ve raporlamada aktif kullanmak; tek seferde sonuç beklemek yerine bağlam ve net talimatla iteratif çalışmak; üretilen sonucu veriyle, iş bilgisiyle ve kendi uzmanlığıyla doğrulamak; kazanılan zamanı içgörü üretmeye ayırmak; günlük işlerden küçük bir süreç seçip yapay zekayla yeniden tasarlamak.

Yaratıcı Süreçler Ekipleri için Yapay Zeka

Eğitmen: Caner Aras

Bu atölyede katılımcılar kursiyer değil, bir görevin mürettebatıydı. Eğitim için kurgusal bir uydu ağı tasarladık: ORBIT. Her masa kurayla dört görevden birini aldı: lansman kampanyası, alt marka, sosyal etki ya da dijital deneyim. İki gün boyunca bir kampanyayı insight'tan kampanya filmine taşıdı.

Masalar Görev Kontrol adını verdiğimiz bir platformda ilerledi. Bölüm kilitleri, hazır istemler, teslimatlar ve akran oylaması tek ekrandaydı. Gün içinde sürpriz "anomaliler" düştü; katılımcılar öğrendiklerini Kara Kutu adlı bir kayıt alanına yazdı.

İçerik her grupta kadroya göre yeniden yazıldı. İlk grupta iletişim ve marka, ikincide ürün ve deneyim, üçüncüde reklamveren tarafındaki marka ve pazarlama ekipleri vardı. Her grubun temposu bir sonrakinin gün planını şekillendirdi; üçüncü grupta altı bölüm planlandığı gibi iki güne sığdı.

1. gün · Bağlam, konsept, yazı: iki Gem'in kurulması. Kreatif Stratejist yön açtı (güvenli, cesur, beklenmedik), Prodüksiyon bitmiş metni ve görsel istemini yazdı; seçim ve son okuma masada kaldı. Ardından insight ve kampanya fikri, slogan ve manifesto.

2. gün · Görsel, deneyim, pitch: her masa kampanyasının ışık, kadraj, renk, ses ve yasaklarını design.md adlı tek sayfada topladı. Bu sayfa sonraki her sohbetin başına eklendi; görsel seri, deneyim ekranları ve film aynı dilden çıktı. Gün, çekim listesinden üretilen kampanya filmi ve iki dakikalık pitch ile kapandı.

• Biri yön açan, biri metni yazan iki rollü bir Gem kurgusu kurmak
• Yapay zekadan doğrudan çıktı almak yerine onunla fikir tartışmak
• Görsel dili design.md ile yazıya döküp seriyi tutarlı tutmak
• Çekim listesinden planlı bir kampanya filmi üretmek
• En güçlü cümleyi insanın yazdığı bir kampanya kurmak
• Ürünün gerçek yetenekleriyle kısıt içinde çalışmak

Üç grupta 78 teslimatın tamamı kabul edildi. Son grupta dört masa dört kampanya ve beş film çıkardı. Bir masa alt marka için beş isim adayını tartıp NOMAD'ı seçti; bir başkası lansmanını gündelik dildeki "uzay" kelimesi üzerine kurdu. En akılda kalan cümleler masalardan geldi: "Haritadan çıkabilirsin, hayattan asla." Metinler iki Gem'le, görseller Nano Banana ile, filmler Veo ile üretildi; hepsi Gemini'nin içinde.

Ticari ve Gelir Ekipleri için Yapay Zeka

Eğitmen: Mustafa Biçer

Ticari ve gelir ekipleri için kurulan atölye, ekibin günlük işine üç blokta girdi. Gün boyunca tek bir formül kullanıldı: rol, görev, bağlam, format. Atölye için kurgusal bir telekom şirketi ve veri seti hazırladık: 7.043 müşteri satırı, bölge ve kanal kırılımlı ticari performans, bölge hedefleri. Katılımcılar egzersizleri bu veriyle, gerçek müşteri verisine dokunmadan yaptı.

Blok 1 · Gemini ve Gem: önce ve sonra karşılaştırmasıyla prompt'un nasıl iyileştiği. Ardından ekibin işinden bir örnek: tarifelerdeki bir fiyat güncellemesini düşük kullanımlı müşterilere duyuran e-posta, sonra aynı metnin SMS ve push bildirimine uyarlanması. Blok, tek seferlik prompt ile kalıcı asistan arasındaki farkla kapandı. Katılımcılara çoklu kanal duyurusundan churn önlemeye, A/B test yorumundan yönetici özetine 13 hazır agent tanımı verildi.

Blok 2 · Excel ile raporlama: veriyi yükleyip önce yorum istemek, sonra metrikler arasındaki ilişkiyi sorgulamak. Yorumu formüllerle doğrulayan bir analiz sayfası, hedefe ulaşma ve bölge katkısını gösteren iki grafik, hata veren bir formülün düzeltilmesi. Blok, her hafta yeniden kullanılacak bir bölge analizi şablonuyla bitti.

Blok 3 · Teknocan ile agent: sabah Gemini'de yazılan talimatlar Teknocan'a taşındı. Sistem talimatı ve lokal dosyayla kurulan agent'lar ekip içinde paylaşılabilir hale geldi.

Ek · NotebookLM: yalnızca yüklenen kaynaktan cevap veren, atıflı bir araştırma asistanı. Kaynakta olmayan bir şey sorulup "bulunamadı" cevabı bilerek görüldü.

• Her işte aynı prompt formülünü kullanmak
• Tek seferlik prompt'u kalıcı bir asistana dönüştürmek
• Ham veriden önce yorum, sonra formülle doğrulanmış analiz almak
• Her hafta kullanılacak bir rapor şablonu yazmak
• Teknocan'da sistem talimatı ve lokal dosyayla agent kurmak

Gün bir kartla kapandı. Her katılımcı pazartesi ilk deneyeceği tek aracı, tek görevi ve tarihi yazdı.

Tasarım ve Müşteri Deneyimi Ekipleri için Yapay Zeka

Eğitmen: Mustafa Dalcı

Atölye bir kullanılabilirlik laboratuvarı hikâyesiyle açıldı: tasarımı yapan kişi, kullanıcının neden zorlandığını çoğu zaman göremez. Yapay zekaya bakış da buradan kuruldu. Herkes aynı modele erişiyor; farkı modele verilen bağlam, kurallar ve araçlar yaratıyor.

İki günün omurgası tek bir soruydu: bu iş bir kez mi yapılıyor, yoksa tekrar mı ediyor? Tek seferlik iş sohbette kaldı. Tekrar eden bağlam bir Gem'e, tekrar eden yöntem bir beceriye taşındı.

1. gün · Bağlamdan denetime: üretken yapay zekanın nasıl çalıştığı ve prompt yazmaktan bağlam kurmaya geçiş. Katılımcılar kendi son müşteri deneyimi projelerini hazır bir denetim prompt'uyla Gemini'ye puanlattı. Ölçeği netleştirip karşıt görüş istediler; model orta yolu sevdiği için ikisi de gerekiyordu. Ardından kurumsal bir chatbot'u farklı kılan katmanlar konuşuldu: dokümanlar, kırmızı çizgiler, araçlar. Gün, Turkcell'in tasarım dosyası design.md ile kurum kimliğine uygun sunumlar üretilmesiyle bitti.

2. gün · Beceriden agent'a: Gemini'de iki beceri kuruldu; biri elle, biri Gemini'yle konuşarak. İkisi de bir sunumu yönetici gözüyle okuyordu: ana mesaj, rakam tutarlılığı, kırılım ve trend, kök neden ve aksiyon. Katılımcılar iki beceriyi önceki günün sunumları üzerinde birlikte çalıştırdı. Gün, ekiplerin kendi süreç akışlarından şablona uygun süreç dokümanı üreten bir Gem kurmasıyla kapandı. Gem'in talimatını da Teknocan'da kurulan bir prompt oluşturucu agent yazdı.

• Kendi projesini yapay zekaya denetletmek; ölçeği netleştirip karşıt görüş almak
• Tekrar eden bağlamı Gem'e, tekrar eden yöntemi beceriye dönüştürmek
• Sunumu yönetici gözüyle değerlendiren beceriler kurmak ve birlikte çalıştırmak
• design.md ile kurum kimliğine uygun çıktı almak
• Prompt'u elle yazmak yerine bir prompt oluşturucu agent'a yazdırmak
• Süreç akışından şablona uygun doküman üreten bir Gem kurmak

Katılımcılar atölyeden üç şeyle çıktı: kendi projelerine yapılmış bir yapay zeka denetimi, sunumları yönetici gözüyle kontrol eden iki beceri ve kendi süreç akışlarından doküman üreten bir Gem'in ilk sürümü. Eğitmenin ifadesiyle: "Bunu bir kere yapıyoruz; agent'a dönüştükten sonra hayatımız çok kolaylaşıyor."

Kiralama ve Geçiş Hakları Ekipleri için Yapay Zeka

Eğitmen: Aydıncan Ataberk

Atölyeye altı ilden yaklaşık 20 kişi katıldı. Ön görüşmede başlıklar netleşmişti: kira sözleşmesi kontrolü, resmi kurumlara başvuru dilekçeleri, sunum hazırlığı ve veri analizi. Aydıncan atölyeden önce ekiplerden kendi örnek işlerini topladı. Açılıştaki söz de bu işlerden geliyordu: geri dönen evrak setleri, yarım saatlik dilekçeler ve otuz versiyonluk sunumlarla başlıyoruz; ikinci günün sonunda her masada çalışan bir akış olacak.

1. gün · Temel, prompt, evrak ve sözleşme: yapay zekanın nasıl çalıştığı, kesin işle yorum işinin farkı, Teknocan'ın üç modu. Prompt yazımı rol, bağlam, görev, format ve örnekle çalışıldı; dört kötü prompt masalarda kurtarıldı. Uzman-asistan egzersizinde bir kişi evrak kontrolünü anlattı, diğeri yalnızca duyduğunu yazdı. Ortaya çıkan liste, ikinci imzadan önce eksik evrakı yakalayan bir Teknocan agent'ına dönüştü. Günün ikinci işi, matbu metinden sapan her ifadeyi bulan ve müzakere notu yazan sözleşme karşılaştırma akışıydı.

2. gün · Ekibin akışları ve zamanlı görev: katılımcılar bir gün önce yazdıkları tekrarlayan işlerden birini seçti. Yedi soruluk bir kartla işi tarif etti ve agent'a çevirdi. Gün, agent'ın belirlenen saatte kendiliğinden çalışıp sonucu mail attığı zamanlı görevle kapandı.

• Bir işi hangi aracın taşıyacağına veriye göre karar vermek
• Örtük bilgiyi açık yazan bir brief hazırlamak
• Kontrol listesini Teknocan agent'ına dönüştürmek
• Farkı kesin araçla bulup anlamını yapay zekaya yorumlatmak
• Örnek dilekçelerden aynı formatta yeni dilekçe ürettirmek
• Agent'ı zamanlı görevle kendiliğinden çalıştırmak

Ekipler kendi işlerinden 15 tekrarlayan iş akışı çıkardı. Biri sözleşme değişikliklerini takip eden, biri kanuni riskleri listeleyen iki agent atölye bitmeden yayına alındı. Katılımcıları en çok ikna eden şey, sözleşmeden tarafların ve tarihlerin doğru çıkarılması oldu. Defterdeki el yazısı notlar Teknocan'da temize çekildi; bir kurumun KEP adresi kaynak gösterilerek bulundu. Atölye net bir iş bölümüyle kapandı: yapay zeka eşler ve listeler, ikinci imza yine yöneticide.

Kontrat ve Veri Yönetimi Ekipleri için Yapay Zeka

Eğitmen: Aydıncan Ataberk

Bu ekip Turkcell'de ilk RPA senaryosunu yazan ekipti. Otomasyon geçmişi güçlüydü, yapay zeka deneyimi ise farklı seviyelerdeydi. Ön görüşmedeki beklenti açıktı: katılımcılar bilgisayarlarıyla gelecek ve gerçek vakalar üzerinde çalışacaktı.

1. gün · İşin haritası: on dakikalık bir egzersizde ekip 14 tekrarlayan iş akışı çıkardı. LLM, RAG ve agent'ın nasıl çalıştığı işlendi. "Algoritmayı yakala" egzersiziyle bir ödeme akışı adım adım blueprint'e döküldü. Ardından her adım için karar verildi: bu adım Teknocan'a mı, Excel'e mi, insana mı kalacak?

2. gün · Agent atölyesi: önce ekonomi haberlerini takip edip mail atan zamanlı görevli bir agent birlikte kuruldu. Çalıştığını gören ekip agent'ı, sistem talimatını ve talimata örnek koymayı öğrendi. Ardından masalar ön görüşmede konuşulan akışlardan kendi agent'larını geliştirdi.

• Bir iş akışını blueprint'e dökmek
• Her adımı Teknocan, Excel ya da insan olarak ayırmak
• Sistem talimatına örnek koyarak agent'ın davranışını sabitlemek
• Belge okuyan agent'larla PDF'ten tabloya veri çıkarmak
• Büyük formülleri Excel'in içinden Teknocan'a yazdırmak

Hedef üç agent'tı; ikinci gün öğlene kadar sekiz agent yayındaydı. Beşi tapu, haciz, vekaletname, çerçeve gizlilik ve tahakkuk belgelerini okuyordu. Biri 15–20 tahakkuk PDF'inden fatura bilgisini tabloya çıkarıyordu; bu iş normalde günün bir bölümünü alıyor. Agent'ı yayına çıkmayanlar diğer masaların agent'larını birlikte geliştirdi. Eğitim sonunda katılımcılara tek tek sorduk; hepsi işine katkı verecek bir agent kurduğunu söyledi. Atölyenin en büyük keşfi Excel'in içinde çalışan Teknocan oldu: ekip büyük formülleri doğrudan Excel'de yazdırmaya başladı.

Bu programı ayıran ne?

Tek müfredat değil, fonksiyon başına bir atölye. Pazarlama analitiği ile kira sözleşmesi aynı salonda anlatılmadı. Her ekip kendi işinin dilinde bir atölye aldı.

Kurumun aracıyla, kurumun kuralıyla. Atölyeler yeni bir araç satmadı. Teknocan ve Gemini'nin sınırları içinde, Turkcell'in veri kuralına göre kuruldu.

Her grup bir öncekinden öğrendi. İçerik ve gün planı her grupta kadroya ve önceki grubun temposuna göre yeniden yazıldı.

Kurumunuza Özel Bir Program Tasarlayalım

Turkcell ile kurguladığımız bu yapay zeka atölyesi programının benzerini, kurumunuzun öncelikleri, sektörü ve ekibinizin seviyesi doğrultusunda tasarlayabiliriz. Brick Institute olarak her atölyeyi ekiplerin gerçek çalışma biçimlerinden yola çıkarak kurguluyoruz: ekibinizin bulunduğu noktayı ve ulaşmak istediğiniz yeri konuşarak başlıyoruz.

Kataloğumuzu inceleyin → [Katalog İndir]

İletişim → egitim@brick.institute