IIBA Metodolojisi ile Yapay Zeka (AI) Destekli İş Analizi Eğitimi
Eğitmen: Dr. Ali Gürbüz, Course Instructer , BT Akademi
Başlangıç: 15 Eylül 2026
Süre: 6 Hafta / 12 Ders
Günler: Salı - Perşembe
Saatler: 19.00 - 22.00
Ders Türü: Canlı ve Online
Eğitime genel bakış
Dijital dönüşümün hız kazanmasıyla birlikte iş analistlerinden beklenen yetkinlikler de önemli ölçüde değişmektedir. Günümüzde başarılı bir iş analistinin yalnızca gereksinimleri analiz etmesi değil, aynı zamanda yapay zekâ teknolojilerini etkin kullanarak daha hızlı, doğru ve veriye dayalı kararlar alabilmesi beklenmektedir. IIBA Metodolojisi ile Yapay Zekâ (AI) Destekli İş Analizi Eğitimi, uluslararası kabul gören IIBA yaklaşımını üretken yapay zekâ teknolojileriyle birleştirerek katılımcılara modern iş analizi süreçlerini uygulamalı olarak öğretmeyi amaçlamaktadır. Eğitim kapsamında gereksinim analizi, süreç modelleme, paydaş yönetimi, dokümantasyon ve karar destek süreçlerinde yapay zekâ araçlarının etkin kullanımına odaklanılmaktadır.
Eğitmenimiz Dr. Ali Gürbüz, iş analizi, iş süreçleri yönetimi, kurumsal mimari ve dijital dönüşüm alanlarında uzun yıllara dayanan deneyime sahip, BT Akademi ve Career HuBT bünyesinde aktif olarak eğitimler veren bir uzmandır. Kariyeri boyunca farklı sektörlerde yürütülen kurumsal dönüşüm projelerinde danışman, eğitmen ve yönetici olarak görev almış; IIBA metodolojisi, süreç iyileştirme, iş analizi ve yapay zekâ destekli dönüşüm projeleri üzerine birçok kurumla çalışmıştır. Akademik birikimini gerçek proje deneyimiyle birleştiren Dr. Ali Gürbüz, katılımcıların uluslararası iş analizi yaklaşımlarını yapay zekâ teknolojileriyle bir araya getirerek kurumlarında uygulanabilir çözümler geliştirmelerini hedeflemektedir.
Eğitim boyunca katılımcılar; IIBA iş analizi yaklaşımını yapay zekâ araçlarıyla destekleyerek gereksinim toplama, analiz, modelleme, dokümantasyon ve çözüm geliştirme süreçlerini daha verimli şekilde yönetmeyi öğrenecektir. Gerçek iş senaryoları ve uygulamalı çalışmalar sayesinde katılımcılar, üretken yapay zekâyı iş analizi süreçlerinin doğal bir parçası haline getirerek hem operasyonel verimliliklerini artıracak hem de uluslararası standartlara uygun analiz yetkinlikleri kazanarak kariyerlerinde önemli bir avantaj elde edeceklerdir.
Eğitimde neler var?
IIBA iş analizi metodolojisine ve BABOK® çerçevesine giriş
İş analizi yaşam döngüsü ve temel iş analisti sorumlulukları
Gereksinim toplama, analiz etme ve doğrulama teknikleri
Yapay zekâ destekli gereksinim analizi ve dokümantasyon süreçleri
Prompt Engineering tekniklerinin iş analizinde etkin kullanımı
Süreç modelleme, süreç iyileştirme ve iş akışı analizleri
Paydaş analizi ve etkili iletişim yöntemleri
AI destekli karar verme ve çözüm geliştirme yaklaşımları
Üretken yapay zekâ araçlarıyla analiz, raporlama ve içerik oluşturma uygulamaları
Gerçek iş senaryoları üzerinden uygulamalı iş analizi çalışmaları
Dijital dönüşüm projelerinde iş analistinin rolü ve yapay zekâ entegrasyonu
IIBA standartları doğrultusunda modern iş analizi yaklaşımları ve kariyer gelişimi
Eğitim kimler için uygun?
- IIBA metodolojisini öğrenerek iş analizi süreçlerini uluslararası standartlara uygun şekilde yürütmek isteyen iş analistleri
- Yapay zekâ teknolojilerini iş analizi, gereksinim yönetimi ve süreç modelleme çalışmalarında etkin kullanmak isteyen profesyoneller
- Dijital dönüşüm, süreç iyileştirme ve kurumsal dönüşüm projelerinde görev alan iş birimi uzmanları, ürün yöneticileri ve proje ekipleri
- Gereksinim analizi, süreç analizi ve çözüm geliştirme süreçlerinde AI destekli araçlardan yararlanmak isteyen yazılım ekipleri ve BT profesyonelleri
- CBAP®, CCBA® ve ECBA® gibi IIBA odaklı kariyer hedefleyen veya iş analizi alanındaki bilgi ve yetkinliklerini geliştirmek isteyen profesyoneller
- Yapay zekâ destekli iş analizi yaklaşımlarını öğrenerek daha hızlı, verimli ve stratejik karar alma süreçleri oluşturmak isteyen herkes
Eğitimde neler kazanacaksınız?
IIBA metodolojisinin temel prensiplerini öğrenerek iş analizi süreçlerini uluslararası standartlara uygun şekilde yürütebileceksiniz.
Yapay zekâ destekli araçları gereksinim toplama, analiz, dokümantasyon ve süreç modelleme çalışmalarında etkin şekilde kullanabileceksiniz.
İş analizi süreçlerinde üretken yapay zekâdan faydalanarak daha hızlı, tutarlı ve kaliteli çıktılar oluşturabileceksiniz.
Paydaş ihtiyaçlarını daha doğru analiz ederek iş hedefleriyle uyumlu çözüm önerileri geliştirebileceksiniz.
Süreç analizi, gereksinim yönetimi ve karar destek çalışmalarını AI teknolojileriyle güçlendirebilecek bilgi ve beceri kazanacaksınız.
Gerçek iş senaryoları üzerinde uygulamalar yaparak yapay zekâ destekli iş analizi süreçlerini kurumunuza uyarlayabilecek deneyim elde edeceksiniz.
Dijital dönüşüm projelerinde iş analisti, ürün yöneticisi veya proje ekip üyesi olarak daha etkin rol alabilecek yetkinliğe sahip olacaksınız.
Uluslararası iş analizi yaklaşımlarını modern yapay zekâ teknolojileriyle birleştirerek kurumunuza katma değer sağlayacak çözümler geliştirebileceksiniz.
Müfredat
1. Ders: İş Analizi Disiplinine Giriş ve IIBA Perspektifi
- • İş analizi nedir? İş analistinin organizasyondaki rolü ve kuruma sağladığı değer
- • İş analisti, Product Owner, Product Manager, Project Manager ve teknik ekip rolleri arasındaki farklar
- • BABOK bilgi alanları, iş analizi görevleri ve Business Analysis Core Concept Model - BACCM
- • Örnek proje senaryosu üzerinden iş ihtiyacı, paydaş, değer, çözüm ve bağlam ayrımının yapılması
- • Yapay zeka (AI) destekli ilk problem analizi, paydaş listesi taslağı ve varsayım/kısıt önerilerinin değerlendirilmesi
2. Ders: İş Analizi Planlama ve İzleme
- • Business Analysis Planning and Monitoring bilgi alanı
- • Predictive, Agile ve Hybrid ortamlarda iş analizi yaklaşımının belirlenmesi
- • İş analizi faaliyetlerinin, çıktılarının, iletişim yöntemlerinin ve dokümantasyon seviyesinin planlanması
- • İş analizi yönetişimi, onay süreçleri, karar mekanizmaları ve değişiklik yönetimi yaklaşımı
- • Örnek proje için iş analizi planı, aktivite listesi ve analiz çıktıları haritasının oluşturulması
- • Yapay zeka (AI) ile iş analizi planı taslağı, analiz aktivite listesi ve paydaş iletişim yaklaşımı hazırlanması
3. Ders: Paydaş Analizi ve İş Birliği Yönetimi
- • İç ve dış paydaşların belirlenmesi, paydaş ihtiyaçları ve beklentilerinin analiz edilmesi
- • Paydaş haritası, etki/ilgi matrisi ve paydaş katılım stratejisi
- • Sponsor, kullanıcı, karar verici, domain expert, teknik ekip ve operasyon ekipleriyle çalışma yaklaşımı
- • Zor paydaşlarla iletişim, beklenti yönetimi ve çatışma alanlarının belirlenmesi
- • Örnek proje için paydaş listesi, paydaş matrisi ve iletişim yaklaşımının hazırlanması
- • Yapay zeka (AI) ile paydaş görüşme soruları, paydaş riskleri ve iletişim mesajı taslaklarının oluşturulması
4. Ders: Gereksinim Ortaya Çıkarma: Elicitation and Collaboration
- • Elicitation kavramı ve gereksinim toplama ile gereksinim ortaya çıkarma arasındaki fark
- • Görüşme, workshop, gözlem, doküman analizi, anket, focus group ve prototip teknikleri
- • Elicitation hazırlığı, paydaş katılımı, görüşme notlarının yapılandırılması ve çıktının doğrulanması
- • Örnek senaryo üzerinden görüşme soru seti hazırlanması ve gereksinim adaylarının çıkarılması
- • Yapay zeka (AI) ile görüşme sorularının hazırlanması, ham toplantı notlarının özetlenmesi ve ilk gereksinim adaylarının üretilmesi
- • Yapay zeka (AI) çıktılarındaki varsayım, eksik bağlam, belirsizlik ve kapsam dışı ifadelerin insan kontrolüyle düzeltilmesi
5. Ders: Gereksinim Türleri ve Gereksinim Yazımı
- • Gereksinim ve tasarım ayrımı
- • İş gereksinimleri, paydaş gereksinimleri, çözüm gereksinimleri ve geçiş gereksinimleri
- • Fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan gereksinimlerin ayrıştırılması
- • İyi gereksinim özellikleri, SMART yaklaşımı, açıklık, test edilebilirlik ve izlenebilirlik
- • Kötü yazılmış gereksinimlerin analiz edilmesi, yeniden yazılması ve kalite kontrol listesiyle değerlendirilmesi
- • Yapay zeka (AI) ile gereksinim iyileştirme, eksik kabul kriteri önerme ve gereksinim türlerini sınıflandırma çalışmaları
6. Ders: Gereksinim Yaşam Döngüsü Yönetimi
- • Requirements Life Cycle Management bilgi alanı
- • Gereksinimlerin izlenebilirliği, korunması, güncellenmesi, önceliklendirilmesi ve onaylanması
- • Traceability matrix, gereksinim versiyonlama ve gereksinim değişikliklerinin yönetimi
- • MoSCoW, Kano, WSJF ve iş değeri yaklaşımıyla önceliklendirme
- • Örnek gereksinim seti için önceliklendirme, izlenebilirlik matrisi ve değişiklik talebi etki analizi yapılması
- • Yaoay zeka (AI) ile gereksinim önceliklendirme kriterleri, değişiklik etki alanları ve izlenebilirlik eksiklerinin belirlenmesi
7. Ders: Gereksinim Yaşam Döngüsü Yönetimi
- • Strategy Analysis bilgi alanı ve iş analistinin stratejik analizdeki rolü
- • Mevcut durum analizi, problem tanımı, iş ihtiyacı ve fırsatların belirlenmesi
- • Kök neden analizi, SWOT, PESTLE ve capability gap analizi
- • Gelecek durum tanımı, risklerin değerlendirilmesi ve değişim stratejisinin oluşturulması
- • Business case mantığı ve üst seviye çözüm kapsamının belirlenmesi
- • Yapay zeka (AI) ile problem ifadesi yapılandırma, kök neden önerileri çıkarma, alternatif çözüm fikirleri üretme ve business case taslağı hazırlama
8. Ders: Süreç Analizi ve Modelleme
- • Süreç analizi, kullanıcı yolculuğu ve iş akışı arasındaki farklar
- • As-Is süreç analizi ve To-Be süreç tasarımı
- • BPM temel kavramları, swimlane diyagramları, karar noktaları ve istisna akışları
- • Süreç darboğazlarının, tekrarların, bekleme noktalarının ve iyileştirme fırsatlarının belirlenmesi
- • Örnek iş süreci üzerinden As-Is model oluşturma, problem alanlarını çıkarma ve To-Be süreç taslağı hazırlama
- • Yapay zeka (AI) ile süreç adımlarını yapılandırma, olası darboğazları belirleme ve iyileştirme önerilerini analiz etme
9. Ders: Requirements Analysis and Design Definition
- • Requirements Analysis and Design Definition bilgi alanı
- • Gereksinimlerin modellenmesi, analiz edilmesi, doğrulanması ve çözüm seçeneklerine dönüştürülmesi
- • Use case, user story, acceptance criteria, business rules, data dictionary ve interface analysis yaklaşımları
- • Scope modelling, requirements architecture ve potansiyel değer analizi
- • Örnek gereksinimlerden user story, kabul kriteri, use case ve iş kuralı seti hazırlanması
- • Yapay zeka (AI) ile user story ve acceptance criteria taslakları üretme; çıktıları açıklık, kapsam, iş değeri ve test edilebilirlik açısından kontrol etme
10. Ders: Agile İş Analizi, Backlog ve Ürün Geliştirme Pratikleri
- • Agile ortamda iş analistinin rolü ve Product Owner ile iş birliği
- • Epic, feature, user story ve task ayrımı
- • Product backlog oluşturma, backlog refinement ve sprint planlama bakış açısı
- • Definition of Ready, Definition of Done, kabul kriteri ve test ilişkisi
- • Örnek ürün senaryosu için epic, feature, user story ve task kırılımı hazırlanması
- • Yapay zeka (AI) ile backlog taslağı oluşturma, user storyleri küçük parçalara ayırma, refinement soruları ve kabul kriterleri üretme
11. Ders: Test, UAT ve Gereksinim Doğrulama
- • Gereksinim doğrulama ve geçerleme yaklaşımı
- • Acceptance criteria, test senaryosu ve UAT arasındaki ilişki
- • Fonksiyonel test, regresyon testi, UAT kapsamı ve iş analistinin test sürecindeki rolü
- • Hata yönetimi, değişiklik talebi, etki analizi ve iş birimi onay süreci
- • Kabul kriterlerinden test senaryosu ve UAT kontrol listesi oluşturma
- • Yapay zeka (AI) ile pozitif/negatif test senaryosu üretme, UAT kontrol listesi hazırlama ve kapsam dışı varsayımları temizleme
12. Ders: Solution Evaluation: Çözüm Değerlendirme ve Değer Analizi
- • Solution Evaluation bilgi alanı ve çözümün iş değerine katkısının değerlendirilmesi
- • Çözüm performansının ölçülmesi, performans sonuçlarının analiz edilmesi ve sınırlılıkların belirlenmesi
- • Kullanıcı geri bildirimi toplama, fayda gerçekleşme analizi ve iyileştirme önerilerinin geliştirilmesi
- • Çözüm sınırlılıkları ile kurumsal sınırlılıkların ayrıştırılması
- • Örnek çözüm senaryosu üzerinden performans yorumlama, çözüm sınırlılıkları ve iyileştirme önerileri hazırlama
- • Yapay zeka (AI) ile kullanıcı geri bildirimlerini özetleme, tekrar eden problem alanlarını sınıflandırma ve değer artırıcı önerileri önceliklendirme
13. Ders: İş Analizinde Yapay Zeka Kullanımı, Etik ve Kalite Kontrol
- • İş analizinde yaoay zeka (AI) kullanım alanları ve sınırları
- • Yapay zeka (AI) destekli gereksinim çıkarma, toplantı notu özetleme, user story üretimi, kabul kriteri yazımı, süreç analizi ve test senaryosu üretimi
- • Prompt yazımında bağlam, rol, amaç, veri, çıktı formatı ve kalite kriterleri
- • Yapay zeka (AI) çıktılarında doğruluk kontrolü, halüsinasyon, önyargı, eksik bağlam ve veri gizliliği riskleri
- • Kurumsal bilgi güvenliği, etik kullanım ve nihai karar sahipliği
- • Zayıf ve güçlü prompt örneklerinin karşılaştırılması; yapay zeka (AI) çıktılarının iş analizi kalite kontrol listesiyle değerlendirilmesi
14. Ders: Uçtan Uca Vaka Çalışması: AI Destekli IIBA İş Analizi Uygulaması
- • Örnek proje senaryosu üzerinden iş ihtiyacı ve çözüm bağlamının tanımlanması
- • Paydaş listesi, paydaş matrisi ve elicitation planının hazırlanması
- • Görüşme sorularının oluşturulması, gereksinimlerin çıkarılması ve gereksinim türlerine göre sınıflandırılması
- • As-Is / To-Be süreç modeli, user story, acceptance criteria ve backlog taslağının hazırlanması
- • Traceability matrix, test senaryoları ve UAT kontrol listesinin oluşturulması
- • Çözüm değerlendirme yaklaşımı, iyileştirme önerileri ve yönetim özeti hazırlanması
- • Yapay zeka (AI) ile üretilen tüm analiz çıktılarının kapsam, doğruluk, açıklık, iş değeri, test edilebilirlik ve gizlilik açısından kontrol edilmesi
- • Grup çalışmasıyla uçtan uca iş analizi paketinin hazırlanması ve sunulması
Referanslar
