Yapay Zeka Eğitimi · OpenClaw

Kurumlar için OpenClaw Eğitimi

OpenClaw, ekibinizin kullandığı mesajlaşma kanallarına bağlanabilen, self-hosted ve açık kaynak bir kişisel AI asistanı. Zamanlama, araştırma, toplantı hazırlığı ve taslak yazma gibi günlük işlerde kullanılabiliyor. Proje hızlı değişiyor ve kurumsal ürünlerde beklenen garantileri sunmuyor. Üstelik kurum içinde resmi bir karar alınmadan önce birinin kurduğu bir örnekle karşılaşmanız mümkün. Bu uygulamalı eğitimde OpenClaw'ı kontrollü bir ortamda değerlendiriyor, erişim kurallarını netleştiriyor ve herhangi bir çıktı canlı kanala ulaşmadan önce insan kontrolünü yerleştiriyoruz. Pilotun sonunda ölçeklendirme, sınırlı tutma veya büyütmeme kararını eldeki bulgularla verebileceğiniz bir çerçeve oluşturuyoruz.

modül
6
saat
12
Bize ulaşın

OpenClaw kurumunuzun bir köşesinde çoktan çalışıyor olabilir. Self-hosted ve açık kaynak bu kişisel AI asistanı WhatsApp, Slack, Teams ya da bir posta kutusuna bağlanabiliyor. Ekipler onu zamanlama, araştırma, toplantı hazırlığı ve taslak yazma gibi günlük işlerde kullanabiliyor. Tek bir meraklı mühendis, resmi bir karar alınmadan önce aracı canlı kanalda ayağa kaldırabilir.

Bu durum, yönetilen bir kurumsal platformun taşıdığı riskten farklı. OpenClaw'ın tedarikçi SLA'sı yok ve özellikleri sürümler arasında değişebiliyor. Bu yüzden çalışma kurallarını, aracın değişim hızını hesaba katarak kurmak gerekiyor.

Eğitimde riski doğrudan ele alıyoruz. Kanalları bilinçli biçimde bağladığımız kontrollü, self-hosted bir ortam kuruyoruz. Asistanın erişebileceği alanları talimatlarla sınırlandırıyor, sorunları canlı bir alıcıya ulaşmadan yakalayacak insan kontrolünü yerleştiriyoruz. Mesajlaşma kanallarından geçen kişisel veriyi KVKK kapsamında ele alıyor, projenin kamuya açık güvenlik bildirimlerini nasıl izleyeceğinizi çalışıyoruz. Bir gün içinde ekibiniz, asistanın destekleyebileceği tek bir işi seçiyor ve hatanın maliyet yaratacağı noktalara kontrol adımları koyuyor. Pilotun sonunda ölçeklendirme, sınırlı tutma veya sonlandırma kararını eldeki bulgularla verebiliyorsunuz.

Araçtan bağımsız agent kavramlarını AI Agents eğitimimizde ele alıyoruz. Bu sayfa yalnızca OpenClaw'ı, birinin bilinçli olarak seçtiği sınırlar içinde çalıştırmaya odaklanıyor. Programların tamamını yapay zeka eğitimi kataloğunda görebilirsiniz.

Kurum içinde sizden önce kurulmuş olabilir

WhatsApp'a, Slack'e ya da e-postaya bağlanan kişisel bir asistanı meraklı bir çalışan tek başına ayağa kaldırabilir. Fark edilmediğinde bu, resmi olarak onaylanmış bir pilot olmadan canlı iş kanallarında çalışan bir araç anlamına geliyor.

Hızlı değişen açık kaynak, kurumsal ürün garantisi sunmuyor

OpenClaw'ın tedarikçi SLA'sı yok. Özellikleri ve kararlılığı sürümler arasında hızla değişebildiği için ekibin aracı düzenli olarak yeniden değerlendirmesi gerekiyor.

Canlı kanallar hatanın etkisini büyütüyor

Asistan WhatsApp, Slack, Teams ya da bir posta kutusuna bağlandığında gerçek çalışan ve müşteri mesajlarını okuyabiliyor, bu mesajlar üzerinden işlem yapabiliyor. Hangi kanala ve veriye erişeceği baştan seçilmeli.

Pilotun ölçeklenmeden önce sınırlara ihtiyacı var

İlk adımda birkaç kanal, tanımlı bir veri kapsamı ve gözetim altında tek bir görev seçiyoruz. Başta koyduğumuz sınırlar, daha sonra ölçeklendirmeyi gerçekten değerlendirebilmenizi sağlıyor.

Güvenli kullanım insan kontrolüyle başlıyor

Hazırlanan bir yanıtın gönderilip gönderilemeyeceğine ya da planlanan bir işlemin çalıştırılıp çalıştırılamayacağına önce bir kişi karar veriyor. Programın merkezinde bu kontrol alışkanlığı var. Canlı kanaldaki hız, kontrol ortadan kalktığında riske dönüşüyor.

  1. OpenClaw'ın hangi işlere uygun olduğunu anlamak

    90 dkBaşlangıç

    Önce OpenClaw'ın ne olduğunu, no-code iş agent'ı platformlarından ve kuralları daha oturmuş otomasyon araçlarından nasıl ayrıldığını konuşuyoruz. Ardından kontrollü bir pilotun nerede değer yaratabileceğini ve hangi işlerde kullanılmaması gerektiğini inceliyoruz. Böylece canlı bir kanal bağlanmadan önce herkes aynı çerçevede buluşuyor.

    • OpenClaw'ın sade ve ortak tanımı
    • İş agent'ı platformlarından ayrıldığı noktalar
    • Kontrollü bir pilotun değer yaratabileceği işler
    • Uygun olmayan kullanımlar: regüle kararlar ve gözetimsiz eylemler
    • SLA ve kurumsal garanti sınırı
  2. Güvenli kurulum ve yapılandırma

    120 dkBaşlangıç

    Self-hosted pilotun nerede çalışacağını, hangi kanalların neden bağlanacağını ve asistanın neye erişebileceğini birlikte belirliyoruz. Katılımcılar, başka birinin kurduğu anlaşılmaz bir sistem yerine baştan sona bildikleri kontrollü bir pilotla ayrılıyor.

    • Asistanın çalışacağı ortam
    • Kanalları tek tek bağlamak
    • Çalışma alanı ve hesap kuralları
    • Erişim talimatlarını yazmak
    • Asistanın hiçbir koşulda görmemesi gerekenler
    • Canlı kanal bağlanmadan önce ilk denemeler
  3. İş akışı: tek bir görevden sürdürülebilir rutine

    120 dkOrta seviye

    Asistanın güvenilir biçimde destekleyebileceği tek bir işi seçip kapsamını daraltıyoruz. Hatanın maliyet yaratacağı noktalara insan kontrolü koyuyor, ekip arkadaşlarına ve mevcut araçlara geçişleri yazılı hale getiriyoruz. İş akışı, onu kuran kişi olmasa da anlaşılabiliyorsa bu modülün amacına ulaşıyor.

    • Asistanın destekleyebileceği tek bir görevi kapsamlandırmak
    • Kontrol noktaları: hangi adımlarda mutlaka bir kişi gerekiyor
    • İnsanlara ve araçlara iş aktarımı
    • İş akışını kuran kişiden bağımsız belgelemek
    • Gözetim altında bir iş akışını baştan sona çalıştırmak
  4. Hataları canlı kanala ulaşmadan yakalamak

    120 dkOrta seviye

    Canlı kanalda hız ancak çıktı kontrol edildiğinde fayda sağlıyor. Bu modülde asistanın hazırladığı metni ve yaptığı işlemi herhangi bir yere ulaşmadan önce okumak için somut bir düzen kuruyoruz. Katılımcılar, kişisel bir asistanın iş kanallarında karşılaşabileceği hata biçimlerini inceliyor ve hangi durumda müdahale edeceklerini netleştiriyor.

    • İyi sonucun nasıl göründüğünü baştan tanımlamak
    • Test senaryoları ve gözden geçirme döngüsü
    • Canlı kanallara özgü hata biçimleri
    • Ne zaman müdahale edip araca güvenmeyi bırakmak gerekiyor
    • Gözetim altında bir deneme dönemi yürütmek
  5. KVKK kapsamında izinler ve sandboxing

    150 dkİleri seviye

    Asistanın erişebileceği alanları belirliyor, ihtiyaç duymadığı sistem ve verilerden nasıl izole edileceğini çalışıyoruz. Mesajlaşma kanallarından geçen kişisel veriyi, KVKK dahil kurumunuzun politikaları içinde ele alıyoruz. Hızla değişen bir projede güvenlik kurallarını günlük çalışmanın parçasına dönüştürüyoruz.

    • İzin ve onay adımları
    • Asistanı ihtiyaç duymadığı sistemlerden ayırmak
    • KVKK ve mesajlaşma kanallarındaki kişisel veriler
    • Kamuya açık güvenlik bildirimlerini okumak
    • Yamaları ve izlemeyi kimin üstleneceği, erişimi kimin kaldırabileceği
    • Ekibin uygulayabileceği kabul edilebilir kullanım politikası
  6. Pilottan yaygınlaştırma kararına geçmek

    120 dkİleri seviye

    Gözetim altındaki denemeyi, eldeki bulgularla verilecek bir karara dönüştürüyoruz. Küçük bir pilot grubu için başlangıç ölçümlerini seçiyor, sonuçları abartmadan değerlendiriyor ve sonraki adımı kayda alıyoruz. Böylece ekip tahmin yürütmek zorunda kalmıyor.

    • Kontrollü bir pilot grubu seçmek
    • Başlangıç ölçümleri ve gerçekçi metrikler
    • Hatalı kullanımı yaymadan öncü kullanıcı desteği kurmak
    • Pilotu ölçeklendirmek, sınırlı tutmak veya sonlandırmak
    • Yaygınlaştırma planı ya da belgelenmiş büyütmeme kararı

Neler öğreneceksiniz?

  • OpenClaw'ın hangi işlerde kullanılabileceğini ayırt etmek
  • Kanalları bilinçli biçimde bağlanan kontrollü bir pilot kurmak
  • Asistanın çalışacağı erişim kurallarını yazmak
  • İnsan kontrolü ve açık iş aktarımı bulunan bir iş akışı oluşturmak
  • Taslağı canlı kanala ulaşmadan önce gözden geçirmek
  • Kişisel bir asistanı KVKK'ya uygun veri kurallarıyla çalıştırmak
  • Yamaları ve güvenlik bildirimlerini takip etmek
  • Karar vermek: ölçeklendirmek, sınırlı tutmak veya sonlandırmak

Kimler katılmalı?

  • Kurum içindeki kontrolsüz AI asistanı kullanımını değerlendiren BT ve güvenlik liderleri
  • OpenClaw'ı halihazırda deneyen teknik öncü kullanıcılar ve power user'lar
  • Asistanla iş kanallarında birlikte çalışacak operasyon ve idari ekipler
  • Aracı desteklemesi ya da kullanıma kapatması beklenen platform ve DevEx ekipleri
  • Küçük ve kontrollü bir pilotu değerlendiren ekip liderleri

OpenClaw'ı daha geniş bir karardan önce küçük ve kontrollü bir grupla değerlendirmek daha anlamlı olduğu için program tek günde, yaklaşık yedi saatte tamamlanıyor. Oturumları yerinde veya canlı online yürütüyoruz. Uygulamalı çalışmayı pilot grubunuzun kullandığı kanallarla hazırlanmış sandbox ortamında yapıyoruz.

Format
Yerinde veya canlı online
Süre
1 gün (yaklaşık 7 saat)
Grup büyüklüğü
Grup başına en fazla 10 katılımcı
Materyaller
Pilot kontrol listesi, izin ve sandboxing kontrol listesi, ve yaygınlaştırma karar şablonu
Dil
Türkçe veya İngilizce
Sertifika
Tamamlama sertifikası

Zeo 2011'de İstanbul'da kuruldu, bugün San Francisco, İstanbul, Ankara ve Lizbon'dan çalışıyor. Copilot Akademisi'ni yürütüyor ve uluslararası dijital pazarlama konferansı Digitalzone'u düzenliyor. Bu programda 10+ yıllık danışmanlık ve eğitim deneyimimizi kurumsal AI benimsemesine uyguluyoruz.

  • 2011İstanbul'da kuruluş
  • 10+yıllık danışmanlık ve eğitim deneyimi
  • 3ofis: San Francisco, İstanbul, Ankara, Lizbon
Ekibinizin bugün hangi kanalları ve görevleri kullandığını, OpenClaw'la ne kadar ilerlediğini anlatın. Bu bilgilerle kurulum sınırlarını ve pilot planını birlikte şekillendiriyoruz.
Bize ulaşın
Etrafında araç pencereleri açık, dizüstü bilgisayarda çalışan çizim figür
  • OpenClaw eğitimi hangi ekipler için hazırlanıyor?

    Kurum içinde OpenClaw'ın zaten kullanıldığını gören ya da ilk pilotu değerlendiren ekiplere uygun. BT ve güvenlik liderleri aracı incelerken, teknik öncü kullanıcılar kurulum tarafında çalışıyor. Operasyon ekipleri ise asistanın günlük iş kanallarındaki rolünü ele alıyor. Programı küçük ve kontrollü bir grupla yürütüyoruz.

  • OpenClaw kurumsal bir yazılım mı?

    OpenClaw, self-hosted ve açık kaynak bir kişisel AI asistanı. Tedarikçi SLA'sı olmadan sunuluyor ve özellikleri sürümler arasında hızla değişebiliyor. Bu nedenle onu kurumsal yazılım olarak kabul etmiyoruz.

  • OpenClaw'ı iş kanallarına bağlamak güvenli mi?

    Güvenlik, kurulum ve çalışma kurallarına bağlı. Bunun aksine bir garanti vermiyoruz. Eğitimde asistanın erişebileceği alanları sınırlıyor, ihtiyaç duymadığı sistemlerden ayırıyor ve çıktılar canlı bir alıcıya ulaşmadan önce insan kontrolü kuruyoruz.

  • Katılımcıların geliştirici olması gerekiyor mu?

    Hayır. Katılımcıların kurumda kullanılan mesajlaşma araçlarını ve sistemleri tanıması yeterli, kodlama geçmişi beklemiyoruz. Teknik öncü kullanıcılar kurulum ve izinlere odaklanırken operasyon ve iş ekipleri günlük iş akışını çalışıyor.

  • Program ne kadar sürüyor?

    Ana program tek günde tamamlanıyor ve yaklaşık yedi saat sürüyor. Ekibinizin takvimine göre aynı mekânda buluşuyor ya da oturumları canlı online yapıyoruz. Programı tam ekip yaygınlaştırma eğitiminden bilinçli olarak daha kısa tutuyoruz, çünkü OpenClaw'ı daha geniş bir karardan önce küçük bir grupla değerlendirmek gerekiyor.

  • Müfredatı kullandığımız kanallara ve kullanım senaryomuza uyarlayabilir misiniz?

    Evet. Eğitim öncesindeki kısa keşif görüşmesinde düşündüğünüz kanalları, görevleri ve sistemleri öğreniyoruz. Kurulum alıştırmalarını ve çalışma kuralları üzerine konuşacağımız bölümleri bu bilgilere göre uyarlıyoruz.

  • OpenClaw hızla değişirken güvenliği nasıl ele alıyorsunuz?

    Güvenliği ayrı bir modülde ele alıyoruz. Katılımcılar projenin kamuya açık güvenlik bildirimlerini okumayı ve yamaları bilinçli biçimde uygulamayı öğreniyor. Asistanı ihtiyaç duymadığı veri ve sistemlerden ayırıyor, her kanal bağlantısını yeniden gözden geçirilecek bir karar olarak kayda alıyoruz.

  • Eğitim sonunda ekibimizin elinde ne kalıyor?

    Pilot kontrol listesi, izin ve sandboxing kontrol listesi ile oturumlarda hazırlanan yaygınlaştırma karar şablonu ekibinizde kalıyor. Pilot devam ederken sorularınızı yanıtlamayı sürdürüyoruz. Karar verecek bulgu oluştuğunda yaygınlaştırma veya çalışma kuralları için yeni bir oturum da planlayabiliyoruz.