Kazanimlar:
- Proje verisinin (müşteri, bütçe, personel, sözleşme) gizlilik düzeyini ve KVKK/NDA kapsamında anonimleştirme, saklama ve paylaşım kurallarını kavrayabilme
- Yapay zeka kullanımında etik ilkeleri (şeffaflık, adalet, hesap verebilirlik) ve bir kurumsal yapay zeka yönetişim politikası taslağını oluşturabilme
- Yapay zeka çıktısının yönetsel ve sözleşmesel kararların yerine geçmediğini, sorumluluğun ve son onayın daima insanda kaldığını bir yönetişim çerçevesine oturtabilme
Modul Sinavi
1. Bir proje yöneticisi, yapay zekanın ürettiği süre tahminini hiçbir doğrulama yapmadan doğrudan müşteriye teslim tarihi olarak taahhüt ediyor. Bu yaklaşımdaki temel hata nedir?
- A) Yapay zeka tahminini ekip verisi ve yönetsel doğrulamadan geçirmeden taahhüde dönüştürmesi; sorumluluğun insanda olduğunu göz ardı etmesi ✔
- B) Proje yönetiminde yapay zeka kullanmanın kesinlikle yasak olması
- C) Yapay zekanın süreyi her zaman olduğundan kısa göstermesi
- D) Tahminin bir tabloda sunulmamış olması
Aciklama: Yapay zeka geçmiş örüntüye ve varsayımlara dayalı bir tahmin üretir; ancak teslim tarihi taahhüdü sözleşmesel bir yükümlülüktür ve ekip kapasitesi, gerçek takvim ve uzman yargısıyla doğrulanmalıdır. Doğrulanmamış tahmin, imzalanmamış bir taahhüt gibidir ve sorumluluk proje yöneticisine aittir.
2. Herkese açık bir yapay zeka aracına proje ve müşteri verisi girerken en doğru yaklaşım aşağıdakilerden hangisidir?
- A) Hızlı olması için müşteri adını ve sözleşme tutarını olduğu gibi yapıştırmak
- B) Kimlik ve ticari sır bilgilerini çıkarıp veriyi anonimleştirmek ve mümkünse kurumsal, sözleşmeli araç kullanmak ✔
- C) Sadece müşteri adını gizleyip sözleşme tutarını bırakmak
- D) Veriyi paylaşmadan önce ekip liderinden sözlü izin almanın yeterli olması
Aciklama: Müşteri adı, sözleşme tutarı, personel bilgisi ve gizlilik sözleşmesine (NDA) tabi içerik hassastır. Kimlik ve ticari sır bilgileri çıkarılmalı, veri anonimleştirilmeli ve mümkünse kurumsal, veri işleme sözleşmeli, veriyi model eğitiminde kullanmayan araçlar tercih edilmelidir.
3. İş kırılım yapısında (WBS) yapay zekanın ürettiği taslağı kullanırken en doğru yaklaşım hangisidir?
- A) Taslağı olduğu gibi onaylayıp projeyi başlatmak
- B) Taslağı ekip ve paydaşlarla gözden geçirip kapsam, teslimat ve kabul kriterlerine göre teyit etmek ✔
- C) WBS'i tamamen kaldırıp doğrudan görev listesiyle çalışmak
- D) Yapay zekanın ürettiği her paketi olduğu gibi çalışma paketi kabul etmek
Aciklama: Yapay zeka genel bir WBS taslağı üretebilir; ancak çalışma paketlerinin kurumun gerçek kapsamına, kaynaklarına ve teslimatlarına uygunluğu ekip ve paydaş doğrulamasıyla teyit edilmelidir. Eksik veya gerçek dışı paketler kapsam kaymasına yol açar.
4. Zaman tahmininde yapay zekanın verdiği tek bir sayı yerine üç noktalı (iyimser/olası/kötümser) tahminle çalışmanın temel nedeni nedir?
- A) Üç değer sunmak raporu daha uzun gösterdiği için
- B) Yapay zeka tek sayı üretemediği için
- C) Tahmin belirsizlik içerdiği için planlamayı senaryolara göre esnek yapmak ve gecikme riskine pay bırakmak gerektiğinden ✔
- D) Kötümser tahmin her zaman gerçek değeri kesin verdiği için
Aciklama: Tahmin varsayımlara ve geçmiş veriye dayanır ve belirsizlik içerir. Tek bir noktaya değil bir aralığa göre planlamak, gecikme riskine karşı pay bırakmayı ve senaryoları yönetmeyi sağlar. PERT gibi yöntemler bu üç değeri ağırlıklı ortalamaya çevirir.
5. Kritik yol (critical path) bir proje çizelgesinde neyi ifade eder?
- A) Projedeki en pahalı görevlerin listesi
- B) En çok kaynağın kullanıldığı görevler dizisi
- C) Gecikme payı sıfır olan ve gecikmesi tüm projeyi geciktiren bağlı görevler zinciri ✔
- D) Projenin ilk hafta tamamlanan görevleri
Aciklama: Kritik yol, projenin toplam süresini belirleyen, gecikme payı (slack) sıfır olan bağlı görevler zinciridir. Bu yoldaki herhangi bir görevin gecikmesi tüm projeyi geciktirir; bu yüzden yönetim dikkati önce kritik yola odaklanmalıdır.
6. Risk kaydında (risk register) yapay zekanın atadığı olasılık ve etki değerlerini kullanırken proje yöneticisi ne yapmalıdır?
- A) Değerleri olduğu gibi kabul edip risk kaydını kapatmak
- B) Olasılık ve etki değerlerini kurum bağlamıyla kalibre edip risk sahibi ve yanıt stratejisini uzmanla belirlemek ✔
- C) Sadece yüksek skorlu riskleri silmek
- D) Riskleri hiç kaydetmeyip sözlü takip etmek
Aciklama: Yapay zeka riskleri belirlemekte ve taslak skorlamada yardımcıdır; ancak olasılık ve etki tahminleri kuruma özgü bağlam gerektirir ve uzman kalibrasyonuyla düzeltilmelidir. Risk sahipliği ve nihai yanıt kararı insana aittir.
7. Durum raporlamasında 'watermelon' (dıştan yeşil, içten kırmızı) etkisi neyi ifade eder ve yapay zeka bu konuda nasıl bir tuzak oluşturabilir?
- A) Raporun her zaman kırmızı çıkması
- B) Projenin gerçekte sorunlu olduğu halde durumun yeşil/iyi gösterilmesi; yapay zekanın iyimser girdiyi doğrulamadan cilalaması ✔
- C) Raporun yalnızca yaz aylarında yazılması
- D) Yapay zekanın raporu çok yavaş üretmesi
Aciklama: Watermelon etkisi, projenin durumunu gerçekte kırmızı olduğu halde yeşil (iyi) gösterme eğilimidir. Yapay zeka verilen iyimser girdiyi cilalı bir dille pekiştirebilir; proje yöneticisi durum renklerini gerçek EVM ve saha verisiyle doğrulamalıdır.
8. Toplantı dökümünü yapay zeka ile özetlerken en sık yapılan hata hangisidir?
- A) Toplantı notlarını karar ve aksiyon başlıklarına ayırmak
- B) Aksiyonlara sorumlu ve son tarih atamak
- C) Yapay zekanın çıkardığı karar, aksiyon ve sorumluları doğrulamadan olduğu gibi dağıtmak ✔
- D) Özeti katılımcılarla paylaşmadan önce okumak
Aciklama: Yapay zeka bir kararı atlayabilir, yanlış kişiye aksiyon atayabilir veya söylenmeyen bir taahhüdü uydurabilir. Özet, gerçek katılımcı ve karar bağlamıyla doğrulanmadan dağıtılmamalı; ayrıca gizli içerik kontrol edilmelidir.
9. Paydaş analizinde güç/ilgi (power/interest) matrisinin temel amacı nedir?
- A) Paydaşları alfabetik sıraya dizmek
- B) Paydaşları güç ve ilgi düzeyine göre sınıflayıp iletişim yoğunluğunu doğru paydaşa yöneltmek ✔
- C) Sadece en yüksek maaşlı paydaşları listelemek
- D) Paydaşların iletişim bilgilerini gizlemek
Aciklama: Güç/ilgi matrisi paydaşları etki güçleri ve projeye ilgileri açısından sınıflar; böylece kime yakın yönetim, kime bilgilendirme, kime memnuniyet odaklı iletişim gerektiği belirlenir. İletişim eforu doğru paydaşa odaklanır.
10. Bir değişiklik talebinin (change request) etki analizinde 'demir üçgen' (kapsam-zaman-maliyet) neyi hatırlatır?
- A) Kapsam, zaman ve maliyetin birbirinden bağımsız olduğunu
- B) Bir değişkeni değiştirmenin diğerlerini etkilediğini; kapsam artınca zaman/maliyetin de etkilendiğini ✔
- C) Projede yalnızca üç görev olması gerektiğini
- D) Değişikliklerin her zaman ücretsiz olduğunu
Aciklama: Demir üçgen, kapsam, zaman ve maliyetin (kaliteyle birlikte) birbirine bağlı olduğunu; birini değiştirmenin diğerlerini etkilediğini anlatır. Yapay zeka etki analizi taslağı üretebilir; ancak onay yetkili karar merciine aittir.
11. Aşağıdakilerden hangisi proje yönetiminde yapay zeka kullanımının doğru sınırını ifade eder?
- A) Yapay zeka tüm proje kararlarını otomatik verebilir
- B) Yapay zeka yalnızca metin yazmakta kullanılabilir, planlama ve tahminde kullanılamaz
- C) Yapay zeka bir asistan ve karar destek aracıdır; kritik kararların sorumluluğu ve son onayı insandadır ✔
- D) Yapay zeka insan onayı olmadan sözleşme yükümlülüklerini kesinleştirebilir
Aciklama: Yapay zeka asistan, taslak üreteci ve karar destek aracıdır. Bütçe taahhüdü, teslim tarihi sözü, kaynak tahsisi ve sözleşme yükümlülüğü gibi kararların sorumluluğu ve son onayı daima yetkin proje yöneticisine ve sorumlu paydaşlara aittir.
12. Kazanılan değer yönetiminde (EVM) CPI (Maliyet Performans Endeksi) 0,85 çıkmışsa bu ne anlama gelir?
- A) Proje bütçesinin altında ve verimli ilerliyor
- B) Harcanan para karşılığında planlanandan az değer üretiliyor; proje bütçe aşımı riskinde ✔
- C) Proje tam zamanında ilerliyor, maliyetle ilgisi yok
- D) Proje planlanandan yüzde 85 daha hızlı ilerliyor
Aciklama: CPI = EV / AC. 1'in altındaki bir değer, harcanan her birim para karşılığında planlanandan daha az değer üretildiğini, yani projenin bütçe aştığını gösterir. 0,85, kabaca her 1 TL harcamaya karşılık 0,85 TL'lik iş üretildiği anlamına gelir ve maliyet sapmasına işarettir.
13. Yapay zekaya proje çizelgesindeki görev sürelerini sorduğunuzda ortaya çıkan en kritik risk hangisidir?
- A) Yapay zekanın süreleri uydurup akıcı biçimde sunması ve doğrulanmadan çizelgeye girmesi ✔
- B) Yapay zekanın süreleri çok yavaş üretmesi
- C) Süre önerisinin her zaman müşteri tarafından otomatik kabul edilmesi
- D) Sürelerin yalnızca gün cinsinden üretilebilmesi
Aciklama: Yapay zeka projenizin gerçek verisini görmeden, geçmiş genel örüntülere dayanarak kendinden emin ama temelsiz süreler (halüsinasyon) üretebilir. Her süre, ekip kapasitesi ve geçmiş gerçekleşmelerle doğrulanmadan çizelgeye ve taahhüde girmemelidir.
14. Kurumsal bir proje yönetimi yapay zeka yönetişim politikasında aşağıdakilerden hangisi bulunmalıdır?
- A) Sadece hangi marka proje yönetimi yazılımının satın alınacağı
- B) Veri sınıflaması, anonimleştirme/NDA, insan onay noktaları, sorumluluk/denetim kaydı ve etik ilkeler ✔
- C) Yalnızca proje yöneticilerinin yapay zeka kullanabileceği kuralı
- D) Yapay zekanın tüm proje kararlarını tek başına almasına izin veren bir madde
Aciklama: Sağlam bir yönetişim; hangi proje verisinin hangi araca girebileceğini, anonimleştirme ve NDA kurallarını, insan onay noktalarını, sorumluluk ve denetim kayıtlarını, etik ilkeleri (şeffaflık, adalet, hesap verebilirlik) tanımlar.
15. Ders çıkarımı (lessons learned) dokümanını yapay zeka ile hazırlarken en doğru yaklaşım hangisidir?
- A) Yapay zekanın çıkardığı her cümleyi olduğu gibi yayımlamak
- B) Taslağı insan denetiminden geçirip bağlamı, doğruluğu ve gizliliği teyit ederek yayımlamak ✔
- C) Ders çıkarımını hiç yazmayıp bilgiyi kişilerin belleğinde bırakmak
- D) Kişileri isim vererek suçlayan ifadeleri olduğu gibi bırakmak
Aciklama: Yapay zeka geçmiş proje kayıtlarından tema ve içgörü taslağı çıkarabilir; ancak kurumsal hafızanın doğruluğu, bağlamı ve gizliliği insan denetimini gerektirir. Anonimleştirilmemiş suçlayıcı ifadeler ve doğrulanmamış çıkarımlar kuruma zarar verir.