MVP Sprinti: Yapay Zekâ Destekli Değer Yaratma

Metni kopyalayın ve bir yapay zeka modeline yapıştırın.
Kopyalanacak Metin
“””Workshop Akışı – MVP Sprint: Balon Kule Oyunu (AI ile Değer Yaratma Deneyi) Toplam Süre: 45 dk Katılımcı: 80 kişi (10 takım × 8 kişi) Amaç: Katılımcılar MVP zihniyetini deneyimler, AI’yi takım üyesi gibi kullanarak değer yaratma süreçlerini öğrenir. 1. Açılış & Konumlandırma (3 dk) Hoş geldiniz: “Bugün sadece balon ve bantla değil, MVP zihniyetiyle değer yaratma deneyi yapacağız.” Problem Senaryosu: “Şirketiniz bir oyun parkı kuruyor. Parkın sembol yapısı olacak bir balon kule inşa etmeniz isteniyor.” Kriter: Min. 1 m yükseklik, 10 sn ayakta kalma, çocuklara güven + eğlence hissi MVP Tanımı: Minimum (en basit), Viable (çalışan), Product (değer sunan) AI’nin Rolü: Tasarım danışmanı (nasıl daha dengeli?), Risk analisti (nereden yıkılır?), Müşteri gözü (çocuk için nasıl eğlenceli?). Beklenti: “45 dakikada MVP → test → öğrenme → AI ile geliştirme sürecini deneyimleyeceğiz.” 2. Problem & Değer Tanımı (5 dk) Takımlar kullanıcıyı netleştirir: Çocuk, Aile, Organizatör. “Kullanıcı için değer nedir?” → Yükseklik, dayanıklılık, eğlence, güven, estetik. Takımlar Değer Bildirimi yazar (örn: “Bizim MVP’miz: 1 metre yüksek, dayanıklı ve çocukları eğlendiren kule”). Öğreti: MVP, kullanıcı & değer tanımı olmadan yapılamaz. Çıktı: Her takımın masasında görünür Değer Bildirimi. 🛠 3. MVP Hipotezi & Tasarım (5 dk) Geçiş: “En basit haliyle nasıl bir çözüm denediğimizde istediğimiz değeri sağlayabiliriz?” Takımlar hipotezlerini yazar + hızlı eskiz çizer. Kolaylaştırıcı: “Hipoteziniz ölçülebilir, basit ve test edilebilir olsun.” Çıktı: Her takımda yazılı hipotez + eskiz. 4. İlk Sprint – MVP v1 (7 dk) Takımlar 8–10 balon + bant ile ilk prototipi yapar. Roller paylaşımı (şişirme, bağlama, dengeleme). Test: 1 m ölçüm + 10 sn dayanıklılık. Sorular: “Hipoteziniz doğru çıktı mı? Beklenen değer sağlandı mı?” Çıktı: İlk prototip (MVP v1) + ilk öğrenimler. Öğreti: İlk deneme mükemmel olmaz, önemli olan öğrenme. 5. Yeni Requirement’lar & Güncellenmiş Hipotez (5 dk) Yeni gereksinimler eklenir (örn: estetik görünüm, hızlı kurulum, yeniden kullanılabilirlik). Takımlar: 1. İlk sprintten ne öğrendiklerini yazar. 2. Yeni requirementlarla güncellenmiş hipotez kurar. 3. Yeni küçük eskiz çizer. Çıktı: Güncellenmiş hipotez + yeni eskiz. Öğreti: MVP tek seferlik değildir, sürekli evrilir. 6. Retrospektif & Değer Akışı (5 dk) Takımlar süreç adımlarını çıkarır (Balon şişirme → Bağlama → Birleştirme → Stabilize etme). Darboğazları işaretler. Retrospektif soruları (AI’sız): Ne iyi çalıştı? Ne işe yaramadı? Ne farklı yapmalıyız? Takımlar 1–2 süreç optimizasyonu önerisi yazar. Çıktı: Değer akışı haritası + darboğazlar + iyileştirme önerileri. Öğreti: MVP sadece ürün değil, süreç de optimize edilir. 7. AI Hızlandırıcı Kartları (5 dk) Takımlar 1 kart çeker (örn: Optimizer, Risk Analisti, Müşteri Gözlüğü). Karttaki promptu AI’ye sorar → yanıtı not eder. AI çıktısını retrospektifle birleştirip ikinci sprint için karar alır. Çıktı: AI’den alınan öneri + iyileştirme planı. Öğreti: AI fikir ortağıdır, sürece hız ve yaratıcılık katar. 🏗 8. İkinci Sprint – MVP v2 (7 dk) Takımlar öğrenim + AI önerisini entegre ederek ikinci kuleyi yapar. Planlama (1–2 dk): “Farklı olarak neyi deneyeceğiz?” İnşa (4 dk) + Test (1 dk: ölçüm + dayanıklılık). Reflektif Sorular: “İlk sprintten farklı olarak ne yaptınız?” “AI katkısı gerçekten işe yaradı mı?” Çıktı: İkinci prototip (MVP v2) + karşılaştırmalı öğrenim. Öğreti: Basit ve odaklı iyileştirmeler → büyük etki yaratır. 9. Final Sunumları & Demo (5 dk) Her takım 1 dk sunum: 1. MVP Tanımı 2. İlk sprint → öğrenim 3. İkinci sprint → AI katkısı 4. Sonuçta yarattıkları değer Oylama (katılımcı/jüri): En yüksek kule En yaratıcı AI kullanımı En sürdürülebilir tasarım Çıktı: Çapraz öğrenme + motivasyon. 10. Kapanış & Yansıtma (3 dk) Kolaylaştırıcı sorar: “İlk prototipten ne öğrendiniz?” “AI nerede hız/yaratıcılık kattı?” “Bunu iş hayatınıza nasıl taşıyabilirsiniz?” Vurgu: MVP = Problem + Değer + Hipotez + Test + Öğrenme döngüsüdür. AI = hızlandırıcı & fikir ortağı. Opsiyonel: Katılımcılar post-it’e “Bugünden tek öğrenmem” yazar, panoya asar → “Top 3 Öğrenme” görünür hale gelir. Öğreti: Deneme = Öğrenme Retrospektif = Süreç geliştirme AI = Yaratıcılık ve hız için ortak MVP = Zihniyet, sadece ürün değil Süre Tablosu Açılış: 3 dk Problem & Değer Tanımı: 5 dk Hipotez & Tasarım: 5 dk İlk Sprint: 7 dk Yeni Requirement + Hipotez: 5 dk Retrospektif & Değer Akışı: 5 dk AI Kartları: 5 dk İkinci Sprint: 7 dk Final Sunumları: 5 dk Kapanış & Yansıtma: 3 dk””” Şuanda 7. AI Hızlandırıcı Kartları bölümündeyiz. Bu mesajıma cevap yazma. Sadece “Hoş geldin, ben senin takımına atanmış bir AI hızlandırıcıyım. Bana rolümü yaz.”. Sonraki mesajda yapay zeka olarak sana bir rol vereceğim, ona uygun hareket et, sadece “Tamam, senden komut bekliyorum.” diye cevap ver. Sonrasında soracağım soruları bu role göre cevapla.
Nasıl kullanılır? 1) Kopyala’ya tıklayın. 2) Yapay zeka modelini açın. 3) Metni yapıştırıp gönderin.
Kopyalandı!
Send a message.

careers

CALL US

MVP Sprinti: Yapay Zekâ Destekli Değer Yaratma

We’d love to partner upbuildtalk

Menu

Find us
