7 Kas 2026 · 5 dk okuma
Profesyonellerin yaratıcı düşünme becerilerinin, yaratıcı düşünme teknikleriyle bütünleştirilmiş yapay zeka destekli TRIZ ile geliştirilmesini ele alan bu yazı, Paris TRIZ konferansı için sunulan bir çalışmanın genişletilmiş halidir.
Bora Kaykayoğlu ve Prof. Dr. C. Ruhi Kaykayoğlu
3 Kas 2026 · 2 dk okuma
Yapay zekaya fazlasıyla bırakılan düşünme işi, kurumlarda muhakeme, problem çerçeveleme ve yaratıcılık becerilerini aşındırabiliyor. Araştırma, bu riskin belirtilerini ve becerileri korumak için işin nasıl düzenlenebileceğini ele alıyor.
Bora Kaykayoğlu
28 Eki 2026 · 2 dk okuma
TRIZ, mühendislikte bir özelliği iyileştirirken diğerini kötüleştiren çelişkiler üzerinde çalışır. Benzer problemlerde kullanılmış prensiplerden yararlanarak iki özelliği birlikte iyileştiren çözümler arar.
Bora Kaykayoğlu
24 Eki 2026 · 2 dk okuma
Aynı hatanın tekrarlanması, nedeninin yeterince araştırılmadığına işaret edebilir. 8D ve kök neden analizi, bu araştırmanın adımlarını ve çözümün nasıl doğrulanacağını belirler.
Bora Kaykayoğlu
16 Eki 2026 · 2 dk okuma
Ar-Ge ve tasarım merkezlerinde yeni fikirlerin düzenli üretilmesi ve projeye dönüşmesi, fikir arama ve seçme işinin günlük çalışma içinde yer bulmasına bağlıdır.
Bora Kaykayoğlu
10 Eki 2026 · 2 dk okuma
AI-Native firma, iş süreçlerini, karar biçimlerini ve ekip yetkinliklerini yapay zekayla birlikte yeniden tasarlar. Bu çalışma, ekiplerin yetkinliklerini tanımaktan gerçek bir iş problemi üzerinde ölçülebilir sonuç almaya uzanır.
Bora Kaykayoğlu
8 Eki 2026 · 2 dk okuma
Yaratıcı düşünme, bir probleme farklı açılardan bakmayı sağlayan yöntemlerle geliştirilebilir. Biyomimikri, metaforik düşünme ve diğer teknikler, iş hayatında alışılmış çözümlerin dışına çıkmak için kullanılabilir.
Bora Kaykayoğlu
4 Eki 2026 · 2 dk okuma
Fikir üretirken seçenekleri açmak, karar verirken elemek gerekir. Bu iki iş aynı anda yapıldığında öneriler henüz anlaşılmadan elenebilir.
Bora Kaykayoğlu
1 Eki 2026 · 2 dk okuma
Veri bir kararın gerekçesini destekler. İyi kurulmuş bir anlatı da o verinin hangi olaydan geldiğini, kararın nasıl alındığını ve ardından ne değiştiğini gösterir.
Bora Kaykayoğlu
27 Eyl 2026 · 2 dk okuma
Aynı problem her ay yeniden konuşuluyorsa, çözümün yanında kurumun o problemden ne öğrendiğine ve bu bilgiyi nasıl paylaştığına da bakmak gerekir.
Bora Kaykayoğlu
23 Eyl 2026 · 10 dk okuma
TRIZ, geçmiş buluşlarda kullanılan çözüm yollarından yararlanarak yeni problemlere yaklaşır. Çelişkileri belirleme, sistemleri inceleme ve uygun çözüm araçlarını seçme biçimini ele alıyorum.
Prof. Dr. C. Ruhi Kaykayoğlu
21 Eyl 2026 · 2 dk okuma
Problemi nasıl tanımladığımız, aradığımız çözümün yönünü belirler. Sistematik düşünme ile yaratıcılığı birlikte kullanmak, soruyu yeniden kurmaya ve seçenekleri sınamaya yardımcı olur.
Bora Kaykayoğlu
12 Eyl 2026 · 2 dk okuma
Yapay zekanın işe katkısı, hangi problemde kullanıldığına ve çıktısının nasıl değerlendirildiğine bağlı. Teknolojiyle birlikte insan yetkinliklerini geliştirmek, bu katkıyı günlük işe taşımak için önem taşıyor.
Bora Kaykayoğlu
9 Eyl 2026 · 2 dk okuma
Şirket akademileri, yetkinlik haritasını ve öğrenme yolculuklarını gerçek iş problemleriyle bir araya getirebilir. Gelişimin işe nasıl yansıdığını görmek için gözlenecek davranışları da belirlemek gerekir.
Bora Kaykayoğlu
6 Eyl 2026 · 2 dk okuma
Yeni bir iş modeli, mevcut değeri farklı bir biçimde sunmaktan doğabilir. Değişen ihtiyaçları izlemek ve seçenekleri küçük denemelerle sınamak, bu olasılıkları değerlendirmeye yardımcı olur.
Bora Kaykayoğlu
27 Ağu 2026 · 1 dk okuma
AI-Native kurumda ekipler problemi tanımlar, yapay zeka çıktısını sorgular ve kararlarını gerekçelendirir. Araçların işe nasıl katılacağı, ekibin düşünme yetkinlikleri ve sorumluluklarıyla birlikte ele alınır.
Bora Kaykayoğlu
24 Ağu 2026 · 2 dk okuma
Axis Network’de Rıfat Özcan’ın konuğu olan Y. Bora Kaykayoğlu, AI-Native profesyonelin çalışma biçimini anlattı. Sohbette insan yetkinlikleri, problem çözme yöntemleri ve yapay zeka ajanlarının iş dünyasına etkisi ele alındı.
Bora Kaykayoğlu
19 Ağu 2026 · 1 dk okuma
AI-Native aile şirketinde aile birikimi, yeni neslin bakışı ve profesyonel yönetimin yetkinlikleri ortak bir iş ihtiyacı etrafında buluşur. Yapay zeka, bilgiyi değerlendirmek ve yeni seçenekler geliştirmek için kullanılır.
Bora Kaykayoğlu
13 Ağu 2026 · 1 dk okuma
AI-Native üniversite, öğretimi, araştırmayı ve idari işleyişi insan yetkinlikleriyle birlikte ele alır. Yapay zekanın kullanım alanları kadar doğrulama ve karar sorumluluğu da önemlidir.
Bora Kaykayoğlu
8 Ağu 2026 · 2 dk okuma
Bir ekibi AI-Native yapan şey kullandığı araçlar değil, işi sonuç etrafında yeniden kurma biçimidir. Ekibin hangi düşünme güçlerini taşıdığını, iş akışında hangi görevin kimde kaldığını ve gelişimin gerçek vakalar üzerinden nasıl izleneceğini ele alıyorum.
Bora Kaykayoğlu
3 Ağu 2026 · 2 dk okuma
2027'ye yaklaşırken profesyonelin kendi uzmanlığını tanıması, problemi net çerçevelemesi ve AI ile çalışırken kaliteyi koruması önem kazanıyor. AI-Native çalışma, görev paylaşımını, karar sorumluluğunu ve öğrenmeyi birlikte ele alıyor.
Bora Kaykayoğlu
1 Ağu 2026 · 2 dk okuma
Bilgiye ulaşmak ve ilk taslağı üretmek kolaylaştıkça problemi anlama, nedenleri ayırma ve karar verme daha önemli hale geliyor. Kurumların AI kullanırken bu yetkinliklerin aşınma riskini de gözetmesi gerekiyor.
Bora Kaykayoğlu
30 Tem 2026 · 2 dk okuma
AI-Native liderlik, yapay zekanın hangi kurumsal önceliğe hizmet edeceğini ve başarının nasıl ölçüleceğini belirlemeyi gerektirir. Bu yönü hayata geçirmek için ekip yetkinlikleri, insan sorumluluğu ve uygulamaların sonuçları birlikte ele alınır.
Bora Kaykayoğlu
24 Tem 2026 · 2 dk okuma
AI kullanım alanlarını seçerken kurumun neyi değiştirmek istediğini netleştirmek gerekir. Stratejik ihtiyaç, iş akışındaki sorunlar ve ekibin yetkinlikleri birlikte değerlendirildiğinde hangi uygulamaya öncelik verileceği daha iyi anlaşılır.
Bora Kaykayoğlu
23 Tem 2026 · 1 dk okuma
Aile şirketlerinde uzun vadeli bakış, güçlü ilişkiler ve kuşaklar boyunca biriken sektör bilgisi, AI-Native dönüşüm için bir başlangıç sunuyor. Bu birikimin nasıl kullanılacağı, kuşakların ortak hedeflerine ve kararların nasıl paylaşılacağına bağlı.
Bora Kaykayoğlu
16 Tem 2026 · 5 dk okuma
SaaS, çalışanın kullanacağı yazılımı sunar. GaaS ise insanın belirlediği sınırlar içinde bir görevi yürütür. Bu ayrım, iç girişimcinin araç seçimiyle birlikte görev paylaşımını ve kontrol noktalarını da tasarlamasını gerektiriyor.
Bora Kaykayoğlu
7 Tem 2026 · 1 dk okuma
AI-Native profesyonel, kendi uzmanlığını ve sınırlarını tanıyarak çalışır. Araştırma ve seçenek üretiminde yapay zekadan yararlanırken değerlendirme, bağlam kurma ve son kararda sorumluluğu üstlenir.
Bora Kaykayoğlu
4 Tem 2026 · 1 dk okuma
Yapay zeka iyi tanımlanmış bir probleme hızla çözüm üretebilir. Yanlış çerçevelenmiş bir problemi de aynı hızla büyütebilir. Bu yüzden çözüme geçmeden önce belirtileri, nedenleri ve değiştirmek istediğimiz sonucu ayırt etmek gerekiyor.
Bora Kaykayoğlu
30 Haz 2026 · 1 dk okuma
Yapay zeka veriyi tarayabilir, örüntüleri bulabilir ve olası sonuçları karşılaştırabilir. Karar ise bundan fazlası: kurumun amacı, değerleri, ilişkileri, risk iştahı ve kararın insanlara etkisi işin içine giriyor.
Bora Kaykayoğlu
26 Haz 2026 · 1 dk okuma
Yapay zeka kısa sürede yüzlerce fikir üretebiliyor. Yaratıcılık ise seçenek sayısından çok, anlamlı bir ihtiyacı fark etmeyi, uzak bağlantılar kurmayı, güçlü bir yön seçmeyi ve fikri gerçek dünyada değer üreten bir çözüme dönüştürmeyi gerektiriyor.
Bora Kaykayoğlu
3 Haz 2026 · 1 dk okuma
Mühendislikte AI-Native çalışma, gereksinimleri anlamaktan alternatif mimarileri karşılaştırmaya ve doğrulamaya kadar uzanır. Yapay zekanın ürettiği seçenekler mühendislik yargısıyla değerlendirilir.
Bora Kaykayoğlu
1 Haz 2026 · 1 dk okuma
Bir analizi değerlendirmek için verinin hangi kararı desteklediğini, hangi dönemi temsil ettiğini ve neyi nasıl ölçtüğünü bilmek gerekiyor. Yapay zeka analizi hızlandırabilir, fakat sorunun ve verinin sınırlarını sorgulama sorumluluğu insanda kalır.
Bora Kaykayoğlu
30 May 2026 · 1 dk okuma
Yapay zeka saldırı ve savunma hızını birlikte artırıyor. Veriye erişen, içerik üreten, karar veren veya otomasyon kuran çalışanların da olağandışı istekleri ve yetki aşımını fark edebilmesi, ne zaman duracağını bilmesi gerekiyor.
Bora Kaykayoğlu
29 May 2026 · 1 dk okuma
Aynı modelden alınan sonuçlar, onu kullanan kişinin alan bilgisine ve düşünme biçimine göre değişebiliyor. AI eğitimini değerlendirirken kullanım sıklığının yanında problem tanımlama, çıktı denetimi ve karar kalitesine de bakmak gerekiyor.
Bora Kaykayoğlu
26 May 2026 · 1 dk okuma
Aile şirketlerinde müşteriyi tanıma biçimi, üretim incelikleri ve zor dönemde alınan kararların gerekçeleri yıllar içinde birikir. Yapay zeka bu bilgiye erişimi kolaylaştırabilir. Bilginin doğruluğu, bağlamı ve kimlerle paylaşılacağı ise insanların sorumluluğunda kalır.
Bora Kaykayoğlu
24 May 2026 · 1 dk okuma
Aile şirketlerinde bir kuşağın sektör sezgisi ve risk hafızası, diğer kuşağın yeni araçları deneme ve veriyle çalışma becerisiyle birleşebilir. Ortak bir vaka üzerinde çalışmak, hem iş sonucunu hem de kuşaklar arasındaki bilgi ve sorumluluk aktarımını değerlendirme fırsatı verir.
Bora Kaykayoğlu
23 May 2026 · 1 dk okuma
Aile şirketlerinde yapay zeka yönetişimi, kimlerin hangi koşullarda karar vereceğini belirler. Ailenin değerleri, şirketin itibarı ve çalışanların güveni gözetilerek denemelere alan açılabilir.
Bora Kaykayoğlu
6 May 2026 · 1 dk okuma
Aile şirketlerinde AI yatırımını değerlendirirken şirketin büyüme hedefi, beklenen sonuç ve hazırlık düzeyi birlikte ele alınmalı. Zaman tasarrufunun yanında kalite, risk, müşteri etkisi ve çalışan gelişimi de yatırım kararına dahil edilmeli.
Bora Kaykayoğlu
4 May 2026 · 3 dk okuma
WIPO 2026 Küresel İnovasyon Endeksi, 29 Eylül 2026 tarihinde Cenevre'de açıklandı. Yaklaşık 80 göstergeyle hazırlanan endekste Türkiye'nin girdileri ve çıktıları arasındaki fark, fikirleri teknolojiye ve ekonomik değere dönüştürürken insan yetkinliklerine de bakmayı gerektiriyor.
Bora Kaykayoğlu
3 May 2026 · 1 dk okuma
Yeni AI-Native sprint serisinde ekipler gerçek kurum vakaları üzerinde çalışıyor. Stratejik ihtiyaçtan yola çıkıp problemi yeniden tanımlıyor, gerekli insan yetkinliklerini inceliyor ve insan ile yapay zekanın birlikte nasıl çalışacağını sınıyor.
Bora Kaykayoğlu