Enterprise AIXAI Engineering Resource
AI Engineering Path401/1001
Modül · v1.0
AI Engineering/401 · Reverse Engineering
401Orta55 dakika

Reverse & Inversion Engineering

Adaptif soru sorma, çıktılardan talimat çıkarma, premortem ve failure-first analiziyle eksik bilgiyi ve görünmeyen riskleri keşfedin.

Tıkandığınızda daha güçlü bir cevap istemek yerine problemi, çıktıyı veya başarısızlığı tersine çevirin.
Bu modülün sonunda

01Reverse discovery yürütmek

02Örnekten stil talimatı çıkarmak

03Premortem uygulamak

04Keşif ve daraltmayı ayırmak

01

Tersine düşünme

Cevaptan soruya, sonuçtan nedene

İleri yönde 'nasıl başarırım?' diye sormak seçenek üretir. Ters yönde 'bu neden başarısız oldu?' veya 'bu çıktıyı hangi kurallar üretmiş olabilir?' diye sormak gizli yapıyı görünür kılar.

Reverse yaklaşımın iki ana kullanımı vardır: modelin size adaptif sorular sorarak gereksinimleri çıkarması ve beğenilen bir çıktıdan tekrar kullanılabilir talimat türetmesi. Premortem ise gelecekteki başarısızlığı olmuş gibi ele alarak riskleri bugünden bulur.

01Sonucu seç

Hedef veya istenmeyen sonucu tanımla

02Ters sor

Hangi koşullar bu sonucu üretirdi?

03Kanıt ara

Varsayımları örnek ve verilerle test et

04Sırala

Nedenleri olasılık ve etkiye göre diz

05Önlem tasarla

Kritik nedenleri bugünden azalt

YAYGIN YANILGIReverse prompting yalnızca modelin soru sormasıdır.
TASARIM PRENSİBİTersine düşünme; gereksinim, stil, risk ve kök neden keşfinde kullanılan daha geniş bir tasarım alışkanlığıdır.
02

Tasarım modeli

DISCOVER soru döngüsü

Adaptif keşfin hedefini ve bitiş koşulunu baştan belirleyin.

01

Destination

Hangi sonuca ulaşmaya çalışıyoruz?

Kurumsal AI pilot portföyü
02

Information

Karar için hangi bilgiler eksik?

Kullanıcı, veri, risk ve sahiplik
03

Sequence

Bir sonraki soru hangi cevaba bağlı?

Use case sonrası veri uygunluğu
04

Confidence

Ne zaman yeterli bilgiye ulaşıldı?

Kritik belirsizlikler kapandığında
05

Output

Keşif hangi yapı ile bitecek?

Brief, varsayımlar ve açık sorular
03

Uygulamalı örnek

AI use case keşif mülakatı

İhtiyacı anlatmaya çalışmak yerine modelin eksikleri tek tek toplamasını sağlayın.

401_401-REVERSE-ENGINEERING.md
Hedefim: Bir iş birimi için üretime alınabilir AI use case brief'i oluşturmak.

Bana ihtiyacın olan bilgileri teker teker sor.
- Her soruyu önceki cevabıma göre uyarla.
- Önce iş problemi ve mevcut süreci, sonra kullanıcıyı, veriyi, riski ve başarı ölçütünü keşfet.
- Aynı bilgiyi tekrar sorma.
- Cevabım belirsizse varsayım yapma; netleştirici soru sor.

Durma koşulu:
Aşağıdaki alanlar yeterince net olduğunda soru sormayı bırak: problem, kullanıcı, karar/eylem, veri, entegrasyon, risk, insan onayı, KPI ve sahip.

Bitişte:
1. Öğrendiklerini brief olarak özetle.
2. Varsayımları ve açık soruları ayır.
3. Henüz çözüm tasarlama; önce onayımı bekle.
NEDEN ÇALIŞIR?

01Hedefsiz soru döngüsünü önler

02Soruları önceki cevaba göre uyarlar

03Yeterli bilgi için açık bitiş koşulu koyar

04Keşif ile çözüm tasarımını ayırır

04

Tekrar kullanılabilir yapılar

Pattern kataloğu

FLIPPED INTERACTION

Model soru sorar

Gereksinimleri adaptif bir mülakatla ortaya çıkarır.

İyi kullanım · Brief, strateji ve karmaşık talepler
STYLE EXTRACTION

Örnekten talimat

Başarılı örneklerden ritim, yapı ve tercihleri tekrar kullanılabilir yönergeye çevirir.

İyi kullanım · Kurumsal ve kişisel yazım stili
PREMORTEM

Gelecekten geriye risk

Projenin başarısız olduğunu varsayarak olası nedenleri sıralar.

İyi kullanım · Kritik karar ve yatırımlar
FAILURE-FIRST

Nasıl bozulur?

İyi senaryo yerine sistemin kırılma yollarına odaklanır.

İyi kullanım · Güvenlik, operasyon ve kalite
05

Sektörel uygulama

İş sonucu merkezli use case’ler

StratejiPilot portföy keşfi

Hedef: İş değerini ve uygulanabilirliği birlikte netleştirmek

Bağlam: Süreç, veri, risk ve paydaş cevapları

Kontrol: Çözüm alanını erken daraltmamak

Değer hipotezi · Daha nitelikli proje seçimi
YatırımPremortem analizi

Hedef: Tezin hangi koşullarda bozulacağını görmek

Bağlam: Tez, zaman ufku ve risk iştahı

Kontrol: Tahmin değil senaryo olarak sunmak

Değer hipotezi · Kör noktaları erken yakalamak
MarkaÜslup sistemi çıkarma

Hedef: Onaylı metinlerden yazım talimatı üretmek

Bağlam: Başarılı örnekler ve yasaklı kullanım

Kontrol: Taklit ile marka politikasını ayırmak

Değer hipotezi · Kanallar arası tutarlılık
06

Enterprise AIX

Üretim kontrolleri

Kontrol alanıSorulacak soruBeklenen önlem
Daraltma zamanıHâlâ keşif modunda mıyız?Önce açıl, sonra reverse ile daralt
Soru yüküSorular adaptif mi yoksa anket mi?Tek soru ve cevap bazlı ilerleme
TahminÇıkarılan talimat gerçek kaynak prompt mu?Makul tahmin olarak etiketle
PremortemRiskler kanıta mı dayanıyor?Olasılık, etki ve sinyaller
GizlilikStil örnekleri hassas bilgi içeriyor mu?Anonimleştirme ve izin
07

Uygulama laboratuvarı

Bir projeye premortem uygulayın

UYGULAMA

Bir projeye premortem uygulayın

Önümüzdeki altı ay içinde başlayacak gerçek bir projeyi seçin.

  1. 01
    Başarısız sonucu yaz

    Projenin altı ay sonra tamamen başarısız olduğunu varsayın.

  2. 02
    Nedenleri üret

    İnsan, veri, teknoloji, süreç ve yönetişim boyutlarını tarayın.

  3. 03
    Sırala

    Nedenleri olasılık ve etkiye göre önceliklendirin.

  4. 04
    Erken sinyal ekle

    Her kritik risk için gözlenebilir sinyal tanımlayın.

  5. 05
    Önlem seç

    Maliyeti düşük, geri döndürülebilir önlemler belirleyin.

TAMAMLAMA KONTROLÜ
08

Bilgi kontrolü

Kavramı yerine oturtun

01Reverse discovery ne zaman kullanılmamalı?

Çok kısa ve açık görevlerde veya çözüm alanını henüz özgürce keşfetmeniz gereken erken fikir aşamasında gereksiz daraltma yaratabilir.

02Çıktıdan prompt çıkarmak neden kesin sonuç vermez?

Aynı çıktıyı birçok farklı talimat ve bağlam üretebilir; sonuç yalnızca tekrar kullanılabilir makul bir talimat hipotezidir.

03Premortem ile klasik risk listesi arasındaki fark nedir?

Başarısızlığı gerçekleşmiş varsaymak, ekibi mevcut planı savunmaktan çıkarıp nedenleri daha somut ve serbest üretmeye yönlendirir.