Yapay zeka eğitimi için LinkedIn Learning alternatifi: Tosheo.ai karşılaştırması

Bu karşılaştırma neye dayanıyor?

Bu sayfa, LinkedIn Learning'in 16 October 2026 tarihinde LinkedIn'in kendi kurumsal sayfalarından okunan, yayımlanmış teklifini Tosheo.ai'nin planlanan lansman kapsamıyla karşılaştırır. Tosheo.ai henüz geliştirilmediğinden, burada onun hakkında söylenen her şey planlanan lansman kapsamını ifade eder; fiyatları da lansmandan önce değişebilecek birer varsayımdır. Sağlayıcıların açıklamaları, 16 October 2026 tarihinde okunan ve kaynaklar altında listelenen kendi herkese açık sayfalarından alınmıştır. Hiçbir şey test edilmemiş, puanlanmamış veya kıyaslama testine tabi tutulmamıştır.

Bunlar farklı türde iki üründür. LinkedIn Learning, yapay zeka içeriği de barındıran genel bir öğrenme kütüphanesidir. Tosheo.ai ise tek bir şeyi öğretmek için geliştiriliyor: belirli bir işte yapay zeka araçlarını iyi kullanmak. Bunları karşılaştırırken asıl soru, ekibinizin geniş bir içerik yelpazesine mi yoksa odaklı bir uygulama rutinine mi ihtiyaç duyduğudur.

LinkedIn Learning ekiplere neler sunuyor?

LinkedIn'in işletmelere yönelik sayfasında "uzmanlar tarafından verilen 24,000+ eğitimden" oluşan bir kütüphane, "25 dilde" içerik, yapay zeka destekli koçluk ve rol canlandırma, kişiselleştirilmiş beceri önerileri ve Yapay Zeka Beceri Yolları dahil yapay zeka ve üretken yapay zeka içerikleri anlatılıyor. Plan karşılaştırma sayfasında farklı yerlerde farklı toplam eğitim sayıları verildiği için güncel sayıyı LinkedIn'den teyit edin.

Plan karşılaştırma sayfasında dört seçenek listeleniyor. Ana kurumsal plan ve Kariyer Merkezi planı "Satış ekibiyle iletişime geçin" seçeneği üzerinden satın alınıyor. Kurumsal planda "Yapay zeka destekli koçluk ve gerçeğe yakın rol canlandırma deneyimleri", "Öğrenme yönetim sistemi ve öğrenme deneyimi platformuyla içerik ve raporlama entegrasyonları" ve "Mesleki sertifikalar, sürekli eğitim kredileri, sertifikasyona hazırlık ve deneme sınavları" listeleniyor. Küçük Ekipler planı, ücretsiz deneme ve "temel bir analiz paneli" ile "20 öğrenme hesabına kadar" kullanım sunuyor. İncelenen sayfalarda fiyat gösterilmiyordu ve tek oturum açma özelliğinin dahil olup olmadığı belirtilmiyordu.

Tosheo.ai bunun yerine ne planlıyor?

Tosheo.ai, yaklaşık 5 ila 200 kişilik ekipler için kendi kendine kullanılabilen bir yapay zeka eğitimi olarak tasarlanıyor. Yönetici kaydolur, ekibin rollerini ve ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Notion AI veya Canva AI gibi kullandığı yapay zeka araçlarını seçer, isterse bağlam sağlamak için en fazla beş şirket belgesi yükler ve ekibi davet eder.

Her katılımcının beş dakikalık bir seviye belirleme değerlendirmesine katılması, ardından seviyesine göre uyarlanan 10 ila 15 dakikalık derslerden oluşan bir öğrenme yolunu izlemesi planlanıyor. Her ders kısa bir açıklama, kişinin rolünden adım adım çözülmüş bir örnek ve gerçek bir yapay zeka aracında uygulamalı bir görev içerir. Görev, katılımcının görebildiği bir puanlama kılavuzuna göre yapay zeka tarafından puanlanır. Katılımcı, bir puanın incelenmesini isteyebilir. Yöneticiler ham sohbet kayıtlarını değil, beceri gelişimini ve tamamlanma durumunu görür. Son uygulamalı değerlendirme, doğrulanabilir bir URL adresi olan ve kabul gören bir sertifikayla sonuçlanır. Bunların hiçbiri henüz kullanıma açık değildir.

İkisi yan yana karşılaştırıldığında nasıl bir tablo ortaya çıkıyor?

Tablo, LinkedIn Learning'in yayımladığı açıklamalarla Tosheo.ai'ın planlanan kapsamını karşılaştırır. Her iki tarafın ne söylediğini açıklar; ne kadar iyi çalıştıklarını değil.

LinkedIn Learning ne zaman daha iyi bir seçimdir?

Yaygın görülen çeşitli durumlarda LinkedIn Learning daha iyi bir seçimdir ve bunların çoğunda belirleyici olan kapsam, hemen kullanılabilirlik veya entegrasyondur.

Odaklı bir yapay zeka eğitim programı bir ekibe ne zaman daha uygun olabilir?

Odaklı bir eğitim yolu, sorunu dar kapsamlı olan yöneticilere uygundur: ekipte zaten yapay zeka araçları vardır ancak çalışanlar bunları günlük işlerinde iyi kullanmıyordur. Kurgusal bir örnek verelim. 30 kişilik bir pazarlama ajansı olan Harbour Lane, tüm müşteri yöneticilerine ChatGPT sağlıyor. Müşteri yöneticileri her görüşmenin ardından müşteriye özet e-postaları yazıyor; ChatGPT ile hazırladıkları taslaklar belirsiz kalıyor ve bazen müşterinin hiç kabul etmediği konuları tekrarlıyor.

Bir eğitim kütüphanesi kullanıldığında yönetici uygun bir kurs arar, kursu atar ve tamamlanıp tamamlanmadığını kontrol eder. İyi bir kurs varsa ve ekip öğrendiklerini gerçekten uyguluyorsa bu yaklaşım işe yarayabilir. Planlanan Tosheo.ai eğitim yolunda ise müşteri yöneticisine şöyle bir görev verilecek: "Bu kurgusal görüşme notlarını ChatGPT'ye yapıştır ve bir özet e-postası hazırla. Ardından taslaktaki tüm taahhütleri işaretle ve her birini notlarla karşılaştırarak kontrol et." Puanlama ölçütleri, belirtilen her taahhüdün notlarda yer alıp almadığını, tarihlerin ve sorumlu kişilerin doğru olup olmadığını ve katılımcının müşterinin kabul etmediği her şeyi çıkarıp çıkarmadığını değerlendirecek.

Böylece yönetici, sohbetlerini okumadan hangi müşteri yöneticilerinin puanlama ölçütlerini karşıladığını, hangilerinin yeniden denemesi gerektiğini görebilecektir. Bunun iyi seçilmiş bir kurstan daha iyi e-postalar üretip üretmediğini bu sayfa söyleyemez; bu bir yöntem farkıdır ve yöntem, çalışan bir üründe henüz test edilmemiştir.

Bir ekip LinkedIn Learning ve Tosheo.ai'ı birlikte kullanabilir mi?

Evet, Tosheo.ai kullanıma sunulduğunda bazı ekipler için mantıklı düzen bu olacaktır. Bir eğitim kütüphanesi, şirketin eğitim verdiği geniş konu yelpazesini kapsarken odaklı bir uygulama yolu, belirli rollerin günlük yapay zeka görevlerini kapsar. Bu durumda maliyet açısından sorulması gereken, ayrı bir yapay zeka uygulama aracının kütüphanede zaten bulunan yapay zeka içeriğine yeterince ek değer sağlayıp sağlamadığıdır.

LinkedIn Learning için zaten ödeme yapıyorsanız oradan başlayın. Yapay zeka içeriklerini bir ekibe atayın, ardından insanların gerçek bir görevi yerine getirip getiremediğini kontrol edin: onlara kurgusal bir iş tanımı verin ve çıktıyı inceleyin. Yapabiliyorlarsa başka bir şeye ihtiyacınız olmayabilir. Tamamlama oranı yüksek olduğu hâlde yapılan iş değişmiyorsa uygulama odaklı bir öğrenme yolu tam da bu açığı kapatmak için tasarlanır.

Seçim yapmadan önce neleri kontrol etmelisiniz?

Her iki seçenek için de aynı kontrol listesini kullanın ve bunu ekibinizin gerçek bir işi üzerinde deneyin.

Kaynaklar ve kapsam

LinkedIn, işletmeler için LinkedIn Learning, erişim tarihi: 16 October 2026 ↗

LinkedIn, LinkedIn Learning plan karşılaştırması, erişim tarihi: 16 October 2026 ↗