Huaris AI

Şirket Verisini Yapay Zekaya Vermeden Önce Sorulması Gereken 7 Soru

Yapay zeka araçlarını kullanmadan önce hangi verinin nereye gittiğini, kimin eriştiğini ve hangi koşullarda saklandığını netleştirmek, riskleri baştan azaltır. Aşağıdaki yedi soru bu konuşmaya başlamak için pratik bir kontrol listesidir.

Yayın: 29 Eylül 2026 · Yazar: Huaris AI

Neden önemli?

Kurumlarda yapay zeka çoğu zaman bir araç olarak değil, bir çalışanın tarayıcıda açtığı bir sekme olarak girer. Bu, veri güvenliği açısından sorumluluğu belirsizleştirir. Sorular teknik olduğu kadar organizasyoneldir; cevapları IT, hukuk ve iş birimleriyle birlikte vermek gerekir.

Yedi soru

  1. Hangi veri modele gidecek?

    Önce veriyi sınıflandırın: kişisel veri, gizli bilgi, ticari sır ve herkese açık bilgi aynı kurala tabi olmamalıdır. Hangi sınıfın hangi araçlarla kullanılabileceğini yazılı hale getirin.

  2. Sağlayıcı bu veriyi model eğitiminde kullanıyor mu?

    Bu, sağlayıcıya ve kullandığınız plana göre değişir. Kurumsal ve API planlarında sağlayıcılar genellikle verinin varsayılan olarak eğitimde kullanılmadığını belirtir; yine de güncel koşulları sözleşme aşamasında doğrulayın.

  3. Veri nerede işleniyor ve saklanıyor?

    Verinin işlendiği ülke ve saklama süresi, yurt dışına aktarım (KVKK m.9) açısından önemlidir. Sağlayıcının veri konumu seçeneklerini ve alt işleyenlerini öğrenin.

  4. Kim erişebilir ve neler kaydediliyor?

    Kullanıcı bazlı erişim kontrolü ve kullanım kayıtları (denetim izi) olmadan olay olduğunda neyin nereye gittiğini bilemezsiniz.

  5. Kişisel veri göndermeden çalışabilir miyiz?

    Çoğu görevde kişisel veri maskelenerek veya çıkarılarak gönderilebilir. Bu mümkün değilse kurum içinde çalışan bir model (On-Premise LLM (Kurum İçi Model)) değerlendirilebilir.

  6. Cevapların doğruluğunu nasıl kontrol edeceğiz?

    Modeller yanlış bilgiyi akıcı biçimde üretebilir (Halüsinasyon). Kaynak gösterimi, bir değerlendirme seti ve kritik çıktılar için insan onayı planlayın.

  7. Çalışanlar için kabul edilebilir kullanım kuralımız var mı?

    Hangi araçlar onaylı, hangi veri paylaşılamaz ve şüpheli durumda kime başvurulur? Kural yazılı olmalı ve kısa bir eğitimle desteklenmelidir.

Sonuç

Bu sorulardan birkaçına net cevap veremiyorsanız, Ürün Geliştirme, Güvenlik ve Uyumluluk hizmetimizle veri akışı ve dağıtım modeli çalışmasıyla başlayabilirsiniz. Yaklaşımımız için Güvenlik ve Uyumluluk sayfasına bakabilirsiniz. Bu yazı genel bir çerçevedir ve hukuki danışmanlık yerine geçmez.

İlgili terimler: RAG (Retrieval-Augmented Generation), Halüsinasyon, On-Premise LLM (Kurum İçi Model).

Birlikte çalışalım

Süreçlerinizi ve hedeflerinizi dinleyelim, yapay zekanın nerede fayda sağlayabileceğini birlikte değerlendirelim.

[email protected]

E-posta gönderin