AB Yapay Zeka Yasası: Yüksek Riskli Sistemler İçin Uyum Kontrol Listesi

Bir yapay zeka sistemi işe alım adaylarını sıralıyor, kredi başvurularını puanlıyor veya bir öğrencinin eğitim yolunu etkiliyorsa, küçük bir hata ciddi sonuçlar doğurabilir. AB Yapay Zeka Yasası, bu tür teknolojilerin sadece teknik performansını değil, aynı zamanda insan hakları, güvenlik ve hesap verebilirlik standartlarını da denetim altına almayı amaçlıyor.

Yüksek riskli yapay zeka sistemleri için getirilen düzenlemeler, mevzuatın temelini oluşturan risk tabanlı yaklaşım çerçevesinde şekilleniyor. Türkiye’de faaliyet gösteren işletmeler için bu konu yalnızca Avrupa’da ofis açmakla sınırlı değil. Sisteminizin çıktısı AB sınırları içerisindeki müşteriler, çalışanlar veya kullanıcılar üzerinde bir etki yaratıyorsa, AB Yapay Zeka Yasası kapsamında belirtilen yasal yükümlülüklerle karşılaşmanız kaçınılmazdır.

Uyuma başlamak için öncelikle kullandığınız teknolojinin risk seviyesini doğru sınıflandırmalı, ardından bu yeni kurallar dizisine uyum sağlamak için gerekli olan idari ve teknik kontrolleri hayata geçirmelisiniz.

Key Takeaways

• AB Yapay Zeka Yasası kapsamında yüksek riskli yapay zeka sistemleri için sıkı risk yönetimi, şeffaflık ve kayıt tutma yükümlülükleri getirilmiştir.
• İşe alım, eğitim, kredi skorlama, çalışan yönetimi ve kritik altyapı uygulamaları genellikle yüksek riskli yapay zeka sistemleri kategorisinde değerlendirilir.
• Sağlayıcılar, veri yönetimi süreçlerini standart hale getirmeli ve sistemin yaşam döngüsü boyunca etkili insan gözetimi mekanizmaları kurmalıdır.
• Siber güvenlik önlemleri, sisteme yetkisiz erişimi engellemek ve veri bütünlüğünü korumak adına tüm teknik dokümantasyonun merkezinde yer almalıdır.
• Pazarlama, reklam yönetimi ve müşteri segmentasyonu gibi alanlarda kullanılan yapay zeka araçları için de ayrımcılık riskleri ve veri koruma standartlarına uyum hayati önem taşır.

AB Yapay Zeka Yasası kimleri ve hangi tarihleri etkiler?

AB Yapay Zeka Yasası, resmi adıyla AI Act, Avrupa Birliği’nin teknoloji dünyasını şekillendiren kapsamlı düzenlemesidir. Tüzük, yapay zeka sistemlerini taşıdıkları risk seviyelerine göre sınıflandırır. Bu sınıflandırmada kabul edilemez risk oluşturan uygulamalar tamamen yasaklanırken, yüksek riskli sistemler katı kurallar çerçevesinde kullanılabilir. Ayrıca sistemler; asgari risk, sınırlı riskli sistemler ve yüksek riskli kategoriler altında farklı yükümlülüklere tabi tutulur.

AB Yapay Zeka Yasası için belirlenen uygulama takvimi, şirketlerin uyum süreçlerini planlamaları açısından kritik bir öneme sahiptir. Tüzük 1 Ağustos 2024 tarihinde yürürlüğe girmiştir. Hükümlerin büyük bir bölümü 2 Ağustos 2026 tarihinden itibaren uygulanmaya başlayacaktır. Yasaklı yapay zeka uygulamaları ve yapay zeka okuryazarlığına ilişkin hükümler ise 2 Şubat 2025 tarihinden itibaren geçerlidir. Düzenlemeye tabi ürünlerin güvenlik bileşeni olarak kullanılan bazı yüksek riskli sistemlerde ise uygulama tarihi 2 Ağustos 2027 olarak belirlenmiştir.

Türkiye’deki şirketiniz AB dışında kurulmuş olsa bile kapsam dışında olduğunuzu varsaymamalısınız. Aşağıdaki koşullardan biri varsa tüzük sizi etkileyebilir:

• Yapay zeka sisteminizi AB pazarına sunuyorsanız,
• AB’de yerleşik bir kuruma sistem sağlıyorsanız,
• Sisteminizin ürettiği sonuçlar AB içinde kullanılıyorsa,
• AB’deki kişilere yönelik işe alım, kredi, eğitim veya kamu hizmeti süreçlerini etkiliyorsanız.

Örneğin, Türkiye’deki bir yazılım şirketi Almanya’daki bir işverene aday eleme aracı satıyorsa, sistem yüksek risk kapsamına girebilir. Aynı şekilde, AB’deki müşterilerin ödeme kapasitesini tahmin eden bir finans teknolojisi ürünü de kapsam açısından dikkatle değerlendirilmelidir.

Uyumluluk, ürün yayına alındığında tamamlanan tek seferlik bir iş değildir. Model, veri, kullanım amacı veya kullanıcı kitlesi değiştiğinde risk değerlendirmesini de yenilemeniz gerekir.

Yüksek riskli yapay zekâ sistemini doğru sınıflandırın

Yüksek risk sınıflandırması iki ana kaynaktan gelir. İlk grupta, belirli ürün güvenliği mevzuatlarına tabi ürünlerin yapay zekâ güvenlik bileşenleri bulunur. Tıbbi cihazlar, oyuncaklar, asansörler, makineler veya bazı ulaşım sistemleri bu gruba girebilir.

İkinci grup, AI Act’in Ek III bölümünde sayılan kullanım alanlarını kapsar. Yüksek riskli yapay zeka sistemleri olarak tanımlanan bu grupta, sistemin etkilediği kararın niteliği belirleyicidir. Özellikle biyometrik tanımlama sistemleri, kamuya açık alanlarda kullanıldıklarında yüksek riskli kabul edilirler. Bununla birlikte, çalışma ortamı veya eğitim kurumlarında kullanılan duygu tanıma sistemleri de benzer şekilde sıkı kurallara tabidir. Basit bir destek aracı ile kişinin hayatını doğrudan etkileyen otomatik karar mekanizması aynı değerlendirilmez.

Kullanım alanı	Yüksek risk örneği	Şeffaflık yükümlülükleri ve işletme etkisi
İşe alım ve çalışan yönetimi	CV sıralama, aday puanlama	İnsan kaynakları yazılımında otomatik karar süreçleri
Eğitim	Sınav değerlendirme, duygu tanıma	Eğitim teknolojisi platformlarında adil değerlendirme
Temel hizmetlere erişim	Kredi skoru, sigorta risk analizi	Finans ve sigorta süreçlerinde veri şeffaflığı
Biyometri	Biyometrik tanımlama, kimlik doğrulama	Güvenlik sistemlerinde bireysel gizlilik bildirimi
Kamu hizmetleri	Sosyal yardım uygunluğu analizi	Devlet kurumlarına sağlanan yazılımların raporlaması
Adalet süreçleri	Hukuki karar desteği	Yargı destek sistemlerinde hesap verebilirlik

Tablodaki her sistem otomatik olarak yüksek riskli sayılmaz. Ek III kapsamındaki bazı uygulamalar, kişinin kararını maddi olarak etkilemiyorsa veya zarar riski doğurmuyorsa istisna kapsamında kalabilir. Ancak bu istisnayı kullanmak için gerekçenizi yazılı biçimde belgelemeniz gerekir.

Örneğin, bir insan kaynakları ekibinin yalnızca başvuru dosyalarını alfabetik sıralayan aracı, aday seçimi üzerinde anlamlı etki yaratmayabilir. Buna karşılık özgeçmişleri puanlayıp adayları otomatik olarak eleyen yüksek riskli yapay zeka sistemleri, istihdama erişimi doğrudan etkiler. Bu süreçlerde şeffaflık yükümlülükleri, sistemin nasıl çalıştığının ve kararların nasıl alındığının kullanıcıya açıkça bildirilmesini zorunlu kılar.

Bu ayrımda kendinize şu soruları sorun:

• Sistem, bir kişi hakkında karar veriyor veya kararı güçlü biçimde etkiliyor mu?
• Hatalı sonuç, kişinin işe, eğitime, krediye veya temel bir hizmete erişimini engelleyebilir mi?
• Model belirli gruplar için ayrımcı sonuç üretebilir mi?
• Kararı etkileyen kişinin sistemi sorgulama ve düzeltme imkânı var mı?
• Sistem, hassas kişisel verilerle, biyometrik tanımlama veya duygu tanıma verileriyle mi çalışıyor?

Sınıflandırma kararı yalnızca ürün ekibinin inisiyatifinde kalmamalıdır. Hukuk, bilgi güvenliği, veri koruma, iş birimi ve teknik ekip aynı masada olmalıdır.

Sağlayıcı, kullanıcı ve dağıtıcı rollerini ayırın

Uyum yükümlülükleri, yapay zeka sistemindeki rolünüze göre değişir. Bir sistemi geliştiren, kendi markasıyla piyasaya sunan veya başka bir aracın kullanım amacını önemli ölçüde değiştiren taraf çoğu zaman sağlayıcı kabul edilir. Yapay zeka sağlayıcıları için belirlenen yükümlülükler en geniş kapsamlı olanlardır ve bu kuruluşların teknik dokümantasyon ile risk yönetimi konularında tam sorumluluk alması gerekir.

Sistemi iş sürecinde kullanan şirket ise kullanıcı veya tüzükteki ifadesiyle deployer olabilir. Örneğin hazır bir işe alım aracını şirketinizde kullanıyorsanız, sistemi sıfırdan geliştirmemiş olsanız bile insan gözetimi, kullanım talimatlarına uyum ve kayıtların saklanması gibi sorumluluklar taşırsınız.

Dağıtıcı, ithalatçı ve yetkili temsilci rolleri de ayrı yükümlülükler doğurur. Bu yüzden sözleşmelerde “yapay zeka aracını biz geliştirmedik” ifadesi tek başına koruma sağlamaz. Sistemin üzerinde markanız varsa veya modeli önemli ölçüde değiştirip farklı amaçla kullandıysanız sağlayıcı olarak değerlendirilebilirsiniz. Özellikle yapay zeka sağlayıcıları, ürünlerinin piyasaya sürülmesinden sonra da gözetim ve güncelleme süreçlerini yönetmekle yükümlüdür.

Dışarıdan alınan teknolojilerde, sistemin genel amaçlı yapay zeka mı yoksa spesifik bir işlev için geliştirilmiş bir model mi olduğunu ayırt etmek kritiktir. Özellikle büyük dil modelleri veya sistemik risk taşıyan GPAI modelleri söz konusu olduğunda, sağlayıcıların yerine getirmesi gereken şeffaflık yükümlülükleri, kullanıcıların da sisteme dair teknik bilgiye erişimini sağlar. Üçüncü taraf araçları kullanırken tedarikçinizden şu bilgileri istemelisiniz:

• Modelin kullanım sınırları ve bilinen hata türleri,
• Eğitim veya test verisiyle ilgili kalite açıklamaları,
• Güvenlik testleri ve sürüm değişiklikleri,
• İnsan gözetimi için önerilen yöntemler,
• Olay bildirimi ve destek süreçleri,
• Veri işleme ve alt yüklenici bilgileri.

Sözleşmeye denetim hakkı, bildirim süresi, veri güvenliği taahhüdü ve sorumluluk paylaşımı eklemek işinizi kolaylaştırır. Şeffaflık yükümlülükleri kapsamında, özellikle AB’deki müşterilere çözüm sunuyorsanız, ürün ve satış ekiplerinizin GPAI modelleri ile özelleşmiş sistemler arasındaki farkı ve bu yapıdaki rollerini bilmesi gerekir.

Yüksek riskli sistemler için uygulama kontrol listesi

Yüksek riskli bir sistemde uyum, tek bir politika belgesinden ibaret değildir. Ürünün tasarımından kullanım sonrası izlemeye kadar her aşamada çalışacak bir yönetim düzeni kurmalısınız.

Aşağıdaki kontrol listesi, hazırlık seviyenizi görmenize yardımcı olur:

• Kullanım amacını netleştirin. Sistemin hangi kullanıcı tarafından, hangi kararı desteklemek için ve hangi sınırlar içinde kullanılacağını yazılı hale getirin.
• Risk yönetim sistemi kurun. Öngörülebilir zararları belirleyin. Ayrımcılık, yanlış karar, güvenlik açığı, veri sızıntısı ve insan gözetiminin devre dışı kalması gibi riskleri düzenli test edin.
• Veri yönetimi süreçlerini belgelendirin. Eğitim, doğrulama ve test verilerinin kaynağını, güncelliğini, temsil gücünü ve olası önyargılarını kayıt altına alın. Veri setindeki dengesizlikler, modelin bazı gruplara sistematik olarak daha kötü sonuç vermesine yol açabilir.
• Teknik belgeler oluşturun. Sistem olay kayıtlarını, sürüm geçmişini, model değişikliklerini ve kullanıcı işlemlerini uygun süre boyunca saklayın. Bu kayıtlar, hata incelemesi ve denetim süreçleri için büyük önem taşır.
• Kullanıcıya anlaşılır bilgi verin. Sistemin amacı, doğruluk sınırları, beklenen kullanım biçimi ve şeffaflık yükümlülükleri açıkça anlatılmalıdır. Kullanım kılavuzu, teknik ekip dışında operasyon ekibinin de anlayacağı dilde olmalıdır.
• İnsan gözetimi mekanizmasını tasarlayın. İnsan onayı göstermelik olmamalıdır. Yetkili kişinin sistemi durdurma, sonucu değiştirme ve şüpheli çıktıyı inceleme yetkisi bulunmalıdır.
• Doğruluk, dayanıklılık ve siber güvenlik önlemleri alın. Modelin hatalı girdilere, kötü niyetli yönlendirmelere, veri zehirleme girişimlerine ve teknik arızalara nasıl tepki verdiğini ölçün.
• Kalite yönetim sistemi oluşturun. Tasarım, test, tedarikçi seçimi, değişiklik yönetimi, şikâyetler ve olay süreçleri için sorumluları belirleyin.
• Temel haklar etki analizi yapın. Özellikle kamu hizmeti sunuyorsanız veya kişilerin temel haklarını etkileyen bir sistem kullanıyorsanız bu değerlendirmeyi gerçekleştirmek zorunludur.
• Uygunluk değerlendirmesini tamamlayın. Çoğu yüksek riskli sistemde sağlayıcı, gereklilikleri karşıladığını değerlendirmek zorundadır. Bazı durumlarda onaylanmış kuruluş sürece dahil olur.
• AB veri tabanına kayıt ihtiyacını kontrol edin. Ek III kapsamındaki yüksek riskli sistemler için kayıt yükümlülüğü doğabilir.
• Piyasa sonrası izleme planı hazırlayın. Sistem kullanıma girdikten sonra performansı, şikâyetleri, hata oranlarını ve beklenmeyen etkileri takip edin.

Bu maddeleri yalnızca denetim günü için hazırlamayın. Her biri günlük iş akışına bağlanmalıdır. Örneğin model güncellemesini yazılım ekibi yapıyorsa, uyum sorumlusu değişiklik kaydını ve yeniden test gereksinimini otomatik iş akışına eklemelidir.

Teknik dokümantasyon ve veri kalitesi denetimin temelidir

AB Yapay Zeka Yasası kapsamında hazırlanan teknik belgeler, yasal uyum sürecinin merkezinde yer alır. Bu teknik belgeler sadece kod açıklamalarından ibaret değildir; sistemin geliştirilme amacını, çalışma prensiplerini, test süreçlerinde kullanılan verileri ve sistemin operasyonel sınırlarını ortaya koyan, denetlenebilir bir dosyadır. Etkili bir yapay zeka yönetişimi stratejisi, bu dokümantasyonun eksiksiz ve şeffaf bir şekilde oluşturulmasını zorunlu kılar.

Dosyanızda sistemin tanımı, hedeflenen kullanım amacı, yazılım ve donanım bileşenleri, model mimarisi, veri seti işleme süreçleri, performans metrikleri ve siber güvenlik önlemleri yer almalıdır. Ayrıca öngörülen riskler, insan gözetimi yöntemleri ve kullanım sınırlamaları da detaylandırılmalıdır.

Veri kalitesi bu sürecin en kritik aşamalarından biridir. Eksik, güncel olmayan veya dengesiz veriyle eğitilmiş modeller, teknik açıdan kusursuz görünseler bile adaletsiz sonuçlar doğurabilir. Örneğin, işe alım süreçlerinde kullanılan geçmiş verilerde yapısal önyargılar varsa, model bu ayrımcı tercihleri tekrarlayabilir. Bu noktada veri setlerindeki telif hakkı kuralları da göz ardı edilmemelidir; kullanılan eğitim verilerinin yasal kaynaklardan temin edildiği mutlaka belgelenmelidir.

Veri denetimi yaparken yalnızca doğruluk oranlarına odaklanmayın. Farklı kullanıcı grupları özelinde hata paylarını karşılaştırarak; yaş, cinsiyet, engellilik durumu, dil veya bölge gibi parametrelerde doğrudan veya dolaylı bir ayrımcılık riski oluşup oluşmadığını titizlikle inceleyin.

Son olarak, kişisel verilerin korunması konusundaki yükümlülükleriniz, yapay zeka yasası ile iç içe geçmiştir. Veri minimizasyonu, hukuki dayanaklar, saklama süreleri ve otomatik karar verme süreçlerine ilişkin kullanıcı hakları, teknik belgelerinizin ayrılmaz parçalarıdır. Unutmayın ki bir sistemin AB Yapay Zeka Yasası ile uyumlu olması, kişisel veri mevzuatına veya diğer düzenlemelere otomatik olarak uyum sağladığı anlamına gelmez; bu nedenle her bir regülasyonun ayrı ayrı ele alınması gerekir.

Uygunluk değerlendirmesi, kayıt ve olay bildirimi

Yüksek riskli sistem sağlayıcısı, ürünü AB pazarına sunmadan önce kapsamlı bir uygunluk değerlendirmesi yapmalıdır. Bu süreçte, sistemin AB Yapay Zeka Yasası içindeki şartları karşıladığı kanıtlanır. Uygunluk sağlandığında AB uygunluk beyanı hazırlanır ve gerekli durumlarda CE işareti kullanılır. Bu aşamada Avrupa Yapay Zeka Kurulu tarafından belirlenen rehberlikler ve standartlar, süreçlerin doğrulanması noktasında kritik bir referans kaynağıdır.

Kendi kendine uygunluk değerlendirmesi her sistem için aynı şekilde uygulanmaz. Uyumlaştırılmış standartlardan sapmanız, biyometrik bazı uygulamalar geliştirmeniz veya ürün mevzuatının farklı bir değerlendirme süreci istemesi halinde onaylanmış kuruluş desteği gerekebilir. Ayrıca, kayıt tutma sürecinde şeffaflık yükümlülükleri büyük önem taşır; sistemin nasıl çalıştığına dair tutulan kayıtlar, denetimlerde temel dayanağınız olacaktır.

Piyasa sonrası izleme de en az ilk değerlendirme kadar önemlidir. Model performansı zamanla düşebilir, kullanıcı davranışları değişebilir ve veri dağılımı farklılaşabilir. Bu nedenle aşağıdaki sinyalleri düzenli izlemelisiniz:

• Hata oranındaki artış,
• İnsanların sistem sonucunu değiştirme sıklığı,
• Ayrımcılık veya haksız karar şikâyetleri,
• Siber güvenlik olayları,
• Sistem amacının dışına taşan kullanım biçimleri.

Ciddi bir olay veya temel hak ihlali riski tespit ettiğinizde bildirim süreçlerini geciktirmeden işletmelisiniz. Yasa, ciddi olayların yetkili makamlara bildirilmesine yönelik sıkı süreler öngörür. İç ekiplerin hangi olayın raporlanacağını önceden bilmesi hayati önem taşır.

İhlallerin mali boyutu da asla hafife alınmamalıdır. Özellikle idari para cezaları oldukça caydırıcı seviyelerde belirlenmiştir. Yasaklı uygulamalarda veya temel yükümlülük ihlallerinde para cezaları 35 milyon avroya veya küresel yıllık cironun yüzde 7 sine kadar çıkabilir. Bu nedenle kontrol mekanizmalarını ürün geliştirme bütçesinin dışında kalan bir ek masraf olarak değil, kurumsal sürdürülebilirliğin ayrılmaz bir parçası olarak görmelisiniz.

Pazarlama ve müşteri yönetiminde yapay zekâ risklerini yönetin

Yapay zekâ, yalnızca kredi veya işe alım süreçlerinde kullanılmaz. Bugün SEO, Google Ads, müşteri segmentasyonu, içerik üretimi ve satış tahmini süreçlerinde de yaygın biçimde yer alıyor. Özellikle üretken yapay zeka araçları içerik oluşturma süreçlerini hızlandırırken, sohbet robotları ise müşteri etkileşimlerini dönüştürüyor. Bu araçların çoğu doğrudan yüksek risk sınıfına girmese de profil çıkarma, hassas veri işleme veya kişileri haksız biçimde dışlama riski yine de değerlendirilmelidir. Ayrıca, AB Yapay Zeka Yasası kapsamında gelen şeffaflık yükümlülükleri gereği, kullanıcıların karşılarında bir yapay zeka olduğunu bilmeleri sağlanmalıdır.

Örneğin Google Ads yönetimi için kullanılan bir hedef kitle modeli, sağlık durumu veya finansal zorluk gibi hassas çıkarımlara dayanıyorsa veri koruma ve reklam politikaları açısından sorun çıkarabilir. Google Ads danışmanlığı, SEM danışmanlığı ve reklam yönetimi çalışmalarında otomasyonun hangi verilerle karar verdiğini bilmeniz gerekir.

Benzer şekilde SEO uzmanı veya SEO danışmanlığı hizmeti alırken kullanılan üretken yapay zeka çözümleri, yanlış bilgi ve telif riski taşıyabilir. Arama motoru optimizasyonu, teknik SEO, yerel SEO ve içerik pazarlaması çalışmalarında yapay zekâ çıktısını editoryal kontrolden geçirmelisiniz. Bu yaklaşım, organik trafik kalitesini ve marka görünürlüğünü korumaya yardımcı olur.

Dijital pazarlama ajansı seçerken yapay zeka pazarlama ve AI marketing uygulamalarının veri güvenliği yaklaşımını da sorgulayın. Dijital pazarlama danışmanlığı, performans pazarlama ve dönüşüm optimizasyonu projelerinde kullanılan modelin müşteri verisini hangi ortamda işlediği açık olmalıdır.

Pazarlama altyapınızda uyum ve performansı birlikte geliştirmek istiyorsanız SEO danışmanlığı ile organik görünürlüğünüzü güçlendirin. Ücretli kampanyalarda ölçüm yapısını, hedefleme kurallarını ve otomasyonu gözden geçirmek için de Google Ads bütçenizi daha verimli yönetin.

Web siteniz, yapay zekâ destekli formlar, sohbet robotları veya kişiselleştirilmiş teklif motorları kullanıyorsa kullanıcı deneyimi ve şeffaflık yükümlülükleri daha da önem kazanır. Bu noktada dönüşüm odaklı web tasarım çözümlerini inceleyin ve kurumsal web tasarım sürecinde veri toplama ekranlarını açık, anlaşılır ve erişilebilir biçimde planlayın.

İlk 90 gün için uygulanabilir uyum planı

İlk ayda şirketinizdeki tüm yapay zeka araçlarını kapsayan detaylı bir envanter oluşturun. Hazır satın alınan uygulamaları, şirket içinde geliştirilen modelleri, API üzerinden bağlanan araçları ve çalışanların aktif kullandığı üretken yapay zeka platformlarını listeleyin. Her araç için kullanım amacı, veri türü, kullanıcı grubu ve tedarikçi bilgisini kayıt altına alarak sağlam bir yapay zeka yönetişimi temelini atın.

İkinci ayda risk sınıflandırması yapın. AB Yapay Zeka Yasası kapsamında yüksek risk ihtimali taşıyan sistemleri önceliklendirin. Ardından veri akışlarını, insan onayı noktalarını, model değişikliklerini ve olay bildirim süreçlerini haritalayarak denetlenebilir bir yapı kurun.

Üçüncü ayda ise sorumluları atayın. Hukuk, bilgi güvenliği, ürün, insan kaynakları ve pazarlama ekiplerinin görevlerini yazılı hale getirin. Bu sürecin başarısı, kurum genelinde yaygınlaştırılacak kapsamlı bir yapay zeka okuryazarlığı programı ile doğrudan ilişkilidir. Çalışanlarınızın hangi aracın hangi verilerle kullanılabileceğini ve yasal sorumluluklarını net bir şekilde anlamasını sağlayın; zira AB Yapay Zeka Yasası uyum süreci, teknik altyapı kadar güçlü bir şirket içi eğitimle başlar.

Daha geniş bir büyüme ve uyum çerçevesi için dijital pazarlama danışmanlığı ile büyüme planınızı oluşturun. Böylece veri, kampanya, web altyapısı ve yapay zeka kullanımını tek bir ölçüm düzeninde ele alarak operasyonel verimliliğinizi artırabilirsiniz.

Frequently Asked Questions

AB Yapay Zeka Yasası kapsamında hangi sistemler “yüksek riskli” olarak sınıflandırılır?

Bir sistemin yüksek riskli sayılması için öncelikle AB Yapay Zeka Yasası’nın Ek III listesinde yer alması veya belirli ürün güvenliği mevzuatlarına tabi olması gerekir. İşe alım adaylarını puanlama, kredi notu hesaplama veya eğitim süreçlerini değerlendirme gibi bireylerin temel haklarını doğrudan etkileyen otomatik sistemler bu kategoriye girmektedir.

Türkiye’de faaliyet gösteren bir şirket AB Yapay Zeka Yasası’na neden uyum sağlamalıdır?

AB pazarında doğrudan bir ofisiniz olmasa dahi, yapay zeka sisteminiz AB sınırları içindeki kullanıcılara hizmet veriyorsa veya sistemin çıktıları AB’deki kişiler üzerinde bir etki yaratıyorsa yasa kapsamına girersiniz. Bu durum, Avrupa’daki müşterilere sunulan yazılım ürünlerinden veri işleme faaliyetlerine kadar geniş bir yelpazeyi kapsar.

Yüksek riskli bir yapay zeka sisteminde insan gözetimi nasıl olmalıdır?

İnsan gözetimi yalnızca onay mekanizması değil, sistemin çıktılarının denetlenebilir ve gerekirse müdahale edilebilir olması anlamına gelir. Yetkili kişilerin, sistem tarafından üretilen kararları sorgulama, durdurma ve gerekirse geçersiz kılma yetkisine sahip olması yasal bir zorunluluktur.

Uyum sağlamamanın cezai yaptırımları nelerdir?

AB Yapay Zeka Yasası, ihlallerin ciddiyetine göre çok yüksek idari para cezaları öngörmektedir. Kurallara uyulmaması durumunda global yıllık cironun yüzde 7’sine varan veya 35 milyon avroya kadar ulaşabilen ağır mali yaptırımlarla karşılaşılması mümkündür.

Sonuç: Uyum, güvenilir yapay zekâ kullanımının şartıdır

AB Yapay Zeka Yasası, yüksek riskli yapay zeka sistemleri söz konusu olduğunda hızlı hareket etmekten ziyade, güvenli ve planlı hareket etmeyi zorunlu kılar. Sağlam veri yönetişimi, anlamlı insan gözetimi ve düzenli performans takibi, başarılı bir uyum sürecinin temel taşlarıdır.

Sisteminiz müşterilerin, çalışanların veya adayların hayatını doğrudan etkiliyorsa, karar mekanizmasını şeffaf ve görünür kılmalısınız. Güvenilir yapay zekâ uygulamaları, yalnızca olası yasal riskleri azaltmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcıların markanıza duyduğu güveni de uzun vadede pekiştirir. Nihayetinde, AB Yapay Zeka Yasası ile gelen standartlara uyum sağlamak, yüksek riskli yapay zeka sistemleri geliştirirken rekabet avantajı elde etmenin ve sürdürülebilir bir dijital gelecek inşa etmenin anahtarıdır.

Yapay zekâ, SEO, web tasarım ve performans pazarlama çalışmalarınızı ölçülebilir biçimde planlamak için Dijital pazarlama stratejinizi birlikte planlayalım.