İK’da yapay zekâ ve mahremiyet riskten rekabet gücüne

• Yapay zekâ yatırımı, sadece teknoloji değil, regülasyon ve mahremiyet mimarisi gerektirir.
• Arjantin’in veri koruma yasası, yapay zekâ karşısında yetersiz kalmaktadır.
• Algoritmik kararların doğrudan iş sonuçlarını etkilediği, gizlilikten çok daha fazlasını ifade eder.
• Şirketler, veri akışı ve yapay zekâ yönetimi konusunda proaktif olmalıdır.
• Yapay zekâ ve mahremiyet dengesi, uzun vadeli rekabet üstünlüğü sağlar.

Arjantin, 2000’li yılların başında Latin Amerika’nın en modern veri koruma yasalarından birine sahipti. Üstelik bu yasa, Avrupa Birliği tarafından “yeterli koruma düzeyi” sağlayan rejimler arasında kabul edilmişti. Bu da:

• Avrupa’dan Arjantin’e veri aktarımını kolaylaştırıyor,
• Ülkeyi bölgesel bir veri işleme ve BPO (business process outsourcing) merkezi haline getiriyordu.

Ancak tablo değişti. Neden?

O yıllarda kişisel veriler dendiğinde, akla daha çok:

• Ad, soyad, adres, iletişim bilgileri
• Müşteri kayıtları, sözleşme verileri

Bugün ise aynı kavram, yapay zekâ tarafından işlenen çok daha karmaşık veri ekosistemlerini kapsıyor:

• Davranışsal profiller, lokasyon verileri, cihaz izleri
• Ses ve görüntü verileri, biyometrik izler
• Tahmine dayalı skorlar (kredi, risk, müşteri değeri vb.)
• Model eğitimi için kullanılan devasa “eğitim setleri”

Arjantin’in yasası, bu yeni yapay zekâ pratiklerinin çoğunu açık biçimde öngörmemiş durumda. Özellikle de:

• Model eğitimi için veri kullanımı
• Otomatik karar alma sistemleri
• Şeffaflık, açıklanabilirlik ve itiraz hakkı

gibi konularda büyük boşluklar bulunuyor.
Sonuç: Bir zamanların “ilerici” yasası, bugün yapay zekâ şirketlerini düzenlemek yerine, çoğu durumda onlara karşı güçsüz kalıyor.

İş dünyasında “gizlilik” uzun süre sadece:

• KVKK / GDPR uyumu
• Aydınlatma metinleri, çerez politikaları
• Veri işleme sözleşmeleri

gibi başlıklarla sınırlı görülüyordu. Yapay zekâ ile birlikte bu bakış açısı artık yeterli değil.

Yapay zekâ sistemleri:

• Geçmiş verilerden öğreniyor,
• Öğrendiklerini genelleyerek yeni durumlara uyguluyor,
• Bazen tahmin, bazen sınıflandırma, bazen de içerik üretimi yapıyor.

Bu süreçte kullanılan veriler:

• Müşterilerinizin davranış kalıplarını,
• Sağlık, finans, lokasyon gibi son derece hassas bilgileri,
• Sosyo-ekonomik profilleri

içerebiliyor. Bu nedenle:

• “Bu veriyi yasal olarak topladım mı?” sorusu kadar
• “Bu veriyi bu modelde bu amaçla kullanmaya gerçekten hakkım var mı?” sorusu da kritik hâle geliyor.

Klasik bir CRM sisteminden farklı olarak:

• Bir kredi skorlama modeli kimin kredi alacağını,
• Bir işe alım algoritması kimin mülakat aşamasına geçeceğini,
• Bir fiyatlandırma motoru kimin hangi fiyattan teklif göreceğini

belirleyebiliyor. Bu otomatik kararlar:

• Ayrımcılık,
• Haksızlık algısı,
• Şeffaflık eksikliği

gibi riskleri beraberinde getiriyor. Ve bu noktada mahremiyet sadece “kişisel verinin korunması” değil, aynı zamanda:

• Adillik,
• Hesap verebilirlik,
• Açıklanabilirlik

sorunlarıyla iç içe geçiyor.

Yasal düzenlemeler sertleşsin ya da sertleşmesin, tüketicinin beklentisi şimdiden değişti:

• İnsanlar hangi verilerinin toplandığını bilmek istiyor.
• Yapay zekâ temelli kararların gerekçesini sorguluyor.
• “Anonimleştirme” vaadine kuşkuyla yaklaşıyor.
• Geri dönülmez veri ihlallerinden korkuyor.

Bu yüzden yapay zekâ ve mahremiyet yönetimi, doğrudan:

• Müşteri sadakati,
• Marka algısı,
• Medya yansımaları

üzerinde belirleyici hâle geliyor.

Arjantin’in durumu aslında üç kritik dersi gözler önüne seriyor.

Bir ülke (veya şirket), bir dönemde veri koruma açısından örnek gösterilebilir. Ancak:

• Teknoloji,
• Kullanım senaryoları,
• Toplumsal beklentiler

çok hızlı değişiyor. Bugün:

• 10 yıl önce yazılmış bir gizlilik politikası,
• 5 yıl önce tasarlanmış bir veri mimarisi,
• 3 yıl önce alınmış bir uyum sertifikası

yapay zekâ çağında büyük boşluklar içerebilir. İş liderleri için anlamı:
Veri ve gizlilik stratejinizi “durağan bir proje” değil, “sürekli güncel tutulan bir yönetim sistemi” olarak ele almak zorundasınız.

Klasik veri koruma yasaları genellikle:

• Toplama,
• Saklama,
• Paylaşma

süreçlerine odaklanır. Yapay zekâ ise:

• Büyük hacimli, farklı kaynaklı verilerin birleştirilmesine,
• Tahmale dayalı öngörüler üretmeye,
• Otomatik kararlara

dayanır. Bu nedenle dünyada:

• AB Yapay Zekâ Yasası (AI Act),
• Sektör bazlı algoritmik denetim standartları,
• Otomatik karar alma sistemlerine ilişkin özel hükümler

gündeme geliyor. Arjantin’in bugün yaşadığı “savunma pozisyonu”, aslında:
Şirketlerin kendi içlerinde de AI’ya özgü oyun kuralları geliştirmesi gerektiğini gösteriyor.

Arjantin’in AB tarafından “yeterli koruma” rejimi olarak tanınması, bir dönem önemli bir ticari avantajdı. Ancak:

• Eğer AB mevzuatı evrilip sıkılaşırken,
• Arjantin mevzuatı güncellenmezse,

bu statü risk altına girer. Benzer şekilde şirketler için de:

• Veri merkezlerini nereye konumlandıracakları,
• Global müşterilerden hangi hukuki şartlarda veri alabilecekleri,
• Uluslararası AI ürünleri sunarken hangi bölgesel kısıtlarla karşılaşacakları

doğrudan mahremiyet politikalarına bağlı hâle geliyor.

Bugün iş yapan her liderin göz önünde bulundurması gereken birkaç temel eğilim var:

– GDPR ile zaten güçlü bir veri koruma zemini oluşturan AB,
– AI Act ile artık yapay zekâyı risk temelli bir çerçeveye oturtuyor. Buna göre:

• Kimi AI kullanım alanları “yasak riskli” (örneğin toplumsal puanlama),
• Kimi alanlar “yüksek riskli” (örneğin işe alım, eğitim, sağlık, finans),
• Kimi alanlar ise daha hafif yükümlülüklere tabi.

Sonuç:
AB pazarını hedefleyen her şirket, sadece verilerini değil, AI kullanım senaryolarını da kategorize etmek zorunda kalacak.

ABD’de:
– Federal düzeyde parçalı ama artan sayıda rehber,
– Eyalet bazında (örneğin California) güçlü mahremiyet yasaları,
– FTC gibi kurumların agresif yaptırımları ön plana çıkıyor.
Yapay zekâ ve mahremiyet alanında:

• Aldatıcı veya şeffaf olmayan AI kullanımına,
• Beklenmedik veri paylaşımı ve yeniden kullanıma,
• Tüketici zararına yol açan algoritmik uygulamalara

karşı ciddi cezalar gündeme gelebiliyor.

• Arjantin, Brezilya, Meksika gibi ülkeler
• Güney Kore, Japonya gibi dijital ekonomiler
• Birleşik Arap Emirlikleri, Suudi Arabistan gibi bölgesel merkezler

hem:

• dijital dönüşümü hızlandırmaya,
• veri koruma ve AI regülasyonlarını modernize etmeye çalışıyor.

Bu heterojen yapı:

• Uluslararası şirketler için “tek seferde her yere uyan” bir model kurmayı zorlaştırıyor,
• Yerel bağlamı anlamayı ve esnek yönetişim modelleri oluşturmayı zorunlu kılıyor.

Teknik detaylara boğulmadan, yönetim seviyesinde atılabilecek somut adımlara bakalım.

İlk soru: “Nerede, hangi veriyi, ne için kullanıyoruz?”

• Tüm sistemlerinizdeki kişisel veri türlerini listeleyin.
• Hangi AI/ML modellerinin:
  • Hangi verileri kullandığını,
  • Hangi amaçla eğitildiğini,
  • Hangi iş kararlarını etkilediğini çıkarın.
• Harici kullandığınız:
  • Bulut hizmetleri,
  • Üçüncü taraf AI API’leri

için de benzer bir görünürlük sağlayın.

Yönetim bakış açısı:
Haritasını çıkaramadığınız bir riski yönetemezsiniz.

Klasik uyum dilindeki soru: “Bu veriyi işlerken hangi hukuki sebebe dayanıyorum?”
Yapay zekâ bağlamında genişletilmiş hâli:
Bu veriyi ilk topladığım amaç ile bu veriyi AI modelinde kullandığım amaç birbiriyle gerçekten uyumlu mu?
Örneğin:

• Müşteri destek kalitesini ölçmek için toplanan çağrı kayıtlarını,
• Personel performans puanlaması veya risk skoru üretmek için yeniden kullanmak hem etik hem hukuki açıdan sorunlu olabilir.

Yapılması gereken:

• Amaçlardan sapmayı minimize etmek,
• Sapma zorunluysa, açık rıza ve ek şeffaflık katmanları eklemek.

Proje bittiğinde hukuk ekibine “bakar mısın?” demek artık yeterli değil.
Bunun yerine:

• Yeni AI projeleri daha tasarım aşamasındayken:
  • Gizlilik risk analizi,
  • Etki değerlendirmesi (DPIA / AI Impact Assessment),
  • Veri minimizasyonu ve maskeleme stratejileri devreye girmeli.

Somut örnekler:

• Model eğitimi öncesi kişisel verilerin:
  • Gereksiz alanları silinmeli,
  • Kimlikten arındırma (pseudonymization) yapılmalı,
  • Gerekirse sentetik veri senaryoları değerlendirilmelidir.
• Model çıktılarının:
  • Bireyleri yeniden tanımlamaya izin vermediği,
  • Gizli bilgileri “hatırlayıp” sızdırmadığı test edilmelidir.

İş dünyasında yaygınlaşan AI kullanım alanlarında, özellikle:

• Kredi verme / limit belirleme,
• Fiyatlandırma,
• İşe alım / terfi,
• Sigorta primi hesaplama

gibi kararlarda:

• Müşteriye/çalışana, kararın AI destekli olduğunu açıkça söylemek,
• Karara dair asgari düzeyde bir açıklama sunmak (örneğin hangi parametreler kritik rol oynadı),
• İtiraz veya yeniden değerlendirme hakkı tanımak.

Bu mekanizmalar:

• Hukuki riskleri hafifletirken,
• Algılanan adalet duygusunu artırarak marka güvenini güçlendirir.

Yapay zekâ artık nadiren tek bir kurumun duvarları içinde kalıyor. Çoğu zaman:

• Bulut sağlayıcılar,
• Dış kaynak yazılım geliştiriciler,
• Üçüncü taraf model sağlayıcıları

devrede. Bu yüzden:

• Veri işleme sözleşmelerine (DPA) ek olarak,
• Yapay zekâ kullanımına özgü hükümler eklenmeli:

Örneğin:

• “Sağlayıcı, modellerini eğitirken müşterinin verilerini şu amaçlar dışında kullanamaz…”
• “Model çıktılarının, müşterinin meşru beklentilerini aşan hedeflerle 3. taraflarla paylaşılması yasaktır…”
• “Sağlayıcı, ilgili veri koruma mevzuatına ve yapay zekâ etik ilkelerine uyduğunu ispat yükünü üstlenir…”

Bu alanda proaktif davranan şirketler:

• Hem riskleri sınırlar,
• Hem de pazarlık gücü elde eder.

Yapay zekâ ve mahremiyet:

• Sadece BT veya hukuk biriminin omzuna yüklenemez.
• Stratejik, finansal, itibari ve operasyonel boyutları olan bir konudur.

Bu nedenle:

• Yönetim kurulları düzeyinde “Veri ve AI Yönetişimi” düzenli gündem maddesi hâline getirilmeli.
• Gerekirse:
  • CDO (Chief Data Officer),
  • CAIO (Chief AI Officer),
  • CPO (Chief Privacy Officer)

gibi rollere net sorumluluklar tanımlanmalı.

• İç denetim ve risk komiteleri, AI projelerini de kapsamına almalıdır.

Yapay zekâ geliştiren bazı ekiplerin zihninde hâlâ şu yanılgı var:
“Ne kadar çok veri, o kadar iyi; gizlilik kısıtları, inovasyonu yavaşlatır.”
Gerçekte ise orta ve uzun vadede:

• Güvenilir veri kaynakları,
• Hukuken sağlam ve etik açıdan meşru kullanım senaryoları,
• Müşteri ve kamu otoriteleri nezdinde yüksek güven

bir AI projesinin sürdürülebilirliğini belirliyor.
Örneğin:

• Bir finans kurumunun, gizlilik ilkesine sadık kalarak geliştirdiği şeffaf kredi skorlama sistemi;
  • Az veriyle daha anlamlı sinyaller üretme becerisi kazanır,
  • Müşterinin sisteme gönüllü veri katkısını artırır,
  • Regülatör ile daha yapıcı bir ilişki kurulmasını sağlar.
• Bir sağlık teknoloji girişimi, erken aşamada:
  • Veri anonimleştirme,
  • Onam süreçleri,
  • Etik kurul onayları
  • konusunda titiz davranırsa;
    yatırımcı nezdinde “regülasyon riski düşük” algısı yaratarak daha avantajlı pozisyon alabilir.

Arjantin’in öncü mahremiyet yasasının bugün yapay zekâ karşısında savunmaya geçmiş olması, ilk bakışta olumsuz bir tablo gibi görünebilir. Ancak aslında bu durum, tüm ülkeler ve şirketler için yapıcı bir uyarı niteliği taşıyor:

• Dün için iyi olan çerçeve, bugün için yetersiz olabilir.
• Yapay zekâya özgü kurallar, “opsiyonel” değil “kaçınılmaz”.
• Mahremiyet, artık sadece veri tabanlarının değil, modellerin de konusu.

İş profesyonelleri, girişimciler ve teknoloji liderleri için sonuç net:

• Yapay zekâ stratejiniz yoksa, rekabet avantajı kaybediyorsunuz.
• Mahremiyet stratejiniz yoksa, bu avantajı çok hızlı ve maliyetli bir şekilde kaybedeceksiniz.
• İkisini birlikte, entegre bir yönetişim çerçevesinde ele almıyorsanız; hem hukuki hem itibari hem de ticari risk altındasınız.

Bugün atılacak adımlar:

• Veri ve AI varlıklarınızı görünür kılmak,
• Mahremiyet ve etik ilkeleri tasarımın merkezine yerleştirmek,
• Global regülasyon trendlerini düzenli takip edip iç politika ve süreçlerinizi buna göre güncellemek,

yarının dünyasında hem regülatörlerle hem de müşterilerinizle “aynı dili konuşabilen” az sayıdaki oyuncu arasına girmenizi sağlayacak.
Yapay zekâ ve mahremiyet dengesini erkenden doğru kuran kurumlar, sadece yasal risklerini yönetmekle kalmayacak; güvenilir, şeffaf ve insan odaklı teknolojilerle piyasanın güvenini kazanarak uzun vadeli bir rekabet üstünlüğü inşa edecek.

Yapay zeka nedir?

Yapay zeka, makinelerin insan benzeri zekâ sergileme yeteneğidir. Bu, öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme gibi yetenekleri içerir.

Mahremiyet stratejisi neden önemlidir?

Mahremiyet stratejisi, müşteri güvenini sağlamanın yanı sıra, yasal regülasyonlara uyum sağlamak için de kritiktir.

Yapay zeka ve mahremiyet ihtiyacı nasıl yönetilir?

Yapay zeka ve mahremiyeti yönetmek için düzenli veri envanteri, şeffaf karar mekanizmaları ve etik bir yaklaşım gereklidir.