Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Çalışanlar günlük işlerinde e-posta yazmak, kod üretmek, rapor özetlemek veya çeviri yapmak için yapay zeka araçlarını zaten kullanıyor; net bir kurumsal politika olmadığında ticari sırlar ve kişisel veriler genel bulut araçlarına sızabiliyor. Bu eğitim, yasaklayıcı olmak yerine güvenli kullanımı tarif eden, okunabilir ve uygulanabilir bir Kurumsal Yapay Zeka Politikası seti hazırlamayı öğretir.
Genel çalışanlar için Kabul Edilebilir Kullanım Politikası (Acceptable Use Policy), prompt'lara girilebilecek/girilemeyecek veri sınıfları, çıktıların doğrulama ve telif kuralları, açık kaynak/API/SaaS satın alma kriterleri ile ihlal yaptırımları ele alınır. Atölyede katılımcılar kendi kurumları için doğrudan kullanıma hazır bir AI Policy taslağı yazar.
Kimler Katılmalı?
- Hukuk, uyum (compliance), iç kontrol ve regülasyon ekipleri
- Bilgi güvenliği, veri koruma (KVKK) ve BT politika sorumluları
- İnsan kaynakları, iç iletişim ve kurumsal gelişim yöneticileri
- Yapay zeka yönetişim komitesi üyeleri ve dönüşüm liderleri
Kazanımlar
- Genel çalışan kullanımı ile kurum içi yapay zeka geliştirme/satın alma politikalarını yapılandırabilir
- Veri sınıflandırma seviyelerine (açık, kurum içi, gizli, çok gizli/kişisel veri) göre hangi araçların kullanılabileceğini netleştirebilir
- Yapay zeka çıktılarının insan tarafından doğrulanması, şeffaflık ve telif kurallarını tanımlayabilir
- Satın alma, üçüncü taraf SaaS yapay zeka özellikleri ve açık ağırlıklı (open-weight) modeller için standart kurallar koyabilir
- Politikanın çalışanlar tarafından gerçekten okunup benimsenmesini sağlayacak iletişim ve eğitim planı kurabilir
Konular
Kurumsal Yapay Zeka Politika Mimarisi
- Tek bir dev doküman yerine modüler yapı: Üst Politika, Çalışan Kullanım Rehberi ve Teknik Standartlar
- Mevcut bilgi güvenliği, KVKK, etik kod ve satın alma politikalarıyla ilişkilendirme
- Kapsam: çalışanlar, yükleniciler, iş ortakları ve tüm yapay zeka sistemleri
Çalışanlar İçin Kabul Edilebilir Kullanım (Acceptable Use) Kuralları
- Onaylı kurumsal araçlar (enterprise lisanslar) ile halka açık ücretsiz araçların ayrımı
- Veri sınıflandırma tablosu: prompt'a asla girilmemeli (PII, ticari sır, müşteri verisi, kaynak kod)
- Kurumsal e-posta ile kişisel AI hesabı açma ve tarayıcı eklentisi kuralları
Çıktı Doğrulama, Şeffaflık ve Yasaklı Kullanımlar
- Halüsinasyon ve doğruluk kontrolü: 'çıktının sorumluluğu kullanandadır' ilkesi
- Müşteri, düzenleyici kurum veya kamuya giden içeriklerde açıklama ve onay kuralları
- İşe alım, performans değerlendirme ve hukuki kararlardaki kısıtlamalar
Geliştirme, Satın Alma ve Üçüncü Taraf AI Kuralları
- Yeni yapay zeka aracı satın alma ve mevcut SaaS içindeki AI özelliklerini açma onayı
- Model eğitimi için kurumsal verinin kullanılmaması (zero data retention / opt-out) şartı
AI Policy Taslağı Yazımı, Yayılım ve İhlal Yönetimi
- 1 sayfalık görsel 'Yap / Yapma' (Do's & Don'ts) özeti hazırlama
- Yıllık onay, ihlal bildirimi ve politika güncelleme döngüsü
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Yapay zeka sistemlerinde 'sorumluluk boşluğunu' kapatmak için Üç Savunma Hattı (Three Lines of Defence) modelini ve iş sahibi, ürün sahibi, veri/model sorumlusu, uyum, güvenlik ve iç denetim arasındaki RACI matrisini kurgulamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kurumdaki yapay zeka sistemlerini kullanım amacı, otonomi düzeyi, etkilenen kişi grubu, veri hassasiyeti ve AB Yapay Zeka Yasası kriterlerine göre risk katmanlarına (Tier 1-4) ayırmayı ve her katmana uygun zorunlu kontrolleri bağlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
AB Yapay Zeka Yasası'nın (EU AI Act) Türkiye'deki kurumlara etkisini, sağlayıcı ve konuşlandırıcı yükümlülüklerini, uyum takvimini ve Madde 4 kapsamındaki zorunlu kurumsal yapay zeka okuryazarlığı (AI Literacy) programını kurgulamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerinde KVKK ve GDPR uyumunu, yurt dışı LLM API veri aktarımını, RAG ve prompt'larda kişisel veri maskelemeyi, eğitim verisi telif risklerini, AI çıktılarının fikri mülkiyet sahipliğini ve sözleşme koruma maddelerini öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Dış tedarikçilerden alınan yapay zeka çözümlerini, kapalı ve açık ağırlıklı (open-weight) temel modelleri ve üçüncü taraf agent'ları güvenlik, veri kullanımı, performans, bağımlılık ve sözleşme boyutlarında denetlemeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka süreçlerinde göstermelik onaylar ve otomasyon körlüğü (automation bias) tuzağına düşmeden; human-in-the-loop, human-on-the-loop, güven eşiği yönlendirmesi ve anlamlı insan gözetimi (AB AI Act Madde 14) tasarlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
