Kişisel Verileri Koruma Kurumu (“Kurum”) tarafından 12.03.2026 tarihinde yayımlanan Etken Yapay Zeka (Agentic AI) Kitapçığı’nda; Genel Olarak Etken Yapay Zekâ Sistemleri, Etken Yapay Zekâ Sistemlerinde Yapay Zekâ Aracıları, Etken Yapay Zekâ Sistemlerinin Potansiyel Kullanım Durumları, Etken Yapay Zekâ Sistemlerinin Kullanımı ile İlişkili Potansiyel Riskler, Etken Yapay Zekâ Sistemleri Bağlamında Kişisel Verilerin Korunmasına İlişkin Potansiyel Riskler, Etken Yapay Zekâ Sistemleri Bağlamında Kişisel Verilerin Korunması Bakımından Dikkate Alınabilecek Hususlar anlatılmıştır. Bu kapsamda kitapçıkta değinilen hususlara ilişkin özet bilgiler aşağıda verilmektedir.
- Genel Olarak Etken Yapay Zekâ Sistemleri
Yapay zekâ sistemleri başlangıçta daha çok önceden tanımlanmış, sınırlı ve tekrarlayan görevleri yerine getiren sistemler olarak geliştirilmiştir. Ancak zamanla kullanım alanlarının genişlemesiyle birlikte bu sistemler daha karmaşık görevleri yerine getirebilen, belirli hedeflere ulaşmaya odaklanan ve farklı eylem seçeneklerini değerlendirebilen yapılar hâline gelmiştir.
Bu gelişim doğrultusunda ortaya çıkan “Etken Yapay Zekâ (Agentic AI)”, belirli hedeflere ulaşmak amacıyla farklı düzeylerde otonom şekilde hareket edebilen ve etkileşim kurabilen yapay zekâ aracılarını (AI agents) ifade eder. Bu sistemler, görevleri kendileri tanımlayabilir, planlama yapabilir, değişen koşullara göre eylemlerini uyarlayabilir ve birden fazla faaliyeti önceliklendirme ve koordine etme kapasitesine sahip olabilir.
Etken YZ sistemleri, geleneksel yapay zekâdan farklı olarak yalnızca veri işleyen sistemler değil; belirli hedefler doğrultusunda durumu analiz edebilen, planlama yapabilen, değişen koşullara göre eylemlerini uyarlayabilen ve birden fazla süreci koordine edebilen sistemlerdir. Trafik ve hava koşullarına göre teslimat rotalarını yeniden planlayan lojistik sistemleri, olağan dışı durumlarda erişimi kısıtlayabilen siber güvenlik sistemleri veya takvim çakışmalarını yöneterek toplantıları organize eden planlama sistemleri bu kapsama örnek gösterilmektedir. Buna karşılık etken olmayan YZ sistemleri, çoğunlukla kendilerine verilen girdilere yanıt üretmekle sınırlı olup çok adımlı hedef takibi ve eylem uyarlama yeteneğine sahip değildir; özgeçmiş sıralama araçları, spam filtreleri, yazım önerisi sunan metin destek sistemleri veya bilgi tabanına dayalı sohbet botları bu tür sistemlere örnek teşkil etmektedir.
- Etken Yapay Zekâ Sistemlerinde Yapay Zekâ Aracıları
Etken Yapay Zekâ sistemlerinde karar alma ve eylem süreçleri,
“Yapay Zekâ Aracıları (AI Agents)” olarak adlandırılan yazılımsal bileşenler aracılığıyla yürütülür. YZ aracıları; çevrelerini algılayabilen, buna tepki verebilen ve belirlenen hedefler doğrultusunda eylem gerçekleştirebilen otomatik sistemlerdir. Bu aracılar tek başlarına belirli görevleri yerine getirebilse de,
Etken YZ sistemleri bu aracıları bir araya getirerek görev dağılımını, yetki sınırlarını ve aralarındaki etkileşimi koordine eden daha geniş bir yapı oluşturur.
Bu ilişki, mutfaktaki aşçıların çalışmalarını koordine eden bir
baş şef ile aşçılar arasındaki ilişkiye benzetilebilir. Baş şef genel süreci yönetirken, aşçılar belirli görevleri yerine getirir. Benzer şekilde YZ aracıları da belirli görevleri üstlenir ve çevrelerinden aldıkları veriler doğrultusunda eylemler gerçekleştirir.
Karmaşık görevlerde tek bir aracının yeterli olmaması durumunda, birden fazla aracının birlikte çalıştığı
çoklu YZ aracısı sistemleri (multi-agent systems) kullanılır. Bu sistemlerde aracılar görev paylaşımı yaparak paralel şekilde çalışabilir, birbirleriyle iletişim kurabilir ve değişen koşullara uyum sağlayabilir. Bu sayede karmaşık görevler daha küçük parçalara bölünerek daha hızlı, esnek ve verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir.
- Etken Yapay Zekâ Sistemlerinin Potansiyel Kullanım Durumları
Etken Yapay Zekâ sistemleri hâlen gelişim sürecinde olup, kullanım biçimleri üstlenilen görevlerin niteliğine ve karar alma süreçlerinin karmaşıklığına göre değişebilmektedir. Bazı durumlarda basit ve önceden tanımlanmış iş akışlarına dayanan yapay zekâ çözümleri yeterli olurken, çok adımlı, değişken ve bağlamsal değerlendirme gerektiren süreçlerde Etken YZ sistemleri daha işlevsel sonuçlar sunabilmektedir. Örneğin müşteri hizmetlerinde standart talepler için basit YZ sistemleri yeterli olabilse de, müşteri geçmişinin incelenmesi ve farklı verilerin birlikte değerlendirilmesini gerektiren karmaşık taleplerde Etken YZ sistemleri daha etkili olabilmektedir.
Bu sistemler; araştırma ve geliştirme faaliyetlerinde veri toplama ve analiz süreçlerini desteklemek, müşteri destek hizmetlerinde süreçleri yönetmek, finans ve yatırım alanında piyasa verilerini izleyerek strateji oluşturmak, sağlık alanında klinik kararları desteklemek ve olay müdahalesi süreçlerinde analiz ve koordinasyonu sağlamak gibi birçok alanda kullanılabilmektedir. Bununla birlikte Etken YZ sistemleri karmaşık süreçlerin daha sistematik şekilde yönetilmesine katkı sağlasa da, yapıları gereği etik, güvenlik ve hukuki riskleri de beraberinde getirebilmektedir.
- Etken Yapay Zekâ Sistemlerinin Kullanımı ile İlişkili Potansiyel Riskler
Etken Yapay Zekâ sistemleri önemli faydalar sunabilse de, tasarım ve kullanım süreçlerinde çeşitli riskleri de beraberinde getirmektedir. Bu risklerin bir kısmı genel yapay zekâ sistemlerinde görülen risklerle benzerlik gösterse de, Etken YZ sistemlerinin hedef odaklı, çok adımlı ve belirli ölçüde otonom çalışabilmesi risklerin daha karmaşık hale gelmesine neden olabilmektedir. Özellikle birden fazla YZ aracısının birlikte çalıştığı sistemlerde riskler yalnızca tek bir aracının değil, tüm sistemin işleyişi açısından değerlendirilmelidir.
Önemli risklerden biri, sistemlerin otonomi düzeyinin artmasıdır. İnsan müdahalesi sınırlı olduğunda sistemler hızlı kararlar alabilse de, hedeflerin ve sınırların yeterince açık belirlenmemesi durumunda beklenmeyen veya istenmeyen sonuçlar ortaya çıkabilmektedir. Ayrıca sistemlerin karar alma süreçlerinin şeffaf ve açıklanabilir olmaması (kara kutu sorunu), alınan kararların nasıl oluştuğunu anlamayı ve hataları tespit etmeyi zorlaştırmaktadır. Çok adımlı süreçlerde hatalı değerlendirmelerin sonraki aşamalara aktarılması da zincirleme sorunlara yol açabilmektedir.
Bunun yanında, önyargı ve ayrımcılık riski, teknik tasarım ve güvenlik sorunları, sistemlerin kötüye kullanılabilmesi ve karmaşık yapıların test edilmesindeki zorluklar da önemli riskler arasında yer almaktadır. Ayrıca bu sistemlerin farklı veri kaynaklarını birlikte kullanması nedeniyle kişisel verilerin gizliliği ve veri güvenliği açısından da ek riskler ortaya çıkabilmektedir.
- Etken Yapay Zekâ Sistemleri Bağlamında Kişisel Verilerin Korunmasına İlişkin Potansiyel Riskler
Etken Yapay Zekâ sistemleri ve bu sistemlerde kullanılan YZ aracıları, görevlerini yerine getirebilmek için farklı veri kaynakları ve bilgi sistemleriyle etkileşim kurar. Bu süreçlerde kişisel verileri içerebilen veri kümeleri kullanılabildiğinden, sistemlerin tasarımından kullanımına kadar olan yaşam döngüsünde
kişisel verilerin korunmasına ilişkin çeşitli riskler ortaya çıkabilmektedir. Bu riskler genel olarak yapay zekâ sistemleri için geçerli olmakla birlikte, Etken YZ sistemlerinin
hedef odaklı, çok adımlı ve otonom yapısı veri işleme süreçlerinin daha dinamik ve karmaşık hale gelmesine neden olmaktadır.
Bu sistemlerde kişisel verilerin hangi amaçlarla işlendiğinin açık şekilde belirlenmesi ve veri kullanımının
amaçla sınırlılık ve veri minimizasyonu ilkelerine uygun olması önem taşır. Ancak çok adımlı iş akışları ve birden fazla YZ aracısının birlikte çalışması nedeniyle veri işleme faaliyetleri farklı aşamalara yayılabilmekte ve başlangıçta öngörülmeyen veri kullanımları ortaya çıkabilmektedir. Bu durum veri işleme faaliyetlerinin kapsamının genişlemesine, hukuki dayanağının sorgulanmasına ve veri kullanımının bireylerin makul beklentileriyle uyumsuz hale gelmesine yol açabilmektedir.
Ayrıca farklı veri kaynaklarının bir araya getirilmesi sonucunda
çıkarıma dayalı veriler oluşturulması, anonim olduğu düşünülen verilerin yeniden bireylerle ilişkilendirilebilmesi ve bireyler hakkında kapsamlı profiller oluşturulması gibi riskler ortaya çıkabilmektedir. Sistemlerin
şeffaf ve açıklanabilir olmaması, veri işleme süreçlerinin hangi aşamada ve hangi aktör tarafından yürütüldüğünün tespit edilmesini zorlaştırmakta; bu da sorumluluk ve hesap verebilirlik açısından güçlükler doğurmaktadır.
Bunun yanında hatalı veya “halüsinasyon” içeren çıktılar nedeniyle
kişisel verilerin doğruluğunun bozulması, güvenlik açıkları, kötü niyetli müdahaleler ve sistemlerin otonom şekilde beklenmeyen eylemler gerçekleştirmesi de veri koruma açısından önemli risklerdir. Bu nedenle Etken YZ sistemlerinin tasarım ve kullanım süreçlerinde
kişisel verilerin korunmasına yönelik teknik ve idari tedbirlerin uygulanması büyük önem taşımaktadır.
- Etken Yapay Zekâ Sistemleri Bağlamında Kişisel Verilerin Korunması Bakımından Dikkate Alınabilecek Hususlar
Etken Yapay Zekâ sistemlerinde kişisel verilerin korunması, sistemlerin otonomi düzeyi, kullanım amacı ve teknik yapısı gibi unsurlara bağlı olarak ortaya çıkabilecek risklerin belirlenmesi ve uygun önlemlerle yönetilmesi gerekliliğiyle ilişkilidir. Bu nedenle yaklaşımın, riskleri tamamen ortadan kaldırmaya değil, risk temelli bir değerlendirme ile potansiyel riskleri tespit edip teknik ve idari tedbirlerle yönetmeye odaklanması önem taşımaktadır. Bu çerçevede güçlü veri yönetişimi uygulamaları ve teknik sınırlamalar hem veri koruma düzenlemelerine uyumu güçlendirebilir hem de sistemlere duyulan güveni artırabilir.
Etken YZ sistemlerinde kişisel verilerin korunması için dikkate alınabilecek başlıca hususlar şunlardır:
- İnsan gözetimi: Otonom sistemlerde yeterli ve anlamlı insan kontrolünün sağlanması, sistemlerin hedefler ve etik ilkelerle uyumlu çalışmasını destekler.
- Şeffaflık ve açıklanabilirlik: Sistemlerin nasıl çalıştığının ve kararların hangi gerekçelerle alındığının anlaşılabilmesini sağlayacak mekanizmalar kurulmalıdır.
- Veri doğruluğu: Sistemlerin kullandığı kişisel verilerin güncel ve doğru olmasının sağlanması, hatalı sonuçların yayılmasını önlemek açısından önemlidir.
- Rol ve sorumlulukların belirlenmesi: Geliştiriciler, sistemi kullananlar ve diğer aktörler arasındaki görev ve sorumlulukların açık şekilde tanımlanması gerekir.
- Mahremiyet odaklı tasarım: “Tasarımdan itibaren mahremiyet” ve “varsayılan olarak mahremiyet” ilkeleri ile mahremiyet artırıcı teknolojilerin kullanılması veri korumasını güçlendirebilir.
- Risk değerlendirmesi: Sistemlerin yaşam döngüsü boyunca veri koruma etki değerlendirmeleri gibi araçlarla risklerin sistematik biçimde analiz edilmesi önemlidir.
- Yönetişim ve farkındalık: Kurumsal veri yönetişimi mekanizmalarının güçlendirilmesi ve sistemleri kullanan kişiler için eğitim ve bilinçlendirme faaliyetleri yürütülmesi de veri güvenliğine katkı sağlar.
Sonuç olarak, Etken YZ sistemlerinin gelişimi devam etmekte olduğundan, teknik ve hukuki yaklaşımlar zamanla değişebilir ve bu sistemlere ilişkin değerlendirmelerin gelişmelere göre güncellenmesi gerekmektedir.
İlgili kitapçık linkine
buradan ulaşabilirsiniz.
