Gerçek şu ki: Brezilya'daki şirketler Yapay Zeka'yı iş stratejilerine dahil etti; 2024 yılı sonunda yapılan bir araştırmaya göre, en az %98'i. Ancak sorun şu ki, kuruluşların yalnızca %25'i Yapay Zeka'yı uygulamaya hazır olduğunu beyan etti. Geri kalanlar ise altyapı kısıtlamaları, veri yönetimi ve uzman yetenek eksikliğinden muzdarip. Ancak bu, kalan %75'in projelerini ilerletmek için ideal koşulları beklediği anlamına gelmiyor: tam tersine, bu şirketler teknolojiyi uygulamaya devam ediyor.
Sorun şu ki, Qlik'in ESG iş birliğiyle yakın zamanda yayınladığı küresel bir rapora göre, şirketlerin yalnızca beşte biri yapay zekayı işlerine entegre edebiliyor. Dahası, şirketlerin yalnızca %47'si veri yönetişimi politikaları uyguladığını bildirdi. Bu rakamlar küresel ve Brezilya istatistiklerinin daha da yüksek olması şaşırtıcı olmazdı. Yapay zeka şu anda ayrı ayrı uygulanıyor ve teknolojinin "giriş noktası" genellikle müşteri hizmetleri olsa da, finansal, düzenleyici ve itibar riskleri hâlâ mevcut.
Uygun hazırlık yapmadan yapay zekayı uygulamaya karar veren şirketler birçok engelle karşı karşıya kalmaktadır. Vaka çalışmaları, kötü yönetilen algoritmaların önyargıları sürdürebileceğini veya gizliliği tehlikeye atabileceğini, bunun da itibar ve finansal zarara yol açabileceğini göstermiştir. Yapay zeka yönetişimi yalnızca teknolojik bir sorun değil, aynı zamanda uygulama ve gerekli özeni de gerektirir: İyi tanımlanmış bir strateji olmadan, riskler fırsatlarla paralel olarak artar; gizlilik ihlallerinden ve veri kötüye kullanımından, güvensizliğe yol açan belirsiz veya taraflı otomatik kararlara kadar.
Düzenleyici Baskı ve Uyumluluk: Yapay Zeka Yönetiminin Temelleri
Yapay zeka yönetişiminin kurulması ihtiyacı yalnızca iş dünyasından kaynaklanmıyor: yeni düzenlemeler ortaya çıkıyor ve Brezilya da dahil olmak üzere bu alanda ilerleme hızlı oldu.
Aralık 2024'te Federal Senato, sorumlu kullanım yönergeleri içeren yapay zeka için düzenleyici bir çerçeve öneren 2338/2023 sayılı Yasa Tasarısı'nı onayladı. Yasa tasarısı, Avrupa Birliği'ndekine benzer şekilde, yapay zeka sistemlerini temel haklara zarar verme potansiyellerine göre sınıflandıran risk temelli bir yaklaşım benimsiyor . Otonom silah algoritmaları veya kitle gözetleme araçları gibi aşırı risk oluşturan uygulamalar yasaklanırken , üretken ve genel amaçlı yapay zeka sistemlerinin piyasaya sürülmeden önce risk değerlendirmelerinden geçmesi gerekecek.
Örneğin, geliştiricilerin modelleri eğitirken telif hakkıyla korunan içerik kullanıp kullanmadıklarını açıklamalarını gerektiren şeffaflık gereklilikleri de mevcuttur. Aynı zamanda, mevcut veri koruma çerçevesinden yararlanarak, Ulusal Veri Koruma Kurumu'na (ANPD) ülkedeki yapay zeka yönetiminin koordinasyonunda merkezi bir rol verilmesi konusunda tartışmalar da devam etmektedir. Bu yasal girişimler, şirketlerin yakında yapay zekanın geliştirilmesi ve kullanımı konusunda raporlama uygulamalarından risklerin azaltılmasına ve algoritmik etkilerin muhasebeleştirilmesine kadar net yükümlülüklere sahip olacağının sinyalini vermektedir.
Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'da düzenleyiciler, özellikle kamuoyunda tartışmalara yol açan üretken yapay zeka araçlarının yaygınlaşmasının ardından algoritmalara yönelik denetimlerini artırdı. Yapay Zeka Yasası (AI Act) AB'de yürürlüğe girdi ve uygulamanın, yüksek riskli yapay zeka sistemleri ve genel amaçlı yapay zeka modelleri için gereklilikler de dahil olmak üzere standardın yükümlülüklerinin çoğunun geçerlilik kazandığı 2 Ağustos 2026'da sona ermesi planlanıyor.
Şeffaflık, etik ve algoritmik hesap verebilirlik
Yasal boyutunun ötesinde, yapay zeka yönetişimi, yalnızca "yasalara uyum"un ötesine geçen etik ve sorumluluk ilkelerini de kapsar. Şirketler, müşterilerin, yatırımcıların ve toplumun güvenini kazanmak için yapay zekanın nasıl kullanıldığı konusunda şeffaflığın şart olduğunun farkına varıyor. Bu, algoritmik etkinin önceden değerlendirilmesi, titiz veri kalitesi yönetimi ve bağımsız model denetimi gibi bir dizi iç uygulamanın benimsenmesini gerektirir.
Toplanan bilgilere yerleşebilecek ayrımcı önyargılardan kaçınarak, eğitim verilerini dikkatlice filtreleyen ve seçen veri yönetişim politikalarının uygulanması da kritik öneme sahiptir.
Bir yapay zeka modeli faaliyete geçtikten sonra, şirket algoritmalarının periyodik testlerini, doğrulamasını ve denetimlerini gerçekleştirmeli, alınan kararları ve kullanılan kriterleri belgelemelidir. Bu kaydın iki faydası vardır: sistemin nasıl çalıştığını açıklamaya yardımcı olur ve bir arıza veya uygunsuz bir sonuç durumunda hesap verebilirliği sağlar.
Yönetişim: Rekabetçi değere sahip inovasyon
Yaygın bir yanılgı, yapay zeka yönetişiminin inovasyonu sınırladığıdır. Aksine, iyi bir yönetişim stratejisi, yapay zekanın tüm potansiyelini sorumlu bir şekilde ortaya çıkararak güvenli inovasyonu mümkün kılar. Yönetişim çerçevelerini erkenden yapılandıran şirketler, riskleri sorun haline gelmeden önce azaltabilir ve projeleri geciktirebilecek tekrarları veya skandalları önleyebilirler.
Sonuç olarak, bu kuruluşlar girişimlerinden daha hızlı ve daha büyük değer elde ediyorlar. Piyasa verileri de bu ilişkiyi destekliyor: Küresel bir anket, yapay zeka yönetimi üzerinde aktif liderlik denetimine sahip şirketlerin, gelişmiş yapay zeka kullanımından daha iyi finansal etkiler elde ettiğini ortaya koydu.
Ayrıca, tüketicilerin ve yatırımcıların teknolojinin etik kullanımı konusunda giderek daha fazla bilinçlendiği bir dönemdeyiz ve bu yönetişime bağlılığı göstermek, bir şirketi rakiplerinden farklılaştırabilir.
Pratik açıdan, olgun yönetişime sahip kuruluşlar yalnızca güvenlikte değil, aynı zamanda geliştirme verimliliğinde de iyileşmeler bildiriyor; yöneticiler, başlangıçtan itibaren net standartlar sayesinde yapay zeka proje döngüsü sürelerindeki azalmalara dikkat çekiyor. Yani, gizlilik, açıklanabilirlik ve kalite gereksinimleri tasarım aşamasının erken aşamalarında dikkate alındığında, daha sonra maliyetli düzeltmelerden kaçınılmış oluyor.
Dolayısıyla yönetişim, sürdürülebilir inovasyon için bir rehber görevi görerek, nereye yatırım yapılacağını ve çözümlerin sorumlu bir şekilde nasıl ölçeklendirileceğini belirler. Yapay zeka girişimlerini şirketin kurumsal stratejisi ve değerleriyle uyumlu hale getirerek, yönetişim, inovasyonun izole veya potansiyel olarak zararlı bir yol izlemek yerine, her zaman daha büyük işletme ve itibar hedeflerine hizmet etmesini sağlar.
Bir yapay zeka yönetişim stratejisi geliştirmek, her şeyden önce rekabetçi bir konumlanma için stratejik bir hamledir. Ülkelerin ve şirketlerin teknoloji yarışına girdiği günümüz ekosisteminde, özgüven ve itibarla yenilik yapanlar öncülük etmektedir. Verimli yönetişim sistemleri kuran büyük şirketler, birini diğerinden feda etmek yerine, risk azaltma ile yapay zekanın faydalarını en üst düzeye çıkarma arasında denge kurabilmektedir.
Son olarak, yapay zeka yönetişimi artık isteğe bağlı değil, stratejik bir zorunluluktur. Büyük şirketler için bir yönetişim stratejisi oluşturmak, önümüzdeki yıllarda yapay zekanın kullanımına rehberlik edecek standartları, kontrolleri ve değerleri tanımlamak anlamına gelir. Bu, yeni düzenlemelere uyumdan, riski en aza indirmeyi ve değeri dengeli bir şekilde en üst düzeye çıkarmayı hedefleyen şirket içi etik ve şeffaflık mekanizmaları oluşturmaya kadar her şeyi kapsar. Hızlı hareket edenler, tutarlı inovasyon ve sağlam bir itibarın ödüllerini toplayarak, giderek yapay zeka odaklı bir pazarda kendilerini öne çıkaracaklardır.
