Neden yalnızca araç tanıtımı yetmez?
Birçok kurumda çalışanlar yapay zekayı zaten kullanıyor; ama kuralsız. Kimi müşteri bilgisini araca yazıyor, kimi çıktıyı doğrulamadan gönderiyor. Eğitim bu noktada hız değil, güvenli ve tutarlı kullanım getirir.
İyi bir eğitimin dört parçası
Birincisi, aracın ne yapıp ne yapamayacağının anlaşılması. İkincisi, iyi komut yazma. Üçüncüsü, çıktıyı doğrulama alışkanlığı. Dördüncüsü, veri güvenliği ve kurum içi kural. Dört parça birlikte olmazsa eğitim eksik kalır.
Doğrulama: haber odasından ödünç alınan alışkanlık
Yapay zeka akıcı yazar, ama doğru yazdığı anlamına gelmez. Haber odasında her bilgi ikinci bir kaynakla doğrulanır; aynı disiplin yapay zeka çıktılarına uygulanmalıdır. Eğitimde bu, uygulamalı örneklerle gösterilir.
Kimler için, hangi biçimde?
İletişim, pazarlama, satış, yazı işleri, insan kaynakları ve yönetim ekipleri için ayrı örnekler hazırlanır. Biçim bir saatlik konuşma, yarım günlük atölye ya da birkaç oturumluk program olabilir.
Kişisel veri ve KVKK
Müşteri, hasta, öğrenci ya da çalışan verisi kurumun onayı olmadan araçlara girilmemelidir. Eğitimde hangi bilginin girilebileceği, hangisinin asla girilmeyeceği örneklerle belirlenir.
Eğitimden sonra
Kurum içi kullanım kılavuzu, komut şablonları ve kısa bir gözden geçirme toplantısı eğitimin kalıcı olmasını sağlar.
Rol bazlı eğitim: herkes aynı şeyi öğrenmez
Yönetici, iletişim ekibi, muhasebe ya da müşteri hizmetleri için kullanım biçimi farklıdır. Yönetici için karar, risk ve politika önemlidir; iletişim ekibi için metin, kontrol ve ses tutarlılığı; muhasebe için veri güvenliği ve doğrulama. Eğitim bu yüzden rol bazlı kurulur ve her grup kendi işinden örnekle çalışır.
Yazılı kullanım politikası
Eğitimin kalıcı çıktısı, kurumun yazılı kullanım kılavuzudur: hangi veri hangi araca girer, çıktı kim tarafından kontrol edilir, hangi işlerde yapay zeka hiç kullanılmaz, hata olursa kime bildirilir. KVKK çerçevesi bu kılavuzun ilk başlığıdır.
Eğitimden sonra ölçüm
Eğitim günü bir tamamlanma işareti değildir. 30 ve 90 gün sonra ekiplerin hangi işte kullandığı, ne kadar zaman kazandığı ve hangi hataların çıktığı kısa bir anketle ve örnek çıktılarla gözden geçirilir. Zaman kazancı kurumun kendi verisiyle ölçülür; önceden rakam söz verilmez.
Mevzuat tarafı
Avrupa Birliği’nin yapay zeka yasasında kurumların personelinin yapay zeka okuryazarlığına sahip olması beklentisi yer alıyor. Türkiye’de ise kişisel veri açısından KVKK’nın üretken yapay zeka rehberi bakılacak temel belgedir. Her kurumun durumu farklı olduğundan, hukuki değerlendirme için kurumun hukuk danışmanı da sürece katılmalıdır.
Kişisel veri ve KVKK
KVKK Kurumu, üretken yapay zekâ ve kişisel verilerin korunması üzerine “15 Soruda” başlıklı bir rehber yayımladı. Basında aktarılan içeriğine göre rehber; veri sorumlusu ve işleyen rollerinin belirlenmesi, hukuka uygunluk, şeffaflık, doğruluk, halüsinasyon ve insan denetimi gibi konuları ele alıyor. Eğitimde bu rehberi esas alıp kurumunuza özel bir kullanım kılavuzu taslağı hazırlıyorum.
AB ile çalışan kurumlar için
AB Yapay Zeka Yasası’nın 4. maddesi, yapay zeka sistemlerini sunan ve kullanan kurumlardan çalışanlarının yapay zeka okuryazarlığını desteklemesini bekliyor. Komisyonun açıklamasına göre sertifika gerekmiyor, iç eğitim kayıtları yeterli olabiliyor. Maddenin kapsamı ve ayrıntıları yasa değişikliğiyle güncelleniyor; AB pazarıyla çalışan firmalar güncel metni hukuk danışmanıyla teyit etmelidir.