# Yapay zekâ envanteri nasıl çıkarılır? > Yapay zekâ envanteri, kurumdaki tüm yapay zekâ kullanımının kayda geçtiği tek listedir. Alanları, altı adımlık çıkarma yöntemi ve gölge kullanımı bulma. - Kaynak: https://lokomotif.ai/rehber/yapay-zeka-envanteri-nasil-cikarilir - Yazar: Lokomotif AI - Güncelleme: 2026-08-02 ## Kısa cevap Yapay zekâ envanteri, kurumda kullanılan tüm yapay zekâ sistemlerinin amacı, sahibi, veri kaynağı ve risk seviyesiyle birlikte kayda geçtiği tek listedir. Çıkarmanın yolu dört kanalı birleştirmektir: lisans ve fatura kayıtları, ağ ve oturum açma logları, ekip görüşmeleri, anonim kullanım anketi. Tek kanal envanterin yalnızca bir bölümünü görür; gölge kullanım genelde yalnızca son iki kanalda görünür. ## Yapay zekâ envanteri nedir Yapay zekâ envanteri, kurumda kullanılan tüm yapay zekâ sistemlerinin amacı, sahibi, veri kaynağı ve risk seviyesiyle birlikte kayda geçtiği tek listedir. Bir uyum belgesi değil, bir yönetim aracıdır: hangi işin hangi sistemle yapıldığını, o sistemin hangi veriyi gördüğünü ve bir sorun çıktığında kime sorulacağını söyler. Listenin işlevi, soruların cevabını hazır tutmaktır. Bir müşteri sözleşme yenilemesinde "hangi yapay zekâ sistemlerini kullanıyorsunuz" diye sorduğunda, bir denetçi veri akışını istediğinde ya da bir ekip yeni bir aracı devreye almak istediğinde, envanter cevabı olan taraf olmayı sağlar. Envanteri olmayan kurumda her soru yeni bir araştırma başlatır. Envanter aynı zamanda uyumun ilk adımıdır. [EU AI Act](/blog/eu-ai-act-kurumlar-icin-ne-getiriyor) yükümlülüğü sistemin risk seviyesine göre dağıtır; hangi sistemin hangi seviyede olduğunu bilmeden hangi kuralın sizi bağladığını da bilemezsiniz. Sınıflandırma envanterin üstüne kurulur, öncesine değil. ## Envanter neden bu yıl gündeme geldi Üç baskı aynı anda arttı. Birincisi düzenleme: yapay zekâ yükümlülükleri kademeli olarak yürürlüğe giriyor ve her kademe sistemin ne olduğunu bilmenizi varsayıyor. İkincisi tedarik zinciri: kurumsal müşteriler artık sözleşmelere yapay zekâ maddesi ekliyor ve tedarikçilerinden liste istiyor. Üçüncüsü kullanımın kendisi: araçlar çalışanların eline BT'den geçmeden ulaştı. Üçüncü baskı en az konuşulanı ama en belirleyicisi. Bir kurumda yapay zekâ kullanımı çoğunlukla bir karar sonucu değil, bireysel bir alışkanlık olarak başlar. Bu yüzden envanter çalışması, satın alınan araçların listesini çıkarmakla bitmez; fiilen ne yapıldığını bulmakla başlar. ## Envanterde hangi alanlar bulunur Her sistem için bir satır tutulur. Satırın alanları, sonradan sorulacak soruların karşılığıdır; bu yüzden az sayıda ama doldurulabilir alan tutmak, çok sayıda boş alandan iyidir. ``` Yapay zekâ envanteri, satır şablonu Sistem: aracın ya da modelin adı Nerede: hangi ekip, hangi süreç Amaç: hangi işi yapıyor (özet, çeviri, eleme, öneri, kod) Sahip: kim sorumlu (isim, birim) Erişim: kurumsal lisans / ücretsiz web / kişisel hesap / gömülü özellik Veri: hangi veriyi görüyor (kişisel veri var mı, müşteri verisi var mı) Karar: insan kararını hazırlıyor mu, yerine mi geçiyor Risk seviyesi: kabul edilemez / yüksek / sınırlı / minimal Çıktı: AB'de kullanılıyor mu Boşluk: eksik olan ne (bildirim, dokümantasyon, insan gözetimi) ``` İki alan diğerlerinden daha çok iş görür. "Karar" alanı, sistemin bir insanın kararını hazırlayıp hazırlamadığını ya da yerine geçip geçmediğini ayırır; risk sınıflandırmasının çoğu bu ayrımdan çıkar. "Erişim" alanı ise gölge kullanımı görünür kılar; kişisel hesap yazan her satır, kurumun kontrol edemediği bir veri akışı demektir. ## Envanter dört kanalla çıkarılır Envanter çıkarmanın en yaygın hatası tek kanala güvenmektir. Lisans listesi çekilir, otuz satırlık bir tablo çıkar ve iş bitmiş sayılır. Oysa her kanal kullanımın yalnızca bir bölümünü görür; dördü birleşmeden liste tam olmaz. ### Lisans ve fatura kayıtları Kurumsal olarak satın alınmış araçları verir. Hızlıdır ve kesindir; ama yalnızca parası ödenen kullanımı görür. Ücretsiz sürümler, deneme hesapları ve kişisel aboneliklerin tamamı bu kanalın dışında kalır. ### Ağ ve oturum açma logları Kurum cihazından erişilen servisleri gösterir. Lisans listesinin görmediği ücretsiz web araçlarını yakalar. Kör noktası, kişisel cihaz ve kişisel hesapla yapılan kullanımdır; giderek büyüyen bölüm de tam olarak orasıdır. ### Ekip görüşmeleri Her birimden bir kişiyle yarım saatlik bir konuşma, iki logun vermediğini verir: aracın ne için kullanıldığını. Aynı araç bir ekipte taslak yazımı, diğerinde müşteri verisiyle analiz anlamına gelebilir; amaç alanı ancak burada dolar. ### Anonim kullanım anketi Gölge kullanımı görünür kılan tek kanaldır. Anonim ve cezalandırmayan bir soru seti, kişisel hesapla yapılan kullanımı ve kurumun hiç haberi olmayan araçları listeye taşır. Bu kanalı ölçülebilir hale getirmek için [Nabız](/nabiz) çalışmasını kullanıyoruz; çalışan yapay zekâ kullanımını ve gölge kullanımı anonim biçimde okur. ## Gölge yapay zekâ envantere nasıl girer Gölge yapay zekâ, kurumun bilgisi dışında kişisel hesaplarla yapılan kullanımdır. Envanterin en zor ve en değerli parçasıdır; çünkü kontrol edilmeyen veri akışları burada oluşur ve bir sızıntı çıkarsa hesabı kurum verir. Bu kullanımı görünür kılmanın yolu teknik değil, dilseldir. Soru "kim izinsiz araç kullandı" olarak sorulduğunda cevaplar susar ve envanter olduğundan küçük çıkar. Aynı soru "işini kolaylaştıran neyi kullanıyorsun, biz de güvenli hale getirelim" olarak sorulduğunda liste gerçeğe yaklaşır. Amacını baştan söylemek, veri kalitesini belirleyen tek değişkendir. Bulunan gölge kullanım silinmez, karşılanır. Bir ekip bir işi kişisel hesapla yapıyorsa, orada gerçek bir ihtiyaç vardır. Doğru hamle o ihtiyacı kurumsal ve denetlenebilir bir yola taşımaktır; yasak, kullanımı yok etmez, yalnızca görünmez kılar. ## Risk seviyesi nasıl belirlenir Sınıflandırma, sistemin ne yaptığına değil, kimi etkilediğine bakar. Aynı model, pazarlama metni yazarken minimal riskli, işe alım elemesi yaparken yüksek riskli olabilir. Bu yüzden risk seviyesi araca değil, kullanıma verilir; envanterde de satır aracın değil, kullanımın satırıdır. Pratik bir sıra şudur: önce insan üzerinde doğrudan sonuç doğuran kullanımları işaretleyin (işe alım, terfi, kredi, sağlık, eğitim değerlendirmesi, kolluk). Sonra kişisel veri gören kullanımları ayırın. Kalanlar genelde sınırlı ya da minimal riskli çıkar. Bu üç adım, hukuk desteği devreye girmeden önce listenin kabaca doğru sıralanmasını sağlar. Kesin sınıflandırma hukuk işidir ve envanter onun girdisidir. Hukuk ekibine boş bir soru yerine doldurulmuş bir liste götürmek, aylar süren bir muhabbeti birkaç oturuma indirir. ## Envanter nasıl canlı tutulur Envanterin ilk sürümü bir proje, sonraki sürümleri bir alışkanlıktır. Bir kez çıkarılıp klasöre konan liste altı ay içinde yanlış bilgi kaynağına dönüşür; çünkü araçlar değişir, ekipler yeni özellikler açar, satın alınan yazılımlar içine yapay zekâ ekler. Canlı tutmanın üç kuralı var. Sahibi tek bir kişi olur ve adı listede yazar. Çeyrekte bir gözden geçirme takvime girer. Yeni bir araç devreye alınırken envanter satırı, devreye alma kontrol listesinin bir maddesi olur; sonradan hatırlanacak bir iş olarak bırakılmaz. ## Nereden başlanmaz Araç taramasıyla başlanmaz. Kurumdaki tüm yazılımların otomatik taranması etkileyici bir tablo üretir ama amacı göstermez; amaç alanı boş kalan envanter, risk sınıflandırması yapılamadığı için kullanılamaz. Yasak listesiyle de başlanmaz. Envanter çalışması bir denetim olarak duyurulursa, ölçtüğünüz şey kullanım değil, insanların ne kadarını paylaşmayı seçtiği olur. Önce görünürlük kurulur, kural sonra gelir. Son olarak, envanter tek başına bir hedef değildir. Listenin işi, nereye yatırım yapılacağını ve nerede boşluk olduğunu göstermektir. O okuma [Teşhis](/uygulamalar/teshis) aşamasının işidir; envanter ona girdi verir, yerine geçmez. ## Sık sorulanlar ### Yapay zekâ envanteri ile yazılım envanteri aynı şey mi? Değil. Yazılım envanteri lisansı olan uygulamaları listeler; yapay zekâ envanteri ise kullanımı listeler. Ücretsiz bir web aracı, satın aldığınız bir yazılımın içindeki özet özelliği ya da bir çalışanın kişisel hesabı lisans listesinde görünmez ama envantere girer. ### Envanteri kim çıkarmalı? Tek başına BT değil. BT lisans ve log tarafını görür, iş birimleri fiili kullanımı bilir, hukuk risk sınıflandırmasını yapar. Pratikte işleyen model, sahibi belli tek bir kişinin üç tarafı da toplamasıdır; envanter sahipsizse birkaç ay içinde eskir. ### Gölge yapay zekâ kullanımı envantere nasıl girer? Cezalandırmayan bir kanal açarak. Anonim kullanım anketi ve ekip görüşmesi, kişisel hesapla yapılan kullanımı görünür kılar; denetim diliyle sorulduğunda ise kullanım gizlenir ve envanter eksik çıkar. Amacın yasaklamak değil güvenli hale getirmek olduğunu baştan söylemek, doğruluk oranını belirler. ### Envanter ne sıklıkta güncellenmeli? Çeyrekte bir gözden geçirme çoğu kurum için yeterli; buna ek olarak yeni bir araç devreye alındığında ya da mevcut bir sistemin amacı değiştiğinde satır aynı gün güncellenir. Sistem değiştiği halde güncellenmeyen bir denetim izi, yokmuş gibi sayılır. ### Küçük bir kurumda da gerekli mi? Evet, ama ölçeği farklıdır. Otuz kişilik bir şirkette envanter bir sayfalık bir liste olabilir. Değeri uzunluğundan değil, varlığından gelir: müşteri ya da denetçi sorduğunda cevabın hazır olmasından. --- Lokomotif AI · https://lokomotif.ai · CC BY 4.0 atıfla alıntılanabilir.