KARAR ARACI · 20 SORU

Kurumsal AI hazırlık testi

Bu öz değerlendirme, kurumun yapay zekâya ne kadar ilgi duyduğunu değil; kullanım alanı seçimi, veri, risk, sorumluluk, insan ve ölçüm sistemlerinin birlikte ne kadar hazır olduğunu görünür kılar.

ARAÇ NE YAPAR?

Araç 20 soruyu beş boyutta puanlar. Sonuç bir sertifika veya bağımsız denetim değildir; pilot öncesinde hangi kurumsal temellerin eksik olduğunu ve hangi sırayla güçlendirilmesi gerektiğini gösteren bir karar desteğidir.

Puanlama yöntemi

Her soru 0–3 arasında puanlanır: tanımsız, kısmen mevcut, belgeli ve uygulanıyor, ölçülüyor ve düzenli iyileştiriliyor. Beş boyut eşit ağırlıktadır. Toplam skor yüzdeye çevrilir; en düşük boyutlar öncelikli gelişim alanı olarak gösterilir.

01

Strateji ve kullanım alanı

Kullanım alanlarını değer, risk, veri ve uygulanabilirlik ölçütleriyle tek portföyde sıralayın.

02

Veri ve teknoloji temeli

Veri sahibi, kalite eşiği, erişim yetkisi, entegrasyon ve sürüm izini pilot sözleşmesine ekleyin.

03

Yönetişim, risk ve uyum

Karar yetkisi, insan onayı, veri koruma, tedarikçi ve yeniden değerlendirme kapılarını yazılı hale getirin.

04

İnsan ve çalışma modeli

Rol bazlı kullanım politikası, güvenli araçlar, eğitim ve geri bildirim mekanizmasını birlikte kurun.

05

Ölçüm ve ölçekleme

Başlangıç performansı, hata türleri, maliyet ve canlı izleme metrikleri için ortak gösterge seti oluşturun.

Gizlilik: Form bir sunucuya gönderilmez. Hesaplama cihazınızdaki tarayıcıda yapılır; cevaplar kalıcı olarak saklanmaz.

Öz değerlendirmeyi başlatın

Bütün soruları mevcut durumu abartmadan yanıtlayın. “Belgeli” veya “ölçülüyor” seçeneği için uygulanabilir kanıt bulunması gerekir.

01AI kullanım alanları açık iş problemleriyle ilişkilendiriliyor mu?

Teknoloji merakı yerine süre, kalite, gelir, maliyet veya risk etkisi tanımlanmalı.

02Önceliklendirme için ortak bir değer–risk ölçütü var mı?

Fikirlerin yalnız sponsor gücüyle değil aynı karar çerçevesiyle karşılaştırılması gerekir.

03Her pilotun iş sahibi, başarı ölçütü ve durma koşulu belli mi?

Pilotun sahibi, kabul eşiği ve başarısızlık halinde kapanış kararı görünür olmalı.

04AI yol haritası kurum stratejisi ve bütçe döngüsüyle bağlantılı mı?

Bağımsız denemeler yerine yatırım ve kapasite planına bağlanan portföy yaklaşımı aranır.

05Kullanım alanlarının ihtiyaç duyduğu veri kaynakları ve sahipleri biliniyor mu?

Veri erişimi, yetki ve sorumluluk pilot başlamadan görünür olmalı.

06Veri kalitesi, güncellik ve temsil yeterliliği düzenli ölçülüyor mu?

Model performansı yalnız modelden değil veri borcundan da etkilenir.

07Entegrasyon, kimlik, kayıt ve ortam ayrımı için teknik standart var mı?

Deneme hesabı ile üretim sistemi arasında güvenli geçiş kuralları gerekir.

08Model, istem, veri ve çıktı değişiklikleri izlenebilir mi?

Hangi sürümün hangi sonuçları ürettiği sonradan açıklanabilmelidir.

09AI kullanımı için sorumluluk ve karar yetkileri yazılı mı?

İş sahibi, teknik ekip, hukuk, güvenlik ve yönetim rolleri ayrıştırılmalı.

10Kişisel veri, gizli bilgi ve telif riskleri kullanım öncesi değerlendiriliyor mu?

Yalnız kullanım sözleşmesine güvenmek yerine veri sınıfı ve amaç birlikte incelenmeli.

11Yüksek etkili kararlar için insan onayı, itiraz ve geri alma mekanizması var mı?

İnsan gözetimi fiilen uygulanabilir ve kayıtlı olmalı.

12Tedarikçi, model ve üçüncü taraf değişiklikleri için yeniden değerlendirme kapısı var mı?

Ürün şartları ve teknik mimari değiştiğinde eski kabul kararı otomatik devam etmemeli.

13Çalışanlar için rol bazlı AI kullanım kuralları ve örnekleri var mı?

Genel yasak yerine iş rolüne göre izinli, koşullu ve yasak örnekler gerekir.

14İş birimleri, BT, veri, güvenlik ve hukuk birlikte çalışıyor mu?

AI yalnız teknoloji ekibinin projesi olarak kalmamalı.

15İnsan doğrulaması ve istisna yönetimi iş yükü planına dahil mi?

AI çıktısını kontrol edecek kapasite görünmez maliyet olarak bırakılmamalı.

16Kullanıcı geri bildirimi ve olay bildirimi cezalandırıcı olmayan kanallarla toplanıyor mu?

Sessiz hata ve gölge kullanım ancak güvenli geri bildirimle görünür olur.

17Pilot öncesi mevcut süreç performansı ölçülmüş mü?

Karşılaştırma tabanı olmadan AI etkisi kanıtlanamaz.

18Kalite, hata türü, maliyet, gecikme ve insan müdahalesi birlikte izleniyor mu?

Tek bir doğruluk oranı kurumsal etkiyi açıklamaz.

19Canlı kullanımda sapma, olay ve model değişikliği düzenli gözden geçiriliyor mu?

Yayın sonrası performans ve risk zaman içinde değişebilir.

20Başarılı pilotların ölçeklenmesi için standart geçiş kriteri var mı?

Pilot başarısı otomatik olarak kurum geneline yayılma kararı anlamına gelmez.

Yorumlama sınırları

  • Sonuç bağımsız denetim, sertifika, hukuki görüş veya güvenlik garantisi değildir.
  • Yüksek toplam puan, tek bir yüksek etkili kullanım alanının güvenli olduğu anlamına gelmez.
  • Sorular kurumun kendi beyanına dayanır; kanıt, örneklem ve paydaş görüşmesiyle doğrulanmalıdır.
  • Araç cevapları tarayıcı içinde işler; sunucuya göndermez ve kalıcı olarak saklamaz.
Yayın sorumluluğu: Bu araç kişisel yazar profili kullanılmadan Vatansever Bilişim Anonim Şirketi kurumsal yayın sorumluluğunda hazırlanmıştır. Sonuç genel karar desteğidir; belirli bir kurum için sertifika, hukuki görüş, yatırım tavsiyesi, güvenlik veya sonuç garantisi değildir.
↗

İlgili rehberler

İLGİLİKurumsal AI hazırlık seviyesi nasıl ölçülür?İçeriği okuyun →İLGİLİYönetim kurulları için AI risk sorularıİçeriği okuyun →İLGİLİYapay zekâ nedir, ne değildir?İçeriği okuyun →
İLGİLİ HİZMET VE KAPSAM GÖRÜŞMESİ

AI hazırlık bulgularını uygulama planına dönüştürün

Kullanım alanı, veri, yönetişim, insan ve ölçüm katmanlarını kurumunuza özgü kanıtlarla doğrulayın.

Teknoloji ve Uyum Yetkinlikleri→Kapsam görüşmesi talep edin→

İletişim formu ve davranışsal izleme kullanılmaz. Bağlam kodu yalnız e-posta taslağını hazırlamak için tarayıcınızda işlenir.