Keşfet
Envanter kampanyasıyla mevcut kullanımı ortaya çıkarın. İlk kayıt gönüllüdür; ceza değil, görünürlük hedeflenir.
AIZEC'in arkasında yalnızca bir yazılım değil, kurumsal AI kullanımını yönetmek için tasarlanmış bir çalışma modeli vardır. Bu sayfa o modeli açıklar.
Model kolaylık, görünürlük ve orantılı kontrol üzerine kuruludur. Gartner ve McKinsey gibi kuruluşların kurumsal yapay zekâ gündeminde öne çıkardığı başlıklar da aynı yerde buluşur: net sahiplik, risk sınıflandırması ve ölçülebilir iş etkisi.
Çalışan “bu yasak mı?” diye sormak zorunda kalıyorsa, süreç yeterince görünür değildir. Hedef, onaylı yolun form doldurulurken anlaşılmasıdır.
Dört aşamanın her birinin sahibi, çıktısı ve tanımlı süresi vardır.
Envanter kampanyasıyla mevcut kullanımı ortaya çıkarın. İlk kayıt gönüllüdür; ceza değil, görünürlük hedeflenir.
Her use-case Yeşil, Sarı veya Kırmızı seviyeye yerleşir. Sınıflandırma gerekçesi yazılı ve kalıcıdır.
Seviyeye göre DLP, risk değerlendirmesi, test ve hukuk onayı devreye girer. Kırmızı seviyede kill-switch zorunludur.
Gateway trafiği, geçiş süresi ve iş etkisi ölçülür. Sonuçlar bir sonraki dönemin sınıflandırma kriterlerini besler.
Beş seviyeli model, yönetişim programınızın bugün nerede olduğunu ve bir sonraki adımın ne olduğunu belirlemek için kullanılır.
| Seviye | Tanım | Tipik belirti | Sonraki adım |
|---|---|---|---|
| 1. Habersiz | Kurumda AI kullanımı var ancak kayıt yok. | Kullanım anketle bile ölçülmemiş. | Gönüllü envanter kampanyası başlatın. |
| 2. Görünür | Envanter mevcut, kullanım biliniyor. | Tablolar var ama karar mekanizması yok. | Use-case intake ve triyaj SLA'sını kurun. |
| 3. Yönetilen | Sınıflandırma ve onay akışı işliyor. | Kararlar veriliyor ama kanıt dağınık. | Denetim izini ve gateway entegrasyonunu devreye alın. |
| 4. Ölçülen | Metrikler düzenli raporlanıyor. | Kapsama ve geçiş süresi izleniyor. | İş etkisi metriklerini ve yeniden kullanımı ölçün. |
| 5. Optimize | Karar kriterleri veriye dayalı iyileşiyor. | Yeniden kullanım oranı artıyor, süre kısalıyor. | Kırmızı seviye kriterlerini kısmen otomatikleştirin. |
Olgunluk seviyesi bir hedef değil, bir konum tespitidir. Asıl kazanç 2. seviyeden 3. seviyeye geçişte, yani karar mekanizmasının kurulmasında oluşur. Gartner ve McKinsey gibi kuruluşların kurumsal yapay zekâ çalışmalarında da bu eşik, pilot aşamasından yönetilen operasyona geçiş olarak tarif edilir.
Yönetişim programları büyük lansmanlarla değil, ilk gerçek kararla başlar.
Kiracı oluşturma, SSO bağlantısı, iş birimi ve rol tanımları. CoE ekibi ile spoke temsilcilerinin belirlenmesi.
Gönüllü envanter kaydı, iletişim planı ve spoke temsilcileriyle saha çalışması. İlk kapsama oranı ölçümü.
Use-case intake formunun açılması, ilk sınıflandırmalar ve SLA takibinin başlaması. Onaylı alternatif kataloğunun kurulması.
Gateway log entegrasyonu, ilk aylık rapor anlık görüntüsü ve yönetim kuruluna ilk yönetişim sunumu.
Model, her kararın tek bir sahibi olmasını gerektirir.
| Rol | Sorumluluk | Karar yetkisi | Hesap verdiği metrik |
|---|---|---|---|
| AI CoE (Hub) | Politika, sınıflandırma, katalog | Yeşil ve Sarı onayı | Kapsama oranı, geçiş süresi |
| Spoke temsilcisi | Saha uygulaması, yönlendirme | Öneri | Birim envanter kapsaması |
| Siber Güvenlik | Gateway, risk, kill-switch | Kırmızı değerlendirme ve geri alma | İhlal sayısı, onaylı trafik oranı |
| Hukuk & Uyum | Regülasyon ve kişisel veri | Kırmızı hukuk onayı | Açık uyum bulgusu sayısı |
| Üst yönetim | Öncelik ve kaynak | Program onayı | İş etkisi, yatırım getirisi |
Mevcut olgunluk seviyenizi birlikte belirleyip ilk 90 günlük planı çıkaralım.