KVKK'ya göre yapay zeka ajanları

KVKK’nın Etken Yapay Zekâ dokümanı neyi anlatıyor?

Kişisel Verileri Koruma Kurumu, 12 Mart 2026’da “Etken Yapay Zekâ (Agentic AI)” başlıklı Şubat 2026 tarihli bir doküman yayımladı. Kurum, İngilizcedeki “agentic AI” için “Etken YZ”, “AI agent” için de “YZ Aracısı” karşılığını tercih ediyor. Bizim sözlüğümüzde bunlar ajan tabanlı yapay zeka ve yapay zeka ajanı olarak geçiyor.

Doküman etken sistemleri, belirli hedeflere ulaşmak için çevresini değerlendiren, değişen koşullara uyum sağlayan ve farklı düzeylerde otonom biçimde eylem başlatabilen yapılar olarak tanımlıyor. Ayrımı örneklerle yapıyor: trafik ve havaya göre rota yeniden planlayan bir lojistik sistemi etken; şirket el kitabından alıntıyla çalışan sorularını cevaplayan bir sohbet botu ise etken değil. Seyahat örneğinde ajan kullanıcının takvimine ve e-postalarına bakıyor, şirketin seyahat politikasını okuyor, rezervasyon platformlarını kullanıyor ve planı kullanıcının onayına sunduktan sonra rezervasyonu yapıyor.

Doküman yeni bir yükümlülük getirmiyor; kendisini genel bir değerlendirme olarak tanımlıyor, önerilerini “dikkate alınabilecek hususlar” başlığı altında veriyor ve alandaki gelişmelere göre değişebileceğini belirtiyor. Ama önemli bir cümlenin altını çiziyor: ajanların yarattığı zorluklar, veri koruma düzenlemelerinin bu sistemler için geçerliliğini veya uygulanabilirliğini ortadan kaldırmıyor. Yani 6698 sayılı Kanun ve KVKK yükümlülükleri ajanlar için de aynen geçerli.

Doküman ajanlarda hangi kişisel veri risklerini görüyor?

Kurum, genel yapay zeka risklerinin ajanlarda da geçerli olduğunu, ama çok adımlı ve otonom işleyişin bu riskleri farklılaştırdığını söylüyor. Öne çıkan başlıklar:

• Amaçla sınırlılık ve veri minimizasyonu. Ajan hangi veriye ihtiyaç duyduğunu ve bu veriyi nasıl elde edeceğini süreç içinde yeniden belirleyebiliyor. Bu da amaç için gerekenden geniş veri kümelerine erişme ihtimali doğuruyor.
• Hukuki sebebin kayması. Başlangıçta hukuka uygun bir işleme, süreç ilerledikçe farklı amaçlarla ilişkilendirilir veya daha geniş verileri kapsarsa, hukuki sebeple bağı kopabiliyor.
• Çıkarım ve yeniden tanımlama. Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştiren ajanlar, tek başına zararsız görünen verilerden hassas çıkarımlar yapabiliyor; anonim sayılan veriler kişiyle ilişkilendirilebilir hale gelebiliyor.
• İzlenebilirlik. Birden fazla ajanın birlikte çalıştığı yapılarda, belirli bir kararın veya veri kullanımının hangi ajan ya da adımla ilişkili olduğunu göstermek her zaman mümkün olmayabiliyor.
• Sorumluluk. Geliştiriciler ile sistemi kullanıma alan “yerleştiriciler” (deployers) arasında sorumluluğun nasıl paylaşıldığı belirsizleşebiliyor; bu da ilgili kişi başvurularının kime yöneltileceğini zorlaştırıyor.
• Doğruluk. Halüsinasyon içeren bir çıktı sonraki adımda girdi olarak kullanılırsa, hatalı bilgi iç sistemlere aktarılabiliyor ve kişi hakkındaki kayıtlar zamanla yanlış güncellenebiliyor.
• Güvenlik. Ajanın bağlandığı her veri kaynağı ve araç saldırı yüzeyini genişletiyor. Girdilerin manipüle edilmesiyle ajanın hassas bilgi ifşa etmesi veya güvenlik kısıtlarını aşması mümkün olabiliyor.

Kurum hangi önlemleri öneriyor?

Dokümanın son bölümü, riskleri tamamen ortadan kaldırmayı değil, kullanım durumuna göre tanımlayıp yönetmeyi hedefleyen risk temelli bir yaklaşım öneriyor:

1. Anlamlı insan gözetimi. İnsan gözetiminin hangi koşullarda ve hangi aşamada devreye gireceği açıkça tanımlanmalı. Doküman bunu üç aşamada örnekliyor: geliştirmede ajanın hangi veri türlerine erişebileceği ve hangi kararları verebileceği insanlar tarafından tanımlanıp test edilmeli; kullanıma almada yüksek risk taşıyan adımlar için ek insan incelemesi öngörülmeli; kullanım sonrasında davranışlar izlenmeli.
2. Şeffaflık ve açıklanabilirlik, bileşenler arası etkileşimlerin görünür kılınması ve ajanın amacı dışına çıkmasını önleyen teknik sınırlamalarla desteklenmeli.
3. Doğruluk, özellikle bir adımın çıktısı sonraki adımın girdisi olduğunda süreç boyunca gözetilmeli.
4. Rollerin netleşmesi. Geliştirici, yerleştirici ve diğer aktörler arasında görev, yetki ve sorumluluk açıkça dağıtılmalı.
5. Tasarımdan itibaren ve varsayılan olarak mahremiyet, mahremiyet artırıcı teknolojilerle birlikte uygulanmalı.
6. Risk değerlendirmesi, uygun olduğu durumlarda veri koruma etki değerlendirmesi gibi araçlarla yapılmalı.
7. Yönetişim ve eğitim. Mevcut veri koruma mekanizmaları ajanların özelliklerine göre gözden geçirilmeli, ajanı işleten kişiler eğitilmeli.

Bu öneriler hangi tasarım kontrollerine dönüşür?

Doküman ilke düzeyinde konuşuyor. Aşağıdaki tablo, bu ilkeleri bir ajan projesinde uygulanabilir kontrollere çeviren bizim önerimizdir; Kurum’un birebir talebi değildir.

Dokümandaki risk veya öneri	Tasarım kontrolü	Pratikte
Amaç için gerekenden geniş veriye erişim	Araç düzeyinde veri minimizasyonu	Müşteri aracı tüm kaydı değil, görev için gereken alanları döndürür; kimlik numarası gibi alanlar maskelenir
Ajanın amacı dışına çıkması	En az yetki	Okuma ve yazma araçları ayrılır; her ajan yalnız kendi görevinin araçlarını görür; erişim kullanıcı adına ve kısa ömürlü yetkiyle yapılır
İzlenebilirlik ve sorumluluk	Adım adım kayıt	Her araç çağrısı kim adına, hangi parametreyle, hangi veriye dokunarak yapıldığıyla kaydedilir; kayıtların saklama süresi belirlenir
Yüksek riskli adımlarda ek inceleme	Sonuç doğuran eylemlerde insan onayı	Ödeme, kayıt silme, müşteriye gönderim ve kişi aleyhine sonuç doğurabilecek kararlar onaysız çalışmaz
Doğruluk	Ara çıktı doğrulaması	Ajanın ürettiği bilgi, kaynağa dayanmadan iç sistemdeki kişisel veriyi güncellemez
Güvenlik	Girdi ve araç güvenliği	Dış içerikten gelen talimatlar yetki kazandırmaz; araç parametreleri doğrulanır

İnsan onayı için Kanun’da da bir dayanak var: 11. madde, ilgili kişiye, verilerinin münhasıran otomatik sistemlerle analiz edilmesi sonucu aleyhine bir sonuç çıkmasına itiraz hakkı tanır. Kişi hakkında sonuç doğuran kararları tamamen ajana bırakmamak bu hakkı yönetmeyi de kolaylaştırır. Araç ve yetki tasarımının teknik ayrıntılarını MCP ile yapay zeka ajanı entegrasyonu yazımızda anlattık.

Ajan bulut modeli çağırdığında aktarım ve aydınlatma ne olur?

Dokümanda bu iki konu ayrıca ele alınmıyor, ama Kanun’dan doğan yükümlülükler ajanlar için değişmiyor.

Yurt dışı aktarım. Ajanınız her adımda yurt dışında barındırılan bir dil modeline istek gönderiyorsa ve bu istekte kişisel veri varsa, Kanun’un 9. maddesindeki aktarım kurallarını değerlendirmeniz gerekir. Ajanlarda risk, tek bir sohbet uygulamasından büyüktür: ajan araçlardan çektiği müşteri kayıtlarını da bağlam olarak modele gönderir. Bu yüzden minimizasyon kontrolü aktarım hacmini de küçültür. Dayanak seçeneklerini KVKK ve üretken yapay zeka kontrol listesi yazımızda özetledik; seçimi hukuk danışmanınızla yapın.

Aydınlatma. Kanun’un 10. maddesi, veri elde edilirken işleme amacının, verinin kimlere aktarılabileceğinin ve hukuki sebebin bildirilmesini ister. Ajan, örneğin müşteri e-postalarını okuyup CRM’i güncelliyorsa, aydınlatma metniniz bu amacı ve model sağlayıcısına aktarımı kapsamalıdır. Ajanın kapsamı genişledikçe metin de güncellenmelidir; dokümandaki “hukuki sebebin kayması” uyarısı tam olarak buna işaret ediyor.

Satın aldığınız bir ajan için tedarikçiye ne sormalısınız?

Hazır bir ajan ürünü kullanıyorsanız, sorumluluk sizden kalkmaz; doküman rollerin açıkça dağıtılmasını istiyor. Tedarikçiye en az şunları sorun: ajan hangi sistemlere hangi yetkiyle bağlanıyor, araç çağrıları kaydediliyor mu ve bu kayıtlara erişebiliyor musunuz, hangi eylemler onaysız çalışıyor, model çağrıları hangi ülkede işleniyor, veriler eğitimde kullanılıyor mu ve ilgili kişi başvurusu geldiğinde hangi veriyi nerede bulacaksınız.

Kurum’un yapay zeka gündemi sürüyor. KVKK, 15 Ekim 2026 tarihli duyurusuna göre 7 Aralık 2026’da “Bilişim, Uzay ve Hukuk Sempozyumları I: Yapay Zekâ Çağında Kişisel Veri Korunması” başlıklı sempozyumu çevrim içi olarak düzenleyecek.

Nereden başlamalısınız?

1. Şirkette kullanılan veya geliştirilen ajanları listeleyin; her biri için bağlandığı sistemleri ve araçları yazın.
2. Her aracın hangi kişisel veri alanlarını döndürdüğünü çıkarın ve görev için gereksiz alanları kaldırın.
3. Okuma ve yazma yetkilerini ayırın; sonuç doğuran eylemler için onay adımı tanımlayın.
4. Araç çağrılarının kaydını açın ve saklama süresini belirleyin.
5. Model çağrılarının gittiği ülkeyi ve aktarım dayanağını hukuk danışmanınızla belirleyin.
6. Aydınlatma metninizi ajanın gerçek kapsamına göre güncelleyin; uygun durumlarda etki değerlendirmesi yapın.

Corrplus olarak hukuki danışmanlık vermiyoruz. Hukuk danışmanınızın belirlediği gereklilikleri sistemlere yerleştiren teknik ekibiz. Yapay zeka ajanı geliştirme projelerinde araç kapsamını, yetkileri, onay adımlarını ve kaydı baştan tasarlıyor; KVKK ve yapay zeka uyum yönetişimi hizmetimizde mevcut ajanları bu kontrollere göre gözden geçiriyoruz. Hangi süreç için ajan kurmanın mantıklı olduğunu birlikte görmek isterseniz yapay zeka keşif programı ile başlayabilirsiniz.