Görünmez Çalışan: Yapay Zeka Agent’ları Kurumda Kimin Yetkisiyle Çalışıyor?

Bugün kurumların neredeyse hepsinde, gün içinde defalarca benzer şekilde bir dosya bir yapay zeka aracına sürükleniyor, “Bu sözleşmenin fiyat maddelerini özetle.” ya da “Bu müşterileri adreslerine göre grupla!” gibi promptlar yazılıyor. Sonra da cevap saniyeler içinde geliyor. Kimse kötü niyetli değil, iş hızlanıyor. Ama her seferinde kurumun bilgisi, müşterilerin kişisel verileri, kurumun haberi olmadan dışarı çıkıyor.

Birçok kurum ilk refleksle erişimi kısıtlıyor. Sonuç çoğu zaman beklenenden farklı: çalışan telefonunun kamerasıyla ekranı çekip kendi uygulamasına yüklüyor. Kullanım durmuyor, yalnızca görünmez oluyor. KVKK’nın, GDPR’ın ve EU AI ACT’in de yönlendirmesi aynı yönde: yasaklamak yerine, hangi aracın hangi veriyle kullanılacağını belirleyen bir kurumsal çerçeve kurmayı öneriyorlar.

Asıl dönüşüm ise şimdi başlıyor. Yapay zeka sohbet penceresinden çıkıp çalışanın yerine iş yapan agent’lara dönüşüyor: e-postaları okuyor, dosyalara erişiyor, sistemlerde işlem yapıyor, çoğu zaman arka planda sürekli çalışıyor. Bunları çoğu kez kurum değil, çalışanlar kendi hesaplarıyla kuruyor. Kimlik kartı, yöneticisi ve mesai kaydı olmayan yeni bir çalışan türü ortaya çıkıyor.

Agent’ların kurum sistemlerine bağlandığı noktanın adı MCP. Bir MCP sunucusu açmak bir öğleden sonra işi; ama “bu MCP’ye hangi agent erişebilir, okuyabilir mi yoksa yazabilir mi?” sorusunu soran az. Tek başına zararsız görünen bağlantılar bir araya geldiğinde, bir agent dosya paylaşımından okuyup e-postayla dışarı gönderebilir. Üstelik agent’ın okuduğu bir e-postaya gizlenmiş talimat, onu başkasının emrine yönlendirebilir; güvenlik dünyasında buna prompt injection deniyor.

Kişisel veriyi korumak da sandığımızdan zor. Birçok araç yalnızca belirli kalıpları, örneğin kimlik numarası ya da IBAN’ı arıyor; isim, adres ya da sağlık bilgisi gibi kalıbı olmayan veri açıkta kalabiliyor. Türkçede, özellikle insan isimleri ve adresler gibi karmaşık verilerde, bu sorun daha belirgin olabiliyor, çünkü birçok küresel araç İngilizce odaklı geliştirildi. Koruma, metnin anlamını da bozuyorsa çalışan telefonuna döner; bu yüzden bir aracı seçmeden önce kendi Türkçe verinizle sınamak gerekir.

Düzenleme açısından tablo net: KVKK, GDPR ve EU AI Act farklı çerçeveler, ama ortak bir ilke var: kişisel veriyi işleyen kurum, verinin nereye gittiğinden kendisi sorumlu.

Peki ne yapmalı? Dört soruyla başlamak mümkün: Kurumda kaç agent ve MCP bağlantısı var? Hangisi hangi veriyi görüyor? Kimin yetkisiyle çalışıyor? Her işlem kayıtta mı? Cevaplar bugün belirsizse bu bir başarısızlık değil; alanın ilk günleri. Ama kontrolü baştan kurmak, yüzlerce agent oluştuktan sonra toparlamaktan çok daha kolay.