2026’da Türkiye’de Yapay Zeka Regülasyonlarında Beklenen Değişiklikler Nelerdir?

2026 yılında Türkiye’de yapay zeka regülasyonlarında beklenen değişiklikleri, güncel veriler ve sektörel trendlerle birlikte ele alıyoruz.

Yapay Zeka Regülasyonlarına Neden İhtiyaç Duyuluyor?

Yapay zeka (YZ), üretken yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojileri son zamanlarda iş dünyasından kamuya kadar hayatın her alanında yaygın şekilde kullanılmaya başlandı. Bu hızlı yayılım, kişisel verilerin korunması, algoritmik şeffaflık, etik ve güvenlik gibi konularda yeni yasal düzenlemelere olan ihtiyacı artırıyor. Avrupa Birliği’nin 2025 yılında yürürlüğe giren Yapay Zeka Yasası’nın küresel etkisiyle birlikte, Türkiye’de de benzer regülasyonların yakın gelecekte gündeme gelmesi bekleniyor [Kaynak: Avrupa Komisyonu, 2025].

Kişisel verilerin korunması ve veri güvenliği
Otomatik karar verme süreçlerinde şeffaflık
Etik ve ayrımcılıkla mücadele
Yapay zeka uygulamalarının denetlenebilirliği

Okura sağlayacağı değer: Regülasyon ihtiyacının temel sebeplerini ve küresel eğilimleri kavrarsınız.

Türkiye’de Yapay Zeka Ekosistemi ve Regülasyonlara Hazırlık

Türkiye, 2025 yılı itibarıyla yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında hızla büyüyen bir ekosisteme sahip. Özellikle finans, sağlık, perakende ve kamu sektörlerinde üretken yapay zeka uygulamaları yaygınlaşıyor [Kaynak: T.C. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi, 2025]. Son zamanlarda Türkiye’deki girişim sermayesi yatırımlarının yaklaşık %19’u yapay zeka tabanlı projelere yöneldi [Kaynak: Startups.watch, 2025].

Ancak, regülasyon eksikliği nedeniyle bazı sektörlerde uygulama ve yatırım süreçlerinde belirsizlikler yaşanıyor. Bu durum, özellikle büyük veri setlerinin kullanıldığı projelerde, veri mahremiyeti ve etik risklerin gözetilmesini zorunlu kılıyor. 2026 yılı içinde beklenen düzenlemeler, hem geliştiriciler hem de teknoloji girişimcileri için daha öngörülebilir bir yasal zemin sağlayacak.

Okura sağlayacağı değer: Türkiye yapay zeka ekosisteminin güncel durumunu ve regülasyon eksikliğinin etkilerini öğrenirsiniz.

Güncel Veriler (2025)

Türkiye’de faaliyet gösteren yapay zeka odaklı girişimlerin sayısı son zamanlarda %14 artış gösterdi [Kaynak: TÜSİAD, 2025].
Yapay zeka tabanlı sağlık uygulamaları, 2025 yılında kamu hastanelerinde %25 oranında yaygınlaştı [Kaynak: T.C. Sağlık Bakanlığı, 2025].
Türkiye’de üretken yapay zeka alanında çalışan yazılım geliştirici sayısı 2025 yılı sonunda 11.000’i aştı [Kaynak: LinkedIn Türkiye, 2025].

Okura sağlayacağı değer: Sektörün büyüklüğü ve gelişim hızı hakkında güncel, güvenilir veriler elde edersiniz.

2026’da Beklenen Regülasyon Değişiklikleri ve Kapsamı

2026 yılı içinde beklenmesi muhtemel yapay zeka regülasyonları, Avrupa Birliği’nin referans alınmasıyla şekillenecek. Türkiye’de öne çıkan başlıca düzenleme başlıkları şunlar olacak:

Risk Tabanlı Sınıflandırma: Yapay zeka uygulamalarının risk seviyesine göre (düşük, orta, yüksek) sınıflandırılması ve yüksek riskli uygulamalar için ek denetim zorunluluğu [Sektör tahminlerine göre].
Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: Otomatik karar verme yapan algoritmaların mantığının ve sonuçlarının kullanıcıya açıkça sunulması zorunluluğu [Sektör tahminlerine göre].
Veri Mahremiyeti ve Güvenliği: Kişisel verilerin işlenmesinde yeni güvenlik standartlarının getirilmesi ve anonimleştirme gerekliliklerinin netleştirilmesi [Sektör tahminlerine göre].
Etik İlkeler ve Sorumluluk: YZ sistemlerinde ayrımcılık, önyargı ve etik dışı davranışların önlenmesine yönelik çerçeve oluşturulması [Sektör tahminlerine göre].

Bu düzenlemelerin, özellikle finans ve sağlık gibi yüksek hassasiyetli sektörlerde daha sıkı denetim ve sertifikasyon süreçleri getirmesi bekleniyor. Ayrıca, yapay zeka geliştiricileri ve ürün liderleri için yeni sorumluluk alanları doğacak.

Okura sağlayacağı değer: 2026’da yürürlüğe girmesi beklenen başlıca regülasyonların kapsamını ve etkilerini öngörebilirsiniz.

Geliştiriciler ve Ürün Liderleri İçin Pratik Hazırlık Adımları

Yakın gelecekte yürürlüğe girmesi beklenen regülasyonlar, yazılım geliştiriciler ve ürün liderleri için yeni standartlara uyum gerektirecek. Bu süreçte öne çıkan hazırlık adımlarını şöyle sıralayabiliriz:

Veri Yönetimi: Kullanılan veri setlerinin kaynağı, anonimleştirme yöntemleri ve saklama süreçleri belgelenmeli.
Model Açıklanabilirliği: Üretken yapay zeka ve makine öğrenmesi modellerinin nasıl çalıştığı ve hangi kriterlere göre karar verdiği dokümante edilmeli.
Etik Değerlendirme: Proje başlangıcında ve güncellemelerinde algoritmik önyargı ve etik riskler için değerlendirme yapılmalı.
Uyum Takibi: Yeni regülasyonlar ve standartlar için resmi kaynaklar (KVKK, Dijital Dönüşüm Ofisi) düzenli olarak takip edilmeli.


# Basit bir açıklanabilirlik fonksiyonu örneği (Python, Türkçe açıklamalarla)
def model_aciklamasi(model, veri):
    """
    Modelin karar sürecini özetler.
    """
    kararlar = model.predict(veri)
    aciklama = f"Model {len(kararlar)} örnek üzerinde tahmin yaptı."
    return aciklama

Regülasyonlara uyumlu bir yapay zeka ürünü geliştirmek, sürdürülebilirlik ve pazar erişimi açısından kritik önem taşıyacak.

Okura sağlayacağı değer: Regülasyonlara hazırlık için uygulanabilir adımlar ve örnek kodla pratik yol haritası sunulur.

Sıkça Sorulan Sorular