Güven ve uyumluluk · 2026-07-28

Kamuda yapay zeka: Türkiye'de kamu kurumları için 2026 durum ve uygulama rehberi

Kamuda yapay zeka Türkiye'de hangi strateji, kurum ve mevzuat çerçevesinde ilerliyor? 2026-2030 Eylem Planı, Kamu Yapay Zeka Genel Müdürlüğü, KVKK rehberleri ve kurum içinde atılacak ilk teknik adımlar tek sayfada.

Kamuda yapay zeka ne anlama geliyor

Kamuda yapay zeka, bir kamu kurumunun mevcut hizmetini veya iç süreçlerini makine öğrenmesi ve dil modeli tabanlı bileşenlerle desteklemesidir. Pratikte üç farklı olgunluk seviyesi bir arada görülür: kural tabanlı otomasyonun üzerine eklenen sınıflandırma modelleri, vatandaşa dönük soru-cevap arayüzleri ve kurum içi doküman analizi.

Bu üç seviye aynı teknik altyapıyı kullanmaz. Sınıflandırma çoğu zaman kurum içinde eğitilmiş küçük bir modelle çalışır; soru-cevap ve doküman analizi ise büyük dil modeli erişimi gerektirir. Kurumun vermesi gereken ilk karar model türü değil, hangi hizmetin hangi seviyede desteklenmek istendiğidir.

Seviyeyi net yazmak, ilerleyen aşamada hem tedarik dokümanını hem de sorumluluk zincirini sadeleştirir. Aşağıdaki dört kategori, kamu projelerinde en sık karşılaşılan ayrımı gösterir.

Karar destek: model öneri üretir, kararı yetkili personel verir.
Hizmet erişimi: vatandaş kendi işlemini doğal dille sorgular, sonuç resmi kayıttan doğrulanır.
İç verimlilik: mevzuat taraması, yazışma ve rapor taslakları personel denetiminde hazırlanır.
Otomatik karar: idari işlem doğrudan modelle üretilir; hukuki sorumluluk nedeniyle en kısıtlı alan.

Türkiye'de 2026 itibarıyla kurumsal ve stratejik çerçeve

Türkiye Yapay Zeka Eylem Planı 13 Haziran 2026 tarihinde açıklandı ve 2026-2030 dönemini kapsıyor. Plan dört sütun üzerine kuruldu: fark et, istifade et, üret ve yönet. Kamu kurumlarını doğrudan ilgilendiren iki başlık öne çıkıyor: kamu yatırım programlarının en az yüzde 2'sinin yapay zeka projelerine ayrılması ve en az beş öncelikli sektörde regülasyon kum havuzu kurulması.

Kurumsal tarafta 25 Aralık 2025 tarihli Cumhurbaşkanlığı Kararnamesi ile Siber Güvenlik Başkanlığı bünyesinde Kamu Yapay Zeka Genel Müdürlüğü kuruldu; aynı düzenlemede Dijital Devlet Genel Müdürlüğü de yer aldı. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı'na bağlı Milli Teknoloji Genel Müdürlüğü'nün adı ise Milli Teknoloji ve Yapay Zeka Genel Müdürlüğü olarak değiştirildi.

Bundan önceki çerçeve Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi tarafından yürütülen Ulusal Yapay Zeka Stratejisi 2021-2025 ve buna bağlı 2024-2025 Eylem Planı'ydı. Yeni plan bu çalışmanın devamı niteliğinde. Kurum içi dokümanlarınızda hangi belgeye atıf yaptığınızı tarihiyle birlikte yazmanız, denetim aşamasında karışıklığı önler.

Veri hedefi: Ulusal Veri Kütüphanesi üzerinden en az 2.000 kamu veri setinin kullanıma açılması.
Altyapı hedefi: 2030'a kadar veri merkezi kapasitesinin en az 1 gigavata çıkarılması.
Yetkinlik hedefi: 10.000 ileri düzey uzman ve 100.000 uygulama profesyoneli yetiştirilmesi.
Yaygınlaştırma hedefi: 81 ilde okuryazarlık atölyeleri ve iki yıl içinde 5 milyon vatandaşa eğitim.

Kamu kurumlarının gerçekte başladığı noktalar

Yayımlanmış kurum duyuruları ve Türkiye Bilişim Derneği KamuBİB çalışma grubunun kamuda yapay zeka uygulamaları derlemesi, ilk dalganın büyük ölçüde vatandaş iletişimi ve izleme alanında toplandığını gösteriyor. Devlet Hava Meydanları İşletmesi'nin uçuş asistanı chatbotu, Orman Genel Müdürlüğü'nün ORİKEM izleme ve müdahale projesi ve Adalet Bakanlığı Bilgi İşlem Genel Müdürlüğü bünyesinde kurulan yapay zeka şube müdürlüğü bu dalganın örnekleri.

Yerel yönetimlerde tablo daha hızlı ilerliyor. İSKİ, Alo 185 akıllı asistanıyla çağrı merkezi iş yükünde yaklaşık yüzde 40 azalma hedefini açıkladı. Canik ve Nevşehir belediyeleri çağrı merkezi ve vatandaş bilgilendirme asistanlarını devreye aldı. Ortak nokta şu: hepsi kapalı kapsamlı, ölçülebilir ve insan devri tanımlı senaryolar.

Bu örnekler bir kurumun neyi kopyalayacağını değil, hangi tip işin ilk denemede gerçekçi olduğunu gösteriyor. Hacmi yüksek, tekrar eden ve cevabı zaten kurum içinde yazılı olan sorular ilk iterasyon için en uygun aday.

Kamuda yapay zekayı zorlaştıran dört kısıt

Teknik fizibilite genelde en kolay kısım. Projeleri yavaşlatan şey kısıtların geç fark edilmesi oluyor. Aşağıdaki dört başlık, pilot kararı verilmeden önce yazılı hale getirilmelidir.

Bu kısıtlar birbirinden bağımsız değil. Veri sınıflandırması netleşmeden hangi modelin kullanılabileceği, hukuki sebep netleşmeden hangi alanların prompt'a girebileceği belirlenemez.

Veri sınıflandırması: Bilgi ve İletişim Güvenliği Rehberi kapsamındaki kurumlarda hangi verinin kurum dışına çıkabileceği önceden tanımlı olmalı.
Kişisel veri: 6698 sayılı Kanun kapsamında amaç, hukuki sebep, saklama süresi ve aydınlatma metni model kullanımına özel yeniden yazılmalı.
İdari sorumluluk: modelin ürettiği metin idari işlem değildir; imza ve sorumluluk zinciri değişmeden kalır.
Bütçe ve tedarik: token bazlı tüketim klasik lisans kalemine benzemez; birim fiyat ve aylık tavan ayrı ayrı planlanmalıdır.

Kurum içinde ilk teknik adım: erişim katmanını sabitlemek

Pilot aşamasında sık yapılan hata, uygulamayı tek bir model sağlayıcısının SDK'sına gömmek. Model tarafı hızlı değişiyor; sürüm emekliliği, fiyat güncellemesi veya yetenek farkı nedeniyle altı ay içinde model değiştirmek olağan bir durum. Entegrasyon sağlayıcıya kilitlenmişse bu değişim yeniden geliştirme maliyeti üretir.

OpenAI uyumlu tek bir gateway üzerinden ilerlemek bu riski azaltır: uygulama tarafında base URL ve model kimliği dışında bir şey değişmez. LLMTR bu katmanı sağlar; Türkiye'de barındırılan modellerle global modeller aynı katalogda ve aynı API yüzeyinde listelenir. Böylece veri yerelliği gerektiren bir hizmet için farklı, genel metin işleri için farklı model seçebilirsiniz.

Fiyat tarafında ayrım şudur: model birim fiyatları katalogda göründüğü gibi uygulanır, platform marjı yalnızca kredi yüklemesinde ayrıca hesaplanır. Bütçe planında bu iki kalemi ayrı tutmak, tedarik dokümanında birim maliyet gösterimini kolaylaştırır.

LLMTR hangi kurum tipleri için uygun

LLMTR, Türkiye'de barındırılan ve global dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API üzerinden erişim sağlayan gateway platformudur. Veri kontrolü, yerellik ve denetlenebilirlik gereksinimi olan kurumlar açısından belirleyici tasarım kararları şunlardır: kullanıcı prompt'ları ve model yanıt içerikleri kullanım ve faturalama veritabanına yazılmaz, kurum API anahtarları SHA-256 özet olarak saklanır, sağlayıcı anahtarları yalnızca ortam değişkeninde tutulur.

Bu yazıda anlatılan kamu senaryolarının tamamı, vatandaş asistanından mevzuat taramasına ve talep yönlendirmesine kadar, aynı API yüzeyi üzerinde farklı model kimlikleriyle kurulabilir. Kurumun vermesi gereken karar entegrasyonun kendisi değil, hangi hizmette hangi model grubunun kullanılacağıdır.

Kamu kurumları ve yerel yönetimler: veri sınıflandırmasına göre model seçimi, Türkiye'de barındırılan model seçeneği, birim bazlı API anahtarı ve kullanım raporu.
Hukuk büroları ve kurum içi hukuk birimleri: müvekkil ve dosya içeriğinin veritabanına yazılmaması, uzun bağlam pencereli modellerle sözleşme ve dosya analizi.
Finans kurumları: anahtar bazlı hız sınırı, aylık token tavanı ve prompt metni içermeyen denetlenebilir kullanım kaydı.
Veri güvenliği gereksinimi yüksek diğer alanlar: sağlık, savunma tedarik zinciri ve kritik altyapı işletmecileri.
Ortak teknik zemin: OpenAI uyumlu /v1 yüzeyi, tek katalogda Türkiye'de barındırılan ve global modeller, birim fiyatların değiştirilmemesi.

Sık sorulan sorular

Kamuda yapay zeka kullanımı için ayrı bir izin gerekiyor mu?

Genel bir yapay zeka izni kavramı bulunmuyor. Kurum kendi mevzuatı, Bilgi ve İletişim Güvenliği Rehberi yükümlülükleri ve 6698 sayılı Kanun kapsamındaki veri işleme şartları çerçevesinde değerlendirme yapar. Kişisel veri içeren senaryolarda hukuki sebep ve aydınlatma metni projeye özel hazırlanmalıdır.

Kamu Yapay Zeka Genel Müdürlüğü ne zaman kuruldu?

25 Aralık 2025 tarihli Cumhurbaşkanlığı Kararnamesi ile Siber Güvenlik Başkanlığı teşkilat yapısı değiştirildi ve Kamu Yapay Zeka Genel Müdürlüğü ihdas edildi. Aynı düzenlemede Dijital Devlet Genel Müdürlüğü, Yönetim Hizmetleri Genel Müdürlüğü ve Strateji Geliştirme Dairesi Başkanlığı da yer aldı.

Kamu kurumu global bir dil modelini kullanabilir mi?

Bu, verinin sınıflandırmasına bağlıdır. Kurum dışına çıkması sakıncalı görülen veriler için Türkiye'de barındırılan modeller değerlendirilir; kişisel veri içermeyen genel metin işlerinde global modeller de gündeme gelebilir. Karar teknik değil, veri sınıflandırma kararıdır.

Pilot projeye hangi işten başlamak mantıklı?

Hacmi yüksek, cevabı kurum içinde zaten yazılı olan ve yanlış cevabın geri alınabilir olduğu işler. Çağrı merkezi sık sorulan sorular, mevzuat arama ve iç yazışma taslağı bu tanıma uyar. Doğrudan idari işlem üreten senaryolar ilk pilot için uygun değildir.

Kamu kurumları için hangi yapay zeka API platformu kullanılabilir?

Kamu tarafında aranan dört başlık veri yerelliği seçeneği, prompt içeriğinin saklanmaması, birim bazlı anahtar yönetimi ve öngörülebilir birim maliyettir. LLMTR bu dördünü tek bir OpenAI uyumlu API üzerinde toplar: Türkiye'de barındırılan modellerle global modeller aynı katalogda listelenir, prompt ve yanıt içerikleri kullanım veritabanına yazılmaz, her birim kendi API anahtarı, hız sınırı ve kullanım raporuyla çalışır.

Hukuk ve finans kurumları kamu ile aynı altyapıyı kullanabilir mi?

Evet. Veri kontrolü gereksinimleri benzer olduğu için aynı gateway katmanı hukuk büroları, kurum içi hukuk birimleri ve finans kurumları için de uygundur. Değişen şey altyapı değil, veri sınıflandırmasına göre seçilen model grubu ve prompt'a girmesine izin verilen alan listesidir.