İçeriğe geç
yerel yapay zekâ

Hukuk Büroları İçin Yerel Yapay Zekâ Kurulumu

kısa cevap

Hukuk bürosu için yerel yapay zekâ kurulumu, müvekkil dosyalarınızı büronuzun kendi sunucusunda işleyen bir dil modeli ve belge arama düzenidir; dosyalar üçüncü bir şirketin sunucusuna gitmez. TBB rehberi dava dosyası analizi için kapalı sistem ister; kurulum bu zemini sağlar, sır saklama sorumluluğu ise avukatta kalır.

Abdullah KarakuşSon güncelleme: 11 dk okuma

hukuk bürosu kurulumunda ele aldığımız katmanlar →

Hukuk bürosunda yerel yapay zekâ nedir, neden kapalı sistem gerekir?

#

Hukuk bürosunda yerel yapay zekâ, dil modelinin ve belge aramanın büronuzun kendi sunucusunda çalıştığı kurulumdur. Dosya içeriği, aranabilir kopyalar, sohbet geçmişi ve kayıtlar da sizin belirlediğiniz ortamda kalır.

Gerekçe mesleğin kendisinden gelir. Avukatlık Kanunu md. 36 sır saklama yükümlülüğünü düzenler. Türkiye Barolar Birliği (TBB) Disiplin Kurulu’nun yayımlanmış bir kararında, vekillik ilişkisi sona erse de bu yükümlülüğün sürdüğü belirtilir. Müvekkil dosyasını işleyen bir yapay zekâ aracı da bu yükümlülüğün içindedir. Verinin hangi sunucuya gittiğini, kimlerin gördüğünü ve kaydının tutulup tutulmadığını büro olarak cevaplayabilmeniz gerekir.

TBB rehberi bu noktada “kapalı sistem” kavramını kullanır. Rehbere göre kapalı sistemde veri üçüncü tarafların eğitim veri setlerine girmez ve üçüncü taraflarla paylaşılmaz; erişimler ve log kayıtları denetlenebilir; sözleşmesel ve teknik güvenceler vardır. Rehber, hassas dosyalarda veriyi büro denetimindeki kapalı bir bilgi deposunda tutup sorgu anında getiren (RAG benzeri) yaklaşımları ve mümkün olduğunda yerel (on-premise) çalışan sistemleri tercih eder.

Bu tanımın teknik tarafını yerel kurulum karşılar. Sözleşme ve büro içi kurallar ise kurulumla gelmez; onları yazıya dökmek size düşer.

TBB rehberi müvekkil verisiyle yapay zekâ kullanımı için ne öngörüyor?

#

TBB rehberi, yapay zekâ kullanımını risk düzeyine göre sınıflandırır ve dava ile icra dosyası evrakı analizini en sıkı güvence isteyen gruba koyar. Rehberi TBB Bilişim ve Teknoloji Hukuku Komisyonu hazırladı; TBB duyurusuna göre 28 Ağustos 2026’da yayımlandı.

Rehber kullanımı dört grupta ele alır:

  • Serbest yardımcı kullanım: Genel mevzuat araştırması, anonim konu planı, kamuya açık metin özetleme. Müvekkil verisi girilmez.
  • Sınırlı ve kontrollü kullanım: Anonimleştirilmiş belge özeti, sözleşme karşılaştırması, dilekçe ilk iskeleti, müvekkil e-postası taslağı. Veri maskeleme, onaylı araç, insan denetimi, kayıt ve ikinci göz incelemesi aranır.
  • Özel güvenceye ve gerekli hâllerde onama bağlı kullanım: Hassas veri içeren belge inceleme, dava ve icra dosyası evrakı analizi, sağlık, adli sicil ve vergi bilgileri, ticari sır ve stratejik müzakere belgeleri. Rehber bu grup için kapalı sistem, yazılı yetkilendirme, KVKK kontrolü, yurt dışı aktarım analizi, erişim sınırı ve loglamayı zorunlu sayar.
  • Yasak kullanım şekilleri: Anonimleştirilmemiş müvekkil verisinin güvencesiz araçlara girilmesi, denetimsiz çıktının mahkemeye sunulması, yargı mensuplarının profillenmesi gibi uygulamalar.

TBB, rehberin yapay zekâyı yasaklamadığını, güvenli ve bilinçli kullanım için ilke koyduğunu vurguluyor. Rehber tavsiye niteliğindedir. Bu sayfa onun hukuki yorumu değildir; hangi işin hangi gruba gireceğine büro ve sorumlu avukat karar verir.

TBB yapay zekâ rehberinin dört risk grubu: 1 serbest yardımcı kullanım, 2 sınırlı ve kontrollü kullanım, 3 özel güvenceye ve gerekli hâllerde onama bağlı kullanım (dava ve icra dosyası evrakı analizi), 4 yasak kullanım şekilleri. 3. grubun güvencelerinden kapalı sistem, erişim sınırı, loglama ve koşullu olarak yurt dışı aktarımı yerel kurulum sağlar; yazılı yetkilendirme ve KVKK kontrolü büroda kalır.
Dava dosyası analizi rehberin 3. grubunda yer alır. Bu grubun güvencelerinin bir kısmını yerel kurulum sağlar, bir kısmı büronuzda kalır.

Yerel kurulum, rehberin güvencelerinden hangilerini karşılar?

#

Yerel kurulum rehberin teknik güvencelerinin bir kısmını doğrudan sağlar; yazılı yetkilendirme, KVKK kontrolü ve insan denetimi gibi büro sorumluluklarını ise tek başına karşılamaz. Üçüncü gruptaki güvenceler şöyle ayrışır:

Yerel kurulum, rehberin güvencelerinden hangilerini karşılar?
Rehber ne istiyor Yerel kurulum ne sağlar Size kalan iş
Kapalı sistem Model, arama ve kayıtlar büronuzun sunucusunda çalışır; dışarı açılan her bağlantıyı tek tek kontrol ederiz. Sağlayıcıyla sözleşmenizi ve veri işleyen ilişkisini yazıya dökmeniz gerekir.
Erişim sınırı Kullanıcı ve dosya bazlı yetki, arama sırasında da uygulanır. Kimin hangi dosyaya erişeceğine (avukat, stajyer, sekreterya, dış danışman) siz karar verirsiniz.
Loglama Kullanım ve erişim kayıtları büronuzun sunucusunda tutulur. Kayıtların ne kadar saklanacağını ve kimin inceleyeceğini belirlemeniz gerekir.
Yurt dışı aktarım analizi Her bileşen yerelde çalışıyor ve dışarıya erişim yoksa aktarım adımı oluşmayabilir. Uzaktan destek, dış yedek veya bağlı servis varsa durumu hukuk danışmanınızla gözden geçirmelisiniz.
KVKK kontrolü Verinin nereye gidip nereden geldiğini net biçimde görürsünüz. Hukuki sebep, aydınlatma, saklama ve silme düzeni ile veri sorumlusu olarak rolünüz sizde kalır.
Yazılı yetkilendirme ve insan denetimi Yanıtlar kaynağını gösterir ve süreçte avukat onay adımı bulunur. Yetkilendirmeyi yazıya dökmeniz, çıktıyı doğrulamanız ve müvekkili bilgilendirmeniz gerekir.

Kısacası kurulum “kapalı sistem” zeminini kurar; KVKK ve meslek yükümlülükleri büronuzda sürer.

Hukuk büronuzda yerel yapay zekâ hangi işlerde kullanılabilir?

#

Yerel yapay zekâ, yetkili avukatların erişebildiği dosyalarda özet, karşılaştırma, kaynaklı arama ve taslak işlerini hızlandırabilir. Aşağıdaki beş işin her birinde son söz avukatındır; sistem hukuki görüş ya da karar üretmez.

kurum içi senaryolarişlem kurum ağında
  1. Dava dosyası özeti ve olay kronolojisi

    1. Örnek istek:

      Dosyayı devralan avukat, yüzlerce sayfalık dosyadan olayların tarih sırasını ve bakması gereken belgeleri çıkarmasını ister.

    2. Büro içinde ne olur:

      Sistem dosyayı yalnızca o avukatın yetkili olduğu alandan okur. Model metni parça parça işler ve taslağı büro sunucusunda hazırlar.

    3. Çıktı:

      Tarih sırasıyla olaylar ve incelenecek belgelerin listesi. Her madde dosyadaki sayfasına bağlanır.

    4. Avukat kontrolü:

      Avukat kronolojiyi dosyayla karşılaştırır, yanlış veya eksik tarihleri düzeltir. Özet taslaktır; avukat onayı olmadan müvekkile ya da mahkemeye gitmez.

  2. Sözleşme sürüm karşılaştırma

    1. Örnek istek:

      Bir avukat, karşı tarafın gönderdiği sözleşmenin yeni sürümünde hangi maddelerin değiştiğini görmek ister.

    2. Büro içinde ne olur:

      Sistem iki sürümü büro arşivinden alır. Model maddeleri eşleştirir; değişen, eklenen ve çıkarılan ifadeleri ayırır.

    3. Çıktı:

      Değişen maddeler yan yana listelenir, her birinde iki sürümün ilgili sayfası görünür.

    4. Avukat kontrolü:

      Değişikliğin hukuki anlamını avukat değerlendirir. Model bir maddeyi atlayabileceğinden kritik sözleşmelerde ikinci bir göz öneririz.

  3. Büronun kendi arşivinde kaynaklı arama

    1. Örnek istek:

      Bir avukat, büronun daha önce yazdığı görüşler ve dilekçeler arasında belirli bir konudaki metinleri bulmak ister.

    2. Büro içinde ne olur:

      Sistem yalnızca avukatın yetkili olduğu arşiv alanında arar. Model bulunan bölümlerden kısa bir yanıt yazar; başka müvekkillerin dosyaları aramaya girmez.

    3. Çıktı:

      Kısa bir yanıt ve dayandığı belge bölümlerine bağlantılar. Aranan bulunamazsa sistemin bunu söylemesi hedeflenir.

    4. Avukat kontrolü:

      Avukat eski metni güncel mevzuat ve içtihatla karşılaştırır. Arşivdeki bir görüşün hâlâ geçerli ve bu dosyaya uygun olup olmadığına o karar verir.

  4. Büro şablonlarından taslak hazırlama

    1. Örnek istek:

      Bir avukat, büronun sözleşme veya ihtarname şablonundan, dosyadaki bilgilerle ilk taslağı çıkarmasını ister.

    2. Büro içinde ne olur:

      Sistem şablonu ve dosyadaki ilgili bilgileri bir araya getirir. Model taslağı büro sunucusunda yazar.

    3. Çıktı:

      Düzenlenebilir bir ilk taslak; kullanılan dosya bilgileri ayrıca gösterilir.

    4. Avukat kontrolü:

      Avukat metni baştan sona okur, düzeltir ve gönderip göndermeyeceğine karar verir. Onaysız hiçbir taslak müvekkile veya karşı tarafa gitmez.

  5. Gelen evrak sınıflandırma

    1. Örnek istek:

      Büro sekreterliği, gelen evrakın hangi dosyaya ve hangi avukata ait olduğunu ayırmak ister.

    2. Büro içinde ne olur:

      Model her evrakı konusuna ve içindeki dosya bilgisine göre sınıflandırır. Emin olamadığını yönlendirmez, inceleme kuyruğuna bırakır.

    3. Çıktı:

      Evrak dosya ve sorumlu avukat bazında listelenir; belirsiz olanlar ayrı bir kuyrukta durur.

    4. Avukat kontrolü:

      Sorumlu avukat ya da yetkilendirdiği personel yönlendirmeleri ve kuyruğu kontrol eder. Süreli evrakı takip etmek büronuzun mevcut düzenine kalır.

Bu işlerin hazırlıksız bir modelde nasıl sonuç verdiğini kendimiz ölçtük. Hiçbir özelleştirme yapılmamış gemma4:26b, tek ekran kartlı bir bilgisayarda kurgusal bir dava dosyasındaki 16 olayın 16’sını sırasıyla çıkardı, sözleşmenin iki sürümü arasındaki 10 değişikliğin 9’unu buldu ve 30 gelen evrakın hepsini doğru sınıflandırdı. Arşivde olmayan bir bilgiyi sorduğumuzda uydurmak yerine “bulunamadı” dedi. Ölçüm yöntemi ve modelin zorlandığı yerler Gemma 4 ile hukuk bürosu testi yazısında.

Hangi işin hangi risk grubuna girdiğine siz karar verirsiniz. Biz, seçtiğiniz işleri kendi belgelerinizle pilotta sınarız.

Müvekkil ve dosya bazında erişim nasıl ayrılır?

#

Erişim avukat ve dosya bazında tanımlanır ve arama sırasında da uygulanır; dosya listesini gizlemek yetmez. Yetkisi olmayan biri soru sorduğunda, başka müvekkilin belgesinden bilgi gelmemelidir.

Hukuk bürosunda bu ayrım üç yerde önem kazanır:

  • Çıkar çatışması: Menfaati zıt tarafların dosyalarını ayrı alanlarda tutabilirsiniz. O alana yetkisi olmayan hesap, belgeyi ne arama sonucunda ne de modele giden bağlamda görür.
  • Büro içi roller: TBB rehberi stajyer, sekreterya, avukat, sorumlu ortak ve dış danışman için yetkilerin ayrılmasını önerir. Stajyer ve personelin, avukatın açık talimatı olmadan müvekkil verisi içeren dosyalarda yapay zekâ kullanmamasını da ister.
  • Dosya kapanışı ve görev değişikliği: Bir avukat dosyadan ayrıldığında ya da dosya arşive kalktığında erişim kapanmalı; arama dizini ve yedekler de buna uymalıdır.

Pilotta yetkisi olmayan bir hesapla başka dosyalara yönelik sorular sorarak bu ayrımı sınarız. Kimin neye erişeceğini ise siz belirlersiniz.

Yerel yapay zekâ sağlayıcısı seçerken hangi soruları sormalısınız?

#

Sağlayıcıya, verinin nerede işlendiğini, kimlerin eriştiğini ve neyin kayda geçtiğini sorun. TBB rehberi araç değerlendirmesi için yedi kriter (veri kaynağı ve kalite, veri lokasyonu, model eğitimi, güvenlik, şeffaflık, insan denetimi desteği, sözleşmesel güvence) ve bir tedarikçi soru listesi verir. Bu kriterleri yerel kurulum için sorulara çevirdik; hangi firmayla çalışırsanız çalışın, görüşmede bunları sorun.

  1. Verilerim hangi sunucuda ve hangi ülkede işleniyor, saklanıyor? Cevap kendi ortamınızsa, dışarıdan erişim olup olmadığını da sorun.
  2. Belgelerim, istemlerim ve çıktılarım model eğitiminde ya da ürün geliştirmede kullanılıyor mu? Cevabı yazılı isteyin.
  3. Sistem dışarıya bağlanıyor mu? Hata bildirimi, kullanım verisi, belge okuma servisi, güncelleme ve uzaktan destek bağlantılarının tek tek sayılmasını isteyin.
  4. Üçüncü taraf bir bileşen ya da alt sağlayıcı var mı? Varsa kim? Değişirse size haber verilecek mi?
  5. Erişimi nasıl sınırlıyorsunuz? Dosya bazlı yetkinin arama sırasında çalıştığını nasıl test ettiklerini sorun.
  6. Hangi kayıtlar tutuluyor? Saklama süresini, silme imkânını ve kayıtlara kimin eriştiğini öğrenin.
  7. Yanıtlar kaynak gösteriyor mu? Çıktıyı belgeyle karşılaştırabilmeniz için kaynak izleme ve düzeltme imkânı gerekir.
  8. Model ve güncellemeler nereden, nasıl geliyor? Model lisansını, sürüm değişikliğinin nasıl test edildiğini ve geri dönüş yolunu isteyin.
  9. Veri ihlali olursa ne olacak? Bildirim ve sorumluluk düzeni yazılı olmalı.
  10. Kurulumdan sonra bakım ve donanım kimde? Güncelleme, destek ve donanım sorumluluğunun nasıl paylaşıldığı sözleşmede yer almalı.
  11. Çıktının doğruluğu için ne taahhüt ediyorsunuz? Güvenilir bir sağlayıcı hata oranlarını ve sınırlarını açıkça söyler; “hatasız” ya da “tam güvenli” diyen bir sağlayıcıya temkinli yaklaşın.

Bu liste hukuki bir kontrol listesi değil, teknik seçim için başlangıçtır. Sözleşme ve veri işleyen ilişkisi gibi konularda hukuk danışmanınızla çalışmalısınız.

Hukuk bürosu için yerel yapay zekâ neyi çözer, neyi çözmez?

#

Yerel yapay zekâ müvekkil verisinin nerede işlendiğini kontrol etmenizi sağlar; yanlış içtihadı, yetki hatasını ya da meslek yükümlülüklerini kendiliğinden ortadan kaldırmaz.

gerçeklik kontrolü

  • Çözer

    Dosya içeriğinin hangi sunucuda işlendiğini bilmek

    Model, arama ve kayıtlar büronuzun ortamında çalıştığında, dosya içeriğinin nerede işlendiğini ve kimlerin eriştiğini siz belirlersiniz.

  • Çözer

    Bulut sağlayıcının koşullarına bağımlılık

    Saklama, erişim ve eğitim amaçlı kullanım koşulları bir dış sağlayıcının sözleşmesine bağlı kalmaz. Kaynaklı arama yaklaşımında belgeler modele öğretilmez; yalnızca yanıt için bağlam olarak kullanılır.

  • Koşula bağlı

    Yurt dışı aktarım adımı

    Her bileşen yerelde çalışıyor ve yurt dışına erişim yoksa aktarım adımı oluşmayabilir. Dış destek, dış yedek ya da bağlı bir servis bunu değiştirebilir.

  • Koşula bağlı

    Büro içi dosya ayrımı

    Dosya bazlı yetki kurulabilir; ama yetki matrisini doğru tanımlamak ve güncel tutmak sizin işiniz. Pilotta yetkisiz erişimi deneriz.

  • Koşula bağlı

    Türkçe hukuk metinlerinde başarım

    Yerel modeller bazı işlerde büyük bulut modellerinin gerisinde kalabilir. Uzun dosyalarda ve hukuki terimlerde sonuç değişebilir. Bunu kendi belgelerinizle pilotta ölçeriz.

  • Çözmez

    KVKK ve meslek yükümlülükleri

    Yerel kurulum bu yükümlülükleri tek başına karşılamaz. Hukuki sebep, aydınlatma, müvekkil bilgilendirmesi, yazılı büro politikası ve saklama düzeni sizde kalır.

  • Çözmez

    Uydurma içtihat ve hatalı çıktı

    Yerel çalışmak yanıtı doğru yapmaz. Mevzuatı, içtihadı ve vakıaları resmî kaynaktan doğrulamanız, çıktıyı da avukatın denetlemesi gerekir.

Yerel çalışmanın büronuza uyup uymadığını varsayımlar değil, kendi belgelerinizle yapılan pilotun doğruluk, erişim ve performans sonuçları gösterir.

Donanım ve maliyeti hangi etkenler belirler?

#

Donanım ve maliyeti avukat sayınız, aynı anda kullanım yoğunluğu, arşivinizin hacmi ve beklediğiniz yanıt süresi belirler. Yeni donanım önermeden önce mevcut sunucunuza bakarız.

İhtiyaç, büronuzun ölçeğine göre belirgin biçimde değişir. Birkaç avukatın ara sıra kullandığı küçük bir büroda tek sunucu ve daha küçük bir model yeterli olabilir. Yüzlerce dosyalık arşivde sürekli arama yapan orta ölçekli bir büro, belge okuma ve arama altyapısı için ayrıca kaynak ister. Birden fazla şube ya da şirket hukuk departmanında erişim ayrımı, yedekleme ve bakım ihtiyacı da büyür.

Belirleyici teknik etkenler:

  • Model boyutu ve ekran kartı belleği: Büyük model daha fazla bellek ister. Ekran kartı belleği (VRAM) ve kullanılan sıkıştırma yöntemi bu hesabı etkiler.
  • Dosya uzunluğu: Yüzlerce sayfalık dosyalarda modelin bağlam penceresi ve belgenin nasıl bölündüğü önem kazanır.
  • Eş zamanlı kullanıcı: Aynı anda soru soran kişi sayısı yanıt süresini değiştirir.
  • Belge hazırlama: Taranmış evrakı okumak ve arama dizinini kurmak işlemci, bellek ve depolama harcar.

Toplam maliyete kurulumun yanında enerji, lisans koşulları, yedekleme ve bakım da girer. Fiyatı varsayımla vermiyoruz; teklifi pilotta gördüğümüz iş yüküne ve birlikte belirlediğimiz kabul ölçütlerine göre hazırlarız.

Hukuk bürosunda yerel yapay zekâ kurulumu nasıl ilerler?

#

Kurulum, büronuzun dosya ve veri sınırlarını belirlemekle başlar ve kendi belgelerinizle yapılan bir pilotla ilerler.

Dosya envanteri ve veri sınırı

Hangi belgelerin sisteme gireceğini, kimlerin erişeceğini ve hangi dosyaların dışarıda kalacağını sizinle birlikte netleştiririz. Çıkar çatışması ihtimali olan dosyaları bu aşamada ayırırız.

Mimari, model ve donanım seçimi

Modeli, belge arama bileşenlerini ve donanımı büronuzun iş yüküne göre seçeriz. Lisansları, dış bağlantıları ve güncelleme yöntemini de bu aşamada planlarız.

Kendi dosyalarınızla pilot

Pilotta, seçtiğiniz belgelerle doğruluğu, kaynak göstermeyi ve yetki ayrımını sınarız. Müvekkil dosyalarını pilota almak için gereken yetkilendirme ve bilgilendirme kararı size aittir; gerekirse pilota anonimleştirilmiş ya da örnek belgelerle başlarız. UYAP’tan alınan belgelerin (UDF biçimi dahil) işlenmesi teknik keşifte değerlendirilir.

Kurulum ve erişim yetkileri

Ortamı kurar, kullanıcı rollerini ve dosya izinlerini yapılandırırız. Dış bağlantıları, kayıtları ve yedeklemeyi kontrol ederiz.

Eğitim ve destek

Kullanım sınırlarını, çıktı denetimi adımını ve kayıt düzenini size aktarırız. Bakımı kimin yapacağı, güncelleme yöntemi ve destek kapsamı yazılı olarak belirlenir. Büronuzun yazılı yapay zekâ kullanım politikasını hazırlamak sizin ve hukuk danışmanınızın işidir; sistemi bu politikaya uygun yapılandırırız.

Yararlanılan kaynaklar

#
  1. Türkiye Barolar Birliği: Avukatlıkta Yapay Zekâ Kullanımına İlişkin Tavsiye Rehberi duyurusu (28.08.2026)barobirlik.org.tr
  2. Türkiye Barolar Birliği Bilişim ve Teknoloji Hukuku Komisyonu: Avukatlar İçin Yapay Zekâ Kullanımı Tavsiye Rehberi (2026, PDF)d.barobirlik.org.tr
  3. Türkiye Barolar Birliği: Disiplin Kurulu kararı (Avukatlık Kanunu md. 36)barobirlik.org.tr
  4. Kişisel Verileri Koruma Kurumu: Yurt dışına aktarımkvkk.gov.tr

yazar

Abdullah Karakuş

Dijital Pazarlama Yöneticisi

Abdullah Karakuş, dijital pazarlama ve web teknolojileri alanında 10 yılı aşkın deneyime sahip bir dijital pazarlama yöneticisidir. SEO, Generative Engine Optimization (GEO), Google Ads, Meta Ads ve web teknolojileri üzerine uzmanlaşmıştır. Yazılım geliştirme geçmişini veri analizi ve performans pazarlaması deneyimiyle birleştirerek markaların arama motorları ve yapay zekâ destekli platformlardaki dijital görünürlüğüne yönelik stratejiler geliştirir. Metot Bilişim bünyesinde teknik SEO, içerik optimizasyonu, reklam performansı ve web projelerinin stratejik süreçlerini yönetir. Yayınladığı içerikleri güncel teknolojiler, ölçülebilir veriler ve uygulama deneyimi doğrultusunda hazırlar.

  • seo
  • geo
  • ads
  • web
LinkedIn

Bu sayfa en son güncellendi.

Hukuk bürosunda yerel yapay zekâ nedir, neden kapalı sistem gerekir?%0

bu sayfada

  1. Hukuk bürosunda yerel yapay zekâ nedir, neden kapalı sistem gerekir?
  2. TBB rehberi müvekkil verisiyle yapay zekâ kullanımı için ne öngörüyor?
  3. Yerel kurulum, rehberin güvencelerinden hangilerini karşılar?
  4. Hukuk büronuzda yerel yapay zekâ hangi işlerde kullanılabilir?
  5. Müvekkil ve dosya bazında erişim nasıl ayrılır?
  6. Yerel yapay zekâ sağlayıcısı seçerken hangi soruları sormalısınız?
  7. Hukuk bürosu için yerel yapay zekâ neyi çözer, neyi çözmez?
  8. Donanım ve maliyeti hangi etkenler belirler?
  9. Hukuk bürosunda yerel yapay zekâ kurulumu nasıl ilerler?
  10. Yararlanılan kaynaklar
  11. Sıkça sorulan sorular

sss

Sıkça sorulan sorular

Burada cevabını bulamadığınız bir soru varsa doğrudan ekibimize sorabilirsiniz.

Sorunuzu bize iletin

Genel amaçlı bulut yapay zekâ sohbet araçlarına müvekkil dosyası yüklenebilir mi?

Kural olarak anonimleştirilmemiş müvekkil verisi ve dava dosyası içeriği yüklenmemelidir. TBB rehberi, kamuya açık veya sözleşmesel güvenceleri yetersiz araçlara bu tür verinin girilmemesini ister. Anonimleştirme yalnızca ad silmekle bitmez; tarih, tutar, yer ve dava türü de kişiyi belli edebilir. Bu değerlendirme büronun kendi hukuki sorumluluğundadır.

TBB rehberi avukatların yapay zekâ kullanmasını yasaklıyor mu?

Hayır. TBB, rehberin yapay zekâ kullanımını yasaklamadığını, güvenli ve bilinçli kullanım için ilke koyduğunu açıklıyor. Rehber kullanımı risk düzeyine göre dört gruba ayırır. Hassas veri ve dava dosyası içeren işler en sıkı güvence isteyen gruptadır. Rehber tavsiye niteliğindedir.

Yerel yapay zekâ avukatlık sırrını nasıl korur?

Yerel kurulum, sırrı korumaya teknik zemin hazırlar; korumayı tek başına sağlamaz. Dosya içeriği büronun sunucusunda kalır, erişimler ve kayıtlar büro denetiminde tutulur. Sır saklama yükümlülüğü ise büro ve avukatta kalır: yetki dağılımı, politika, personel eğitimi ve çıktı denetimi kurulumla birlikte yürütülmesi gereken işlerdir.

Müvekkil dosyaları birbirine karışmadan nasıl ayrılır?

Dosya bazlı yetkilendirme, arama aşamasında uygulanır. Yetkisiz avukat veya personel, başka bir müvekkilin belgesini ne arama sonuçlarında ne de modele giden bağlamda görür. Çıkar çatışması bulunan dosyalar ayrı alanlara alınabilir. Bu ayrımı pilotta, yetkisi olmayan bir hesapla kasıtlı sorular sorarak test ederiz.

Yerel model uydurma içtihat veya mevzuat üretir mi?

Evet, üretebilir; yerel çalışmak bu riski ortadan kaldırmaz. TBB rehberi de halüsinasyonu olağan risk sayar ve mevzuat, içtihat ile vakıaların resmî kaynaklardan doğrulanmasını ister. Kaynaklı arama yaklaşımı yanıtı büronun kendi belgelerine bağlar; yine de her çıktıyı avukat dosyadaki ve resmî kaynaktaki metinle karşılaştırır.

Hukuk bürosu için yerel yapay zekâ kurulumunun maliyetini ne belirler?

Maliyeti; kullanıcı sayısı, belge hacmi, seçilen model boyutu, beklenen yanıt süresi ve mevcut sunucu belirler. Bunlara yedekleme, bakım ve lisans koşulları eklenir. Rakamı varsayımla vermeyiz; teklif, büronuzun belgeleriyle yapılan pilotta görülen iş yüküne göre hazırlanır. Mevcut donanımın yeterli olup olmadığı da bu aşamada netleşir.

Küçük bir büro için yerel yapay zekâ uygun olur mu?

Uygun olabilir; karar büro büyüklüğünden çok belge hacmine ve kullanım sıklığına bağlıdır. Az sayıda avukatın yoğun dosya incelediği bir büroda tek bir sunucu yeterli olabilir. Seyrek kullanımda kurulum ve bakım yükü kazancı aşabilir. Bunu varsayımla değil, kısa bir teknik keşif ve pilotla değerlendiririz.

UYAP'tan alınan belgeler yerel sistemde işlenebilir mi?

UYAP'tan alınan belgelerin (UDF biçimi dahil) işlenmesi teknik keşifte değerlendirilir; bir UYAP entegrasyonu sunduğumuz anlamına gelmez. Belgelerin hangi yetkiyle alındığı ve sisteme nasıl aktarıldığı ayrıca önemlidir. TBB rehberi, dosya içeriklerinin yetkisiz ve anonimleştirmesiz biçimde hukuk teknolojisi sistemlerine aktarılmamasını ister.

sözlük

Bu hizmetle ilgili terimler

  • LLM

    Large Language Model (Büyük Dil Modeli)

    Çok büyük miktarda metinle eğitilmiş, metni anlayıp yeni metin üretebilen yapay zekâ modelidir. ChatGPT, Gemini ve Claude gibi asistanlar bu modellerle çalışır.

  • RAG

    Retrieval-Augmented Generation (Erişimle Desteklenmiş Üretim)

    Bir dil modelinin yanıtı üretmeden önce web araması veya belge veritabanı gibi dış kaynaklardan ilgili metinleri getirip yanıtını bu metinlere dayandırmasıdır.

  • Açık ağırlıklı model

    Open-weight model

    Açık ağırlıklı model, eğitilmiş ağırlıkları indirilip kendi donanımınızda çalıştırılabilen modeldir. Ağırlıkların açık olması, eğitim verisinin veya kodun açık olduğu anlamına gelmez.

  • Bağlam penceresi

    Context window

    Bağlam penceresi, bir modelin tek seferde görebildiği metin miktarıdır ve token cinsinden sayılır. Verdiğiniz belgeler ve modelin yazdıkları bu sınırı paylaşır.

  • VRAM

    Video RAM (Ekran Kartı Belleği)

    VRAM, ekran kartının kendi belleğidir. Yerel yapay zekâ modelleri, model ve bağlam bu belleğe sığdığında ekran kartında çalışır.

Tüm sözlüğü inceleyin

Sizin İşletmeniz İçin Nereden Başlayalım?

Yeni bir site hazırlamak, mevcut sitenizi geliştirmek veya reklam çalışmalarınızı düzenlemek isteyebilirsiniz. İhtiyacınızı dinleyelim, yapılacak işleri ve uygun başlangıcı birlikte belirleyelim.

Hangi konuda destek arıyorsunuz?

GEO tanıtım videosu

Örnek senaryo. Bir müşteri yapay zekâya soruyor: Bu işi en iyi kim yapar? Asistan şehirdeki işletmeleri tarıyor ve üç adaylık kısa listesini hazırlıyor. Şimdi diğer taraftasınız. Sizin markanız bu cevapta yer alıyor mu? Bu örnek bir senaryoydu. Markanızın gerçek durumunu tahmin etmeyin, ölçelim.

Her kategoriyi ayrı ayrı açıp kapatabilirsiniz. Tercihinizi 6 ay saklarız; sayfanın altındaki “Çerez tercihlerini aç” bağlantısıyla istediğiniz zaman değiştirebilirsiniz.

Çerez tercihlerini yönet

Sitenin güvenli çalışması için gereklidir: form spam koruması (Cloudflare Turnstile) ve bu çerez tercihinizin kaydı. Kapatılamaz.

Google Analytics 4 ile hangi sayfaların ziyaret edildiğini ve sitenin nasıl kullanıldığını toplu olarak ölçeriz.

Google Ads ile reklamlarımızın talebe dönüşüp dönüşmediğini ölçer, ilgilenen ziyaretçilere yeniden reklam gösterebiliriz. Kampanya parametreleri (UTM, gclid) yalnızca bu izinle saklanır.