Hukuk bürosu için yapay zeka aracı seçerken neden ayrı bir değerlendirme gerekir?
Çünkü bir hukuk bürosunda araç seçiminin ilk ölçütü kullanım kolaylığı değil, avukatın sır saklama yükümlülüğüdür. Avukatlık Kanunu'nun 36. maddesi, avukatların kendilerine tevdi edilen ya da görevleri dolayısıyla öğrendikleri hususları açığa vurmalarını yasaklar. Bu yükümlülük, bir belge yapay zeka aracına yüklendiğinde askıya alınmaz. Bir şirketin pazarlama ekibi için "Bu araç işimizi hızlandırıyor mu?" sorusu yeterli olabilir; bir büro için önce "Bu araca hangi dosyayı, hangi güvenceyle koyabilirim?" sorusu gelir.
Türkiye Barolar Birliği (TBB), Bilişim ve Teknoloji Hukuku Komisyonu'nun hazırladığı Avukatlar İçin Yapay Zekâ Kullanımı Tavsiye Rehberi'ni Ağustos 2026'da yayımladı. Tavsiye niteliğindeki rehber, sır saklama yükümlülüğünün yapay zeka aracına veri girilmesiyle ortadan kalkmadığını ve hafiflemediğini açıkça yazar. Kullanımı risk düzeyine göre dört gruba ayırır: serbest yardımcı kullanım, sınırlı ve kontrollü kullanım, özel güvenceye ve gerekli hâllerde onama bağlı kullanım ve yasak kullanım. Araç seçimi bölümünde ise veri kaynağı, veri lokasyonu, model eğitimi, güvenlik, şeffaflık, insan denetimi desteği ve sözleşmesel güvence ölçütlerini sayar. Aşağıdaki on soru, bu ölçütleri bir satıcı görüşmesinde doğrudan sorulabilecek ve cevabı yazılı istenebilecek sorulara çevirir.
Baştan belirtelim: Hatson Tech'in durum tespiti (due diligence) ve sözleşme inceleme için geliştirdiği kendi LegalTech ürünü Caseon var. Bu yüzden listeyi hiçbir ürünü kayırmayacak biçimde yazdık; Caseon dahil her araca aynı sorular, aynı puanlamayla uygulanmalıdır. Caseon'un bu listede nereye oturduğunu yazının sonunda ayrıca anlatıyoruz.
Müvekkil sırrı, KVKK ve veri konumu için hangi soruları sormalı?
İlk üç soru, aracın müvekkil verisi içeren dosyalarda kullanılıp kullanılamayacağını belirler; bunlardan biri karşılanmıyorsa geri kalan puanların önemi kalmaz. Bu soruların cevabını demo sırasında sözlü olarak değil, sözleşme taslağında ve teknik belgelerde yazılı olarak isteyin.
1. Yüklediğimiz belgeler ve sorularımız model eğitiminde kullanılıyor mu, kimler erişebiliyor?
Aradığınız cevap, istemlerin (prompt), yüklenen belgelerin ve çıktıların model eğitiminde ya da ürün geliştirmede kullanılmadığını söyleyen bir sözleşme maddesidir. TBB rehberi de bu taahhüdün sözleşmede açıkça yer almasını ister. Ayarlar ekranındaki bir seçenek tek başına yeterli değildir: ayar değişebilir, sözleşme maddesi kalır. Ayrıca şunları sorun: Sağlayıcının hangi çalışanları, hangi durumda verilerinize erişebilir? Destek talebi açtığınızda belge içeriği kime gider? Veriler ne kadar süre saklanır, silme talebi nasıl yerine getirilir? Çalışanların kişisel hesaplarla kullandığı ücretsiz araçlar da bu sorunun parçasıdır. Onaylı araç listesi olmayan bir büroda en sağlam sözleşme bile tek başına yetmez.
2. KVKK'da bizim ve sağlayıcının rolü ne, veri işleme sözleşmesi var mı?
Büro çoğu durumda veri sorumlusu, büro adına veriyi işleyen sağlayıcı ise veri işleyendir. Yine de rolü sözleşmenin başlığı değil, verinin kimin talimatıyla ve hangi amaçla işlendiği belirler. Kişisel Verileri Koruma Kurumu'nun Kasım 2025'te yayımladığı üretken yapay zeka rehberi, bu ayrımı ve veri işleyene sözleşmeyle bırakılabilecek kararları ayrıntılı anlatır. Rolün önemi şuradan gelir: 6698 sayılı Kanun'un 12. maddesine göre veri sorumlusu, verilerin kendi adına başkası tarafından işlenmesi hâlinde güvenlik tedbirlerinden o kişiyle birlikte müştereken sorumludur. Satıcıdan veri işleme sözleşmesi taslağını ve alt işleyenlerin listesini isteyin. Bu liste değiştiğinde nasıl bildirim yapılacağını, bir ihlal olduğunda size ne kadar sürede haber verileceğini ve sözleşme bitince verinin nasıl silineceğini de yazılı olarak öğrenin.
3. Veri hangi ülkede, hangi altyapıda işleniyor ve saklanıyor?
Cevap tek bir ülke adından ibaret olmamalı; belgelerin saklandığı yer, modelin çalıştığı yer, yedekler, kayıtlar ve destek erişimi ayrı ayrı yazılmalıdır. TBB rehberinin de hatırlattığı gibi bulut tabanlı dil modeli hizmetlerinde veri çoğu zaman yurt dışındaki altyapılarda işlenir. KVKK'nın 2024'te değişen 9. maddesi, yurt dışına aktarımı yeterlilik kararına, uygun güvencelere ya da sınırlı arızi hâllere bağlar. Uygun güvencelerden biri olan standart sözleşme, imzalanmasından itibaren beş iş günü içinde Kurum'a bildirilmelidir. Rehber; ceza, aile, çocuk, sağlık, göç ve ticari sır içeren dosyalar gibi yüksek hassasiyetli alanlarda kapalı, denetlenebilir ve veri konumu belirli sistemlerin tercih edilmesini, bu sağlanamıyorsa kullanımın genel araştırma ve anonim konu planlamasıyla sınırlı tutulmasını önerir. Pratikte seçenekler genellikle üçtür: sağlayıcının bulutu, büroya ayrılmış ve konumu sözleşmede yazılı bir ortam ya da büronun kendi sunucuları. Hangisinin yeteceği, araca hangi dosya sınıflarını koymayı planladığınıza bağlıdır.
Cevapların doğruluğunu ve avukat onayını nasıl test etmeli?
Doğruluğu satıcının hazırladığı demoyla değil, sonucunu bildiğiniz kendi dosyalarınızla ölçün; avukat onayını da bir politika cümlesi olarak değil, yazılımdaki somut bir adım olarak arayın.
4. Her cevap, dayandığı belge parçasını gösteriyor mu?
İyi bir araç, her bulgunun ya da cevabın yanında dayandığı paragrafı gösterir ve tek tıkla belgenin o yerine götürür. Cevabın altına eklenmiş genel bir "kaynaklar" listesi daha zayıf bir güvencedir; avukat, hangi cümlenin hangi kaynağa dayandığını yeniden aramak zorunda kalır. Denemede yalnızca kaynağın gösterilip gösterilmediğine değil, gösterilen paragrafın iddiayı gerçekten destekleyip desteklemediğine de bakın. Konu olarak ilgili ama sonucu desteklemeyen atıf sık görülen bir hatadır; bunun nasıl test edileceğini RAG yanıtlarında kaynak doğrulama yazımızda anlattık. Araç büronun belgelerinin yanında mevzuat ve içtihat veritabanı da sunuyorsa bu verinin kaynağını, ne sıklıkla güncellendiğini ve kullanım haklarını sorun.
5. Halüsinasyona karşı hangi kontroller var ve bunu nasıl ölçtünüz?
Kaynak gösterme halüsinasyonu azaltır ama ortadan kaldırmaz. Stanford Üniversitesi araştırmacılarının 2024'te yayımladığı bir çalışma, ABD'de yaygın kullanılan ve bilgi getirme destekli üretim (RAG) yöntemine dayanan ticari hukuk araştırma araçlarının, araştırmacıların testlerinde yüzde 17 ile 33 arasında değişen oranlarda uydurma ya da yanlış bilgi ürettiğini bildirdi. KVKK'nın rehberi de halüsinasyonu anlatırken bir avukatın içtihat araştırmasında gerçekte var olmayan kararlarla karşılaşmasını örnek verir. TBB rehberine göre uydurma içtihat veya atıf sunmak, somut olaya göre mesleki özen yükümlülüğünün ağır ihlali sayılabilir. Satıcıya şunları sorun: Belgede dayanak bulunamadığında araç "bulamadım" diyor mu? Esas ve karar numarası gibi atıfların gerçekten var olup olmadığı bir kaynakla eşleştirilerek kontrol ediliyor mu? Belgeden alıntılanan metinle modelin ürettiği metin ekranda ayrılıyor mu? Hata oranınızı hangi veriyle, nasıl ölçtünüz? Ardından aynı ölçümü kendi soru setinizle tekrarlayın.
6. Avukat onayı yazılımda nasıl işliyor?
TBB rehberi, yapay zeka çıktısının avukat tarafından doğrulanmadan müvekkile, mahkemeye, idareye veya üçüncü kişilere sunulmamasını ister. Bu ilke yazılımda görünür olmalıdır. Her bulgu veya cevap için "bekliyor, düzeltildi, onaylandı" gibi bir durum bulunmalı; onayı kimin ne zaman verdiği ve avukatın yaptığı düzeltme kaydedilmeli; onaylanmamış içerik dışa aktarılırken açıkça işaretlenmeli ya da engellenmelidir. Yüksek riskli dosyalarda rehberin önerdiği "ikinci göz" incelemesi için ikinci bir onaylayıcı atanabiliyor mu, ona da bakın. Rehber ayrıca stajyerlerin ve büro personelinin, müvekkil verisi içeren dosyalarda avukatın açık talimatı ve denetimi olmadan yapay zeka kullanmamasını önerir. Bu da araçta rol bazlı yetki tanımlanabilmesi demektir.
7. Kim neyi, ne zaman sordu; denetim kaydı tutuluyor mu?
TBB rehberi kritik kullanımlarda dosya adı, amaç, araç, veri türü, doğrulama ve nihai kararın kayıt altına alınmasını önerir. Araç bu kaydın büyük kısmını kendiliğinden tutabilmelidir: kullanıcı, dosya, kullanılan belgeler, sorulan soru, cevabın sürümü, gösterilen kaynaklar, onaylayan kişi ve zaman. Kayıtların dışa aktarılabilmesi, saklama süresinin ayarlanabilmesi ve kayıtlara erişimin de yetkiyle sınırlanması gerekir; çünkü kayıtların kendisi de mesleki sır içerir. Hatalı bir çıktının dosyaya girdiği fark edildiğinde neyin, kim tarafından, hangi kaynağa dayanılarak üretildiğini geriye doğru ancak bu kayıtlarla izleyebilirsiniz.
Türkçe hukuk dili, entegrasyon ve çıkış neden belirleyici?
Çünkü bir araç İngilizce bir demoda iyi görünebilir; asıl maliyeti ise büronuzun gerçek Türkçe dosyalarında, mevcut sistemlerinizin içinde ve sözleşme bittiğinde nasıl davrandığı belirler.
8. Türkçe hukuk metinlerinde nasıl çalışıyor?
Türkçenin eklemeli yapısı, kanun kısaltmaları (TBK, HMK, İİK, TTK), eski kanunlarda yaşayan terimler ("tevdi", "muvafakat" gibi) ve taranmış, kaşeli, el notlu sayfalar genel amaçlı modelleri zorlayabilir. Denemeye özellikle şu tür soruları koyun: cevabı iki kavram arasındaki farka dayanan bir soru (örneğin sözleşmenin feshi ile sözleşmeden dönme), ek protokolle değiştirilmiş bir maddenin güncel hâli, taranmış bir belgedeki tarih ve tutar, tablolu bir sözleşme ekindeki bilgi. Türkçe karakterlerin (ı, ğ, ş) taranmış belgelerde doğru okunup okunmadığını ve cevapların Türk hukukunun kavramlarıyla mı, yoksa başka bir hukuk sisteminin terimleriyle mi kurulduğunu kontrol edin.
9. Mevcut sistemlerimize ve yetki yapımıza uyuyor mu?
Belge yönetim sisteminiz, e-posta, kelime işlemci ve tek oturum açma (SSO) ile nasıl çalıştığını sorun; belgelerin araca elle mi, otomatik mi aktarıldığını ve UYAP'tan indirilen belgelerin hangi biçimlerde okunabildiğini öğrenin. Hukuk bürosuna özgü en önemli nokta dosya bazlı yetkidir: çıkar çatışması nedeniyle bir dosyadan ayrı tutulan avukat, yapay zeka asistanı üzerinden de o dosyanın belgelerine ulaşmamalıdır. Bunu iki farklı kullanıcıyla aynı soruyu sorarak test edin. Belgenin yalnızca ekranda gizlenmesi yetmez; yetkisiz kullanıcının arama sonuçlarında hiç görünmemelidir.
10. Sözleşme bittiğinde verilerimizi nasıl geri alır, nasıl sildiririz?
Çıkış koşulları imzadan önce yazılmalıdır. Yüklenen belgelerin, inceleme tablolarının, notların, onay kayıtlarının ve denetim kayıtlarının hangi açık biçimlerde (örneğin hesap tablosu, düzenlenebilir belge, JSON) dışa aktarılacağını sorun. Belge dizinlerinin, embedding'lerin ve yedeklerin nasıl ve ne zaman silineceğini, silmenin yazılı olarak teyit edilip edilmeyeceğini de öğrenin. TBB rehberinin tedarikçi soruları arasında da veri silme, dışa aktarma ve denetim izi yer alır. Genel tedarikçi seçiminde çıkış ve fikri mülkiyet maddelerini yapay zeka tedarikçisi seçimi yazımızda ele aldık.
Değerlendirme puan kartı nasıl kullanılır?
Her soruyu 0 ile 3 arasında puanlayın, puanı sorunun ağırlığıyla çarpın ve ilk üç soruyu ayrıca eleme ölçütü olarak kullanın. Puanı satıcının ne söylediğine göre değil, elinize geçen kanıta göre verin:
- 0: Cevap yok ya da belirsiz.
- 1: Sözlü cevap veya pazarlama metni.
- 2: Yazılı belge ya da sözleşme maddesi.
- 3: Kendi denemenizde veya teknik incelemede doğrulandı.
| Soru | Ağırlık | İstenecek kanıt | Eleme ölçütü |
|---|---|---|---|
| 1. Model eğitimi ve erişim | 3 | Sözleşme maddesi, erişim ve saklama politikası | Evet, en az 2 |
| 2. KVKK rolleri | 3 | Veri işleme sözleşmesi, alt işleyen listesi | Evet, en az 2 |
| 3. Veri konumu | 2 | Bileşen bazında konum belgesi, aktarım dayanağı | Evet, en az 2 |
| 4. Kaynak gösterme | 3 | Kendi belgelerinizle deneme | Hayır |
| 5. Halüsinasyon kontrolleri | 3 | Satıcının ölçüm yöntemi ve kendi soru setiniz | Hayır |
| 6. Avukat onayı | 2 | Onay akışının canlı gösterimi | Hayır |
| 7. Denetim kaydı | 2 | Örnek kayıt dökümü | Hayır |
| 8. Türkçe hukuk dili | 3 | Türkçe ve taranmış belgelerle deneme | Hayır |
| 9. Entegrasyon ve dosya yetkisi | 2 | İki kullanıcıyla yetki testi | Hayır |
| 10. Çıkış ve silme | 2 | Sözleşme maddesi, örnek dışa aktarım | Hayır |
Ağırlıklar bir başlangıç önerisidir; ceza, aile veya sağlık verisi yoğun bir büroda veri konumunun ağırlığını artırabilirsiniz. En yüksek toplam puan 75'tir; ancak eleme ölçütlerinden birini geçemeyen bir araç, toplamı ne olursa olsun müvekkil verisi içeren dosyalarda kullanılmamalıdır.
Varsayımsal örnek: iki araç aynı puan kartıyla nasıl karşılaştırılır?
Aşağıdaki örnek varsayımsaldır; araçlar ve puanlar yalnızca yöntemi göstermek için kurgulanmıştır. Ticaret ve şirketler hukuku alanında çalışan bir büro, şirket satın almalarındaki hukuki durum tespiti çalışmalarında belge incelemeye yardım edecek bir araç arıyor. İki adayı aynı puan kartıyla değerlendiriyor: A, kurumsal planı olan genel amaçlı bir sohbet asistanı; B, büronun kendi belgeleri üzerinde çalışan bir hukuki belge inceleme aracı.
| Soru (ağırlık) | A puanı | A ağırlıklı | B puanı | B ağırlıklı |
|---|---|---|---|---|
| 1. Model eğitimi ve erişim (3) | 2 | 6 | 3 | 9 |
| 2. KVKK rolleri (3) | 1 | 3 | 2 | 6 |
| 3. Veri konumu (2) | 0 | 0 | 3 | 6 |
| 4. Kaynak gösterme (3) | 1 | 3 | 3 | 9 |
| 5. Halüsinasyon kontrolleri (3) | 1 | 3 | 2 | 6 |
| 6. Avukat onayı (2) | 1 | 2 | 3 | 6 |
| 7. Denetim kaydı (2) | 1 | 2 | 2 | 4 |
| 8. Türkçe hukuk dili (3) | 2 | 6 | 2 | 6 |
| 9. Entegrasyon ve dosya yetkisi (2) | 2 | 4 | 1 | 2 |
| 10. Çıkış ve silme (2) | 2 | 4 | 1 | 2 |
| Toplam (en çok 75) | 33 | 56 |
Toplama bakmadan önce eleme satırları okunur. A, KVKK rolleri (1) ve veri konumu (0) sorularında eşiği geçemediği için müvekkil verisi içeren dosyalarda kullanılamaz. Yine de TBB rehberinin serbest yardımcı kullanım saydığı, müvekkil verisi girilmeyen işlerde (genel mevzuat başlığı araştırması, kamuya açık metin özeti, dil sadeleştirme) onaylı araç listesinde kalabilir. B eleme ölçütlerini geçiyor ve belirgin biçimde daha yüksek puan alıyor; ancak entegrasyon ve çıkış puanları düşük. Büro bu yüzden imzadan önce iki şey ister: dışa aktarım biçimlerini ve silme teyidini sözleşmeye yazdırmak, belge yönetim sistemiyle bağlantı için yazılı bir plan almak. Puan kartının asıl faydası da budur: yalnızca kazananı seçmez, sözleşmede neyin pazarlık konusu olacağını da gösterir.
Deneme kendi dosyalarımızla nasıl yapılmalı?
Denemeyi, gizlilik ve veri işleme şartları yazılı hâle geldikten sonra, sonucunu bildiğiniz kapanmış dosyalarla yapın. Gerekirse belgeleri önce anonimleştirin. TBB rehberinin hatırlattığı gibi anonimleştirme yalnızca ad ve kimlik numarasını silmek değildir; tarih, yer, tutar, unvan ve benzersiz olaylar da kişiyi belirlenebilir kılabilir.
- Büronun gerçek iş karışımını yansıtan iki üç kapanmış dosya seçin: sözleşmeler, ekler, taranmış belgeler, yazışmalar.
- Bu dosyalar için avukatların cevabını önceden yazdığı bir soru listesi hazırlayın. Listeye belgelerde cevabı olmayan soruları da ekleyin; o sorularda doğru davranış "bulamadım" demektir.
- Aynı listeyi her adaya aynı biçimde sorun; cevapları ve gösterilen kaynakları kaydedin.
- İki avukat her cevabı birbirinden bağımsız olarak "doğru, kısmen doğru, yanlış" diye işaretlesin ve kaynağın iddiayı destekleyip desteklemediğine baksın.
- Yetkiyi iki kullanıcıyla test edin: birinin erişemediği dosya, onun sorularında hiç görünmemeli.
- Dışa aktarma ve silme işlemini denemenin sonunda gerçekten yapın.
- Cevapları doğrulamak için harcanan avukat süresini de not edin. Hızlı cevap üreten ama her cümlesi yeniden kontrol edilmesi gereken bir araç, iş yükünü azaltmayabilir.
Satıcı görüşmesinde hangi cevaplar uyarı işaretidir?
- "Araç halüsinasyon yapmaz" ya da "her atıf doğrudur" gibi mutlak ifadeler.
- Alt işleyenlerin adlarını veya verinin işlendiği ülkeyi yazılı vermekten kaçınmak.
- Kendi belgelerinizle deneme yapılmasına izin vermemek, yalnızca hazır demo göstermek.
- "Dava sonucunu tahmin eder" ya da "garantili sonuç" gibi vaatler. TBB rehberi bu tür ifadeleri reklam yasağı ve mesleğin saygınlığı bakımından sakıncalı kullanımlar arasında sayar.
- Verinin yalnızca satıcıya özgü bir biçimde dışa aktarılabilmesi ya da denetim kayıtlarına erişim verilmemesi.
- Bir sertifikayı veya uyum belgesini tek başına güvenlik kanıtı olarak sunmak. Rehber, akreditasyonun bir aracın mutlak güvenli veya hatasız olduğu anlamına gelmediğini açıkça yazar.
Caseon bu listede nereye oturuyor?
Caseon, Hatson Tech'in durum tespiti (due diligence) ve sözleşme inceleme için kendi geliştirdiği LegalTech ürünüdür. Ürün hâlâ geliştirme aşamasındadır; bu yüzden onu da aynı on soruyla değerlendirmenizi öneririz. Caseon, sözleşme hazırlama ve raporlamayı da aynı çalışma alanında toplar. Her cevap, dayandığı belge alıntısıyla birlikte gösterilir; kaynakları inceleyen ve işi onaylayan avukattır. Bu iki özellik doğrudan 4. ve 6. sorulara karşılık gelir, ama puan kartında 3 alabilmeleri için sizin belgelerinizle yapılan denemede doğrulanmaları gerekir. KVKK rolleri, veri konumu, denetim kaydı ve çıkış gibi soruların cevabını ise her satıcıdan olduğu gibi bizden de yazılı isteyin. Ürünün nasıl çalıştığını Caseon vaka çalışmamızda anlattık.
Puan kartını doldurduktan sonra ne yapmalı?
Puan kartını iki üç aday için doldurun, sonuçları ortaklarla birlikte gözden geçirin ve seçtiğiniz aracı yazılı bir büro politikasıyla birlikte devreye alın. TBB rehberi her büronun ölçeğine uygun bir yapay zeka kullanım politikası hazırlamasını önerir: onaylı araç listesi, girilmesi yasak veri türleri, stajyer, sekreterya, avukat ve ortaklar için yetki matrisi, kritik kullanım kaydı ve yanlış çıktı ya da veri sızıntısında izlenecek adımlar. Mesleki sorumluluk sigortanızın yapay zeka kaynaklı hataları kapsayıp kapsamadığını da sigortacınızdan yazılı olarak teyit edin. Hukukta yapay zekanın fırsat ve risklerine genel bir bakış için hukukta yapay zeka yazımıza bakabilirsiniz.
İhtiyacınız hazır bir üründen çok büronuzun kendi arşivi, yetki yapısı ve iş türleri üzerinde çalışan bir asistansa, her cevabını kaynağıyla gösteren bu tür sistemleri nasıl kurduğumuzu RAG ve kurumsal anlamsal arama sayfamızda anlattık. Hangi yolun size uyduğunu konuşmak isterseniz ilk görüşme ücretsizdir.