Bu iddialı başlık için uzun soluklu bir çalışma gerekiyordu ancak aklıma gelmişken dayanamadım ve kısaca yazmak istedim, bu konsepti genişletip teze ya da makaleye dönüştürmeniz için de belki minik bir referans teşkil edebilir, etsin isterim. Ya da belediyede ilgili birimde çalışıyorsanız faydalı olmasını temenni ederim.
Öncelikle belediyelerde hangi alanda yapay zeka kullanımından bahsediyorum o alanın sınırlarını çizelim: stratejik plânlama yaparken!
Yapay zekâ, belediyelerin stratejik planlama süreçlerinde önemli kolaylıklar sağlayabilir. Durum analizi hazırlamak, paydaş görüşlerini sınıflandırmak, anket sonuçlarını özetlemek, GZFT analizi için taslak oluşturmak ya da performans göstergeleri geliştirmek gibi birçok aşamada belediye personeline destek olabilir.
Kamu yönetiminde yapay zeka kullanımına dair çalışmalar kuramsal düzeyde ve ampirik çalışmalara ihtiyaç var. Bu durum bir yana bir personel için hatırlanması gereken ilk detay; yapay zekâ tamamen karar verici değil, iş yükünüzü hafifleten destekleyici bir araçtır.
Stratejik planda hangi hedeflerin yer alacağına, hangi hizmet alanına öncelik verileceğine ya da hangi mahallenin hangi ihtiyacının öne çıkarılacağına yapay zekâ tek başına karar vermemelidir. Eğer elinizde ihtiyaçlara yönelik bilgi havuzu varsa bunu anonimleştirerek kullanmanız gerekir. Vatandaş şikâyetleri, sosyal yardım başvuruları, sağlık, gelir, adres, kimlik veya iletişim bilgileri gibi veriler yapay zekâ araçlarına doğrudan girilmemelidir. Bu yüzden belediye personeli, yapay zekâya veri aktarırken anonimleştirme, maskeleme ve asgari veri kullanımı ilkelerine uymalıdır.
Diğer mesele, yapay zekanın size sunduğu bilgileri doğrulamanız gerekmektedir; yanlış eksik ya da gerçekliği olmayan bilgi ile gerek sahada gerek masa başında zincirleme bir hataya sebebiyet verebilirsiniz.
Yapay zekâ, belediyelerde stratejik planlamayı hızlandıran ve zenginleştiren güçlü bir yardımcı olabilir. Ancak kamu yönetiminde asıl mesele teknolojiyi kullanmak değil, onu hukuka uygun, etik, denetlenebilir ve kamu yararına hizmet edecek şekilde kullanmaktır.
Konu hakkında eğitimleri takip edebilirsiniz bu eğitimler kurumsal da olabilir bireysel olarak da ilerleyebilirsiniz.
Şimdi bir örnekle olası riskleri örnekle açıklayalım:
Yapay Zekâ ile Mahalle Bazlı İhtiyaç Tespiti
Bir belediye personeli, stratejik plan hazırlığı sırasında yapay zekâdan destek almak istiyor. Amacı, ilçedeki mahallelerin öncelikli ihtiyaçlarını belirlemek ve buna göre stratejik amaç, hedef ve performans göstergesi taslağı oluşturmak.
Personel yapay zekâya şöyle bir komut yazıyor:
“Aşağıdaki vatandaş şikâyetlerini analiz et. Hangi mahallede hangi sorunlar öne çıkıyor? Buna göre stratejik plan için hedefler ve performans göstergeleri öner.”
Burada birkaç ciddi mesela bulunmaktadır, bakalım;
1. Kişisel veri paylaşma hatası
Personel, vatandaş şikâyetlerini olduğu gibi yapay zekâya yükleyebilir. Örneğin:
“Ayşe Yılmaz, 0532…, Atatürk Mahallesi, X Sokak’ta oturuyorum. Engelli çocuğum var, kaldırım bozuk olduğu için dışarı çıkamıyoruz…”
Bu çok riskli bir kullanım olur. Çünkü isim, telefon, adres, sağlık/engellilik bilgisi gibi kişisel ve hassas bilgiler yapay zekâ sistemine aktarılmış olur.
Doğru kullanım şöyle olmalıydı:
“Atatürk Mahallesi’nde kaldırım erişilebilirliğiyle ilgili çok sayıda şikâyet bulunmaktadır. Özellikle engelli bireylerin kullanımına uygun olmayan kaldırımlar vurgulanmaktadır.”
Yani veri anonimleştirilmeli, kişisel bilgiler temizlenmeli, yalnızca analiz için gerekli içerik kullanılmalıdır.
2. Yapay zekânın önerisini doğrudan plana koyma hatası
Yapay zekâ şöyle bir hedef önerebilir:
“2025 yılı sonuna kadar tüm mahallelerde kaldırımların yüzde 100’ü engelli erişimine uygun hâle getirilecektir.”
Bu öneri gerçekçi olmayabilir. Belediyenin bütçesi, personel kapasitesi, ihale süreçleri, mevcut altyapı durumu ve yatırım programı buna uygun olmayabilir.
Daha doğru hedef şöyle olabilir:
“Plan dönemi sonuna kadar öncelikli güzergâhlarda erişilebilir kaldırım düzenlemelerinin kademeli olarak artırılması.”
Performans göstergesi de şöyle olabilir:
“Erişilebilirlik standardına uygun hâle getirilen kaldırım uzunluğu / metre.”
Buradaki hata, yapay zekânın kulağa iyi gelen ama uygulanabilir olmayan hedefler üretmesidir.
3. Eksik veriden genelleme yapma hatası
Diyelim ki yapay zekâya sadece dijital başvuru kanallarından gelen şikâyetler verilmiş olsun. Bu durumda sistem, daha çok internet kullanan, belediye uygulamasına erişebilen veya şikâyet yazma alışkanlığı olan vatandaşların taleplerini öne çıkarabilir.
Sonuçta yapay zekâ şöyle bir analiz yapabilir:
“İlçede en önemli sorun otopark yetersizliğidir.”
Ama sahaya gidildiğinde dezavantajlı mahallelerde altyapı, sosyal yardım, ulaşım veya park ihtiyacının daha öncelikli olduğu görülebilir.
Yani yapay zekâ, kendisine verilen verinin sınırları içinde konuşur. Veri eksikse, analiz de eksik olur.
4. Mahalleler arasında önyargılı sonuç üretme hatası
Yapay zekâ, şikâyet sayısı fazla olan mahalleyi “en sorunlu mahalle” gibi yorumlayabilir. Oysa şikâyet sayısının fazla olması, orada daha çok sorun olduğu anlamına gelmeyebilir. Belki o mahallede vatandaşların belediyeye erişimi daha kolaydır. Başka bir mahallede sorun daha büyüktür ama başvuru sayısı düşüktür.
Bu yüzden personel şunu bilmelidir:
Yapay zekâ çıktısı, saha bilgisi ve kurumsal deneyimle kontrol edilmeden stratejik önceliğe dönüştürülmemelidir.
5. Mevzuata aykırı veya kurumsal dile uymayan metin üretme hatası
Yapay zekâ bazen belediyenin görev alanı dışında kalan öneriler sunabilir. Örneğin:
“Belediye, tüm okullarda müfredatı yenilemelidir.”
Bu belediyenin yetki alanında değildir ya da stratejik plan diline uygun olmayan, fazla iddialı veya siyasi çağrışımı güçlü ifadeler üretebilir.
Bu nedenle personel, yapay zekâdan gelen her öneriyi şu süzgeçten geçirmelidir:
“Bu öneri belediyenin görev alanına giriyor mu?”
“Mevzuata uygun mu?”
“Bütçe ve personel kapasitesiyle gerçekçi mi?”
“Stratejik plan formatına uygun mu?”
“Vatandaş verisi korunmuş mu?”
“Bu kararın sorumluluğunu kurum olarak üstlenebilir miyiz?”
Sonuç itibariyle bu kısacık örnek referans alınırsa, kamu kurumlarında yapay zeka kullanımı konusunda ciddi sorumluluklar olduğu hatırlanmalıdır.
Bu konu gelecek araştırmalar için yeni bir araştırma sorusunu gündeme getirmektedir;
"Belediyelerde stratejik planlama sürecinde yapay zekâ kullanımında kamu personelinin karşılaşabileceği etik, hukuki ve yönetsel riskler nelerdir ve bu riskleri azaltmak için hangi kullanım ilkeleri benimsenmelidir?"
"Belediye personeline yönelik yapay zekâ okuryazarlığı eğitimi, stratejik planlama sürecinde kişisel veri güvenliği, çıktı doğrulama ve etik kullanım farkındalığını nasıl etkilemektedir?"
yönetsel riskler, etik ve hukuki değerler ile teorik tartışma konuları için oldukça geniş bir soru işareti barındırmaktadır...
eh hadi buyrun!
0 comments:
Yorum Gönder