Yapay zeka ile proje hazırlamak artık bir trendin ötesinde. Kurumlar ve girişimler için hız ve verimlilik arayışının doğal sonucu haline geldi. Ancak hız her zaman derinlik getirmiyor — özellikle araştırma, strateji ve özgünlük gerektiren destek programlarında. Teknoloji sayesinde artık yalnızca bilgiye hızlı erişmiyor, birçok konuda uzman bir proje asistanını düşük maliyetle yanımıza alabiliyoruz. Üzerine iş yapma kültürümüzdeki “son dakikacılık” da eklendiğinde, yapay zekâ adeta sağ kolumuz oluyor. Fakat bu durum, teknik olarak doğrulanmamış ve yüzeysel projelerin üretilme riskini de beraberinde getiriyor.
Son dönemde proje başvurularında yapay zeka kullanımı arttı. Ne kurumlar, ne danışmanlar, ne de girişimler bu eğilime karşı. Başvuru kalitesini korumak için kurumlar yapay zeka ile proje hazırlama sürecini daha net tanımlamalı. TÜBİTAK bu durumu erken fark eden kurum oldu. 2025 Eylül ayında üretken yapay zekanın kullanımına ilişkin bir rehber yayınladı. Destek Süreçlerinde Üretken Yapay Zekânın (ÜYZ) Sorumlu ve Güvenilir Kullanımı Rehberi isimli bu rehberi yazımızda değerlendireceğiz.
Yapay Zeka İle Proje Hazırlama Etik Çerçeve
Öncelikle yayınlanan rehberin yapay zeka kullanımını yasaklamak yerine onu etik sınırlar içinde nasıl kullanmamız gerektiğini tanımlıyor. Bu sınırlar sorumluluk, şeffaflık, veri güvenliği, özgünlük ve doğruluk ilkelerine dayanıyor. Gelin, bu ilkeleri daha anlaşılır hale getirerek proje hazırlarken yaşanabilecek sorunlarla birlikte görelim.
Sorumluluk ve Hesap Verilebilirlik
İlk adım, yapay zekâyı yalnızca bir araç olarak görmek olmalı. Diğer araçlarda olduğu gibi yapay zekanın kullanımı da insan sorumluluğunda. Bu nedenle, yapay zekânın ürettiği her bilgiyi insanın kontrol etmesi gerekir. Örneğin yeni mezun bir proje mühendisi olduğunuzu varsayalım. Şu anda üretilen DC Hızlı Şarj Sistemleri’nde maliyetlerin düşürülmesine yönelik gelen talep üzerine çalışıyorsunuz. Durumu hemen ChatGPT’ye soralım ve gelen yanıta bakalım.
Kulağa oldukça mantıklı gelse de konuyu biraz bilenler açısından sunulan önerinin güvenlik, verimlilik ve mevzuat gerekliliklerini göz ardı ettiği hemen anlaşılıyor. Neyse ki örneğimizdeki proje mühendisi, bu öneriye mutlaka itiraz edecektir. Diyelim ki bu bilgi, konuyla çok ilgili olmayan biri — örneğin bir danışman — tarafından yapay zekâyla üretilip başvuru dokümanına eklendi. Kontrol edilmeden sunulursa, Ar-Ge ekibini renkli ama zorlu bir hakem süreci bekler. 😊
Görüldüğü üzere hesap verilebilirlik de önemli. Hesap verebilirlik, yalnızca doğru sonucu almakla değil, o sonucun nasıl üretildiğini açıklayabilmekle ilgilidir. Şimdi yine Chat GPT’ye bu sonuca nasıl ulaştığını yani kaynak olarak neyi kullandığını soralım:
Gördüğümüz gibi platform yanıt verme sürecinde çok büyük bir metin koleksiyonundan öğrendiği dil kalıplarını kullanıyor. Bu nedenle ona “Kaynak Göster” dediğimizde afallıyor. Bu da hesap verilebilirliği ortadan kaldırıyor.
Şeffaflık ve Açıklanabilirlik
Rehber, proje hazırlama ve yönetme süreçlerinde üretken yapay zeka kullanımını sınırlandırmıyor. Buna karşın kullanıcılardan yapay zekadan hangi aşamada faydalandıklarını beyan etmeleri bekliyor. 2026-1 Çağrısı ile başvuru dokümanında ÜYZ kullanımına ilişkin yeni bir bölüm var.
Adalet ve Ayrımcılık Yapmama
Yukarıda da belirttiğimiz gibi, ÜYZ yanıtlarını geçmiş verilerden öğrendiklerine göre verir. Bu da zamanla verilen yanıtlarda belirli bir önyargı oluşmasına neden olur. Örneğin, ÜYZ’nin büyük ölçekli işletmelerin projeleriyle eğitildiğini varsayalım. Start-up ölçeğindeki bir girişim, aynı kapsamda fakat büyük bir işletmenin geliştirdiği bir projede çalışıyor. ÜYZ, daha fazla kaynak ve altyapı bilgisine sahip projeleri “başarılı örnek” olarak tanıdığı için, küçük ölçekli girişimin önerisini zayıf ya da yetersiz görebilir.Oysa fikir, teknik olarak aynı değerdedir. Bu örnek, yapay zekâ araçlarının farkında olmadan ölçek, sektör veya kurum büyüklüğü temelli önyargılar üretebileceğini gösterir.
Gizlilik ve Veri Koruma
Teknoloji, birçok şeyi olduğu gibi insan davranışlarını da değiştiriyor. Destek ekosistemi yeni oluşurken, proje sahipleri fikirlerini paylaşmaktan kaçınırdı. Oysa gelinen noktada insanlar büyük bir rahatlıkla fikirlerini hatta iletişim bilgilerini yapay zeka ile paylaşabiliyor.
Örneğin değerlendirme süreçleri için proje sunumu hazırlanması gerekiyor. Akışın çıkarılması için PRODİS’ten üretilen proje dokümanını direkt yapay zekaya beslediğimizi varsayalım. Bu şekilde dokümanda olan;
- Başvuru sahibi firma ve varsa ortaklarına ilişkin bilgiler
- Bu firmalardaki proje yürücüleri ve çalışanlarına ilişkin bilgiler
- Projeye ilişkin teknik bilgiler
- Projeye ilişkin ticari bilgiler
tüm bilgileri birazcık zaman kazanmak için platformla tek bir tuşla rızamızla paylaşıyoruz. 😊
Oysa bu bilgiler yalnızca yetkili kurumlarla paylaşılmalıdır. Bilgilerin üçüncü taraf yapay zekâ platformlarına aktarılması kişisel veri ve gizlilik ihlali riski doğurur. Bu nedenle, hassas içerikler ÜYZ araçlarına girilmemelidir. Yani metinlerde anonimleştirilmiş veriler kullanılmalıdır.
Güvenlik ve Sağlamlık
Yapay zeka metin üretirken aslında milyonlarca veriyi işler. Bunun sonucunda sızıntı, manipülasyon ya da ezberlenmiş bilgi riski oluşur. Bu nedenle kullanılan araçların güvenli, saldırılara karşı dayanıklı ve düzenli olarak denetlenmesi gerekir. Ayrıca hem kurumların hem de bireylerin verilerini korumak için güvenlik ayarlarını bilinçli şekilde yapılandırması büyük önem taşır.
Araştırma Bütünlüğü ve Özgünlük
Daha önce de belirttiğimiz gibi, yapay zekâ ürettiği içerikle veri uydurma, kaynak çarpıtma ya da intihal riski yaratabilir. Bu nedenle, kullanıcılar ÜYZ’den aldıkları her bilgiyi mutlaka kendileri doğrulamalıdır. Bu durumu proje yazım sürecinde sıkça gözlemliyoruz. TEYDEB projelerinin B.3. Proje Hazırlık Çalışmaları bölümünde, başvuru sahipleri projeleriyle ilgili yapılmış araştırmaları belirleyip kaynaklarıyla birlikte sunar. Ancak birçok başvuru sahibi bu bölümü atlar ve genellikle danışmanına bırakır. Literatür kaynaklarını farklı platformlardan tek tek doğrulamak zaman aldığı için, danışmanlar bu süreci hızlandırmak amacıyla ÜYZ’den destek alır. Model, bu bölümde aslında var olmayan kaynakları gerçekmiş gibi üretir. Danışman bu kaynakları kontrol etmeden başvuru dokümanına eklediğinde, proje yanlış bilgiye dayanır ve bilimsel bütünlük zarar görür.
İnsan Odaklılık ve Gözetim
Bu ilkede rehber, yapay zekanın karar veren değil, karar sürecini kolaylaştıran bir araç olması gerektiğini vurguluyor. Özellikle proje değerlendirmesi, fonlama ya da etik onay gibi kritik aşamalarda son sözü insan söylemeli.Bu hem hataların önüne geçiyor hem de sistemin insani değerlerle uyumu koruyor.
Üretken yapay zekanın hakem olduğunu düşünelim. Diyelim ki, proje hakkında görüş bildirecek yapay zekanın, metin akışını ve teknik terimleri doğru buldu. Ona göre bütçe dağılımı da iyiydi ve “Evet destekleyelim” diye görüş bildirdi. Oysa proje, çevresel etkisi bakımından ciddi riskler taşıyor veya toplumsal fayda kısmında eksikler var. İşte tam bu noktada, insan sezgisi ve etik yargısı devreye girmeli.
Yapay Zeka Danışmanın Yerini Alır mı?
Aslında bu bölüme konu olan sorunun yanıtını rehberde geçen ilkelerle yanıtlamış oluyoruz. 😊 Fakat sorunun yanıtı, danışmandan beklenen hizmete göre değişir. TÜBİTAK TEYDEB projeleri hazırlayan bir danışman bu alanda elde ettiği tecrübeye paralel olarak aşağıdaki konularda fikir sahibidir:
- Mevzuat ve çağrı programlarına hakimiyet
- Seçilen projeler sonucunda başvuru sahibinin elde edeceği maddi/gayri maddi kazanımlara ilişkin öngörü
- Proje yürütmede karşılaşılabilecek içsel & dışsal riskler ve bu risklerin yönetimi
- Gerekli hallerde proje geliştirme süreçlerine katkı sağlayabilme
- Güncel bilimsel konulara ilgi ve çok yönlü araştırma kabiliyeti
- Doğru bilgi ve belgeleri proje ekibine ek iş yükü getirmeden temin edebilme kabiliyeti
- Akıcı ve teknik yazım dili kullanma becerisi
- Görsel doküman hazırlayabilme kabiliyeti
- Projeye ilişkin güncel durumu gerekli hallerde üst yönetime raporlayabilme becerisi
- Kurumlar, hakemler ve proje ekibi arasındaki iletişim matrisini yönetebilme
- Projenin mali ve teknik izlenebilirliğini üstlenme
- Projeye ilişkin dolaylı kazanımların (örneğin 5746 Sayılı kanundan doğacak vergi indirimleri) usulüne uygun bir şekilde yapılabilmesi için yeterli seviyede mevzuat ve pratik bilgi sahibi olma
- Proje öncesi, sırası ve sonrasındaki farklı fırsatları fark etme, takip etme ve düzenli olarak başvuru sahibine raporlama
Tüm bunlara karşın ÜYZ, danışmana göre muhtemelen daha akıcı metinler geliştirir. Üstelik çok da hızlıdır. Fakat proje mantığını kuramaz. Kaldı ki yukarıda da değindiğimiz gibi ÜYZ’nin arka planındaki mantık, bilgiyi sentezlemek, doğrulamak ve yönlendirmekten yoksundur.
Öte yandan ÜYZ, çalışkan bir danışmana çok şey kazandırabilir. Danışmanın modele soracağı doğru sorularla konunun daha derinlikli anlaşılması ve zaten belirsizliğin fazla olduğu yenilik sürecinde teknik olarak daha doğru projeler geliştirilmesi mümkün olur. Özetle, yapay zeka proje başvurularında yeni bir dönem başlatma potansiyeline sahiptir. Tabii iyi bir projenin, yalnızca yazıdan değil, düşünceden doğduğunu kabul etmek şartıyla.
Tek Tuşla Proje Yazmak
Destek programı yeni yeni şekillenirken Türkiye sanayisi, büyük ölçüde orta-düşük teknoloji alanlarında üretim yapan KOBİ’lerden oluşuyordu. Ar-Ge, inovasyon, yenilik kavramlarının tamamı birbirinin içine geçmişti ve proje yönetim kültürü henüz emekleme dönemindeydi. O dönemlerin “iyi ve becerikli danışmanı” şöyle tanımlanırdı: Firma ve çalışan bilgileriyle, projenin kısa tanımından tüm başvuru dosyasını hazırlayabilen kişi. Neyse ki bu dönem, ekosistemin gelişmesiyle geride kalmıştı. Ta ki üretken yapay zekâ sahneye çıkana kadar. 😊
Günümüze üretken yapay zeka ile proje hazırlayabilen araçlara rastlamak mümkün. Hatta bu alanda odağına yalnızca TÜBİTAK TEYDEB Yenilik Destek Programları’nı alan girişimler de mevcut. Yayınlanan demolardan bu araçların az önce bahsettiğimiz “iyi ve becerikli danışman” kriterlerini karşıladığını söyleyebiliriz. Buna karşın araçların iyi doküman üretmekte ne kadar başarılı olabileceği ya da başvuru sahibini ne ölçüde yönlendirebileceği tartışma konusu.
Geliştiriciler bu açıklığın farkına varmışlar ki ürünü partner bir firma ile işbirliği yaparak ürün + hizmet olacak şekilde de satışa sunmuşlar. Böylelikle bir nebze de olsa platformun ürettiği projelerde yukarıda sayılan riskler minimize edilmiş. Fakat yine de bu araçların kullanımı ne derece etik bizce tartışmaya açık bir konu.
Hakemler, İzleyiciler ve Üretken Yapay Zeka Araçları
Rehberin ikinci bölümü proje değerlendirme ve izleme süreçlerinde görev alan akademisyenler odağında ÜYZ’yi ele alıyor. Bu bölümde ÜYZ’nin değerlendirme amaçlı kullanımında yukarıda sıraladığımız gizlilik, tarafsızlık, adalet ve sorumluluk ilkelerine atıfta bulunulmuş. Aynı şekilde değerlendiriciler için ÜYZ kullanımına ilişkin kısıt yok. Fakat buna karşın kullanımda üç ana odağa dikkat edilmesi önemli. Bunlar:
Değerlendirme Belgelerinin Gizliliği
Proje bilgileri hassas ve gizli nitelikli bilgiler içerir. Bu açıdan projelerin ÜYZ araçlarına girilmesi önerilmemektedir.
Tarafsızlık ve Adaletin Zedelenmesi
Proje bilgilerinden yola çıkarak projeye ilişkin özet bilgi çıkarma ve/veya projenin güçlü/zayıf yönlerini belirleme belirli kişi veya gruplara haksız avantaj sağlayabilir.
İnsan Odaklılığa Aykırılık
Projelerin değerlendirme süreçlerinin ÜYZ’ye bırakılması, kritik karar alma süreçlerinde nihai sorumluluğun insanda kalmasını engeller.
Sorumlu Kullanım & Ortak Akıl
Yapay zekayı proje süreçlerinden tamamen çıkarmak da, onu her aşamaya dahil etmek de doğru değil. Asıl mesele, bu güçlü aracı doğru sorularla yönlendirmek ve ortaya çıkan bilgiyi anlamlandırmak. Bu noktada danışmanların rolü değişmiyor; tam tersine güçleniyor. Çünkü danışman artık sadece proje yazan kişi değil. Danışmanın ondan gelen veriyi süzmek, bağlama yerleştirmek ve stratejiyi kurmak gibi ek görevleri de mevcut. Biz de bu dönüşümü yakından takip ediyor, etik sınırlar içinde üretken yapay zekânın verimliliğini nasıl artırabileceğini anlamaya çalışıyoruz.
Çünkü bu yeni dönemde başarı, hızla değil, ortak akılla mümkün olacak.
