Kurumlar, yapay zeka sistemlerinin insanlardan önemli ölçüde daha yüksek hız ve ölçekte çalıştığı hem fırsat hem de risk getiren yeni bir döneme giriyor. Yapay zeka kullanımı hızlandıkça, birçok kuruluş yapay zekayı devreye almakla onu güvenli şekilde yönetmek için gereken yönetişim, kimlik kontrolleri ve veri temellerini uygulama arasında büyüyen bir boşlukla karşı karşıya kalıyor.
Veri ve yapay zeka güvenlik şirketi Veeam, kuruluşların parçalı güvenlik yaklaşımları nedeniyle giderek daha fazla risk altında kaldığı gelişmekte olan Agentic Çağ’da (Otonom Yapay Zeka Dönemi) veri ve yapay zekayı güvence altına almak üzere tasarlanmış yeni birleşik platformu Veeam DataAI™ Command Platform’u duyurdu. İstanbul’da düzenlenen VeeamON Tour 2026’da duyurulan Veeam DataAI Command Platform; verileri, kimlikleri, erişim izinlerini ve yapay zeka modellerini tek bir birleşik zeka katmanında bir araya getiriyor. Veeam’in 20 yılı aşkın veri dayanıklılığı uzmanlığı üzerine inşa edilen ve Securiti AI yetenekleriyle güçlendirilen platform; 300’den fazla entegrasyon aracılığıyla bulut, SaaS ve şirket içi ortamları kapsıyor.
Güvenlik için kontrol noktasının verinin kendisi olduğunu söyleyen Veeam EMEA Genel Müdürü ve Kıdemli Başkan Yardımcısı Tim Pfaelzer şöyle konuştu:
“Yapay zeka hızla ivme kazanıyor, ancak yönetişim aynı hızda ilerlemiyor. Yapay zeka sistemlerinin etkin şekilde çalışmak için verilere geniş erişim gerektirdiği bir ortamda parçalı araçlar artık yeterli değil. Veeam DataAI Command Platform ile dayanıklılığı, güvenliği ve yönetişimi tek bir kontrol noktasında bir araya getiriyoruz. Kurumlar kontrolleri doğrudan veri katmanında uygulayarak riski azaltabilir ve veri ile yapay zekanın nasıl kullanıldığına dair güveni güçlendirebilir. Yapay zeka daha otonom hale geldikçe, güvenliğin odağı ağ çevresinin ötesine geçerek verinin kendisine yönelmelidir.”
Yapay zeka güveni ölçülebilir hale geliyor
Veeam, 300 kıdemli iş ve teknoloji liderinin katıldığı araştırmadan elde edilen bilgilerle hazırladığı Veeam Data and AI Trust Maturity Model’i de duyurdu. Bu model, kurumların yapay zekaya hazırlık düzeyini 12 boyut ve beş olgunluk aşaması üzerinden değerlendirmek için yapılandırılmış bir çerçeve sunuyor. Model dört temel başlık üzerine kuruluyor:
- Anlama – veri, yapay zeka varlıkları ve riskler genelinde görünürlük.
- Güvence Altına Alma – kimlik, erişim ve gizlilik kontrolü.
- Dayanıklılık – yedekleme, kurtarma ve operasyonel süreklilik.
- Özgürleştirme – sorumlu yapay zekanın ölçekli şekilde kullanılmasını sağlama.
Kurumlar Data and AI Trust Maturity Assessment aracılığıyla mevcut konumlarını karşılaştırmalı olarak değerlendirebiliyor, eksiklerini belirleyebiliyor ve yapay zeka güvenini operasyonel hale getirmek için gereken iyileştirmeleri önceliklendirebiliyor.
Veeam Türkiye Ülke Müdürü Kürşad Sezgin de şu ifadelere yer verdi:
“Kurumlar için zorluk artık yapay zekayı benimseyip benimsememek değil; bunu nasıl güvenli, hesap verebilir ve dayanıklı bir şekilde yapacakları. Data and AI Trust Maturity Model, liderlerin bugün nerede durduklarını ve bundan sonra nereye odaklanmaları gerektiğini anlamalarına yardımcı olmak için objektif bir çerçeve sunuyor. Yapay zekada güven oluşturmak tek seferlik bir faaliyet değil. Yönetişim, dayanıklılık ve veri hazırlığına yönelik sürekli bir yaklaşım gerektiriyor. Amacımız, kuruluşların hedeften ölçülebilir, operasyonel güvene geçmesine yardımcı olmak.”
Güvenilir yapay zeka operasyonlarını destekleyen temel yetenekler:
- DataAI Command Graph: 300’den fazla entegrasyon aracılığıyla hem üretim hem de yedekleme ortamlarında ilişkileri, izinleri ve riski haritalandırarak veri, kimlikler ve erişim genelinde birleşik görünürlük sağlıyor.
- Veeam Intelligent ResOps: SharePoint, OneDrive, Teams ve Exchange gibi Microsoft 365 uygulamaları dahil olmak üzere temel iş yükleri genelinde veri bağlamını kurtarma operasyonlarıyla birleştiriyor. Zeka yetenekleri daha hızlı içgörü, raporlama ve karar almayı destekliyor.
- Cerrahi hassasiyette kurtarma: Hedefli, veri düzeyinde kurtarma yapılmasını mümkün kılıyor; kuruluşların yalnızca etkilenenleri geri yüklemesine, kesinti süresini azaltmasına ve iş sürekliliğini korumasına olanak tanıyor.
- Veri yaşam döngüsü analizi: Gereksiz, eski ve önemsiz verilerin yanı sıra saklama risklerini ve politika boşluklarını belirleyerek kuruluşların depolamayı optimize etmesine, maliyeti azaltmasına ve yönetişimi güçlendirmesine yardımcı oluyor.
- Regülasyon uyumu desteği: Veri ve yapay zeka ortamları genelinde görünürlüğü, kontrolü ve denetime hazırlığı iyileştirerek kurumların KVKK gibi çerçevelerin yanı sıra küresel ve bölgesel düzenleyici çerçevelerle GDPR, DORA, HIPAA ve NIST gibi uluslararası standartları da kapsayacak şekilde uyum sağlamasına yardımcı oluyor.
Kaynak : 