Yapay zekâ sistemlerinin teknik mimarisi, veri işleme adımları ve modelin karar üretme yöntemleri mevzuat çerçevesinde incelenir. Eğitim verisinin niteliği, süreçlerdeki risk noktaları ve karar mekanizmalarının şeffaflığı değerlendirilir. Amaç, teknolojik işleyiş ile hukuki gereklilikler arasındaki uyumu somut şekilde ortaya koymaktır.

Analiz sonucunda, veri akışı, erişim yetkileri ve sistem çıktılarında doğabilecek belirsizlikler belirlenir. Bu yaklaşım, yapay zekâ tabanlı uygulamaların hem güvenli hem de öngörülebilir bir yapıda kullanılmasına yardımcı olur ve süreçlerin daha istikrarlı, denetlenebilir ve sürdürülebilir şekilde ilerlemesini destekler.

Yapay zekâ uygulamalarının sektör bazlı kullanım alanları ve operasyonel etkileri, somut süreçler üzerinden değerlendirilir. Bu inceleme, teknoloji altyapısının hukuki gerekliliklerle uyum içinde ilerlemesini destekleyerek uygulamaların daha kontrollü biçimde kullanılmasına katkı sağlar.

Kişisel verilerin işlenmesi, saklanması ve modellenmesi süreçleri ilgili düzenlemeler doğrultusunda değerlendirilir. Veri minimizasyonu, aktarımlar ve anonimleştirme yöntemleri somut olayın ihtiyaçlarına göre incelenir. Bu aşama, sistemin veri koruma yükümlülüklerini karşılayıp karşılamadığını görmek açısından kritik öneme sahiptir.

Uygulamada tespit edilen riskler doğrultusunda, veri politikaları ve işlem adımları için uyum önerileri hazırlanır. Böylece hem kullanıcı güvenliği güçlenir hem de yapay zekâ projeleri daha düzenli bir yapıya kavuşur.

Yapay zekânın şirket içi süreçlerde veya ürün–hizmet modellerinde nasıl konumlandığı değerlendirilir. Kullanım alanına bağlı olarak uygulama riskleri, şeffaflık gereklilikleri, otomatik karar verme etkileri ve olası sorumluluk alanları hukuki çerçevede analiz edilir. Bu inceleme, yapay zekâ destekli operasyonların daha dikkatli ve kapsamlı şekilde daha kontrollü, güvenli ve mevzuata uygun ilerlemesine katkı sağlar.