Son dönemde üretken yapay zekâ modellerinin web aramaları ve kurumsal araştırma süreçlerinde daha fazla kullanılması, veri doğruluğunu iş dünyası için kritik bir risk alanı hâline getirdi. Yeni yayımlanan analizler, büyük modellerin bilgi toplama davranışının bazı durumlarda yanlış, eksik veya bağlamdan kopuk çıktılar ürettiğini ve bunun özellikle finans, hukuk, sağlık gibi doğruluğun hayati olduğu alanlarda ciddi sonuçlar doğurabileceğini gösteriyor.
Yapay zekâ destekli arama motorları, kullanıcıların doğal dilde sorduğu soruları web’den derlenen bilgilerle harmanlayarak yanıtlıyor. Ancak bu sistemler çoğu zaman kaynakların güvenilirliğini insan seviyesinde değerlendiremiyor. Modelin verdiği yanıt “güvenli ve akıcı” görünse de, kaynağın eski olduğu, manipüle edildiği veya bağlam dışı bırakıldığı durumlar giderek daha sık görülüyor.
Kurumsal tarafta en riskli alanlardan biri hızlı karar verme süreçleri. Özellikle yöneticiler, zaman baskısı altında genAI çıktılarından doğrudan faydalanmak isteyebiliyor. Ancak bu durum, modelin ürettiği hatalı maddelerin stratejik kararlara yansıması riskini artırıyor.
Veri doğruluğunu etkileyen temel faktörler şunlar:
• Web kaynaklarının güvenilirlik sıralamasındaki belirsizlik,
• Modelin bağlam genişletme sırasında yanlış ilişki kurması,
• Özetleme adımında oluşan içerik kayması,
• Hızlı yanıt üretme baskısı altında kaynağın güncelliğinin göz ardı edilmesi.
Ayrıca yapay zekâ destekli arama araçlarının giderek daha fazla kişiselleştirme yapması, kullanıcı profilini temel alarak bilgi seçmesi, doğruluk sorununu daha da karmaşık hale getiriyor. Arama sonuçları artık tam anlamıyla aynı değil; kullanıcıya göre değişiyor. Bu durum, şirket içinde aynı konuda iki farklı “gerçek” ortaya çıkmasına bile yol açabiliyor.
Çözüm olarak uzmanlar şirketlere üç temel öneri sunuyor:
1) GenAI çıktıları için ikinci doğrulama katmanı (fact-check pipeline),
2) Kaynak güvenilirliği sınıflandırması,
3) Model çıktılarını izleyen kurumsal denetim kayıtları.
Birçok büyük şirket, hassas araştırma süreçlerinde yapay zekânın tamamen özerk çalışmasına izin vermeyip hibrit bir “insan + AI” modeli uygulamaya başlıyor. Özellikle regülasyonun sert olduğu sektörlerde bu yaklaşım hızla yaygınlaşıyor.
Sonuç olarak yapay zekâ aramalarındaki doğruluk problemi kısa vadeli bir teknik arıza değil; sistem mimarisinin doğasından gelen bir zorluk olarak görülüyor. Kurumların, bu yeni dönemde veriyi tüketme ve doğrulama biçimlerini yeniden tasarlaması gerekiyor.