Dijital AB veri yolu ve yapay zeka: Avrupa'nın veri düzeni ne kadar özel mevzuatı kaldırabilir?

Dijital AB otobüsünün gerçekte neleri değiştireceği

Planlanan AB dijital düzenlemesi, Avrupa dijital hukukunun basit bir "temizlenmesinden" çok daha fazlasıdır. Basitleştirme ve bürokrasi azaltma söyleminin ardında, Avrupa veri düzeninin temel mantığına derin bir müdahale yatmaktadır. Komisyon, sadece formları uyumlu hale getirmek veya raporlama yükümlülüklerini kolaylaştırmak yerine, Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve diğer dijital rejimlerin temel ilkeleriyle oynuyor. Aynı zamanda, Avrupa ve uluslararası şirketlerin kişisel verilerle daha kapsamlı ve kolay bir şekilde çalışabilmeleri için yapay zeka (YZ) ve veri ekonomisi için yasal çerçeveyi uyarlamaya çalışıyor.

Ekonomik açıdan bu, stratejik bir değişimi ifade eder: katı bir şekilde temel haklara odaklı, teknolojiden bağımsız düzenlemelerden, yapay zekayı ayrıcalıklı bir gelecek endüstrisi olarak ele alan, teknoloji politikası odaklı bir yaklaşıma doğru bir geçiş. Dolayısıyla bu kapsamlı düzenleme, yalnızca netlik yaratmakla kalmaz, aynı zamanda belirli iş modelleri için – özellikle veri toplama ve büyük modellerin eğitilmesinde ölçek ekonomilerinden yararlanan şirketler için – asimetrik bir avantaj da sağlar. Bu durum, veri piyasalarındaki teşvikleri ve güç dinamiklerini yeniden yapılandırır.

Özünde, hassas veriler, bilgi yükümlülükleri, son cihaz veri koruması ve çerez kurallarıyla ilgili değişikliklerle desteklenen GDPR'nin önerilen yeni 88c maddesi yer almaktadır. Bu nedenle, kapsamlı düzenleme siyasi-ekonomik bir projedir: yapay zekayı kimin geliştirebileceğini, hangi yasal riskler ve maliyetlerle, hangi veri kaynaklarına kimin erişebileceğini ve hangi iş modelinin düzenlemeyle kolaylaştırılıp kolaylaştırılmayacağını tanımlar. Bu durumun yapay zeka için "sınırsız özel bir yasal alan" oluşturup oluşturmadığına ilişkin tartışma bu nedenle sadece yasal bir tartışma değil, aynı zamanda endüstri ve rekabet politikasıyla da doğrudan ilgilidir.

Teknoloji tarafsızlığı mı yoksa yapay zeka ayrıcalığı mı: GDPR'ın temel bir ilkesinin aşınması

GDPR, kasıtlı olarak teknoloji tarafsızlığı ilkesine göre tasarlanmıştır. Belirli teknolojilere değil, basit algoritmalar, klasik yazılımlar veya son derece karmaşık yapay zeka sistemleri tarafından gerçekleştirilip gerçekleştirilmediğine bakılmaksızın kişisel verilerin işlenmesine atıfta bulunur. Bu ilke, temel haklara yönelik benzer risklerin benzer şekilde düzenlenmesini sağlar. Omnibus yasası ise bu ilkeyi kademeli olarak baltalamaktadır.

Madde 88c, yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve işletilmesini, GDPR Madde 6(1)(f) anlamında meşru bir menfaat olarak açıkça nitelendirmeyi amaçlamaktadır. Bu, yapay zeka bağlamına kendine özgü, teknolojiye özgü özel bir muamele sağlamaktadır. Ekonomik açıdan bakıldığında, bu, belirli bir teknolojinin – yapay zekanın – riskleri genellikle geleneksel veri işleme yöntemlerinden daha yüksek olsa bile, yasal olarak ayrıcalıklı olduğu anlamına gelir. Yapay Zeka Yasasına uyulması bu sorunu yalnızca kısmen çözmektedir, çünkü koruma seviyeleri aynı değildir ve Yapay Zeka Yasası'nın kendisi kişisel verilere kapsamlı bir şekilde değil, riske dayalıdır.

Dahası, yapay zekâ tanımı son derece geniştir. Otomatik veri analizinin neredeyse her gelişmiş biçimi Yapay Zekâ Yasası anlamında bir yapay zekâ sistemi olarak yorumlanabiliyorsa, Madde 88c ayrıcalığın kapsamını klasik "GenAI" veya derin öğrenme uygulamalarının çok ötesine genişletmektedir. Pratikte, şirketler daha elverişli yasal muameleden yararlanmak için neredeyse her türlü veri yoğun, otomatik işlemeyi yapay zekâ olarak ilan edebilirler. "Normal" veri işleme ile "yapay zekâ işleme" arasındaki ayrım çizgisi bulanıklaşır ve bu belirsizlik ekonomik açıdan caziptir: uygun konumdaki aktörler için uyumluluk maliyetlerini ve yasal kırılganlığı azaltır.

Sonuç olarak, GDPR'nin tarafsız, temel haklara odaklı tasarımını baltalayan fiili bir teknolojik avantaj ortaya çıkacaktır. Bu durum, dijital tek pazardaki piyasa düzeni için geniş kapsamlı sonuçlar doğuracaktır: "Yapay Zeka" sahibi olan ve bunu yasal olarak güvenilir bir şekilde kanıtlayabilenler, verilere daha kolay erişim, daha az yasal belirsizlik ve potansiyel olarak daha düşük uygulama maliyetleri elde edeceklerdir.

Veri minimizasyonu baskı altında: Kitlesellik meşruiyet haline geldiğinde

Genelge'nin özellikle kritik bir noktası, sağlık bilgileri, siyasi görüşler, etnik köken veya cinsel yönelim gibi hassas verilerin işlenmesiyle ilgilidir. Bu veri kategorileri, GDPR kapsamında yalnızca birkaç dar tanımlı istisna dışında, sıkı bir işleme yasağına tabidir. Genelge, yapay zeka sistemlerinin eğitimi ve işletimini özel gerekçeler olarak göstererek ek istisnalar getiriyor.

Ekonomik açıdan patlayıcı olan unsur, verilerin sadece açığa çıkması değil, daha ziyade altta yatan arz mantığıdır: Veri yoğunluğu ve işlem hacmi ne kadar yüksek olursa, yüksek performanslı yapay zeka modellerinin geliştirilmesi için gerekli olduğu gerekçesi o kadar kolay savunulur. Veri minimizasyonu ilkesi – hedefli, minimum veri kullanımı – tamamen tersine çevrilir. Veri bolluğu bir tehdit değil, bir gerekçe haline gelir.

Veriye aç iş modelleri, özellikle devasa kullanıcı tabanlarına sahip küresel platformlar için, bu yapısal bir avantajdır. Milyarlarca veri noktasına ve bunları modellerde kapsamlı bir şekilde özümseyip işleme teknik araçlarına sahip olanlar, sınırlı veri setlerine sahip küçük veya orta ölçekli işletmelere göre gereklilik anlatısını daha kolay kullanabilirler. Bu nedenle, yenilik dostu bir basitleştirme olarak satılan şey, pratikte zaten pazara hakim olan şirketler lehine ölçek ekonomilerini ve ağ dışsallıklarını güçlendirir.

Aynı zamanda, risk tarafında kolektif kırılganlıklar ortaya çıkıyor. Geniş çapta toplanan hassas veriler üzerinde eğitilmiş yapay zeka sistemleri, yapısal olarak veri sızıntılarına, yeniden tanımlamaya ve ayrımcı kalıplara karşı savunmasızdır. Her ne kadar genel düzenleme "uygun teknik ve organizasyonel önlemler" gerektirse de, bu gereksinimler kasıtlı olarak geniş kapsamlı olarak formüle edilmiştir. Bu açıklığın iki yönlü ekonomik etkisi vardır: Bir yandan, teknik veri korumasına esnek, yenilikçi yaklaşımlar sağlar; diğer yandan, karmaşık koruma kavramlarını güvenilir bir şekilde uygulamak için daha az kaynağa sahip olan daha küçük sağlayıcılara sorumluluk ve ispat risklerini kaydırır. Dijital AB Genel Düzenlemesi: Düzenleyici açıklık mı yoksa veri açlığı çeken yapay zeka şirketleri için sınırsız yetki mi?

Bürokrasinin azaltılması, veri koruma rejiminde köklü bir değişimin bahanesi olarak – “Dijital Omnibus” neden teknik bir sadeleştirme yasasından çok daha fazlası?

Planlanan "dijital AB omnibus"u, Avrupa Komisyonu pragmatik bir temizlik projesi olarak pazarlıyor: daha az bürokrasi, daha fazla tutarlılık, dijital tek pazarda daha iyi rekabet gücü. Siyasi iletişimde "basitleştirme" anlatısı hakim; bu kelime Avrupa siyasetinde neredeyse kaçınılmaz olarak olumlu çağrışımlar uyandırıyor. Ancak gerçekte bu, sadece editoryal bir revizyon değil, Avrupa veri koruma ve dijital düzenlemelerinin temel mantığına yönelik derin bir müdahaledir.

Odak noktası yapay zekanın rolü ve veri odaklı iş modelleridir. Kapsamlı öneri, özellikle GDPR, Yapay Zeka Yasası, Veri Yasası ve eGizlilik Direktifi olmak üzere çeşitli yasal düzenlemeleri yeni bir şekilde birbirine bağlayarak, geniş veri kullanımını destekleyen bir denge kuruyor. Yasal kesinlik yaratma ve inovasyonu kolaylaştırma bahanesiyle, yapay zeka için büyük ölçekli veri işlemenin kısıtlanmak yerine ayrıcalıklı hale getirildiği yeni bir rejim çiziliyor. İşte tam da bu noktada veri koruma avukatları, tüketici dernekleri ve akademik camianın bazı kesimlerinden gelen yoğun eleştiriler başlıyor.

Spirit Legal'in Alman Tüketici Kuruluşları Federasyonu (vzbv) için hazırladığı raporun analizi, Avrupa dijital politikasındaki temel bir çatışmaya ışık tutuyor: Avrupa aynı anda küresel bir yapay zeka merkezi, temel hakların gerçek bir koruyucusu ve tüketicilerin koruyucusu olabilir mi, yoksa veri koruma sessizce jeopolitik ve endüstriyel politika mantığına kurban mı edilecek? Genel taslak, Brüksel'in en azından kısmen, yapay zeka dostu bir istisna rejimi lehine GDPR'nin mevcut katı yorumunu gevşetmeye hazır olduğunu gösteriyor. Bu nedenle, en önemli soru şu: Bu gerekli bir modernizasyon mu yoksa yapay zeka için "sınırsız özel bir yasal alanın" başlangıcı mı?

Madde 88c ve tercihli muamele mantığı: Teknolojik tarafsızlık nasıl özel teknoloji yasasına dönüşüyor?

Çatışmanın merkezinde, GDPR'nin planlanan yeni 88c maddesi yer alıyor. Bu madde, yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi, eğitimi ve işletilmesini, GDPR'nin 6(1)(f) maddesi anlamında "meşru bir menfaat" olarak açıkça sınıflandırmayı amaçlıyor. İlk bakışta bu, sadece bir açıklama gibi görünüyor: Yapay zeka şirketleri, her durumda rıza veya özel hükümlerle uğraşmak zorunda kalmadan, yerleşik bir yasal zemine güvenebilmelidir. Ancak, yasal mimarinin özünde bir paradigma değişimi yaşanıyor.

Şimdiye kadar GDPR, teknoloji açısından tarafsız olacak şekilde tasarlanmıştır. "Yapay zeka" ile diğer veri işleme yöntemleri arasında ayrım yapmaz, bunun yerine hak ve yükümlülükleri veri türüne, bağlama ve veri sahiplerine yönelik riske bağlar. Madde 88c bu ilkeyi bozacaktır: Yapay zekaya kişisel verilere ayrıcalıklı erişim hakkı tanınacaktır. İşte tam da bu noktada Hense ve Wagner'in "sınırsız özel yasal alan" uyarısı devreye giriyor.

Sorun, Yapay Zeka Yasası'nın yapay zekayı son derece geniş bir şekilde tanımlamasıyla daha da kötüleşiyor. Yasaya göre, kalıpları tanımak, tahminlerde bulunmak veya karar vermeyi desteklemek için makine öğreniminden kural tabanlı sistemlere kadar belirli teknikleri kullanan hemen hemen her yazılım bir yapay zeka sistemi olarak kabul ediliyor. 88c maddesiyle birlikte bu, neredeyse her türlü gelişmiş veri işlemenin yapay zeka ile ilgili olarak ilan edilmesine olanak sağlayabilir. Bu durum, şirketlerin ayrıcalıklı yasal çerçeveye erişmek için altyapılarını düzenleyici amaçlarla yapay zeka sistemleri olarak "etiketlemeleri" için güçlü bir teşvik yaratıyor.

Bu durum, yapay zekanın görünüşte dar ve özel bir durumunu, veri koruma gereksinimlerinin sistematik olarak gevşetilmesinin bir kapısı haline dönüştürüyor. GDPR'nin teknolojik tarafsızlığı -şimdiye kadar belirli teknolojiler için özel mevzuata karşı önemli bir güvence- zayıflatılacaktır. Hukuken, pratikte sınırlarını tanımlamak zaten zor olan bir teknoloji kategorisi, diğer veri işleme biçimlerine göre yapısal bir avantaj elde edecektir. Giderek daha fazla sürecin algoritmik olarak optimize edildiği bir ortamda, bu, Avrupa'daki veri kapitalizminin geleceği için düzenleyici bir dönüm noktasından başka bir şey değildir.

"Ne kadar çok veri varsa, onaylanma olasılığı o kadar yüksek" ilkesinin büyük teknoloji şirketleri için nasıl tehlikeli bir teşvik yapısı yarattığı

Bu genel taslak, özellikle veri minimizasyonu ve amaç sınırlaması mantığına müdahale ettiği noktalarda oldukça tartışmalı hale geliyor. GDPR, yalnızca belirli bir amaç için kesinlikle gerekli olan kadar kişisel verinin toplanabileceği ve işlenebileceği fikrine dayanmaktadır. Bu ilke, sınırsız veri toplama ve profillemeye karşı bir model olarak açıkça tasarlanmıştır.

En azından pratikte, kapsamlı yaklaşım, yapay zeka bağlamında bu mantığı tersine çeviriyor. Mantığı, büyük veri kümelerinin yapay zeka modellerini eğitmek için kullanıldığında işlenmesini haklı çıkarmada özel bir ağırlığa sahip olduğunu öne sürüyor. Eleştirmenler bunu ters bir teşvik yapısı olarak yorumluyor: Toplanan veri ne kadar kapsamlı, çeşitli ve büyük olursa, yapay zeka için kullanımını haklı çıkarmak o kadar kolay olur. Bu nedenle, toplu veri toplama, profil oluşturma ve çeşitli kaynakların birleştirilmesi, yapay zeka optimizasyonu kisvesi altında meşrulaştırılabilir.

Ekonomik olarak, bu yapı sistematik olarak halihazırda devasa veri kümelerine sahip olan ve büyük ölçekte daha fazla veri toplayabilen oyuncuları – özellikle ABD merkezli platform şirketlerini – desteklemektedir. Kullanıcı sayısı ne kadar fazla olursa, etkileşim verisi ne kadar fazla olursa, bağlantı noktası sayısı ne kadar fazla olursa, bu verileri yapay zeka süreçlerine aktarmanın sözde "meşru çıkarı" da o kadar güçlü olur. Benzer veri hacimlerine ve karşılaştırılabilir altyapıya sahip olmayan küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) dezavantajlı konumda kalmaktadır. Dolayısıyla, bu çok yönlü mimari, halihazırda baskın olan oyuncular için bir ölçeklendirme çarpanı görevi görmektedir.

Ayrıca, bir diğer kritik husus da şudur: Büyük veri kümelerinin yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu ve adaletini artırdığı argümanı bazen eleştirel bir bakış açısı olmadan gerekçe olarak kullanılmaktadır. Ekonomik açıdan bakıldığında, modellerin performansı ve sağlamlığının genellikle daha fazla veriyle arttığı doğrudur. Bununla birlikte, bu verimlilik artışı, artan bilgi asimetrileri, güç yoğunlaşması ve kişisel ve sosyal kalıpların yeniden üretilmesi riski pahasına elde edilir. Öneri, veri minimizasyonu ve amaç sınırlamasının GDPR'ye tesadüfen değil, tam da bu tür güç dengesizliklerine bir yanıt olarak dahil edildiği gerçeğini büyük ölçüde göz ardı etmektedir.

Özel kategorideki kişisel verilerin korunmasının zayıflatılmasının neden sistemik bir risk oluşturduğu

Sağlık, etnik köken, siyasi görüşler, dini inançlar veya cinsel yönelim gibi özel kategorideki kişisel veriler, GDPR kapsamında dar kapsamlı istisnalar dışında, sıkı bir işleme yasağına tabidir. Kapsamlı düzenleme önerisi, yeni bir istisna getirerek, bu tür verilerin yapay zeka geliştirme ve işletimi bağlamında kullanım olasılığını genişletmektedir. Bu durum, önyargı ve ayrımcılığı önlemek için kapsamlı verilere duyulan ihtiyaçla gerekçelendirilmektedir.

Ancak pratikte bu, etkilenenlerin sahip olduğu kontrol seçeneklerinin güçlendirilmesi olmaksızın, son derece hassas verilerin kullanımının normalleştirilmesi anlamına gelir. Hassas özelliklerin, doğrudan tanımlanabilir bireylere geri izlenemedikleri veya öncelikle bir eğitim veri kümesinde istatistiksel değişkenler olarak işlev gördükleri sürece bazen "sorunsuz" görünmesi özellikle sorunludur. Ancak görünüşte anonim veya takma adlandırılmış veri kümeleri bile gruplar, sosyal çevreler veya azınlıklar hakkında çıkarımlar yapılmasına ve ayrımcı kalıpların güçlendirilmesine olanak sağlayabilir.

Ekonomik açıdan bakıldığında, bu tür bir düzenleme, özellikle değerli ve derinlemesine bilgiler ekleyerek yapay zeka modelleri için ham madde havuzunu genişletmektedir. Sağlık verileri, siyasi tercihler, psikolojik profiller – tüm bu veriler reklamcılık, sigorta, finans ve işgücü piyasası sektörlerinde muazzam bir parasal öneme sahiptir. Bu tür verilere büyük ölçekte erişim sağlayan herkes, önemli ölçüde daha ayrıntılı ve dolayısıyla daha karlı modeller geliştirebilir. Verilerin hassas doğası ve ekonomik potansiyelinin birleşimi, bireysel özerklik ve demokrasinin kolektif yapısı ile toplumsal uyum için iki yönlü bir risk yaratmaktadır.

Özellikle yapay zekâ bağlamında, sistemik önyargı riski yüksektir. Hassas veriler üzerinde eğitilen modeller yalnızca bilgiyi değil, aynı zamanda örtük değer yargılarını ve kalıplaşmış düşünceleri de yeniden üretir. Olumsuz etkileri sınırlamayı amaçlayan önerilen "uygun teknik ve organizasyonel önlemler" taslakta belirsiz kalmıştır. Bu, gri bir alan yaratır: Bir yandan son derece hassas veriler yapay zekâ eğitimi için açılırken, diğer yandan güvenlik önlemleri ve kontroller için açık, uygulanabilir standartlar eksiktir. Bu tür bir mimaride, teknolojik üstünlüğe ve yüksek risk toleransına sahip aktörler en çok fayda sağlar.

Arka kapıdan aşınma: Standart metinler yerine tekrarlanan metinler ve yaptırımın zayıflaması

Uzmanlardan gelen bir diğer önemli eleştiri, önemli koruyucu mekanizmaların yasal olarak bağlayıcı metinden, bağlayıcı olmayan açıklayıcı notlara metodolojik olarak kaydırılmasıyla ilgilidir. Hukuk tekniği düzeyinde teknik bir ayrıntı gibi görünen bu durum, yasanın uygulanabilirliği açısından büyük pratik sonuçlar doğurmaktadır.

Giriş bölümleri öncelikle yorumlama kılavuzları görevi görür; doğrudan uygulanabilir yasal normlar değildir. Vazgeçme prosedürleri, bilgi yükümlülükleri veya web kazıma kısıtlamaları gibi temel güvenceler, açıkça formüle edilmiş maddelerde değil de öncelikle burada yer alıyorsa, bu durum veri koruma yetkililerinin elindeki seçenekleri önemli ölçüde sınırlar. İhlallerin kovuşturulması zorlaşır, para cezaları ve emirler daha az açık gerekçelere dayanır ve şirketler bunların yalnızca "yorumlama yardımcıları" olduğunu savunabilir.

Yapay zekâ ile ilgili büyük veri işleme söz konusu olduğunda, bu yapı düzenlemelerin kapsamını genişletmeye yönelik bir davet niteliğindedir. Özellikle kamuya açık bilgilerin (örneğin sosyal ağlardan, forumlardan veya haber sitelerinden) web kazıma yöntemiyle toplanması durumunda, etkilenenlerin bilgilendirilmemesi veya haklarını kullanma konusunda gerçekçi bir fırsata sahip olmaması önemli bir risk oluşturmaktadır. Bu tür uygulamalara karşı temel engel yalnızca giriş bölümünde ima edilirse ancak yasal metnin kendisinde yer almazsa, pratikte veri koruma, yumuşak hukuk ve şirketlerin iyi niyetinin bir karışımına indirgenir.

Ekonomik açıdan bakıldığında, bu durum maliyet yapısını değiştirir: Agresif bir şekilde veri toplayan ve yapay zeka modelleri eğiten şirketler, yasal belirsizlikten faydalanır çünkü düzenleyici otoriteler harekete geçmekten kaçınır veya uzun mahkeme kararlarını beklemek zorunda kalır. Bu nedenle yasal riskler ertelenir ve azalır; kısa vadede bu, özellikle riske toleranslı sağlayıcılar için rekabet avantajı yaratır. Rekabet ortamında, dürüstlük ve uyumluluk cezalandırılırken, sınırları zorlamak ödüllendirici görünür – bu, düzenleyici ters teşviklerin klasik bir örneğidir.

Yapay zeka eğitim verileri için ayrı, dar tanımlı bir standardın, çelişen hedefleri daha iyi dengeleyebileceği nedenleri

Uzmanlar, "meşru menfaat"e dayalı genel meşrulaştırmaya alternatif olarak, yapay zeka sistemlerinin eğitimi için hedefli, bağımsız bir yasal temel öneriyorlar. Ekonomik açıdan bakıldığında, bu, yeniliği teşvik etme ve gizliliği koruma arasındaki çatışmayı, veri korumasının genel olarak zayıflatılması yoluyla değil, belirli, katı koşullar yoluyla çözme girişimi olacaktır.

Bu tür özel bir yasal dayanak, çeşitli koruyucu engeller içerebilir:

İlk olarak, şirketlerin kişisel verilere yalnızca anonimleştirilmiş, takma adlandırılmış veya sentetik verilerle eşdeğer bir sonucun elde edilemeyeceğinin kanıtlanması durumunda erişebileceğini öngören sıkı bir doğrulama şartı getirilebilir. Bu, veri anonimleştirme yöntemlerine, sentetik veri üretimine ve tasarımla gizlilik ilkesine yapılan yatırımları teşvik edecektir. İnovasyonun yönü, kontrolsüz veri toplamadan veri minimizasyonunu yönetmede teknik yaratıcılığa doğru kayacaktır.

İkinci olarak, böyle bir standart, veri sızıntısını önlemek için minimum teknik standartları zorunlu kılabilir. Yapay zeka modelleri, eğitim verilerinden kişisel olarak tanımlanabilir herhangi bir bilgiyi çıktılarında yeniden üretmemeli veya yeniden oluşturulabilir hale getirmemelidir. Bu, yalnızca basit filtreler değil, aynı zamanda diferansiyel gizlilik, çıktı kontrol mekanizmaları ve sıkı değerlendirme süreçleri gibi sağlam mimari kararlar gerektirir. Buradaki ekonomik mantık açık olacaktır: Kişisel verileri koruyan model mimarilerine yatırım yapmak, uzun vadede sorumluluk risklerini azaltır ve güveni güçlendirir.

Üçüncüsü, standart, yapay zeka eğitim verileri için katı amaç sınırlamaları getirebilir. Belirli bir yapay zeka eğitim amacı için toplanan veya kullanılan veriler, diğer bağlamlarda veya yeni modellerde kolayca kullanılamaz. Bu, toplanan veri kümelerini çeşitli geliştirmeler için kalıcı bir kaynak olarak ele alma uygulamasını kısıtlayacaktır. Şirketlerin daha sonra açıkça bölümlere ayrılmış veri havuzlarını korumaları ve kullanım yollarını şeffaf bir şekilde belgelemeleri gerekecektir.

Bu tür özel bir yasal çerçeve, sınırsız yetki değil, daha ziyade nitelikli bir yetkilendirmedir. Yapay zeka inovasyonu ile temel hakların korunması arasındaki gerilimi genel bir maddeyle gizlemek yerine, yapılandırabilir. Bu, politik olarak daha az "verimli" olsa da, hukukun üstünlüğü açısından önemli ölçüde daha sağlam olacaktır, çünkü çatışma açıkça kodlanacak ve yorum katmanlarının ardında gizlenmeyecektir.

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

Savunmasız gruplar ve dijital biyografi: Çocuklar ve gençler neden yapay zekâ kapitalizminin deneme alanı olma tehlikesiyle karşı karşıya?

Özellikle hassas bir konu, çocukların ve diğer savunmasız grupların korunmasıyla ilgilidir. Çocuklar ve gençler zaten sosyal medyada, oyun ortamlarında, eğitim platformlarında ve sağlık uygulamalarında muazzam miktarda dijital iz bırakmaktadır. Bu veriler, son derece ayrıntılı, çoğu zaman ömür boyu süren bir dijital biyografi oluşturmaktadır. Yapay zeka eğitimi ve kişiselleştirme bağlamında, bu verilerin belirli, bilgilendirilmiş ve geri alınabilir bir onay olmadan modellere ne ölçüde dahil edilebileceği sorusu ortaya çıkmaktadır.

Uzmanlar, reşit olmayan bireylerden elde edilen verilerin yapay zeka eğitimi amacıyla kullanılacağı durumlarda açık ebeveyn izni alınmasını savunuyor. Ayrıca, genç yetişkinlerin reşit olduklarında, verilerinin mevcut modellerde daha fazla kullanılmasını koşulsuz olarak yasaklama hakkına sahip olmaları gerektiğini öne sürüyorlar. Bu, yalnızca gelecekteki veri işlemenin değil, aynı zamanda eğitilmiş modellerde verilerin önceki kullanımının da teknik olarak mümkün olduğu ölçüde düzeltilmesi gerektiği anlamına gelir.

Ekonomik açıdan bakıldığında bu sakıncalı ancak hayati önem taşıyor. Özellikle küçüklerden elde edilen veriler, erken dönemde kalıpları tanımayı, uzun vadeli profillemeyi ve yıllar (hatta on yıllar) boyunca hedefli reklamcılığı mümkün kıldığı için yapay zeka uygulamaları için oldukça cazip. Tüketici, eğitim ve reklamcılık pazarlarında bu kadar uzun zaman dilimleri son derece değerlidir. Bu veriler denetimsiz bir şekilde eğitim temeli olarak kullanılırsa, şirketler neredeyse aşılması imkansız bir veri avantajı elde edecektir. Böylece genç nesil, bilinçli ve bilgilendirilmiş bir karar vermeden uzun vadeli bir yapay zeka iş modelinin sistematik bir kaynağı haline gelecektir.

Aynı zamanda, dijital yaşamdaki hataların, önyargıların veya talihsiz dönemlerin modellerde kalıcı olarak yer alması riski de vardır; örneğin, önceki çevrimiçi aktiviteler kariyerleri, kredileri veya sigorta koşullarını dolaylı olarak etkiliyorsa. Modeller resmi olarak "anonim" olarak çalışsa bile, grup düzeyindeki korelasyonlar belirli sosyal grupların eğitim ve istihdam olanakları üzerinde uzun vadeli etkilere sahip olabilir. Sorunlu bir sosyal ortamda büyüyenlerin, istatistiksel olarak olumsuz risk profillerinde yer alma olasılıkları daha yüksektir. Bu nedenle, küçükler için sağlam koruma önlemlerinin olmaması, sosyal eşitsizliği algoritmik bir biçimde sürdürmektedir.

"Gelecek nesil için dijital egemenlik" siyasi söylemi, geleceğin dijital ekosistemine maruz kalacak olan grubun şu anda büyük ölçüde korunmasız bir şekilde yapay zeka veri akışlarına maruz bırakılması göz önüne alındığında, anlamsız kalmaktadır. Ekonomik açıdan bakıldığında, yapay zeka sağlayıcıları için kısa vadeli kolaylık –değerli verilere sınırsız erişim– bireysel veri ihlallerinin çok ötesine uzanan uzun vadeli toplumsal maliyetlerle birlikte gelir. Soru şu ki, demokratik toplumlar genç vatandaşlarının yaşam öykülerini yapay zeka endüstrisi için temel bir hammadde haline getirmeye hazır mı?.

Güven bir üretim faktörü olarak: Zayıflayan veri koruması Avrupa'nın dijital ekonomisi için neden ekonomik bir risk oluşturuyor?

Kamuoyu tartışmalarında veri koruma genellikle yeniliğin önünde bir engel olarak gösterilir. Ampirik veriler ise farklı bir tablo ortaya koymaktadır. Alman Tüketici Kuruluşları Federasyonu (vzbv) tarafından yapılan temsili anketler, tüketicilerin büyük çoğunluğu için dijital hizmetlerin kullanımında güvenin temel bir ön koşul olduğunu göstermektedir. Ankete katılanların %87'si dijital kullanım için güvenin temel bir gereklilik olduğunu belirttiğinde, şu açıkça ortaya çıkmaktadır: Güvenilir bir yasal çerçeve ve etkili kontrol mekanizmaları olmadan, karmaşık, veri yoğun uygulamalar için uygulanabilir bir pazar ortaya çıkamaz.

GDPR şu anda ikili bir rol oynuyor. Bir yandan, kısa vadede belirli iş modellerini sınırlıyor veya şirketleri ek maliyetlere katlanmaya zorluyor. Diğer yandan, kurumsal bir güven çıpası görevi görüyor: Tüketicilerin %60'ından fazlası, Avrupa veri koruma düzenlemelerine açıkça uyum sağlayan şirketlere daha fazla güvendiklerini söylüyor. Bu güven, belirsiz bir "duygu" değil, gerçek bir ekonomik faktör. Kullanıcıların hassas bilgileri ifşa etmeye, yeni hizmetleri denemeye veya günlük durumlarda (örneğin sağlık veya finans sektörlerinde) veri odaklı sistemlere güvenmeye istekli olup olmadıklarını belirliyor.

Eğer veri korumasının giderek sulandırıldığı ve temel ilkelerin yapay zeka çıkarları uğruna feda edildiği izlenimi oluşursa, bu durum sonuçları doğuracaktır. Kısa vadede, bazı şirketler için veri kullanımı kolaylaşabilir. Ancak orta vadede, tüm ekosisteme yönelik şüphecilik artar. Kullanıcılar kaçınma davranışı, kaçamak stratejiler, bilinçli veri azaltma veya özellikle kısıtlayıcı araçlara başvurma gibi tepkiler verirler. Güven bir kez kaybedildiğinde geri kazanılması zordur ve bunu yapmanın maliyeti, baştan itibaren sağlam ve tutarlı bir yasal çerçeveye bağlı kalmak için gereken çabadan daha yüksektir.

Bu durum, Avrupa dijital ekonomisi için stratejik bir öneme sahiptir: ABD platformlarına karşı rekabet avantajı, öncelikle veri hacmi ve agresif veri toplama yoluyla elde edilemez; diğerleri bu konuda zaten çok ileridedir. Farklılaşmanın gerçekçi yolu, güvenilirlik, şeffaflık, hesap verebilirlik ve veri yoğun hizmetlerin değer temelli bir düzenleyici çerçeveye güvenilir bir şekilde entegre edilmesinde yatmaktadır. Bunun tam tersini işaret eden genel yaklaşım, Avrupa'nın küresel rekabette geliştirebileceği gücü tam olarak baltalamaktadır.

Asimetrik etkiler: Kapsamlı yasa tasarısı neden büyük teknoloji şirketlerini güçlendirirken Avrupa KOBİ'lerini zayıflatıyor?

En önemli eleştirilerden biri, planlanan düzenleyici kolaylaştırma önlemlerinin yapısal olarak öncelikle büyük, veri açısından zengin platform şirketlerine – genellikle "Büyük Teknoloji" olarak adlandırılanlara – fayda sağlamasıdır. Temel ekonomik mantık basittir: Zaten çok miktarda veriye sahip olan, veri toplama ve işleme için küresel bir altyapı işleten ve uzmanlaşmış uyumluluk ekiplerine sahip şirketler, varoluşsal risklerle karşılaşmadan düzenleyici boşluklardan ve istisnalardan stratejik olarak yararlanabilirler. Küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) için ise hesaplama oldukça farklıdır.

Yapay zekâ eğitimi ve işletimini "meşru bir ilgi alanı" olarak tanımak, karmaşık dengeleme süreçleri gerektirir: Şirketin çıkarları, etkilenenlerin hak ve özgürlükleriyle karşılaştırılmalıdır. Büyük şirketler, bu tür hususları ayrıntılı belgelerle destekleyecek hukuk departmanlarına ve uzun vadede hesaplanmış bir risk olarak potansiyel para cezalarını absorbe edecek piyasa gücüne sahiptir. Öte yandan, daha küçük şirketler, ya daha riskli ancak potansiyel olarak rekabet açısından önemli veri kullanımlarından ihtiyatlı bir şekilde kaçınma ya da yeterli hukuki uzmanlığa sahip olmadan gri alanlara girme seçeneğiyle karşı karşıyadır.

Ayrıca, ağ etkisi de söz konusu: Yapay zeka eğitimi için büyük ölçekli veri kullanımı kolaylaştırılırsa, doğal olarak zaten büyük miktarda veriye sahip olanlar en büyük faydayı sağlayacaktır. Her ek veri paketi, modellerini geliştirir, hizmetlerinin çekiciliğini artırır ve bu da daha fazla kullanıcı ve veri akışını hızlandırır. Sonuç olarak, piyasa dengesi daha az sayıda küresel platform lehine daha da kayar. Daha az veri yoğun ancak gizlilik dostu yaklaşımlarla rekabet etmeye çalışan Avrupalı ​​sağlayıcılar, kendilerini giderek daha savunmacı bir konumda bulurlar.

Siyasi olarak dile getirilen Avrupa şirketlerini güçlendirme ve dijital egemenliği genişletme hedefi, düzenlemelerin gerçek etkileriyle çelişmektedir. Öncelikle en üstte olanlara fayda sağlayan serbestleştirme, gücü sınırlamak yerine yoğunlaşmayı artırmaktadır. Avrupa sanayi ve yerleşim politikası açısından bu, "rahatlama" olarak sunulan şeyin, yabancı veri ve yapay zeka altyapılarına yapısal bağımlılığa dönüşebileceği anlamına gelir. Egemenlik, gevşek kurallarla değil, kendi güvenilir ve rekabetçi alternatiflerini oluşturma yeteneğiyle elde edilir.

Omnibus tartışmasının da gösterdiği gibi, Avrupa dijital politikası endüstriyel çıkarlar ve temel haklar arasında sıkışıp kalmıştır

Dijital Omnibus'un büyük ölçüde ABD hükümeti ve Amerikan teknoloji şirketlerinin etkisi altında oluşturulduğu şüphesi, tartışmanın jeopolitik boyutuna işaret etmektedir. Küresel yapay zeka yarışında, veri akışları, model erişimi ve bulut altyapıları stratejik kaynaklardır. Dijital ekonomisi Avrupa kullanıcı verilerinin kullanımından büyük ölçüde faydalanan ABD için, daha esnek bir Avrupa yasal çerçevesi büyük önem taşımaktadır.

Avrupa veri koruma standartlarını zayıflatan kapsamlı bir anlaşma, dolaylı olarak veri transferlerine, eğitim iş birliklerine ve Avrupa verilerinin küresel yapay zeka modellerine entegrasyonuna yönelik engelleri azaltmaktadır. Örneğin, transatlantik veri anlaşmaları çerçevesinde resmi transfer kuralları yürürlükte kalsa bile, Avrupa içi güvencelerin gevşetilmesi, bu tür transferlerin kısıtlayıcı bir şekilde ele alınması yönündeki siyasi ve düzenleyici baskıyı azaltmaktadır.

Aynı zamanda Avrupa, dünyanın diğer bölgelerine belirsiz bir sinyal gönderiyor. GDPR genellikle küresel bir ölçüt olarak kabul edildi; birçok ülke veri koruma yasalarını buna dayandırdı. Eğer AB'nin kendisinin yapay zeka endüstrisinin çıkarları lehine temel ilkelerden ödün vermeye hazır olduğu ortaya çıkarsa, bu normatif liderliğini zayıflatır. Diğer ülkeler, katı veri koruma çerçevelerinin nihayetinde ekonomik gerçeklere kurban edildiği ve bunun sonucunda küresel koruma standartlarının genel olarak aşındığı sonucuna varabilir.

Güç politikası açısından bakıldığında, Avrupa bir ikilemle karşı karşıya: Eğer katı bir temel haklar çerçevesine bağlı kalırsa, yapay zeka yarışında kısa vadeli rekabet dezavantajları riskiyle karşı karşıya kalır. Eğer bu katılığı kademeli olarak terk ederse, biraz daha esneklik kazanabilir, ancak dijital özerkliğin koruyucusu kimliğini kaybeder. Dijital Omnibus, mevcut haliyle, bu ikilemi belirsizlik yoluyla aşmaya çalışıyor: Dışarıdan bakıldığında temel değerleri savunuyor, ancak ayrıntılarda, yaygın veri kullanımına fiilen izin veren boşluklar ve istisnalar yaratıyor. Ancak ekonomik olarak bu, netliğe değil, belirsizliğin norm haline geldiği hibrit bir sisteme yol açıyor.

Avrupa'nın dijital ekonomisi için iki yol ve bunların orta ve uzun vadeli sonuçları

Dijital otobüsün ekonomik etkisini değerlendirmek için, iki kabaca senaryoyu özetlemek faydalı olacaktır: tasarımın büyük ölçüde mevcut versiyonla devamlılık içinde uygulanması ve temel eleştirilerin ele alındığı ve gidişatın belirgin şekilde düzeltildiği bir varyant.

İlk senaryoda, yapay zeka eğitimi ve işletimi yaygın olarak meşru bir ilgi alanı olarak kabul edilecek, hassas veriler belirsiz güvenceler altında eğitim süreçlerine daha sık dahil edilecek ve temel güvencelerden yalnızca açıklayıcı notlarda bahsedilecektir. Kısa vadede, bazı Avrupa şirketleri -özellikle zaten kapsamlı veri kümelerine sahip olanlar- yasal risklerin azaldığı algısı nedeniyle fayda sağlayabilir. Yatırımcılar, özellikle üretken modeller, kişiselleştirilmiş reklamcılık, sağlık hizmetleri ve FinTech uygulamaları alanlarında yeni büyüme fırsatları görecektir.

Ancak orta vadede, başlangıçta açıklanan yan etkiler yoğunlaşacaktır: küresel platform şirketlerini destekleyen yoğunlaşma etkileri, azalan kullanıcı güveni, keyfi veri kullanımı konusunda artan sosyal çatışmalar ve politika yapıcılar ile düzenleyiciler üzerinde sorunlu gelişmeleri geriye dönük olarak düzeltme baskısının artması. Hukuki belirsizlik ortadan kalkmayacak, sadece yer değiştirecektir: bireysel, net yasaklar yerine, mahkemelerin yıllarca emsal kararlar oluşturmak zorunda kalacağı sayısız sınır vakası olacaktır. Bu, şirketler için değişken yoruma açık bir risk yaratacaktır – varsayılan rahatlama yanıltıcı olacaktır.

Alternatif senaryoda, genel düzenleme yine de basitleştirme ve uyumlaştırmayı hedefleyecek, ancak kilit alanlarda iyileştirmeler yapılacaktır. Madde 88c, veri minimizasyonunu, amaç sınırlamasını ve veri sahibi haklarını açıkça yeniden teyit eden, yapay zeka eğitimi için dar tanımlı, özel bir yasal dayanağa indirgenecektir. Hassas veriler yalnızca açık ve sıkı koşullar altında kullanılabilir olacak ve temel güvenceler, giriş bölümlerinde gizlenmek yerine, düzenlemenin metnine dahil edilecektir. Aynı zamanda, yasa koyucu, KOBİ'lerin GDPR'ye uygun olarak veri kullanmalarını desteklemek için hedefli araçlar oluşturacaktır; örneğin, standartlaştırılmış kılavuzlar, sertifikalar veya teknik referans mimarileri aracılığıyla.

Kısa vadede, bu senaryo bazı iş modelleri için daha elverişsiz olabilir; belirli veri yoğun yapay zeka projelerinin yeniden tasarlanması veya farklı veri mimarileriyle donatılması gerekebilir. Ancak uzun vadede, yeniliğin yasal gri alanların gölgesinde değil, açık ve güvenilir yönergeler doğrultusunda geliştiği daha istikrarlı, güvene dayalı bir ekosistem oluşabilir. Avrupalı ​​sağlayıcılar için bu, doğrulanabilir garantilere sahip "güvenilir yapay zeka" sağlayıcısı olarak bir profil geliştirme fırsatı sunacaktır; bu profil hem tüketici hem de B2B pazarlarında giderek daha fazla talep görmektedir.

İnovasyon ve temel haklar arasındaki temel çatışma üzerine açık bir tartışmanın neden şimdi gerekli olduğu

Dijital Omnibus'un artık AB Konseyi ve Avrupa Parlamentosu'nda tartışılmasıyla birlikte, düzeltmeler yapma sorumluluğu artık yalnızca Komisyona ait değil. Sivil toplum aktörleri, tüketici koruma grupları ve veri koruma savunucuları, taslağı Avrupa veri koruma modeline yönelik sistemik bir tehdit olarak gördüklerini açıkça ortaya koydular. Politika yapıcılar, bu itirazları ciddiye alıp almamak veya lobicilik baskısı altında bunları göz ardı etmek arasında bir seçim yapmak zorundalar.

Ekonomik açıdan, özellikle AB'nin küresel yapay zeka yarışında çok hantal ve aşırı düzenlemeye odaklı olmakla eleştirildiği bir dönemde, şirketlere kısa vadeli rahatlama sinyalleri gönderme cazibesi çok büyük. Ancak, bu eleştiri nedeniyle dijital alanda Avrupa'nın başarı modelinin özünü feda etmek stratejik bir hata olurdu: piyasa liberalleşmesi, temel hakların korunması ve normatif liderliğin birleşimi. Biçimsel olarak uyumlu ancak özünde açıkça serbestleştirilmiş bir dijital tek pazar, uzun vadede ne yatırımı ne de kamuoyunun kabulünü güvence altına alacaktır.

Bunun yerine, yapay zekâda veri kullanımına ilişkin izin verilebilir çerçeve hakkında açık bir siyasi tartışmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Bu, veri yoğun sektörlerdeki inovasyonun temel özgürlükleri aşındırmadan sınırsız olamayacağının kabul edilmesini içerir. Ayrıca, veri korumasının yalnızca bir maliyet faktörü değil, aynı zamanda sağlam endüstri ve inovasyon politikalarıyla birleştirildiğinde rekabet avantajı da olabileceğinin anlaşılmasını gerektirir. Bu yaklaşım, genel taslakta yüzeysel açıklamalardan daha fazlasını gerektirir; dizginsiz veri kapitalizminin mantığından farklı bir Avrupa yapay zekâ modeli için bilinçli bir karar gerektirir.

Avrupa'nın dijital geleceği, yapay zekanın "etkinleştirilip etkinleştirilmeyeceği" sorusuyla değil, nasıl etkinleştirileceği sorusuyla belirlenecektir

Dijital otobüsün mevcut haliyle, daha katı ve net bir yapay zeka veri çerçevesine cesaret etmekten daha riskli olmasının nedenleri

AB'nin dijital paketi, sadece teknik basitleştirmelerden oluşan bir paket olmaktan çok daha fazlası. Bu paket, Avrupa'nın sözde daha hızlı yapay zeka ilerlemesi lehine kendi veri koruma taahhütlerini zayıflatmaya hazır olup olmadığının bir turnusol testi niteliğinde. 88c maddesi aracılığıyla yapay zeka veri işlemesine yönelik planlanan ayrıcalıklı muamele, veri minimizasyonu ve amaç sınırlaması ilkelerinin göreceli olarak değersizleştirilmesi, hassas verilerin korunmasının zayıflatılması ve önemli güvencelerin gerekçelere taşınması, önemsiz ayrıntılar değil, temel bir politika kararının ifadesidir.

Ekonomik açıdan, bu tür bir eylemin öncelikle zaten güç, veri ve altyapıya sahip olanları güçlendirdiği, Avrupa KOBİ'lerini, tüketicileri ve demokratik kurumları zayıflattığına dair güçlü kanıtlar bulunmaktadır. Güven, bir üretim faktörü olarak hafife alınmakta, düzenleme bir yük olarak yanlış anlaşılmakta ve değerlere dayalı bir dijital ekosistemin gerçek rekabet avantajları heba edilmektedir. Bu nedenle, yapay zeka şirketlerine verilen kısa vadeli tavizler, sosyal istikrar, rekabet düzeni ve Avrupa'nın dijital egemenliği için uzun vadeli riskler pahasına elde edilmektedir.

Alternatif, daha iddialı bir strateji, yapay zekayı ne pahasına olursa olsun hızlandırmaya odaklanmak yerine, veri kullanımı, eğitim süreçleri ve bireylerin hakları için açık, titiz ve aynı zamanda yenilikle uyumlu kurallara odaklanacaktır. Bu strateji, küçükleri ve diğer savunmasız grupları özel olarak koruyacak, yasal boşluklardan yararlanarak büyük teknoloji şirketlerini kayırmaktan kaçınacak ve kamu güvenini stratejik bir kaynak olarak ele alacaktır. Her şeyden önemlisi, dijitalleşmiş bir ekonomide temel hakların pazarlık konusu parametreler değil, her türlü meşru değer yaratımının üzerine inşa edildiği altyapı olduğunu kabul edecektir.

Dijital Omnibus, mevcut haliyle, tam tersi yönde ilerliyor. Eğer Parlamento ve Konsey bunu değiştirmeden onaylarsa, bu sadece yasal değil, aynı zamanda ekonomik ve politik bir dönüm noktası olacaktır: Avrupa, sorumlu, temel haklara dayalı veri yönetimi konusunda küresel bir öncü olma rolünün bir kısmından vazgeçecek ve yapay zeka gelişiminin öncelikle sürekli genişleyen veri sömürüsünü meşrulaştırmaya hizmet ettiği bir modele yaklaşacaktır. Bu nedenle Omnibus etrafındaki tartışma teknik bir ayrıntı değil, Avrupa'nın 21. yüzyılda temsil etmek istediği dijital düzenin belirleneceği kritik bir alandır.

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla