Uçtan Uca Yapay Zeka Destekli Planlama İş Akışı ve Kurumsal Uygulama

Kazanimlar:

• Veri toplamadan plan kararına kadar AI'ı iş akışının her aşamasında yerinde ve sınırları belli şekilde bütünleştirebilme
• Kurum ölçeğinde prompt kütüphanesi, doğrulama protokolü, veri yönetişimi ve gizlilik politikası kurabilme
• AI destekli planlamada kamu yararı, şeffaflık, hesap verebilirlik ve kamu güvenini koruyan bir denetim kültürü tasarlayabilme

Önceki üniteler AI'ı planlamanın ayrı görevlerinde (plan analizi, CBS, uydu, nüfus, ulaşım, simülasyon, mevzuat, katılım, afet) nasıl kullanacağınızı gösterdi. Bu son ünite, bu parçaları tek bir tutarlı iş akışında birleştirir ve bireysel beceriyi kurumsal bir yeteneğe dönüştürür. Çünkü bir belediyede veya planlama bürosunda asıl mesele tek bir plancının AI'ı iyi kullanması değil; kurumun tümünün AI'ı güvenli, tutarlı, gizlilik ve kamu yararına uygun biçimde kullanmasıdır. Bu, dağınık ve denetimsiz kullanımı bir düzene sokan üç yapı gerektirir: ortak bir prompt kütüphanesi, çıktı türüne göre bir doğrulama protokolü ve bir veri yönetişimi ve gizlilik politikası. Bu ünitede bu yapıları kurmayı ve AI destekli planlamada kamu güvenini koruyan bir denetim kültürü tasarlamayı öğreneceksiniz.

Uçtan uca iş akışı

Bir planlama süreci baştan sona AI ile şöyle örülür (her aşamada AI hızlandırır, insan doğrular):

1. Veri toplama ve düzenleme. Uydu, CBS, nüfus, ulaşım, katılım verisi — AI temizler, tablolar.
2. Analiz. Arazi kullanımı, erişilebilirlik, risk — AI kurgular, uzman doğrular.
3. Senaryo üretimi. Büyüme ve ulaşım senaryoları — AI karşılaştırır, süreç seçer.
4. Mevzuat kontrolü. Her karar mevzuatla sınanır — AI tarar, resmî metin teyit eder.
5. Katılım. Paydaş görüşü toplanır ve özetlenir — AI analiz eder, temsil korunur.
6. Karar ve plan hükmü. Yetkin plancı karar verir, sorumluluğu taşır.
7. Raporlama ve onay. Plan açıklama raporu — AI taslak, plancı sorumlu.
8. İzleme. Plan sonrası değişim takibi — AI ön-tarar, saha teyit eder.

Bu zincirde AI bir "kavşak asistanı" gibidir: her durakta yardım eder, ama direksiyonda hep plancı vardır.

İpucu: Uçtan uca kullanımda en büyük risk, doğrulanmamış bir çıktının bir sonraki aşamaya girdi olarak taşınmasıdır. Yanlış bir nüfus rakamı analize, oradan senaryoya, oradan karara sızabilir. Her aşama çıkışında "bu doğrulandı mı?" kapısı koyun.

Kurumsal yapı 1: Prompt kütüphanesi

Her plancının kendi promptunu sıfırdan yazması hem zaman kaybı hem tutarsızlık kaynağıdır. Kurum, denenmiş ve doğrulama kuralları gömülü promptları ortak bir kütüphanede toplar: "plan notu tablolaştırma", "mevzuat metne-bağlı sorgu", "katılım tema çıkarımı" gibi. Her prompt, "TEYİT GEREKLİ" etiketi, veri uydurma yasağı ve kaynak isteme gibi güvenlik kurallarını içerir. Böylece kalite kişiye değil kuruma bağlı olur.

Kurumsal yapı 2: Doğrulama protokolü

Her çıktı türünün kendi doğrulama düzeyi vardır. Bir toplantı notu hızlı gözden geçirmeyle geçer; bir mevzuat maddesi resmî metin teyidi ister; bir afet risk göstergesi uzman etüdü gerektirir. Kurum, bir tabloya "çıktı türü → zorunlu doğrulama → sorumlu kişi" eşlemesini yazar ve bunu bağlayıcı kılar.

Kurumsal yapı 3: Veri yönetişimi ve gizlilik

Hangi verinin buluta çıkabileceği, hangisinin çıkamayacağı, nasıl anonimleştirileceği ve hangi araçların onaylı olduğu yazılı bir politika olmalıdır. Askıya çıkmamış plan, parsel sahibi, kişisel veri gibi hassas bilgiler için net kurallar; onaylı araç listesi; ve verinin eğitimde kullanılmama garantisi bu politikanın çekirdeğidir.

Adım adım: kurumsal AI yeteneği kurma

1. Envanter çıkar. Hangi görevlerde AI kullanılıyor/kullanılabilir?
2. Risk sınıflaması yap. Her görevi yeşil/sarı/kırmızı bölgeye yerleştir.
3. Prompt kütüphanesi kur. Güvenlik kuralları gömülü, ortak.
4. Doğrulama protokolü yaz. Çıktı türü → doğrulama → sorumlu.
5. Veri/gizlilik politikası yaz. Onaylı araç, anonimleştirme, yasak veri.
6. Eğitim ver. Ekip sınırları ve doğrulamayı bilsin.
7. Denetle ve güncelle. İzleri kaydet, düzenli gözden geçir.

Zayıf prompt / Güçlü prompt

Zayıf yaklaşım: "Ekip AI kullansın, herkes kendi yöntemini bulsun."

Bu, tutarsız kalite, gizlilik sızıntısı, doğrulanmamış çıktı ve hesap verememe demektir.

Güçlü yaklaşım: "Kurumda AI kullanımını üç yapıya bağlıyoruz: (1) güvenlik kuralları gömülü ortak prompt kütüphanesi, (2) her çıktı türü için zorunlu doğrulama ve sorumlu eşlemesi, (3) onaylı araç ve anonimleştirme kuralı içeren veri politikası. Her AI çıktısı, ilgili doğrulamadan geçmeden bir sonraki aşamaya taşınamaz; kırmızı bölge çıktıları yetkin uzman onayıyla kapanır ve tüm süreç izlenir."

İkinci yaklaşım AI'ı bireysel bir alışkanlıktan kurumsal, denetlenebilir bir yeteneğe çevirir.

Dört kopyalanabilir şablon

Görev: Aşağıdaki planlama görev listesini bir kurumsal AI kullanımmatrisine çevir. Her görev için: risk bölgesi (yeşil/sarı/kırmızı),AI'ın rolü, zorunlu doğrulama, sorumlu. Kırmızı görevlerde "yetkinuzman onayı ve resmî süreç zorunlu" yaz. Görevler: [...]

Görev: Aşağıdaki çıktı türleri için bir doğrulama protokolü tablosuüret: çıktı türü | risk | zorunlu doğrulama adımları | sorumlu rol |kayıt/iz gereği. Çıktı türleri: [...]

Görev: Bir planlama kurumu için AI veri/gizlilik politikası TASLAĞI yaz.Kapsasın: buluta çıkamayacak veri türleri, anonimleştirme kuralı, onaylıaraç kriteri, eğitimde kullanılmama şartı, ihlal durumunda yapılacaklar.Bağlam: [...]

Görev: Aşağıdaki uçtan uca planlama iş akışını denetle. Her aşamaçıkışında bir "doğrulama kapısı" var mı kontrol et; doğrulanmamışçıktının bir sonraki aşamaya sızabileceği noktaları işaretle.İş akışı: [...]

Bir tablo: aşama, AI rolü ve doğrulama sahibi

Aşama

AI'ın rolü

Zorunlu doğrulama

Sorumlu

Veri düzenleme

Temizleme, tablolama

Kaynak/format kontrolü

Analist

Analiz

Kurgu, kod taslağı

CRS, veri kalitesi

Plancı

Senaryo

Karşılaştırma

Varsayım şeffaflığı

Plancı ekibi

Mevzuat

Metne-bağlı tarama

Resmî güncel metin

Plancı/hukuk

Katılım

Tema çıkarımı

Temsil, ham veri

Katılım sorumlusu

Afet/risk

Sentez, ön-tarama

Uzman etüdü

Yetkin uzman

Rapor

Taslak yazımı

İçerik + sorumluluk

Yetkin plancı

Üç mini vaka

Vaka 1 — Sızarak büyüyen hata. Bir büroda doğrulanmamış bir nüfus rakamı analize girer, oradan bir okul ihtiyacı hesabına, oradan plan hükmüne taşınır. Hata plan onay aşamasında fark edilir ve süreç geri döner. Her aşamaya "doğrulama kapısı" koyan bir kurum bu zinciri ikinci adımda keserdi. Uçtan uca kullanımın en büyük riski budur.

Vaka 2 — Kütüphaneyle tutarlılık. Bir belediye, ortak prompt kütüphanesine geçer; artık her plancı mevzuat sorgusunu "sadece verilen metne dayan, madde uydurma" kuralı gömülü aynı promptla yapar. Halüsinasyon kaynaklı hatalar belirgin düşer, kalite kişiden bağımsız hale gelir. Kurumsallaşma, kaliteyi rastlantı olmaktan çıkarır.

Vaka 3 — Gizlilik politikasının değeri. Bir stajyer, askıya çıkmamış bir plan tadilatını ücretsiz bir araca yüklemek üzeredir; kurumun veri politikası "onaylı olmayan araca hassas veri yüklenmez, anonimleştir" kuralını hatırlatır. Olası bir sızıntı ve kamu güveni krizi önlenir. Yazılı politika, iyi niyetin yetmediği yerde korur.

Sık yapılan hatalar

• Doğrulama kapısı koymamak. Doğrulanmamış çıktı aşamalar arası sızıp büyür.
• Kişiye bağımlı kalite. Ortak kütüphane olmadan her plancı farklı ve tutarsız çalışır.
• Yazısız gizlilik. Politika yoksa iyi niyet bir sızıntıyı önlemeye yetmez.
• Kırmızı bölgeyi gevşetmek. Hız uğruna afet/mevzuat onayını atlamak kamu güvenliğini riske atar.
• İz tutmamak. Kamu süreci hesap verebilir olmalı; doğrulama kaydı şart.
• Eğitimi atlamak. Ekip sınırları bilmezse en iyi politika bile kâğıtta kalır.
• Politikayı güncellememek. Araçlar ve mevzuat değişir; yapı da güncellenmeli.

Özetle

AI destekli planlamada asıl olgunluk, tek bir görevi değil, uçtan uca süreci güvenle yönetmektir. Bu, veri toplamadan izlemeye her aşamada AI'ın hızlandırdığı ama insanın doğruladığı bir zincir kurmayı gerektirir; en büyük risk doğrulanmamış çıktının sonraki aşamaya sızmasıdır, çözümü her aşamada bir doğrulama kapısıdır. Bireysel beceriyi kurumsal yeteneğe dönüştüren üç yapı: güvenlik kuralları gömülü prompt kütüphanesi, çıktı türüne göre doğrulama protokolü ve veri/gizlilik politikası. Bu yapılar kaliteyi kişiden bağımsız, süreci hesap verebilir ve kamu güvenini korunur kılar. AI planlamayı hızlandırır; kamu yararı, şeffaflık ve sorumluluk her zaman insanındır.

Uygulama görevi

Kendi kurumunuz (veya örnek bir belediye) için bir AI kullanım çerçevesi taslağı hazırlayın. (1) İlk şablonla en az beş planlama görevini bir risk matrisine yerleştirin. (2) İkinci şablonla üç çıktı türü için doğrulama protokolü yazın. (3) Üçüncü şablonla kısa bir veri/gizlilik politikası taslağı üretin. (4) Dördüncü şablonla bir uçtan uca iş akışını denetleyip en az bir eksik "doğrulama kapısı" tespit edin ve nasıl kapatacağınızı yazın.

Kontrol listesi

• [ ] Her iş akışı aşamasının çıkışına bir doğrulama kapısı koydum.
• [ ] Güvenlik kuralları gömülü ortak bir prompt kütüphanesi kurdum.
• [ ] Çıktı türü → doğrulama → sorumlu eşlemesini yazılı hale getirdim.
• [ ] Onaylı araç, anonimleştirme ve yasak veri kuralları içeren bir gizlilik politikası oluşturdum.
• [ ] Kırmızı bölge çıktılarını yetkin uzman onayına bağladım.
• [ ] Ekibe sınırlar ve doğrulama konusunda eğitim planladım.
• [ ] Tüm süreç için iz/kayıt ve düzenli güncelleme tuttum.

Modul Sinavi

1. Bir belediyenin planlama birimi, bir mahalle için yaklaşan afet riskine göre yapı yasağı getirilip getirilmeyeceğini belirlemek istiyor ve bu kararı hızlandırmak için AI kullanmayı düşünüyor. En doğru yaklaşım hangisidir?

• A) AI'ı yalnızca veri düzenleme ve rapor taslağı için kullanmak; nihai risk değerlendirmesini ve kararı yetkin uzmanların resmî analizi ve onayıyla vermek ✔
• B) AI'ın ürettiği risk skorunu doğrudan yapı yasağı kararına dönüştürmek
• C) AI birden çok kez aynı sonucu verdiyse resmî analiz yapmadan kabul etmek
• D) Uzman onayını atlayıp süreci hızlandırmak

Aciklama: Afet riskine dayalı yapı yasağı can güvenliği açısından güvenlik-kritik ve yasal bağlayıcılığı olan bir karardır. AI literatür taraması, veri düzenleme ve rapor taslağı için kullanılabilir; ancak nihai risk değerlendirmesi ve karar yürürlükteki mevzuata göre yetkin jeoloji/jeoteknik ve şehir plancısı uzmanlarının resmî analizi ve onayıyla verilmelidir. AI çıktısı bu onayın ve resmî sürecin yerine geçmez.

2. AI'a bir parselin imar durumunu ve yapılaşma koşullarını (TAKS/KAKS, fonksiyon, çekme mesafeleri) sorduğunuzda uydurma (halüsinasyon) bir değer almamak için en sağlam yol nedir?

• A) AI'ın verdiği değere güvenip projeye başlamak
• B) Yapılaşma koşullarını yetkili idarenin resmî imar durum belgesi ve yürürlükteki onaylı plan ile plan notlarından teyit etmek ✔
• C) Aynı soruyu farklı kelimelerle tekrar sorup ortalama almak
• D) Bir emlak sitesindeki ilan açıklamasına dayanarak ilerlemek

Aciklama: Dil modeli imar terimlerini bilse de belirli bir parsele ait değerleri, fonksiyon kodunu ve oranları uydurabilir veya güncelliğini yitirmiş bilgi verebilir. Bu bilgiler yalnızca yetkili idarenin (belediye) resmî imar durum belgesi ve yürürlükteki onaylı imar planı ile plan notlarından teyit edilmelidir.

3. Uydu görüntüsünden AI ile kentsel değişim (yeni yapılaşma) tespit ettiniz. Bu çıktıyı bir imar denetimi işleminde kullanırken en doğru tutum hangisidir?

• A) AI'ın işaretlediği her değişimi doğrudan kaçak yapı tutanağına dönüştürmek
• B) Görüntü tarihini ve çözünürlüğü önemsiz sayıp sonucu kesin kabul etmek
• C) Tespitleri ön-tarama olarak alıp saha kontrolü, resmî kayıt ve ölçümle teyit ederek işleme dayanak yapmak ✔
• D) Gölge ve bulut kaynaklı hataları göz ardı etmek

Aciklama: AI görüntü sınıflandırması ve değişim tespiti güçlü bir ön-tarama sağlar ama çözünürlük, tarih, gölge ve sınıflandırma hatası içerir. Tespit edilen değişim saha kontrolü, tapu/ruhsat kaydı ve resmî ölçümle teyit edilmeden hukuki bir işleme dayanak yapılamaz; AI çıktısı tek başına delil değildir.

4. AI'ın yazdığı bir GeoPandas/Python scriptini gerçek proje verinizde çalıştırmadan önce en kritik kontrol hangisidir?

• A) Kodun hata vermemesine bakıp tüm veri setinde çalıştırmak
• B) Çıktı haritasının güzel görünmesine güvenmek
• C) Kodu okumadan doğrudan ana veri setinde çalıştırmak
• D) Kodu okuyup küçük örnek veride koordinat sistemi ve geometriyi doğrulayarak test etmek ve sonucu bilinen referansla karşılaştırmak ✔

Aciklama: AI mekânsal kodu yanlış koordinat referans sistemi (CRS) varsayabilir, geometriyi bozabilir veya alanları yanlış birimle hesaplayabilir. Kod okunmalı, önce küçük bir örnek veri üzerinde koordinat sistemi ve geometri doğrulanarak test edilmeli ve sonuç bilinen bir referansla karşılaştırılmalıdır.

5. Bir nüfus projeksiyonunu AI'a hazırlatırken en doğru kullanım hangisidir?

• A) Resmî istatistik verisini ve varsayımları girip AI'a senaryo ve rapor taslağı hazırlatmak, belirsizliği açıkça belirtmek ✔
• B) AI'dan nüfus rakamlarını kaynaksız kendisinin uydurmasını istemek
• C) AI'ın ürettiği rakamı resmî istatistik yerine kullanmak
• D) Belirsizlik aralığını hiç belirtmeden tek bir kesin sayı sunmak

Aciklama: AI sayısal projeksiyonu kendi başına güvenilir üretmez; resmî istatistik (örneğin TÜİK) ve doğrulanmış yöntemin verisini işler, senaryo ve rapor taslağı hazırlar. Doğru kullanım, girdi verisini, büyüme varsayımlarını ve belirsizlik aralığını açıkça belirterek AI'ı yorum ve yazım aracı olarak kullanmaktır.

6. Bir arazi kullanımı uygunluk (suitability) analizini AI ile kurarken kullandığınız veri katmanlarından biri eski ve düşük mekânsal doğrulukta. En sağlıklı yaklaşım nedir?

• A) Katmanı olduğu gibi kullanıp sonucu kesin kabul etmek
• B) Veri güncelliği ve doğruluğunu değerlendirip mümkünse güncel kaynakla değiştirmek ve sınırları rapora yazmak ✔
• C) AI güzel bir harita ürettiği için veri kalitesini önemsememek
• D) Eksik katmanı analizden sessizce çıkarıp raporda belirtmemek

Aciklama: Mekânsal analizin sonucu girdi verisinin kalitesi kadar iyidir (çöp girer, çöp çıkar). Eski veya düşük doğruluklu katman, sonucu sistematik olarak yanıltır. Veri güncelliği ve doğruluğu değerlendirilmeli, mümkünse güncel/doğrulanmış kaynakla değiştirilmeli ve sınırlar rapora açıkça yazılmalıdır.

7. Katılımcı planlamada topladığınız binlerce vatandaş görüşünü AI ile özetliyorsunuz. Temsil açısından en kritik risk ve önlem hangisidir?

• A) AI özetini tüm görüşlerin adil temsili sayıp ham veriye bakmamak
• B) Yalnızca en sık tekrar eden temaları karara esas almak
• C) Azınlık ve marjinalleşmiş grupların görüşlerini ayrıca izlemek, ham veriye erişimi korumak ve kararı şeffaf kamu sürecine bırakmak ✔
• D) Az tekrarlanan görüşleri gürültü sayıp elemek

Aciklama: AI özetleri çoğunluğun ve sık tekrarlanan ifadelerin sesini öne çıkarıp azınlık ve marjinalleşmiş grupların görüşlerini görünmez kılabilir. Bu bir temsil önyargısıdır. Özetin bu grupları ayrıca izlemesi, ham veriye erişimin korunması ve nihai kararın şeffaf kamu sürecine bırakılması gerekir.

8. Bir kentsel büyüme simülasyonunun çıktısını belediye meclisine sunarken en doğru çerçeveleme hangisidir?

• A) Çıktıyı kesin bir gelecek tahmini gibi sunmak
• B) Varsayımları ve belirsizliği açıklamadan tek senaryoyu doğru göstermek
• C) Simülasyonu resmî plan sürecinin yerine koymak
• D) Varsayım, kısıt ve belirsizliği açıkça belirtip çıktıyı senaryo/tartışma aracı olarak sunmak ve kararı resmî sürece bırakmak ✔

Aciklama: Simülasyon çıktısı belirli varsayımlar altında bir senaryodur, kesin bir tahmin veya gelecek değildir. Doğru sunum, girdi varsayımlarını, kısıtları ve belirsizliği açıkça belirtip çıktıyı karar için bir tartışma aracı olarak sunmak; nihai kararı resmî plan süreci ve uzman değerlendirmesine bırakmaktır.

9. Henüz askıya çıkmamış bir plan tadilatının çizim ve parsel verisini bulut tabanlı bir AI aracına verirken gizlilik açısından en doğru davranış hangisidir?

• A) Bağlamı anonimleştirip tanımlayıcıları temizlemek ve verinin eğitimde kullanılmayacağı politika uyumlu bir aracı kullanmak ✔
• B) Tüm çizimleri ve parsel sahibi bilgisini olduğu gibi yüklemek
• C) Gizlilik politikasını okumadan ücretsiz bir aracı kullanmak
• D) Konum bilgisini sonuç kalitesi için mutlaka açık vermek gerektiğini varsaymak

Aciklama: Askıya çıkmamış plan verisi, parsel sahibi bilgisi ve konum, hem kişisel veri hem de kamu süreci açısından hassastır; erken sızması spekülasyon ve haksız kazanç riski doğurur. Bağlamı anonimleştirmek, parsel/koordinat/isim gibi tanımlayıcıları temizlemek ve verinin eğitimde kullanılmayacağını garanti eden politika uyumlu bir aracı tercih etmek gerekir.

10. Bir trafik modelinin sonuçlarını AI ile yorumlarken en doğru yaklaşım nedir?

• A) AI'dan trafik hacimlerini modelsiz kendisinin hesaplamasını istemek
• B) Kalibre ve doğrulanmış modelin çıktısını, varsayımları açık belirterek AI'a özetletmek ve nihai değerlendirmeyi uzmana bırakmak ✔
• C) Model saha sayımıyla kalibre edilmese de sonucu kesin kabul etmek
• D) AI'ın ürettiği hacim değerini resmî etüt yerine kullanmak

Aciklama: AI trafik atamasını kendisi hesaplamaz; kalibre edilmiş bir modelin çıktısını özetler. Sonuçların anlamlı olması için modelin saha sayımıyla kalibre ve doğrulanmış olması, varsayımların (senaryo yılı, talep matrisi) açık olması ve nihai değerlendirmenin yetkin ulaşım uzmanına ait olması gerekir.

11. AI destekli bir planlama biriminde kalite, kamu yararı ve hesap verebilirliği korumak için kurulması gereken temel yapı hangisidir?

• A) Her çalışanın kendi bildiği gibi denetimsiz AI kullanması
• B) AI çıktılarını hiç kaydetmeden doğrudan plana aktarmak
• C) Ortak prompt kütüphanesi, doğrulama protokolü, veri yönetişimi ve gizlilik politikası kurup kritik çıktıları yetkin onayla kapatmak ✔
• D) Doğrulamayı yalnızca süreç sonunda bir kez yapmak

Aciklama: Dağınık ve denetimsiz AI kullanımı hata, önyargı ve gizlilik riskini büyütür ve kamu güvenini zedeler. Kurum ölçeğinde ortak prompt kütüphanesi, her çıktı türü için doğrulama protokolü, veri yönetişimi ve net gizlilik politikası kurmak; her güvenlik ve kamu yararı kritik çıktıyı yetkin onayla kapatmak esastır.

12. Bir imar yönetmeliği maddesini AI'a sorduğunuzda net bir madde numarası ve oran verdi. Bu bilgiyi plan kararında kullanmadan önce ne yapmalısınız?

• A) AI net bir madde verdiği için doğrudan uygulamak
• B) Maddeyi başka bir projeden hatırladığınız değerle değiştirmek
• C) Madde numarasını kaynağa bakmadan yuvarlayarak kullanmak
• D) Bilgiyi yürürlükteki yönetmeliğin resmî güncel metninden teyit etmek ve gerekirse yetkili idareden doğrulamak ✔

Aciklama: Yönetmelik maddeleri zamanla değişir ve AI güncelliğini yitirmiş veya farklı bir mevzuattan gelen bilgi verebilir, hatta madde numarasını halüsine edebilir. Değer yürürlükteki ilgili yönetmeliğin resmî ve güncel metninden teyit edilmeli, gerekirse yetkili idareden doğrulanmalıdır.

13. Bir arazi kullanımı analizinde AI'ı en verimli kullanmanın yolu, ona ne vermektir?

• A) Çalışma alanı, katmanlar, koordinat sistemi, kriter ve ağırlıkları net ve yapılandırılmış vermek ✔
• B) Yalnızca 'iyi bir arazi kullanımı analizi yap' gibi tek cümlelik bir istek vermek
• C) Hiç bağlam vermeden çok sayıda harita üretip birini seçmek
• D) Kriterleri ve ağırlıkları AI'ın kendi varsaymasına bırakmak

Aciklama: AI'ın çıktı kalitesi girdi kalitesine bağlıdır. Çalışma alanı sınırı, kullanılacak katmanlar, koordinat sistemi, analiz kriterleri ve ağırlıkları gibi kısıtları net verdiğinizde çıktı işe yarar; belirsiz tek cümlelik istekler genel ve yüzeysel, hatta yanıltıcı sonuç üretir.

14. Bir plan açıklama raporu (plan gerekçe raporu) taslağını AI ile hazırladınız. Bu taslakla ilgili en doğru tutum hangisidir?

• A) Taslağı olduğu gibi onay dosyasına koymak
• B) Taslağı bir iskelet olarak kullanıp her veri, mevzuat atfı ve gerekçeyi yetkin plancıyla gözden geçirip düzeltmek ✔
• C) Mevzuat atıflarını AI verdiği için kontrol etmemek
• D) Analiz verilerini gerçek çalışmayla karşılaştırmadan kabul etmek

Aciklama: Plan açıklama raporu yasal onay sürecinin bir parçasıdır ve teknik/hukuki sorumluluk doğurur. AI hızlı bir taslak iskeleti üretebilir; ancak her veri, mevzuat atfı, oran ve gerekçe yetkin şehir plancısınca gözden geçirilip yürürlükteki mevzuat ve gerçek analiz verisine göre düzeltilmeli ve sorumluluk plancıda kalmalıdır.