Mikhail Yatsuha, CaseCraft.AI CEO’su ve Kurucu Ortağı

Mikhail Yatsuha, CaseCraft.AI CEO’su ve Kurucu Ortağı, Birleşik Krallık avukatı ve hukuk teknolojisi girişimcisi olup, hukuk hizmetlerinde on yılı aşkın deneyime sahiptir. Stajyer ve avukat adayı olarak başlayıp Sterling Law’da Ortak konumuna yükseldi; burada ticari departmanı yönetti ve geleneksel hukuk maliyetleri hesaba katıldığında ekonomik olmayan, düşük değerli ancak uygulanabilir uyuşmazlıklarla sıkça karşılaştı. 2023 sonunda, sivil davaların değerlendirilmesi, hazırlanması ve ilerletilmesi sürecini, sadece hukuki taslaklara AI uygulamak yerine AI destekli iş akışlarıyla yeniden düşünmek için CaseCraft.AI’yi kurdu.

CaseCraft.AI, Birleşik Krallık merkezli bir hukuk teknolojisi şirketi olup, sivil davalar için AI‑yerli bir platform geliştiriyor. Platform, dava değerlendirmesini, delil işleme, ön eylem yazışmalarını, belge oluşturmayı, prosedür takibini ve insan hukuk incelemesini tek bir iş akışına getirerek, bireysel davacılara “kazanan yok, ücret yok” modeliyle ve işletmelere abonelik tabanlı toplu dava ve dava yönetim araçlarıyla hizmet veriyor. Şirket, üç finansman turunda yaklaşık £1.8 miktarında fon topladı ve Ağustos 2026 itibarıyla 4.562 dava oluşturmuş, toplam değeri £14.9 M olan, %51’i uzlaşma ya da temerrüt kararıyla kazanılmış ve 373 dava aktif hukuk çalışmasında; ayrıca ilk kurumsal dağıtımını pilot uygulama ve bir İş Hukuku MVP’si test ediyor.

Stajyer ve avukat adayı olarak başlayıp Sterling Law’da Ortak konumuna yükseldikten sonra 2023’te CaseCraft.AI’yi kurana kadar yıllar harcadınız. Hukuk pratiğinde sürekli olarak ne gördünüz ki, küçük dava sürecinin sadece daha iyi bir hukuk yazılımı ile daha verimli hâle getirilmesinden ziyade AI ile temelden yeniden tasarlanabileceğine ikna oldunuz?

Benim ikna olmamı sağlayan, avukatların daha iyi bir taslak aracına ihtiyaç duyduğu değil, birçok düşük değerli uyuşmazlıkta ekonomik dengenin avukat müdahalesinden önce bozulmasıydı. Temsil maliyeti, söz konusu değere yaklaşabilir ya da onu aşabilir ve küçük davalarda çoğu hukuk ücreti genellikle geri alınamaz. Sterling Law’da bu sebeple uygulanabilir davaların terk edildiğini gördüm; daha sonra işletmelerin ödenmemiş faturaları silmesiyle aynı matematiği gözlemledim. Bu, bir teslimat modeli sorunu, taslak sorunu değil. AI, davayı açan kişinin etrafındaki süreci yeniden tasarlamayı, sadece avukatı biraz daha hızlı hâle getirmekten daha mümkün kıldı.

CaseCraft.AI, şimdiye kadar binlerce hukuki dosya oluşturmak için kullanıldı ve yüzlercesi aktif hukuk çalışmalarına ilerledi. Gerçek davalarda AI’yı işleterek, yalnızca prototipler, simülasyonlar veya kıyaslama testleriyle asla keşfedemeyeceğiniz ne öğrendiniz?

İki nokta öne çıkıyor. Birincisi, belge oluşturmak kolay; bir dosyayı yürütmek zordur. Canlı bir dava, delillerin, ödemelerin, tarihlerin, yanıtların ve sonraki adımların aylar boyunca tutarlı kalmasını gerektirir. Ağustos 2026 itibarıyla, CaseCraft aracılığıyla 4.500’den fazla dosya oluşturulmuş, 400’den fazlası aktif hukuk çalışmasına geçiş yapmış ve 130 dava mahkemeye sunulmuş.

İkinci olarak, insanlar AI ile farklı davranıyor. Daha açık olabilirler, bu da önemli gerçeklerin daha erken ortaya çıkmasını sağlar; ancak sistemin sınırları belirlemesi ve bir insanın ne zaman devreye girmesi gerektiğini bilmesi gerekir. Güven duyarlılığı yüksek bir aşamada insan müdahalesi eklediğimizde dönüşümün en az %15 arttığını doğrudan gördük.

Üretken AI’nın ilk dalgası büyük ölçüde metin üretimine odaklandı. CaseCraft.AI ise delil toplamak, uygunluğu belirlemek, prosedür kurallarına uymak, eylemleri tetiklemek ve bir dosyayı zaman içinde izlemek zorunda. Bu tür bir ajan‑tabanlı iş akışı oluşturmak, bir AI asistanı ya da sohbet botu inşa etmekten teknik olarak nasıl farklılık gösterir?

Bir sohbet botu bir soruya yanıt verir; bir ajan‑tabanlı iş akışı ise gerçek bir dosyanın durumunu zaman içinde sürdürmek zorundadır – neler oldu, hangi deliller mevcut, ne eksik ve sonraki adım ne olabilir. Bu yüzden sistemi tek bir modelin her şeyi yaptığı bir yapı yerine, uzmanlaşmış bileşenler olarak düşünüyoruz: bazıları bilgi toplar ve doğrular, diğerleri hukuki akıl yürütmeyi temellendirir ya da gelen belgeleri işler. Amaç en iyi paragrafı üretmek değil, dosyayı en iyi mevcut sonuca yönlendiren güvenilir bir karar ve eylem dizisi oluşturmaktır.

Hukuki bir iş akışında, bir model tamamen ikna edici görünen ancak prosedürel ya da gerçek anlamda hatalı bir şey üretebilir. CaseCraft.AI’yı, makul AI çıktısı ile bir hukuki dosyada kullanılabilecek kadar güvenilir bilgi arasını ayırt edecek şekilde nasıl tasarladınız?

Yönlendirici ilke, modelin içinde bulunduğu hukuk evrenini uydurmasına izin verilmemesidir. Sistemi, dosyadaki delillere ve otoriter hukuk kaynaklarına sınırlıyoruz; genel amaçlı bir modelin hafızasından yanıt vermesini istemiyoruz. CaseCraft.AI, hükümet API’leri ve diğer otoriter kaynaklar aracılığıyla mevzuattaki en son değişikliklere, ilgili içtihatlara ve yerleşik en iyi uygulamalara erişir; böylece hukuki bağlam güncel tutulur.

Ayrıca üretimi doğrulamadan ayırıyor ve profesyonel incelemeyi düzenlenmiş hukuk‑hizmet çerçevesinde tutuyoruz. Test, bir çıktının bir avukat tarafından yazılmış gibi duyulup duyulmadığı değil, kaynağın, delilin ve prosedür adımının doğrulanabilir olup olmadığıdır.

“Ölçülebilir insan denetimi” öneminden bahsettiniz. Bu pratikte ne anlama geliyor ve bir AI sisteminin hangi kararları otonom olarak alabileceğini, hangi kararların ise bir insanın sorumlu kalması gerektiğini nasıl belirliyorsunuz?

Ölçülebilir insan denetimi, insan katılımının tanımlanabilir riskle bağlantılı olduğu ve müdahalenin nerede ve neden gerçekleştiğinin görülebilir olduğu anlamına gelir. ‘İnsan döngüde’ ifadesi sadece teselli verici bir söz olmamalı; tetikleyici, inceleme ve ardından gelen karara işaret edebilmeliyiz.

Bu sınırların nerede olması gerektiğine dair kanıt tabanını hâlâ inşa ediyoruz. Şimdiden gösterebildiğimiz bir ölçüt, inceleme süresidir: lansmandan bu yana, sistem geliştikçe insan incelemesi için gereken süre dört kat azaldı. Zamanla, incelemeyi daha risk‑temelli hâle getirmeyi, yasal olarak gerekli olduğu yerde sorumlu profesyonel yargıyı korumayı hedefliyoruz.

Deliller, küçük davaların merkezindedir; ancak deliller sözleşmeler, faturalar, e‑postalar, mesajlar, fotoğraflar ve diğer yapılandırılmamış bilgiler şeklinde gelebilir. Bu materyali, kaynağını koruyarak ve desteklenmeyen sonuçlardan kaçınarak, AI sisteminin mantık yürütmesi için yapılandırılmış girdilere nasıl dönüştürüyorsunuz?

Temel ilke, çıkarımı çıkarımdan ayırmaktır. Bir kullanıcı bir müteahhitle WhatsApp sohbeti yüklerse, tarih, teklif edilen fiyat ve kullanılan kelimeler çıkarılmış gerçeklerdir; bu değişimin hukuki önemi hakkındaki sonuç ise çıkarımdır. İkisi asla aynı şey gibi sunulmamalıdır. Belgeleri, iş akışının kullanabileceği şekilde yapılandırıyoruz ve orijinal delile geri bağlanmayı koruyoruz. Bu bağlantı kaybolursa, iyi okunabilir ama sorgulandığında çökebilen bir dosya oluşturmuş olursunuz.

Otonom sistemler için en zor problemlerden biri, ne zaman harekete geçmemeleri gerektiğini bilmektir. Hangi sinyaller CaseCraft.AI’ye bir iddianın otomasyon için çok belirsiz, karmaşık ya da riskli olduğunu ve bunun yerine bir hukuk uzmanına yükseltilmesi gerektiğini söyler?

Koruma önlemlerimizden biri sezgisel olmayan bir yaklaşımdır: sadece AI’nın ilerletmek istediği davalara değil, reddetmeye eğilimli olduğu davalara da dikkat ediyoruz. İnsan denetimi, AI’nın aşırı agresif olmasını durdurmanın ötesinde; sistemi çok temkinli hâle getirerek meşru bir argümanı göz ardı etmesini de engelleyebilir.

Bugün en belirgin yükseltme sinyallerinden biri delil eksikliğidir. İnsanlar ilgili belgeleri yüklemeyebilir, zamanla kaybetmiş olabilir ya da hangi delilin iddia için önemli olduğunu fark etmeyebilir. Dosya yeterince net ya da eksiksiz olmadığında, bir sonraki adım otomatik ilerleme yerine insan incelemesi olabilir. Avukatlar hâlâ bağlamı ve gri alanları mevcut sistemlerden daha tutarlı bir şekilde yönetir.

AI sistemleri, geleneksel olarak avukatların yaptığı daha fazla adımı üstlendikçe, yazılım otomasyonu ile düzenlenmiş hukuk hizmetleri arasındaki sınırın nasıl evrileceğini düşünüyorsunuz?

Sınır kayacak, ancak teknoloji dünyasındaki birçok kişinin beklentisinden daha yavaş. Yüksek riskli sistemler, bir sonraki modelin daha iyi olacağı vaadine dayanamaz; güvenilirlik otoriter kaynaklar, doğrulama, kontroller ve sorumlu insan incelemesiyle kanıtlanmalıdır. Zamanla, AI’nın profesyonellerin net tanımlanmış sınırlar içinde güvenebileceği bir şey hâline gelmesini bekliyorum, ancak özerklik gözlemlenen performans ve gerçek sonuçlarla kazanılmalı. Faydalı soru ‘yazılım mı yoksa avukat mı?’ değil, hangi faaliyetin yapıldığı, hangi delillerin onu desteklediği ve sorumluluğun kime ait olduğudur.

Genel amaçlı AI modelleri çok hızlı bir şekilde daha yetenekli hâle geliyor. Herkesin erişebildiği temel modeller gelişmeye devam ederken, CaseCraft.AI gibi dikey bir AI şirketi için sürdürülebilir avantajı ne oluşturur?

Avantajımız, bir temel modeli sahip olmak hiç planlanmamıştı. Daha iyi genel‑amaçlı modeller bizim için iyi bir haber. Zor olan, bunların etrafındaki her şeydir: veri getirme, dosya veritabanı, hukuk bilgisi, iş akışı altyapısı, entegrasyonlar, kontroller ve bir iddianın baştan sona nasıl hareket ettiğine dair operasyonel anlayış. Yeni bir model çıktığında bu çalışmalar ortadan kalkmaz.

Kullanıcı için, davanın gerçekleştiği tek bir yer gibi hissettirmeli, orkestrasyon ise altta kalmalı. Aynı altyapı, artık tek tıkla 150’e kadar toplu dava ve dava yönetim iş akışlarıyla bireysel davacılar ve işletmelere hizmet vermeye başlıyor. Bu orkestrasyon ve alan yürütümünün, dikey AI için kalıcı bir hendek olduğuna inanıyorum.

Küçük davaların ötesine bakarak, CaseCraft.AI’dan ajan‑tabanlı AI’nın daha geniş geleceği hakkında ne öğrendiniz? Karmaşık iş akışlarını yönetebilen ve kritik kararlar için insanları sorumlu tutan sistemlere özellikle uygun olduğunu düşündüğünüz diğer yüksek riskli sektörler hangileri?

Ajan‑tabanlı AI konusunda iyimserim, ancak zor iş modelin etrafında yer alıyor: süreçleri yeniden tasarlamak, bilgiyi yapılandırmak, sistemin ne yapabileceğini tanımlamak ve doğrulama ile yükseltme inşa etmek. Bu yüzden düzenlenmiş sektörler genellikle daha yavaş ilerliyor – iş akışını otomatikleştirecek kadar iyi anlayan kişiler genellikle organizasyondaki en meşgul uzmanlardır.

En güçlü fırsatlar, çok sayıda tekrarlanabilir bilgi toplama ve belge işleme içeren iş akışlarıdır; ancak hâlâ sorumlu yargı gerektiren daha az sayıda istisna bulunur. CaseCraft için en yakın genişleme, aktif test aşamasında bir MVP’ye sahip İş Hukuku’dur ve uzman bir dava firmasıyla Kişisel Yaralanma’yı araştırıyoruz. Hukukun ötesinde, sigorta, finansal hizmetler ve uyumluluk da benzer bir yapıya sahiptir. Kazanan sistemler, sadece sohbeti otomatikleştirmeyi bilmekle kalmayıp, makinenin ne zaman durması ve bir insanın devralması gerektiğini tam olarak bileceklerdir.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular CaseCraft.AI sitesini ziyaret etmelidir.