İşletme Perspektifinden Yapay Zekâ Tanımlarının Dört Çeyreği ve Örgüt Teorisi ile İlişkisi
Özet
Günümüz örgütsel ortamlarında yapay zekâ (YZ), yalnızca mal ve hizmet üretiminde değil, aynı zamanda çok çeşitli örgütsel süreçlerde de kullanılmaktadır. Teknolojik ilerlemenin hızlı temposu, rekabet içindeki örgütler üzerinde YZ tabanlı çözümleri benimsemeleri ve entegre etmeleri konusunda önemli bir baskı oluşturmaktadır. Bu çalışma, Russell ve Norvig (2021) tarafından önerilen “Yapay Zekâ Tanımlarının Dört Çeyreği” çerçevesini kullanarak, iş dünyasında yapay zekânın çok yönlü rolünü analiz etmektedir. Söz konusu çerçeve, yapay zekâyı dört farklı bakış açısından kavramsallaştırmaktadır: İnsana Benzer Düşünme, İnsan Gibi Hareket Etme, Mantıklı Düşünme ve Mantıklı Hareket Etme. Örgüt teorisi perspektifinden bakıldığında, bu çalışma YZ'nin iş süreçlerine entegrasyonunun sonuçlarını değerlendirmektedir. Yapay zekâ, sürdürülebilir örgütsel gelişimi teşvik ederken, aynı zamanda karmaşık etik ve hukuki sorunları da gündeme getirmektedir. Sonuç olarak, bu araştırma yapay zekânın örgüt teorisi üzerindeki dönüştürücü etkisini kapsamlı bir şekilde değerlendirmeyi ve bu alandaki akademik literatüre anlamlı bir katkı sunmayı amaçlamaktadır.
In contemporary organizational environments, artificial intelligence (AI) is employed not only in the production of goods and services but also across a wide range of organizational processes. The rapid pace of technological advancement exerts considerable pressure on competing organizations to adopt and integrate AI-driven solutions. This study utilizes the "Four Quadrants of AI Definitions" framework proposed by Russell and Norvig (2021) to analyze the multifaceted role of AI within the business context. The framework conceptualizes AI through four distinct lenses: Thinking Humanly, Acting Humanly, Thinking Rationally, and Acting Rationally. From an organizational theory standpoint, this study evaluates the implications of AI integration into business operations. While AI fosters sustainable organizational development, it simultaneously raises complex ethical and legal challenges. Ultimately, this research aims to offer a comprehensive assessment of the transformative impact of AI on organizational theory and contribute meaningfully to the academic discourse in this domain.
Referanslar
Atalay, E., Yıldız, F. Z. (2023). Akademik Perspektiften Yönetim ve Strateji Konuları, Ş. Karabulut (Ed.,): İnsan Kaynakları Yönetimi Uygulamalarında Dijital Dönüşüm. Yaz Yayınları.
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.
Aygün, M. (2023). Yabancı hukukun uygulanmasında yapay zekâ ile veri analitiğinin rolü ve bir model önerisi. SÜHFD, 31(2), 527-567.
Bıyıkbeyi, T. (2024). Yapay zekânın yönetim alanında incelenmesi: Bibliyometrik bir analiz. TOGU Career Research Journal, 5(1), 1-17.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. W.W. Norton & Company.
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.
Dirik, E., Yılmaz, T., & Demir, B. (2024). Yapay zeka ve örgütlerde veri analitiği: Bibliyometrik bir inceleme. Beta Journal of Business and Economics, 12(1), 45-67. https://dergipark.org.tr/tr/pub/beta/article/1487924
Erkutlu, H., Aydın, Z., & Demirtaş, M. (2023). Yapay zeka destekli karar alma sistemlerinin örgütsel verimlilik üzerindeki etkisi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(2), 89-110. https://dergipark.org.tr/tr/pub/nevsosbilen/issue/79897/1246678
Hoffmann, C. H. (2022). Is AI intelligent? An assessment of artificial intelligence, 70 years after Turing. Technology in Society, 70, 101893.
Kaul, V., Enslin, S., & Gross, S. A. (2020). History of artificial intelligence in medicine. Gastrointestinal Endoscopy, 92(4), 807-812.
Kang, Y., Cai, Z., Tan, C. W., Huang, Q., & Liu, H. (2020). Natural language processing (NLP) in management research: A literature review. Journal of Management Analytics, 7(2), 139-172.
Kılınç, M., & Ünal, F. (2022). Teknoloji-örgüt yapısı ilişkisi bağlamında yapay zeka izleri: Üst yönetim karar alma süreçlerinde dönüşüm. Journal of Organizational Studies, 8(1), 112-134.
Larivière, B., Bowen, D., Andreassen, T. W., Kunz, W., Sirianni, N. J., Voss, C., & De Keyser, A. (2017). “Service Encounter 2.0”: An investigation into the roles of technology, employees, and customers. Journal of Business Research, 79, 238-246.
Nishant, R., Kennedy, M., & Corbett, J. (2020). Artificial intelligence for sustainability: Challenges, opportunities, and a research agenda. International Journal of Information Management, 53, 102-104. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102104
Ntoutsi, E., Fafalios, P., Gadiraju, U., Iosifidis, V., Nejdl, W., Vidal, M. E., ... Staab, S. (2020). Bias in data-driven artificial intelligence systems—An introductory survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 10(3), e1356. https://doi.org/10.1002/widm.1356
Pham, D. T., & Pham, P. T. N. (1999). Artificial intelligence in engineering. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 39(6), 937-949.
Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2017). Why every organization needs an augmented reality strategy. Harvard Business Review, 95(6), 46-57.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Sarı, F. (2021). Cahit Arf’in “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” adlı makalesi üzerine bir çalışma. TRT Akademi, 6(13), 812-833. https://doi.org/10.37679/trta.962940
Şeker, C., Örücü, E., & Ercan Önbıçak, A. (2024). Örgütlerde inovasyon, örgütsel öğrenme ilişkisinde yapay zekâ kaygısının rolü. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(1), 328-345.
Simon, H. A. (1991). Bounded rationality and organizational learning. Organization Science, 2(1), 125-134. https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.125
Thiebes, S., Lins, S., & Sunyaev, A. (2021). Trustworthy artificial intelligence. Electronic Markets, 31, 447-464. https://doi.org/10.1007/s12525-020-00441-4
Tredinnick, L. (2017). Artificial intelligence and professional roles. Business Information Review, 34(1), 37-41. https://doi.org/10.1177/0266382116685720
Ünal, A., & Kılınç, İ. (2020). Yapay zekâ işletme yönetimi ilişkisi üzerine bir değerlendirme. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 6(1), 51-78.
Yücel Karamustafa, E., & Arsan, B. (2019, Nisan 20-21). Gelecekte karar vericiler kim olacak? İnsan mı yapay zeka mı? International Congress of Management, Economy and Policy, İstanbul.
Referanslar
Atalay, E., Yıldız, F. Z. (2023). Akademik Perspektiften Yönetim ve Strateji Konuları, Ş. Karabulut (Ed.,): İnsan Kaynakları Yönetimi Uygulamalarında Dijital Dönüşüm. Yaz Yayınları.
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.
Aygün, M. (2023). Yabancı hukukun uygulanmasında yapay zekâ ile veri analitiğinin rolü ve bir model önerisi. SÜHFD, 31(2), 527-567.
Bıyıkbeyi, T. (2024). Yapay zekânın yönetim alanında incelenmesi: Bibliyometrik bir analiz. TOGU Career Research Journal, 5(1), 1-17.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. W.W. Norton & Company.
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.
Dirik, E., Yılmaz, T., & Demir, B. (2024). Yapay zeka ve örgütlerde veri analitiği: Bibliyometrik bir inceleme. Beta Journal of Business and Economics, 12(1), 45-67. https://dergipark.org.tr/tr/pub/beta/article/1487924
Erkutlu, H., Aydın, Z., & Demirtaş, M. (2023). Yapay zeka destekli karar alma sistemlerinin örgütsel verimlilik üzerindeki etkisi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(2), 89-110. https://dergipark.org.tr/tr/pub/nevsosbilen/issue/79897/1246678
Hoffmann, C. H. (2022). Is AI intelligent? An assessment of artificial intelligence, 70 years after Turing. Technology in Society, 70, 101893.
Kaul, V., Enslin, S., & Gross, S. A. (2020). History of artificial intelligence in medicine. Gastrointestinal Endoscopy, 92(4), 807-812.
Kang, Y., Cai, Z., Tan, C. W., Huang, Q., & Liu, H. (2020). Natural language processing (NLP) in management research: A literature review. Journal of Management Analytics, 7(2), 139-172.
Kılınç, M., & Ünal, F. (2022). Teknoloji-örgüt yapısı ilişkisi bağlamında yapay zeka izleri: Üst yönetim karar alma süreçlerinde dönüşüm. Journal of Organizational Studies, 8(1), 112-134.
Larivière, B., Bowen, D., Andreassen, T. W., Kunz, W., Sirianni, N. J., Voss, C., & De Keyser, A. (2017). “Service Encounter 2.0”: An investigation into the roles of technology, employees, and customers. Journal of Business Research, 79, 238-246.
Nishant, R., Kennedy, M., & Corbett, J. (2020). Artificial intelligence for sustainability: Challenges, opportunities, and a research agenda. International Journal of Information Management, 53, 102-104. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102104
Ntoutsi, E., Fafalios, P., Gadiraju, U., Iosifidis, V., Nejdl, W., Vidal, M. E., ... Staab, S. (2020). Bias in data-driven artificial intelligence systems—An introductory survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 10(3), e1356. https://doi.org/10.1002/widm.1356
Pham, D. T., & Pham, P. T. N. (1999). Artificial intelligence in engineering. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 39(6), 937-949.
Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2017). Why every organization needs an augmented reality strategy. Harvard Business Review, 95(6), 46-57.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Sarı, F. (2021). Cahit Arf’in “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” adlı makalesi üzerine bir çalışma. TRT Akademi, 6(13), 812-833. https://doi.org/10.37679/trta.962940
Şeker, C., Örücü, E., & Ercan Önbıçak, A. (2024). Örgütlerde inovasyon, örgütsel öğrenme ilişkisinde yapay zekâ kaygısının rolü. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(1), 328-345.
Simon, H. A. (1991). Bounded rationality and organizational learning. Organization Science, 2(1), 125-134. https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.125
Thiebes, S., Lins, S., & Sunyaev, A. (2021). Trustworthy artificial intelligence. Electronic Markets, 31, 447-464. https://doi.org/10.1007/s12525-020-00441-4
Tredinnick, L. (2017). Artificial intelligence and professional roles. Business Information Review, 34(1), 37-41. https://doi.org/10.1177/0266382116685720
Ünal, A., & Kılınç, İ. (2020). Yapay zekâ işletme yönetimi ilişkisi üzerine bir değerlendirme. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 6(1), 51-78.
Yücel Karamustafa, E., & Arsan, B. (2019, Nisan 20-21). Gelecekte karar vericiler kim olacak? İnsan mı yapay zeka mı? International Congress of Management, Economy and Policy, İstanbul.
