Geri Dön

Yapay zekâ'nın stratejik düşünme ve stratejik karar verme olasılığı üzerine bir araştırma

A research on the possibility of artificial intelligence in strategic thinking and strategic decision making

  1. Tez No: 937045
  2. Yazar: SİNAN KIZILTOPRAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YUNUS EMRE TAŞGİT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 330

Özet

Bu çalışma da yapay zekânın stratejik düşünme ve stratejik karar verme olasılığı araştırılmıştır. Stratejik düşünme değişkeni sistemler perspektifi, niyet odaklılık, akıllı fırsatçılık, zamansallık ve hipotetik düşünme olmak üzere 5 boyuttan oluşmaktadır. Stratejik karar verme ise işletmenin geleceğinde oluşturacağı kararları etkileme, işletme içinde alınan diğer kararları yönlendirme ve rekabetin dinamiklerini şekillendirme olarak 3 özellikten oluşmaktadır. Ayrıca bu araştırma da nitel araştırma desenleri içersinde yeni bir yaklaşım olarak değerlendirilebilecek bilişsel fenomenoloji deseninin felsefi arka planı ve araştırma süreci hakkında önemli bigilere yer verilmiştir. Ayrıca çalışma da teorik zenginlik sağlamak amacıyla“bilişsel ve önermesel tutum”ve“pratik yansıma”kategorilerine dayalı olarak bilişsel fenomenoloji kuadrantı geliştirilmiş ve bu doğrultuda katılımcı seçim kriterleri belirlenmiştir. Çalışmanın örneklem grubu proje ekipleri, akademisyenler ve yöneticilerden oluşmaktadır. Literatür çerçevesinde oluşturulan yarı yapılandırılmış görüşme soruları ile toplam 9 katılımcı ile farklı platformlar üzerinden görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Bu katılımcılar kuramsal örnekleme, maksimum çeşitlilik örnekleme ve ölçüt örneklemenin ortak yönleri kullanılarak çalışmaya teorik zenginlik sağlayacağı düşünülen ve bilişsel fenomenoloji deseni çerçevesinde oluşturulan kriterleri sağlayan katılımcılar arasından seçilmiştir. Katılımcılardan elde edilen veriler içerik analizi tekniği ile değerlendirilip çalışmanın bulguları olarak kodlar, kategoriler ve temalara ulaşılmıştır. Gerçekleştirilen analiz sonucunda 534 kod, 20 kategori ve 8 temaya ulaşılmıştır. Çalışma da elde edilen temalar; yapay zekânın bütüncül değerlendirme potansiyeli, belirsizliğe yönelik çözümler geliştirebilme potansiyeli, kombinasyonel düşünme potansiyeli, strateji geliştirebilme potansiyeli, karar tarzları oluşturabilme potansiyeli, karar verme potansiyeli, rekabet dinamiklerini şekillendirme potansiyeli, mevcut ve potansiyel güçlükler/tehditlerdir. Bir sonraki aşamada ise bulgular ve katılımcıların görüşleri birlikte değerlendirilerek yapay zekânın stratejik düşünme ve stratejik karar verme potansiyelinin ortaya konulduğu araştırma modeline ve bu modelin dinamiklerini ve kavramsal çerçevesini oluşturan 11 önermeye ulaşılmıştır. Bununla birlikte bilişsel fenomenoloji kuadrantı çerçevesinde katılımcılar tanımlanmış ve oluşturulan örnekleme dayalı ve kuadranta dayalı veri akış tabloları ile katılımcıların araştırma bulgularına katkıları ortaya çıkarılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, the potential of artificial intelligence in strategic thinking and strategic decision-making was investigated. The strategic thinking variable consists of five dimensions: systems perspective, focused on intent, intelligent opportunism, thinking in time, and hypothesis driven. As for strategic decision-making, it consists of three feature: influencing decisions to be made in the future of the business, guiding other decisions made within the business, and shaping the dynamics of competition. This study also includes significant informations on the philosophical background and research process of cognitive phenomenology design, which can be considered a novel approach within qualitative research designs. In addition, in order to provide theoretical richness in the study, a cognitive phenomenology quadrant was developed based on the categories of“cognitive and propositional attitude”and“practical reflection”and participant selection criteria were determined accordingly. The study's sample population consists of project teams, academics, and managers. Interviews were conducted with a total of 9 participants on different platforms using semi-structured interview questions formulated based on framework of the literature. These participants were selected among the participants who were thought to provide theoretical richness to the study and met the criteria established within the framework of the cognitive phenomenology design, using the common aspects of theoretical sampling, maximum diversity sampling and criterion sampling. The data obtained from the participants were evaluated with content analysis and codes, categories and themes were obtained as the findings of the study. As a result of the analysis, 534 codes, 20 categories and 8 themes were reached. The themes obtained in the study are; the potential for comprehensive evaluation, the potential for developing solutions to uncertainty, the potential for combinatorial thinking, the potential for developing strategies, the potential for creating decision styles, the potential for decision-making, the potential for shaping competitive dynamics, current and potential challenges/threats of artificial intelligence. In the next stage, where the findings and participants' opinions were evaluated together, the research model revealing the strategic thinking and strategic decision-making potential of artificial intelligence and 11 propositions that constitute the dynamics and conceptual framework of this model were reached. Additionally, within the framework of cognitive phenomenology quadrant, participants were identified, and their contributions to the research findings were revealed through data flow tables based on the sampling and quadrant criteria.

Benzer Tezler

  1. Unintended consequences of generative AI in product ideation: A product management perspective

    Ürün fikir geliştirme sürecinde üretken yapay zekânın istenmeyen sonuçları: Ürün yönetimi perspektifi

    TUĞÇE GÜLTEKİN ATLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ TUNÇALP

  2. La proposition D'Un modéle de direction et de l'organisation pour le secteur de sous industrie de l'automobile Turque

    Türk otomotiv yan sanayi için yönetim ve organizasyon modeli önerisi

    SERKAN ANDI

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ETHEM TOLGA

  3. Yapay zekanın sektörel uygulama alanları ve etkileri üzerine bir inceleme

    A study on sectoral application areas and effects of artificial intelligence

    GİZEM ALTINDERE YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADNAN VEYSEL ERTEMEL

  4. An empirical investigation on improving fairness testing for machine learning models

    Makine öğrenme modelleri için adalet testlerinin geliştirilmesi üzerine ampirik bir araştırma

    UMUTCAN KARAKAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN

  5. Generative AI as an information source: Acceptance of generative AI among white-collar workers

    Bir bilgi kaynağı olarak üretken yapay zeka: Beyaz yakalılar arasında üretken yapay zekanın kabulü

    ECE KÜÇÜKPEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP İREM ERDOĞMUŞ