Value-based guidelines for ai adoption in it: Findings from a means-end chain analysis
Bilgi teknolojileri bölümlerinde yapay zeka benimsenmesine yönelik değer temelli öneriler: Neden-sonuç zinciri analizinden bulgular
- Tez No: 980524
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Büyük Veri ve İş Analitiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Zeka (YZ), günümüzde yalnızca teknolojik bir dönüşüm değil, aynı zamanda sosyolojik ve psikolojik bir olgudur. YZ, artık hem günlük hayatta kullanımı hem de kurumlardaki yaygın uygulama alanlarıyla, hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Bu nedenle kurumlar YZ'nin benimsenmesini artırma adına çeşitli programlar ve uygulamalar geliştirmektedir. Kurumlarda gerçekleştirilmeye çalışılan YZ dönüşümleri de sadece teknolojik perspektifli değil, kültürel perspektifli de olmalıdır. Kültürel dönüşüm süreçleri inşa edilirken, çalışanların YZ algıları, teknik ve teorik bilgi düzeyleri, beklentileri, adaptasyon hızları, risk algıları ve endişeleri eş zamanlı olarak değerlendirilmelidir. Aynı zamanda çalışanların YZ teknolojisine yönelik tutumları; kuşak, cinsiyet ve eğitim düzeyi gibi sosyodemografik değişkenlere bağlı olarak farklılaşabilmekte, her birey YZ'yi farklı perspektiflerden avantajlı ve dezavantajlı olarak konumlandırabilmektedir. Bu durum ise kurumların homojen bir YZ adaptasyon ve kültür politikası geliştirmesini zorlaştırmaktadır. Literatür araştırmalarında YZ'nin üretkenlik ve verimliliği artırmada büyük bir potansiyele sahip olduğunu vurgulayan birçok akademik çalışmaya rastlanırken, aynı zamanda çalışmalar etik kaygılar, veri güvenliği, işini kaybetme riski gibi konular nedeniyle çalışanların tereddüt yaşadığını ve bazı durumlarda YZ'nın kullanımının dezavantaj yaratabileceğini göstermektedir. Araştırmalarda faklı sosyodemografik özelliklerin YZ algısında farklılık yarattığına rastlanmıştır. Bu nedenle, sosyodemografik farklılıkları merkeze alan bir analiz, kurumların YZ adaptasyonuna yöenlik öneri geliştirme süreçlerine önemli katkılar sağlayacaktır. Bu çalışma belirtilen bulgular ışığında ortaya çıkmıştır. Çalışmanın temel amacı, bilgi teknolojileri (BT) departmanlarında çalışan çeşitli kuşakların, farklı cinsiyetteki ve farklı eğitim düzeyine sahip bireylerin yapay zeka (YZ) ile ilgili algılarını araştırmak ve kurumların bu teknolojileri yaygınlaştırmaya yönelik öneriler geliştirmektir. Çalışanlar arasındaki bu algı farklılıkları, bireylerin sahip oldukları değer setlerinin birbirinden önemli ölçüde farklılık göstermesinden kaynaklanmaktadır. Araştırma, sosyodemografik değişkenlerin algılar ve değerler üzerindeki etkisini içermektedir. Bu nedenle, kurumların yalnızca kuşak temelli değil, aynı zamanda daha derinlemesine sosyodemografik perspektiflerden beslenen çok boyutlu ilkeler çerçevesinde YZ adaptasyon planı geliştirmelerine yardımcı olmak amacındadır. YZ'nin kullanımının iş dünyasında yaygınlaşması, üretkenlik ve rekabetçilik açısından önemli fırsatlar sunarken, aynı zamanda bireysel yaratıcılık, iş güvencesi ve etik konulara ilişkin tehditler de ortaya çıkarmaktadır. Bu nedenle, çalışanların YZ hakkındaki görüşlerini“avantaj”ve“dezavantaj”çerçevesinde değerlendirmek, gelecekteki teknoloji adaptasyon rehberinin sürdürülebilirliği için çok önemlidir. Araştırmada neden-sonuç zinciri yaklaşımı, çoklu uyum analizi ve öneri geliştirme olarak üç temel adım uygulanmıştır. Öncelikli olarak neden-sonuç zinciri analizi uygulanmıştır. Katılımcılarla yarı yapılandırılmış derinlemesine görüşmeler yapılarak bu görüşmelerde öncelikle yaş, cinsiyet ve eğitim düzeyi gibi sosyodemografik sorular sorulmuştur. Ek olarak YZ'nın kullanımının derinlemesine anlaşılması için bireylerin YZ'ı en çok kullandığı alanlar ve her gün kullanıp kullanılmadığı da soru seti içerisine eklenmiştir. Çalışmada yarı yapılandırılmış derinlemesine görüşme tekniğinin tercih edilmesinin nedeni, yöntemin katılımcıların kişisel değerlerini ve değerlerine ulaşana kadarki görüşlerini paylaşmaya olanak sunmasıdır. Ardından analizin temel yapı taşlarını oluşturan iki soru sorulmuştur:“Yapay zekanın iş yerlerinde kullanımının artmasının sizin için en büyük avantajı ne olur?”ve“Yapay zekanın iş yerlerinde kullanımının artmasının sizin için en büyük dezavantajı ne olur?”Bu sorulara verilen herbir yanıtın ardından, kişinin değerine ulaşıncaya dek,“Bu senin için neden önemli?”şeklinde 3-5 aralığında değişen tekrarlarda aynı soru sorulmuştur. Verilen yanıtlar neden-sonuç zincirine dönüşmüştür. Neden–sonuç zinciri analizinin temel amacı, bireylerin davranış ve tutumlarının ardında yatan temel değerleri keşfetmektir. Zincirin oluşturulması işlemine basamaklama ismi verilmektedir. Basamaklamın ardından herbir zincir kodlanarak avantajlar ve dezavantajlar için iki farklı ilişki matrisi oluşturulmuştur. Böylece değişkenler arasındaki direkt ve indirekt ilişkiler gözlemlenebilir hale gelmiştir. Sonraki aşamada, jenerasyonlar arasındaki benzerliklerin ve farklılıkların net bir şekilde fark edilmesi ve görselleştirilerek anlamlandırılması adına hiyerarşik değer haritaları oluşturulmuştur. Oluşturulan haritalar incelendiğinde farklı jenerasonlar (X, Y ve Z) arasındaki değer, sonuç ve özelliklerin farklılaştığı gözlemlenmiştir. Bir sonraki adımda, kuşakların yanında; cinsiyet ve eğitim düzeyinin de etkilerini analiz etmek amacıyla, sosyodemografik grupların konumlarının boyutsal düzlemde görselleştirilmesi için Çoklu Uyum Analizi yapılmıştır. Böylece karmaşık şekilde elde edilen verilerin hepsi bir kartezyen sisteminde açıkça görülür ve kolay yorumlanabilir hale getirilmiştir. Özetle, elde edilen nitel veriler yalnızca içerik analizi aracılığıyla kodlanmamış, aynı zamanda çoklu uyum analizi aracılığıyla görselleştirilmiştir. Elde edilen iki boyutlu grafik, sosyodemografik gruplar arasındaki farkları irdeleyebilmeyi kolaylaştırmıştır. Bu açıdan, çalışma hem nicel hem de nitel analizlerin birleşimine dayanan bir yaklaşım ortaya koymuştur. Yapılan analizler sonucunda, X kuşağı çalışanlarının, YZ'nin bireylerin iş hayatındaki rekabet gücünü artırdığı görüşünü benimsedikleri ortaya konmuştur. Aynı zamanda bu kuşaktaki bireyler çeşitli risklere dikkat çekmiş ve ekip küçülmeleri, adalet duygusunun zedelenmesi gibi ekip yönetimiyle ilgili konularda dezavantaj yaşayabileceklerini öngörmüşlerdir. Bu durumun doğal bir sonucu olarak X jenerasyonunu diğer jenerasyonlardan ayıran değerlerden biri adalet olmuştur. Bunun nedeni X kuşağının yönetici seviyesinde bulunması ve ekip yönetmesidir. Yöneticiler ekiplerinin YZ kaynaklı küçülmesini arzu etmemekte ve ekip üyeleri arasında adaletli bir sistem kurmayı amaçlamaktadır. Y kuşağı ise YZ'nın kariyer gelişimlerini hızlandırabileceğine, bireysel başarıyı ve görünürlüğü artırabileceğine inanmaktadır, ancak bu kuşak yaratıcılığın azalması ve halüsinasyon olarak da bilinen yanlış bilgi üretimi riskine özellikle dikkat çekmiştir. Y kuşağının şirket başarısının yanında kişisel gelişime de önem verdiği gözlemlenmiştir. Y jenerasyonu diğer jenerasyonlardan farklı olarak bilgeliği bir değer olarak röportajlarda belirtmiştir. Orta seviye yöneticileri ve çalışanları barındıran bu jenerasyon için, takdir görmek oldukça önemli bir unsur olarak öne çıkmıştır. Araştırmanın en genç jenerasyonu olan Z kuşağından çalışmaya dahil olan kişiler, teknolojiye doğuştan maruz kalmış bir kuşaktır. Bu nesil akıllı telefonlar ve internet gibi kavramlarla birlikte büyüdüğü için, teknolojik adaptasyon hızları oldukça yüksektir. Z kuşağına göre, YZ kullanımı ile iş yerinde rekabet avantajı sağlanabilir ve kariyer gelişimi hızlandırabilirler. Ancak iş hayatında henüz varlığını yeni kanıtlayan Z kuşağının en büyük endişeleri veri güvenliği, insan etkileşimi ve özgürlük kısıtlamalarıdır. Kuşakların YZ'ye bakış açılarındaki farklılıkları neden-sonuç zinciri yöntemi ile derinlemesine analiz edilip görselleştirildikten sonra, çalışmanın kapsamında bulunan diğer sosyodemografik bileşenlerin YZ'ya bakış açısını nasıl etkinlediğine dair çoklu uyum analizi yapılmıştır. Bu sosyodemografik bileşenler eğitim düzeyi ve cinsiyettir. Yapılan çalışma sonucu, kadın çalışanların, özellikle YZ'nın yanlış bilgi vermesi riski ve işin sürdürülebilirliğini riske atma gibi konularda dezavataj yaşabileceklerini düşündüklerini göstermektedir. Öte yandan, kadın katılımcılarda en çok tekrar eden değerler özgürlük ve kendini gerçekleştirme olarak öne çıkmıştır. Erkek çalışanlar ise veri güvenliği ve şirket başarısızlığı gibi konularda daha fazla endişe hissetmektedir. Bu grup, kadınlara kıyasla YZ'nin yapısal ve organizasyonel tehlikelerine daha fazla dikkat çekmiştir. Çalışma kapmasına dahil edilen bir diğer sosyodemografik değişken ise eğitim düzeyidir. Eğitim düzeyi lisans ve yüksek lisans mezunları olarak kategorize edilmiştir. Çalışmaya hiçbir doktora ve üstü eğitim seviyesine sahip kişi dahil edilmemiştir. Lisans mezunlarının arasında YZ kullanımının artmasından dolayı yaşanabilecek motivasyon kaybı, görevlere yeteri kadar hazırlıklı olamama ve hız kaybı olarak ortaya çıkmıştır. En büyük avantajın ise verimlilik artışı olacağı görülmüştür. Yüksek lisans mezunları, YZ'nın yanlış bilgiler verebileceği, işin sürdürülebilirliğini riske atabileceği ve doğrudan veya dolaylı olarak çalışanların mental iyi oluş halini olumsuz etkileyebileceğine dair temalarda daha eleştirel ve uzun vadeli bir bakış açısına sahiptir. Bu grup ayrıca kurumsal stratejik riskleri daha güçlü bir şekilde dile getirmiştir. İki grup karşılaştırıldığında, lisans mezunlarının bireysel üretkenlik, motivasyon ve hız gibi pratik faktörlere daha fazla odaklandığı, yüksek lisans mezunlarının ise daha stratejik ve eleştirel bir bakış açısına sahip oldukları gözlenmiştir. Özellikle yüksek lisans düzeyindeki katılımcılar, YZ'nin kurumsal sürdürülebilirlik, bilgi güvenilirliği ve uzun vadeli inovasyon kapasitesi üzerindeki etkilerinden de bahsetmişlerdir. Bu durum, eğitim seviyesi arttıkça katılımcıların bireysel kaygılardan kurumsal stratejik risklere yöneldiğini göstermektedir. Büyük resme bakıldığında, yapılan analizler, tüm gruplarda YZ'nin kullanımının artmasıyla verimliliğin artacağına inanıldığını ortaya koymuştur. Bu yüksek yanıt benzerliği, neden-sonuç zincirlerinde nadiren gözlenen bir durumdur; çünkü neredeyse tüm katılımcılar verimliliği birincil özellik olarak vurgulamıştır. Bununla birlikte, jenerasyon, cinsiyet ve eğitim düzeyindeki farklılıklar, bu ortak beklentinin arkasındaki motivasyonların çok farklı olduğunu göstermektedir. Bu araştırma, YZ algısında kuşak farklılıklarının yanı sıra cinsiyet ve eğitim düzeyi gibi değişkenlerin önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Stratejik olarak, kurumların YZ uygulama sürecinde tek bir yaklaşım benimsemesi yerine, çeşitli gruplara özel politikalar uygulaması gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle çalışmanın son aşaması, farklı demografik grupların analiz çıktıları göz önünde bulundurularak bir yapılacaklar ve yapılmayacaklar öneri rehberi hazırlamak olmuştur. Örneğin, kadın çalışanlara hitap edilirken YZ'nin kullanımı ile doğru bilgiye hızlı erişim sağlanabileceği vurgulanmalıyken, erkek çalışanlara yapılacak iletişim çalışmalarında ise YZ ile şirket başarısının artırılabileceği vurgulanmalıdır. X jenerasyonuna özel yürütülecek iletişim çalışmalarında; verimlilik ve rekabet avantajı vurgulanmalıdır. Ekip vurgusu sıkça yapılmalı, X jenerasyonunun lideri olduğu ekiplerin sayısının YZ nedeniyle küçülme ihtimaline yer verilmemelidir. Aksine, ekiplerin daha verimli çalışmasını ve X jenerasyonu yöneticilerin YZ sayesinde ekipleri içerisinde daha adil karar alabileceğine dikkat çekilmelidir. Y jenerasyonu BT çalışanlarına özel bir çalışma yapılacaksa, orta düzey yünetici olan bu kuşağın kariyer gelişiminde YZ'nın oynayacağı role yer verilmelidir. İş ortamlarında YZ kullanan Y kuşağı çalışanların takdir göreceğinin ve bireysel görünürlüklerinin artacağının mesajları verilmelidir. YZ'nin iş çıktılarının kalitesini düşürebileceğine dair düşünceler uyandırabilecek mesajlardan kaçınılmalıdır. İş hayatına yeni atılan Z kuşağı bireyler için ise iş yaşamında rekabet avantajı sahibi olma ve bir kariyer inşa etme çabası dikkat çekmektedir. Bu nedenle belirtilen kuşak için bir iletişim çalışmasında kariyer gelişimlerini hızlandırmanın bir yolu olarak YZ'yi görmeleri sağlanmalıdır. Ayrıca YZ'nin iş ilişkilerini zayıflattığına, insani bağları zayıflatabileceğine dair söylemlerden kaçılmalıdır. Son olarak, Z kuşağına verilecek mesajlarda YZ özgürlük alanlarını genişletici bir teknoloji olarak konumlandırılmalıdır. Sonuç olarak, bu tez akademik literatüre özgün katkılar sunmakta ve uygulamaya yönelik zengin ampirik bulgular ortaya koymaktadır. Bu çalışma sonucunda uygulanan öneriler genişletilmek istenirse, kültür, etnik grup gibi farklı değişkenler dahil edilerek zenginleştirilebilir. Ayrıca, bu çalışmanın kapsamı yalnızca BT departmanındaki çalışanlarla sınırlı olduğundan, benzer bir araştırmanın diğer departmanlarda da yürütülmesi, şirketsel dinamiklerin daha bütüncül bir biçimde anlaşılmasına katkı sağlayabilir. Böyle bir yaklaşım, tüm şirket için uygulanabilir bütünsel bir yol haritasının geliştirilmesini mümkün kılacaktır.
Özet (Çeviri)
Today, Artificial Intelligence (AI) is not only a technological transformation but also a sociological and psychological phenomenon. AI has become an indispensable part of our lives, both in daily life and with widespread applications in organizations. Therefore, organizations are developing various programs and applications to increase AI adoption. AI transformations implemented in organizations should not only have a technological perspective but also a cultural perspective. When building cultural transformation processes, employees' perceptions of AI, their technical and theoretical knowledge levels, their expectations, adaptation speeds, risk perceptions, and concerns should be simultaneously evaluated. Furthermore, employees' attitudes towards AI technology can vary depending on sociodemographic variables such as generation, gender, and education level, and each individual may position AI as advantageous or disadvantageous from different perspectives. This makes it difficult for organizations to develop a homogeneous AI adaptation and cultural policy. While numerous academic studies highlight the significant potential of AI in increasing productivity and efficiency, studies also indicate that employees are hesitant due to ethical concerns, data security, and the risk of job loss, and that AI use can be disadvantageous in some cases. Studies have revealed that different sociodemographic characteristics influence AI perception. Therefore, an analysis centered on sociodemographic differences will significantly contribute to the development of guidelines for AI adoption by institutions. This study was developed in light of the aforementioned findings. The primary objective of the study is to investigate the perceptions of various generations, genders, and educational backgrounds working in information technology (IT) departments regarding AI and to develop guidelines for institutions to disseminate these technologies. These differences in perception among employees arise from the fact that the value sets of individuals differ significantly from each other. The research encompasses the impact of sociodemographic variables on perceptions and values. Therefore, it aims to help institutions develop AI adoption plans within a framework of multidimensional principles informed not only by generational but also by deeper sociodemographic perspectives. While the widespread use of AI in the business world offers significant opportunities in terms of productivity and competitiveness, it also poses threats to individual creativity, job security, and ethical issues. Therefore, evaluating employees' views on AI within the framework of“advantages”and“disadvantages”is crucial for the sustainability of future technology adoption guidelines. Three basic steps were implemented in the research: means-end chain (MEC) analysis, multiple correspondence analysis (MCA), and guideline development. The means-end chain analysis was employed first. Semi-structured in-depth interviews were conducted with participants, and sociodemographic questions such as age, gender, and education level were asked. Additionally, to gain a more in-depth understanding of AI use, the areas in which individuals use AI most and whether they use it daily were also included in the set of questions. The semi-structured in-depth interview technique was chosen for the study because it allows participants to share their personal values and their views until they reach their values. Two questions were then asked, which form the foundational building blocks of the analysis:“What would be the biggest advantage for you of the increased use of AI in the workplace?”and“What would be the biggest disadvantage for you of the increased use of AI in the workplace?”Following each response to these questions, the same question,“Why is this important to you?”, was asked in 3-5 iterations until the individual's value was reached. The responses were transformed into a attribute-consequence-value/means-end chain. The main purpose of means end chain analysis is to discover the values behind individuals' behaviors and attitudes. The process of creating the chain is called laddering. Following laddering, each chain was coded to create two different relationship matrices for advantages and disadvantages. This allowed the direct and indirect relationships between variables to be observed. In the next step, hierarchical value maps (HVM) were created to clearly identify, visualize, and interpret similarities and differences between generations. When the maps were examined, it was observed that the values, consequences, and attributes differed among different generations (X, Y, and Z). In the next step, Multiple Correspondence Analysis was conducted to visualize the positions of sociodemographic groups across different dimensions, in order to analyze the role of gender and education level, in addition to generations. Thus, all the complex data obtained are made clearly visible and easily interpretable in a Cartesian system. In summary, the obtained Qualitative data was not only coded through content analysis but also visualized through multiple correspondence analysis. This was used to explore differences between sociodemographic groups. Therefore, both quantitative and qualitative aspects of the study were supported. The analyses revealed that Generation X employees emphasized the potential for AI to increase individuals' competitiveness in business. At the same time, individuals in this generation highlighted various risks and predicted that they might face disadvantages related to team management, such as team downsizing and a loss of sense of fairness. As a natural consequence of this, one of the values that distinguishes Generation X from other generations is fairness. This is because Generation X members occupy managerial positions in the workplace and manage teams. Managers do not want their teams to be downsized due to AI and aim to establish a fair system among team members. Millennials, on the other hand, believe that AI can accelerate career development, increase individual success, and enhance visibility. However, they specifically highlighted the risk of decreased creativity and the production of misinformation, also known as hallucinations. It has been observed that Generation Y prioritizes personal development over company success. Unlike other generations, millennials have mentioned wisdom as a value in interviews. For this generation, which includes mid-level managers and employees, receiving recognition stood out as a crucial element. The youngest generation in the study, Generation Z, has been exposed to technology from birth. Because this generation grew up with concepts like smartphones and the Internet, their technological adoption rate is quite high. According to Generation Z, using AI can provide a competitive advantage in the workplace and accelerate their career development. However, the biggest concerns of Generation Z, which has only recently established its presence in the workforce, are data security, human interaction, and restrictions on freedom. After analyzing and visualizing the differences in generations' perspectives on AI using the means-end chain method in depth, a multiple correspondence analysis was conducted to examine how other sociodemographic factors within the scope of the study influence their perspectives on AI. These sociodemographic factors are education level and gender. The results indicate that female employees believe they may face disadvantages, particularly in the risk of AI providing false information and jeopardizing the sustainability of the business. Furthermore, the most frequently cited values among female participants were freedom and self-actualization. Male employees, on the other hand, expressed greater concern about issues such as data security and company failure. This group, compared to women, highlighted the structural and organizational risks of AI. Another sociodemographic variable included in the study was education level. Education level was categorized as bachelor's and master's degrees. No individuals with a doctorate or higher were included in the study. Among bachelor's graduates, the potential loss of motivation due to increased AI use was manifested as inadequate preparation for tasks and a loss of momentum. The biggest advantage was seen as increased productivity. Master's graduates held a more critical and long-term perspective regarding the possibility that AI could provide inaccurate information, jeopardize business sustainability, and negatively impact employees' mental well-being, either directly or indirectly. This group also voiced corporate strategic risks more strongly. When comparing the two groups, bachelor's graduates were observed to focus more on practical factors such as individual productivity, motivation, and speed, while master's graduates had a more strategic and critical perspective. Participants, particularly those with a master's degree, also mentioned the impact of AI on corporate sustainability, information reliability, and long-term innovation capacity. This suggests that as education levels increase, participants shift from individual concerns to corporate strategic risks. Looking at the bigger picture, the analyses revealed that all groups believe that increased AI use will increase productivity. This high similarity in responses is unusual in means-end chain analyses, as nearly all participants cited productivity as their primary characteristic. However, differences in generation, gender, and education level suggest that the motivations behind this shared expectation are quite different. This research demonstrates that variables such as gender and education level, as well as generational differences, play a significant role in AI perception. Strategically, institutions should implement policies tailored to various groups rather than adopting a single approach in AI implementation. Therefore, the final stage of the study focused on analyzing the outcomes of different demographic groups. The goal was to develop a set of dos and don'ts, taking these issues into account. For instance, when addressing female employees, the ability to quickly access accurate information through the use of AI should be emphasized, while communication efforts with male employees should emphasize the potential for increased company success through AI. Communication efforts specifically designed for Generation X should emphasize productivity and competitive advantage. Teamwork should be emphasized frequently, and the possibility of a decrease in the number of teams led by Generation X due to AI should be avoided. On the contrary, it should emphasize that teams will operate more efficiently and that Generation X managers will be able to make fairer decisions within their teams thanks to AI. If a study is to be conducted specifically for Generation Y IT employees, the role AI will play in the career development of this generation, especially mid-level managers, should be emphasized. The message should be conveyed that Generation Y employees who use AI in their workplaces will be appreciated and their individual visibility will increase. Messages that might suggest that AI could reduce the quality of work output should be avoided. For Generation Z individuals newly entering the workforce, the pursuit of a competitive advantage and career building is particularly noteworthy. Therefore, communication efforts for this generation should encourage them to view AI as a way to accelerate their career development. Furthermore, any claims that AI can weaken professional relationships or weaken human bonds should be avoided. Finally, messages to Generation Z should position AI as a technology that expands their freedom. In conclusion, this thesis contributes original insights to the academic literature and offers rich empirical findings for practical applications. If the guiding principles implemented as a result of this study are to be expanded, they can be enriched by incorporating different variables such as culture and ethnicity. Furthermore, as the scope of this study was limited to employees within the IT department, conducting similar research across other departments could enable a more comprehensive understanding of organizational dynamics. Such an approach would facilitate the development of a holistic roadmap applicable to the entire company.
Benzer Tezler
- Determining the barriers and opportunities for the integration of extended reality in disaster management using MCDM methods
Afet yönetiminde genişletilmiş gerçeklik teknolojilerinin entegrasyonu önündeki engeller ve fırsatların ÇKKV yöntemleriyle belirlenmesi
EREN MERT KAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiAfet ve Acil Durum Yönetimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. ÖMER EKMECİOĞLU
- Toplam kalite yönetimi, kalite güvencesi sistemleri ve Türkiye'deki uygulamaları
Total quality management, quality assurance systems and their applications in Turkey
AHMET BEŞKESE
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ATAÇ SOYSAL
- Relationship between SDG-Orientation and total funding amount of European digital sustainable startups: A twin transition perspective
Avrupa'daki dijital sürdürülebilir girişimlerde sürdürülebilir kalkınma hedeflerine yönelim ile toplam fonlama miktarı arasındaki ilişki: İkili geçiş perspektifi
ONUR DEMİREL
Doktora
İngilizce
2026
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı
Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology
İBRAHİM ÇİL
Doktora
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN