Yapay Zekâ Kullanımı İşletme ve Yönetim Alanına Nasıl Yansıyor? Lisansüstü Düzeyinde Bilgi Üretimine Yönelik Bir Bakış

Yıl 2024, , 1 - 17, 30.06.2024

Merve Gerçek , Hüsna Gül Erkin

https://doi.org/10.25203/idd.1465214

Öz

Amaç: Yapay zekânın (YZ) iş dünyasında kullanım alanının genişlemesi, bu alana yönelik akademik yazında etkilerini göstermeye başlamıştır. Gelecekte istihdam alanlarının tüm boyutlarında varlığını sağlamlaştırması beklenen YZ uygulamalarının örgütsel bağlamdaki durumunu derinlemesine incelemek işletme alanının güncel konularından biridir. Bu nedenle, bu çalışmada YZ’nin işletme ve yönetim alanındaki sistemli yansıma alanı olan lisansüstü tezlerin incelenmesi amaçlanmıştır.

Tasarım/Yöntem: Çalışmanın örneklemini, Yükseköğretim Ulusal Tez Merkezi’nde yer alan, yapay zekâ konusunda işletme alanında yazılmış 73 yüksek lisans ve doktora tezi oluşturmaktadır. Doküman incelemesi ile değerlendirilen tezlerin, tür, üniversite, yayın yılı, yayın dili, alt disiplin, yöntem, sektör ve anahtar kelimeler gibi özelliklerine göre dağılımları belirlenmiştir.

Sonuçlar: Bulgular, YZ konusuna yönelik çalışmaların özellikle son dört yılda ivme kazandığını, “yönetim ve organizasyon” ile “pazarlama” alanlarında yapılan çalışmaların oranının yüksek olduğunu göstermektedir. Lisansüstü tezlerde en çok tercih edilen yöntemin nicel araştırma yöntemi olduğu görülmüştür. Ayrıca, anahtar kelimelere bakıldığında, “insan kaynakları yönetimi”, “makine öğrenmesi” ve “yapay sinir ağları”nın ön planda olduğu belirlenmiştir.

Uygulama Çıkarımları: Çalışmanın sonuçları, YZ ile ilgili mevcut akademik durumu ortaya koyarak yükseköğretim alanında güncel keşifler çerçevesinde örgütlerin stratejik planlarına destek sağlayabilme potansiyeline sahiptir.

Özgün Değer: Bu çalışmanın, Türkiye’de işletme ve yönetim alanında YZ çalışmalarındaki mevcut durumu ortaya koyarak gelecek araştırmalar için amaç, odak, kapsam ve yöntem gibi konularda ipuçları vermesi beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zeka, işletme, yönetim, lisansüstü tezler

How Does the Use of Artificial Intelligence Reflect on Business Administration and Management? A Perspective on Knowledge Production at the Postgraduate Level

Öz

Objectives: The extensive adoption of AI applications in many industries raises concerns over their potential to significantly transform employment in various aspects, including job creation, automation, and decision-making procedures. The impact that AI has on employment dynamics presents an array of obstacles and opportunities for the fields of business administration and management. Given all these advancements, the present study conducts a thorough examination of postgraduate theses, recognizing them as a systematic representation of the expanding influence of AI in the fields of business administration and management. Postgraduate research, which entails a thorough academic investigation, provides a crucial perspective for understanding the present condition and future course of AI use in business environments. Through an in-depth examination of postgraduate theses, this research attempts to reveal trends in the application of AI technologies in various organizational contexts.

Design/methodology/approach: The 73 master's and doctoral theses used in this study were obtained from the repository of the Council of Higher Education National Thesis Center. The sample spans a range of institutions, demonstrating the diversity and depth of AI research across the academic landscape of management studies. To comprehensively examine and understand the information categories encompassed in these theses, the research utilizes two techniques: document analysis and descriptive content analysis. Document analysis systematically examines the theses as data sources, enabling a thorough investigation of the material that focuses on the identification, assessment, and synthesis of information pertaining to AI in business administration and management. Descriptive content analysis classifies and facilitates a methodical examination of the data. The distribution of theses subjected to document analysis was based on thesis type, universities and sub-disciplines, publication year and language, sample characteristics, methodology, theories, AI application areas, and keywords.


Results: The findings show that studies on AI have gained momentum in the last four years, with a high percentage of theses focusing on management, organization, and marketing. The quantitative research method has been the most preferred for postgraduate theses. Additionally, human resource management, machine learning, and artificial neural networks constitute most of the research focus. The data indicates that most master's theses concentrate on human resource management and marketing. The finance and information technology sectors are predominant in terms of industry focus.

Practical implications: The findings have the potential to significantly assist practitioners in understanding the ongoing research on AI, enabling them to align their strategic planning with the latest discoveries and approaches in higher education. The prevalence of machine learning and artificial neural networks signifies an inclination towards increasingly complex AI implementations within organizations. Organizations may leverage this understanding to increase innovation, enhance decision-making procedures, and sustain a competitive advantage through the implementation of cutting-edge AI. Furthermore, this study can assist researchers, such as master's and doctoral students, with the topic, research question, data source, data collection tool, and analysis type selection in future studies.

Originality/value: The study is expected to provide insights into research focus, scope, and methodology for future research by revealing the current state of AI research in business administration and management domains in Turkey. Through the examination of postgraduate theses, this study not only highlights the increasing academic attention towards AI but also establishes a foundation upon which subsequent research can be built. This study represents an initial effort to gain deeper insights into AI research in Turkey, specifically focusing on knowledge production within universities.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence, business administration, management, post-graduate theses

Kaynakça

• Ahmad, S., Rahmat, M., Mubarik, M., Alam, M., & Hyder, S. (2021). Artificial Intelligence and Its Role in Education. Sustainability, 13(22), 12902.
• Anshari M., & Hamdan M. (2022). Understanding knowledge management and upskilling in Fourth Industrial Revolution: Transformational shift and SECI model. VINE Journal of Information and Knowledge Management Systems, 52(3), 373–393.
• Atlan, F., Pençe, I., Çeşmeli, M. S., & Kalkan, A. (2020). Bitcoin’in Türkiye piyasasındaki değerinin yapay zeka teknikleri ile tahmini. 5th International Management Information Systems Conference, (October 24-26), Ankara. Barro, S., & Davenport, T. H. (2019). People and machines: Partners in innovation. MIT Sloan Management Review, 60(4), 22-28.
• Bedlek, P., & Bozyiğit, S. (2022). Uluslararası ticaret ve lojistik ile uluslararası ticaret ve lojistik yönetimi ana bilim dallarında yazılan tezlerin incelenmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 25(1), 236-253.
• Bouschery, S. G., Blazevic, V., & Piller, F. T. (2023). Augmenting human innovation teams with artificial intelligence: Exploring transformer-based language models. Journal of Product Innovation Management,40(2), 139–153. Bourke, S., & Holbrook, A. P. (2013). Examining PhD and research masters theses. Assessment & Evaluation in Higher Education, 38(4), 407-416.