AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThis approach is considered to contribute to a more holistic and predictable decision-making structure in migration management.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Background: Increasing migration movements on a global scale make rapid, effective, and accurate decision-making in migration management difficult due to its multi-actor, multi-sector, and dynamic structure. This situation increases the need for advanced analysis and decision-support tools for public institutions. Objective: The aim of this study is to identify which resources, processes, application environments, and operations in the migration management process can utilize artificial intelligence-based models; and, by examining selected migration practices of state or international organizations, to evaluate the contributions that the use of artificial intelligence tools can provide to decision-makers as well as potential areas of risk. Method: In the article, international practices regarding the use of generative artificial intelligence models incorporating machine learning, deep learning, and natural language processing techniques in migration management were examined; these practices were evaluated through a comparative analysis method within the context of decision-support systems. Results: As a result of the examination, it was determined that artificial intelligence-based models strengthen decision-making capacity in policy analysis, risk assessment, service delivery, and information provision processes; however, they also give rise to new challenge areas in ethical, legal, and technical dimensions. Conclusion: Public institutions within the migration ecosystem need to update their legislation, strategies, and policies by incorporating the use of artificial intelligence in line with international developments; moreover, artificial intelligence models specific to migration management should be developed by trained personnel. This approach is considered to contribute to a more holistic and predictable decision-making structure in migration management.
Özet
Arka Plan: Küresel ölçekte artan göç hareketleri; çok aktörlü, çok sektörlü ve dinamik yapısı nedeniyle göç yönetiminde hızlı, etkin ve isabetli karar almayı zorlaştırmaktadır. Bu durum, kamu kurumları açısından gelişmiş analiz ve karar destek araçlarına olan ihtiyacı artırmaktadır. Amaç: Bu çalışmanın amacı, göç yönetimi sürecinde hangi kaynak, süreç, uygulama ortamı ve işlemlerde yapay zekâ temelli modellerin kullanılabileceğini ortaya koymak; devlet veya uluslararası kuruluşların seçilen göç uygulamaları incelenerek yapay zekâ araçlarının kullanımının karar vericilere sağlayabileceği katkıları ve olası risk alanlarını değerlendirmektir. Yöntem: Çalışmada, makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme tekniklerini içeren üretken yapay zekâ modellerinin göç yönetiminde kullanımına ilişkin uluslararası uygulamalar incelenmiş; bu uygulamalar karar destek sistemleri bağlamında karşılaştırmalı analiz yöntemiyle değerlendirilmiştir. Bulgular: İnceleme sonucunda, yapay zekâ temelli modellerin politika analizi, risk değerlendirmesi, hizmet sunumu ve bilgilendirme süreçlerinde karar alma kapasitesini güçlendirdiği; bununla birlikte etik, hukuki ve teknik boyutlarda yeni zorluk alanları ortaya çıkardığı tespit edilmiştir. Sonuç: Göç ekosisteminde yer alan kamu kurumlarının, uluslararası gelişmeleri dikkate alan mevzuat, strateji ve politikalarını yapay zekâ kullanımını içerecek şekilde güncellemeleri; göç yönetimine özgü yapay zekâ modellerinin ise yetiştirilmiş personel eliyle geliştirilmesi gerekmektedir. Bu yaklaşımın, göç yönetiminde daha bütüncül ve öngörülebilir bir karar alma yapısına katkı sağlayacağı değerlendirilmiştir.