AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThrough its theoretical framework and propositions, the study also creates a conceptual discussion space regarding how AI-assisted logistics autonomy can produce results in different sectoral and institutional contexts.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study examines, from a conceptual and theoretical perspective, how AI-powered logistics autonomy reshapes the relationships between supply chain performance, sustainability, and resilience goals. A review of the existing literature reveals that AI-powered logistics systems are mostly discussed in terms of efficiency and optimization, while the structural tensions between these goals are only discussed to a limited extent. In this study, AI-powered logistics autonomy is considered not as a linear technological advancement tool, but as a socio-technical transformation generating multidimensional tensions. Within this scope, a "triple tension model" is developed to explain the relationships between performance, sustainability, and resilience, and 15 testable propositions are formulated based on this model. This study is theoretically grounded in Paradox Theory, Socio-Technical Systems Theory, Organizational Information Processing Theory, Dynamic Capabilities Theory, Normal Accidents Theory, and Institutional Theory. Furthermore, evaluations conducted within the Turkish context reveal that digital maturity, data infrastructure, governance capacity, institutional structure, and geopolitical vulnerabilities significantly shape the impact of autonomy applications. Beyond technological optimism, this study aims to provide a holistic theoretical framework for future empirical research in AI-assisted logistics by introducing perspectives on stress management, algorithmic governance, and contextual differences. Through its theoretical framework and propositions, the study also creates a conceptual discussion space regarding how AI-assisted logistics autonomy can produce results in different sectoral and institutional contexts.
Özet
Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) destekli lojistik otonominin tedarik zinciri performansı, sürdürülebilirlik ve dayanıklılık hedefleri arasındaki ilişkileri nasıl yeniden şekillendirdiğini kavramsal ve kuramsal bir perspektiften incelemektedir. Mevcut literatür incelendiğinde YZ destekli lojistik sistemlerin çoğunlukla verimlilik ve optimizasyon ekseninde ele alındığı, söz konusu hedefler arasındaki yapısal gerilimlerin ise sınırlı düzeyde tartışıldığı görülmektedir. Bu çalışmada YZ destekli lojistik otonomi, doğrusal bir teknolojik ilerleme aracı olarak değil, çok boyutlu gerilimler üreten sosyo-teknik bir dönüşüm olarak değerlendirilmiştir. Bu kapsamda çalışmada, performans, sürdürülebilirlik ve dayanıklılık arasındaki ilişkileri açıklamak amacıyla “üçlü gerilim modeli” geliştirilmiş ve model doğrultusunda 15 adet test edilebilir önerme oluşturulmuştur. Çalışma, Paradoks Kuramı, Sosyo-Teknik Sistemler Kuramı, Örgütsel Bilgi İşleme Kuramı, Dinamik Yetkinlikler Kuramı, Normal Kazalar Kuramı ve Kurumsal Kuram çerçevesinde teorik olarak temellendirilmiştir. Ayrıca Türkiye bağlamı üzerinden yapılan değerlendirmeler, dijital olgunluk, veri altyapısı, yönetişim kapasitesi, kurumsal yapı ve jeopolitik kırılganlıkların otonomi uygulamalarının etkilerini belirgin biçimde şekillendirdiğini ortaya koymaktadır. Çalışma, YZ destekli lojistik literatürüne teknoloji iyimserliğinin ötesinde, gerilim yönetimi, algoritmik yönetişim ve bağlamsal farklılıklar perspektifi kazandırarak gelecekte yapılacak ampirik araştırmalar için bütüncül bir kuramsal zemin sunmayı amaçlamaktadır. Çalışma, kuramsal çerçeve ve önermeler aracılığıyla YZ destekli lojistik otonominin farklı sektörel ve kurumsal bağlamlarda nasıl sonuçlar üretebileceğine ilişkin kavramsal bir tartışma alanı da oluşturmaktadır.