Dergiler / Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi / 2026 / Cilt: 23 Sayı: 90

ÜRETKEN YAPAY ZEKÂLARIN İŞ DÜNYASI ÜZERİNE ETKİLERİNE İLİŞKİN ERKEN DÖNEM BİR DEĞERLENDİRME

AN EARLY ASSESSMENT OF THE IMPACT OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON BUSINESS

Aslıhan Ünal(İSTANBUL GELİŞİM ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-5896-8880
İzzet Kılınç(DÜZCE ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-6069-1291
Sayfa
776–797
Yayın Tarihi
2024-04-16
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgular üretken yapay zekânın “iki ucu keskin kılıç” özelliği taşıyan yıkıcı bir teknoloji olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yeni ve özgün içerikler üretme becerisi ile diğer yapay zekâ sistemlerinden ayrılan üretken yapay zekâ, kısa sürede yüksek kullanıcı oranlarına ulaşan yıkıcı bir teknolojidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Sağladığı faydalar, zararlar ve sahip olduğu yetkinlikler henüz tam olarak keşfedilememiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular üretken yapay zekânın “iki ucu keskin kılıç” özelliği taşıyan yıkıcı bir teknoloji olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:üretken yapay zeka · ChatGPT · işletme

Özet

Yeni ve özgün içerikler üretme becerisi ile diğer yapay zekâ sistemlerinden ayrılan üretken yapay zekâ, kısa sürede yüksek kullanıcı oranlarına ulaşan yıkıcı bir teknolojidir. Kullanım ve erişim kolaylığı, sunduğu iç görüler ve tahminler ve verdiği insansı cevaplar bu yayılım hızını artıran özellikleridir. Her yeni teknoloji gibi üretken yapay zekâ da sağladığı faydalar kadar dezavantajları da beraberinde getirmektedir. Bu alanda yürütülen akademik araştırmalar henüz erken dönem aşamasındadır. Sağladığı faydalar, zararlar ve sahip olduğu yetkinlikler henüz tam olarak keşfedilememiştir. Bu araştırmanın amacı, yapılan erken dönem araştırmaları üzerinden üretken yapay zekânın iş dünyasını nasıl etkilediğini anlamaya çalışmaktır. Bu amaçla, Web of Science (WoS) veri tabanında sistematik literatür incelemesi yöntemi izlenerek elde edilen 14 araştırma makalesine nitel içerik analizi uygulanmıştır. Analiz sonucunda 4 ana tema elde edilmiştir: (1) Kullanım alanları, (2) Dezavantajlar, (3) Çözüm, (4) Bugün ve gelecek. Elde edilen bulgular üretken yapay zekânın “iki ucu keskin kılıç” özelliği taşıyan yıkıcı bir teknoloji olduğunu göstermektedir. İşletmelere üretkenliği, etkinliği ve çalışan refahını artırma, rekabet avantajı sağlama gibi önemli faydalar sağlamasına rağmen etik ve yasal sorunların da önünü açmaktadır. Kısa dönemde sağladığı avantajlar uzun dönemde değer kaybına sebep olma potansiyeline de sahiptir. Bu sorunların aşılmasında işletmeler, yapay zekâ araştırmacıları, hükümetler ve OpenAI gibi geliştirici ve hizmet sağlayıcı firmalara önemli sorumluluklar düşmektedir.

Abstract

Generative artificial intelligence, which stands out from other AI systems with its ability to generate new and original content, is a disruptive technology that quickly reaches high user rates. Its ease of use and access, insights and predictions, and human-like responses are the features that enhance its rapid spread. Like any new technology, generative AI also brings disadvantages along with its benefits. The academic research conducted in this field is still in the initial stages. The purpose of this research is to understand how generative AI affects the business world through early-stage research. For this purpose, a search was conducted on the Web of Science (WoS) database by following a systematic literature review method, and 14 research articles were defined as analysis units. The data was analyzed by qualitative content analysis. As a result, four main themes were developed: (1) Applications, (2) Disadvantages, (3) Solutions, and (4) Today and future. The findings revealed that generative AI is a disruptive technology with a "double-edged sword" characteristic. While it significantly benefits businesses such as productivity, efficiency, and employee well-being, it also raises ethical and legal issues. The advantages it offers in the short term also have the potential to lead to value destruction in the long term. Overcoming these problems requires significant responsibilities for businesses, AI researchers, governments, and developer and service provider companies like OpenAI.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Ünal, A., Kılınç, İ. (2024). ÜRETKEN YAPAY ZEKÂLARIN İŞ DÜNYASI ÜZERİNE ETKİLERİNE İLİŞKİN ERKEN DÖNEM BİR DEĞERLENDİRME. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 23 Sayı: 90, 776–797. https://doi.org/10.17755/esosder.1411805

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (38)

  1. Agrawal, K. P. (2023). Towards adoption of generative AI in organizational settings. Journal of Computer Information Systems. doi:10.1080/08874417.2023.2240744
  2. Baily, M. N. (2023). Lessons from a career in productivity research: Some answers, a glipse of the future, and much left to learn. International Productivity Monitor, 44, 120-149. http://www.csls.ca/ipm/44/IPM_44_Baily.pdf adresinden alındı
  3. Bandara, W., Furtmueller, E., Gorbacheva, E., Miskon, S., & Beekhuyzen, J. (2015). Achieving Rigor in Literature Reviews: Insights from Qualitative Data Analysis and Tool‐ Support. Communications of the Association for Information Systems, 37. https://eprints.qut.edu.au/100700/ adresinden alındı
  4. Cardon, P., Fleischmann, C., Aritz, J., Logemann, M., & Heidewald, J. (2023). The challenges and opportunities of AI-assisted writing: Developing AI literacy for the AI age. Business and Professional Communication Quarterly, 86(3), 257-295. doi:10.1177/23294906231176517
  5. Chen, B., Wu, Z., & Zhao, R. (tarih yok). From fiction to fact:, Journal of Chinese Economic and Business Studies. doi:10.1080/14765284.2023.2245279
  6. Çavuşoğlu, K. (2023). ChatGPT ile muhasebe üzerine sohbet. Ahi Evran III. International Conference on Scientific Research Full Texts Book., (s. 352-362).
  7. Dermavan, A. (2023). Text and data mining exceptions in the development of generative AI models: What the EU member states could learn from the Japanese “nonenjoyment” purposes? The Journal of World Intellectual Property, 1-25. doi: 10.1111/jwip.12285
  8. Dogru, T., Line, N., Mody, M., Hanks, L., Abbott, J., Acikgoz, F.,. Zhang, T. (2023). Generative Artificial Intelligence in the Hospitality and Tourism Industry: Developing a Framework for Future Research. Journal of Hospitality & Tourism Research, 1-19. doi:10.1177/109634802311886
  9. Dwivedi, Y. K., Pandey, N., Currie, W., & Micu, A. (2023). Leveraging ChatGPT and other generative artificial intelligence (AI)-based applications in the hospitalityand tourism industry: Practices, challenges, and research agenda. International Journal of Contemporary Hospitality Management. doi:10.1108/IJCHM-05-2023-0686
  10. Euchner, J. (2023). Generative AI. Research-Technology Management, 66(3), 71-74. doi:10.1080/08956308.2023.2188861
  11. Gartner. (2023). What generative AI means for business. Gartner: https://www.gartner.com/en/insights/generative-ai-for-business adresinden alındı Glynn, P. (2023, Nisan 18). Sony World Photography Award 2023: Winner refuses award after revealing AI creation. Temmuz 20, 2023 tarihinde BBC: https://www.bbc.com/news/entertainment-arts-65296763 adresinden alındı Huang, S., Grady, P., & GPT-3. (2022, Eylül 19). Generative AI: A creative new world. Temmuz 20, 2023 tarihinde Sequoia: https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/ adresinden alındı
  12. Jesson, J. K., Matheson, L., & Lacey, F. M. (2011). Doing Your Literature Review: Traditional and Systematic Techniques. Sage.
  13. Kalla, D., & Smith, N. (2023). Study and analysis of Chat GPT and its impact on different fields of study. International Journal of Innovative Science and Research Technology, 8(3). https://ssrn.com/abstract=4402499 adresinden alındı
  14. Kanitz, R., Gonzalez, K., Briker, R., & Straatmann, T. (2023). Augmenting organizational change and strategy activities: Leveraging Generative artificial intelligence. The Journal of Applied Behavioral Science, 345–363. doi: 10.1177/00218863231168974
  15. Kaomea, P. (2023). An intelligence coordination system toward creating the super-intelligent law firm. Frontiers in Artificial Intelligence(6). doi:10.3389/frai.2023.1145308
  16. Kraus, S., Breier, M., & Dasí-Rodríguez, S. (2020). The art of crafting a systematic literature review in entrepreneurship research. International Entrepreneurship and Management Journal(16), 1023-1042. doi:10.1007/s11365-020-00635-4
  17. Kunz, W. H., & Wirtz, J. (2023). Corporate digital responsibility (CDR) in the age of AI: Implications for interactive marketing. Journal of Research in Interactive Marketing. doi:10.1108/JRIM-06-2023-0176
  18. Lawton, G. (2023). What is generative AI? Everything you. Temmuz 20, 2023 tarihinde TechTarget: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/generative-AI adresinden alındı
  19. Lukauskas, M., Šarkauskaite˙, V., Pilinkiene, V., Stundžiene, A., Grybauskas, A., & Bruneckiene, J. (2023). Enhancing skills demand understanding through job ad segmentation using NLP and clustering techniques. Apllied Sciences(13). doi:10.3390/app13106119
  20. Megahed, F. M., Chen, Y.-J., Ferris, J., Knoth, S., & Jones-Farmer, A. (2023). How generative AI models such as ChatGPT can be (mis)used in SPC practice, education, and research? An exploratory study. Quality Engineering. doi:10.1080/08982112.2023.2206479 Nightingale, A. (2009). A guide to systematic. Surgery, 27(9), 381-384. doi: 10.1016/j.mpsur.2009.07.005
  21. Okoli, C. (2015). A guide to conducting a standalone systematic literature review. Communications of the Association for Information Systems, 37(43). https://hal.science/hal-01574600 adresinden alındı
  22. Precedence Research. (2023, Temmuz 20). Generative AI market. 2023 tarihinde Precedence Research: https://www.precedenceresearch.com/generative-ai-market adresinden alındı
  23. Schöbel, S., Schmitt, A., Benner, D., Saqr, M., Janson, A., & Leimeister, J. M. (2023). Charting the evolution and future of conversational agents: A research agenda along five waves and new frontiers. Information Systems Frontiers. doi:10.1007/s10796-023-10375-9
  24. Sobhanmanesh, F., Beheshti, A., Nouri, N., Chapparo, N. M., Raj, S., & George, R. A. (2023). A cognitive model for technology adoption. Algorithms, 16(3). doi:10.3390/a16030155
  25. Statista. (2023a). Share of adults in the United States who have used ChatGPT as of January 2023. Temmuz 20, 2023 tarihinde Statista: https://www.statista.com/statistics/1368579/chatgpt-usage-us/#statisticContainer adresinden alındı
  26. Statista. (2023b). Rate of generative AI adoption in the workplace in the United States 2023, by industry. Temmuz 20, 2023 tarihinde Statista: https://www.statista.com/statistics/1361251/generative-ai-adoption-rate-at-work-by-industry-us/ adresinden alındı
  27. Statista. (2023c). Adoption rate of generative AI adoption in the workplace in the United States 2023, by generation. Temmuz 20, 2023 tarihinde Statista: https://www.statista.com/statistics/1361174/generative-ai-adoption-rate-at-work-by-generation-us/#:~:text=During%20a%202023%20survey%20conducted%20among%20professionals%20in%20the%20United%20States%2C%20it%20was%20found%20that%2029%20percent%20of%20respon adresinden alındı
  28. Şentürk, Ö. (2022). İç denetim faaliyetlerinde yapay zekâdan beklentiler: ChatGPT uygulaması örneği. TIDE Academia Research, 4(2), 51-82. https://dergipark.org.tr/tr/pub/tide/issue/77402/1269814 adresinden alındı
  29. Thormnundsson, B. (2023). ChatGPT-statistics & facts. Temmuz 20, 2023 tarihinde Statista: https://www.statista.com/topics/10446/chatgpt/#topicOverview adresinden alındı
  30. Wiles, J. (2023, Ocak 26). Temmuz 20, 2023 tarihinde https://www.gartner.com/en/articles/beyond-chatgpt-the-future-of-generative-ai-for-enterprises adresinden alındı
  31. Yiğit, S., Berşe, S., & Dirgar, E. (2023). Yapay zekâ destekli dil işleme teknolojisi olan ChatGPT’nin sağlık hizmetlerinde kullanımı. Eurasian Journal of Health Technology Assessment, 7(1), 57-65. doi:10.52148/ehta.1302000
  32. Bandara, W., Furtmueller, E., Gorbacheva, E., Miskon, S., & Beekhuyzen, J. (2015). Achieving Rigor in Literature Reviews: Insights from Qualitative Data Analysis and Tool‐ Support. Communications of the Association for Information Systems, 37. https://eprints.qut.edu.au/100700/ adresinden alındı
  33. Chen, B., Wu, Z., & Zhao, R. (tarih yok). From fiction to fact:, Journal of Chinese Economic and Business Studies. doi:10.1080/14765284.2023.2245279
  34. Çavuşoğlu, K. (2023). ChatGPT ile muhasebe üzerine sohbet. Ahi Evran III. International Conference on Scientific Research Full Texts Book., (s. 352-362).
  35. Dermavan, A. (2023). Text and data mining exceptions in the development of generative AI models: What the EU member states could learn from the Japanese “nonenjoyment” purposes? The Journal of World Intellectual Property, 1-25. doi: 10.1111/jwip.12285
  36. Dogru, T., Line, N., Mody, M., Hanks, L., Abbott, J., Acikgoz, F.,. Zhang, T. (2023). Generative Artificial Intelligence in the Hospitality and Tourism Industry: Developing a Framework for Future Research. Journal of Hospitality & Tourism Research, 1-19. doi:10.1177/109634802311886
  37. Sobhanmanesh, F., Beheshti, A., Nouri, N., Chapparo, N. M., Raj, S., & George, R. A. (2023). A cognitive model for technology adoption. Algorithms, 16(3). doi:10.3390/a16030155
  38. Thormnundsson, B. (2023). ChatGPT-statistics & facts. Temmuz 20, 2023 tarihinde Statista: https://www.statista.com/topics/10446/chatgpt/#topicOverview adresinden alındı