KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Kent Akademisi / 2026 / Cilt: 19 Sayı: 6

Yapay Zeka Kaygısının İşten Ayrılma Niyetine Etkisi: Otel İşletmeleri Üzerine Bir Araştırma

The Effect of Artificial Intelligence Anxiety on Turnover Intention: A Study on Hotel Enterprises

Hilal Gündoğan(İstanbul Kültür Üniversitesi)0000-0001-5395-7912
Sayfa
1–16
Yayın Tarihi
2026-08-18
🏛️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)

Araştırma sonuçları, yapay zekâ kaygısının işten ayrılma niyeti üzerinde pozitif bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yapay zekâ teknolojilerinin iş süreçlerine entegrasyonunun artması, çalışanların bu teknolojilere yönelik algılarını ve kaygı düzeylerini önemli ölçüde etkilemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu doğrultuda, çalışmanın amacı çalışanların yapay zekâ kaygısının işten ayrılma niyeti üzerindeki etkisini incelemektir.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırma sonuçları, yapay zekâ kaygısının işten ayrılma niyeti üzerinde pozitif bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:400 katılımcı
⚙️Değişkenler:çalışanlar · işten ayrılma niyeti · kaygı

Özet

Yapay zekâ teknolojilerinin iş süreçlerine entegrasyonunun artması, çalışanların bu teknolojilere yönelik algılarını ve kaygı düzeylerini önemli ölçüde etkilemektedir. Bu doğrultuda, çalışmanın amacı çalışanların yapay zekâ kaygısının işten ayrılma niyeti üzerindeki etkisini incelemektir. Araştırmanın evrenini, İstanbul’da faaliyet gösteren beş yıldızlı otel işletmelerinde çalışan bireyler oluşturmaktadır. Araştırmanın örneklemi, kolayda örnekleme yöntemi ile belirlenmiştir. Veri toplama süreci, 400 katılımcıya uygulanan anket formu aracılığıyla yürütülmüştür. Elde edilen verilerin temel istatistiksel analizleri SPSS 21 programı ile gerçekleştirilmiş, araştırma modeli ve hipotezlerin test edilmesinde SmartPLS 3 yazılımı kullanılmıştır. Araştırma sonuçları, yapay zekâ kaygısının işten ayrılma niyeti üzerinde pozitif bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte yapay zekâ kaygısının öğrenme ve iş değiştirme boyutlarının işten ayrılma niyeti üzerinde pozitif bir etkisinin bulunduğu tespit edilmiştir. Ancak yapay zekâ kaygısının sosyoteknik körlük ve yapay zekâ yapılandırması boyutlarının işten ayrılma niyeti üzerinde anlamlı bir etkisinin bulunmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen bulgular doğrultusunda teorik ve uygulamaya yönelik öneriler sunulmuştur.

Abstract

The increasing integration of artificial intelligence technologies into business processes significantly influences employees’ perceptions and anxiety levels regarding these technologies. Accordingly, this study aims to examine the impact of artificial intelligence anxiety on employees’ turnover intentions. The population of the study consists of individuals employed in five-star hotel enterprises operating in Istanbul. The research sample was selected using convenience sampling. Data collection was conducted via a questionnaire administered to 400 participants. Primary statistical analyses of the obtained data were performed using SPSS 21, while SmartPLS 3 was used to test the research model and hypotheses. The research results indicate that artificial intelligence anxiety has a positive impact on turnover intention. Furthermore, it was determined that the learning and job replacement dimensions of artificial intelligence anxiety exert a positive influence on turnover intention. However, the findings suggest that sociotechnical blindness and artificial intelligence configuration dimensions of artificial intelligence anxiety do not have a significant impact on turnover intention. In line with the findings, theoretical and practical recommendations have been presented.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Gündoğan, H. (2026). Yapay Zeka Kaygısının İşten Ayrılma Niyetine Etkisi: Otel İşletmeleri Üzerine Bir Araştırma. Kent Akademisi, Cilt: 19 Sayı: 6, 1–16. https://doi.org/10.35674/kent.1931048

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (61)

  1. Akkaya, B., Özkan, A., & Özkan, H. (2021). Yapay zekâ kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125-1146. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.833668
  2. Beder, Z. A., & Donmez-Turan, A. (2025). The critical role of uncertainty intolerance on the relationship between spiritual intelligence and artificial intelligence anxiety. International Journal of Business Ecosystem & Strategy, 7(1), 82-105. https://doi.org/10.36096/ijbes.v7i1.722
  3. Belber, B. G., & Özmen, M. H. (2024). Hizmet sektörü çalışanlarının yapay zekâ ile ilgili gelecek kaygıları. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(91), 1085-1101. https://doi.org/10.17755/esosder.1437531
  4. Biçer, İ. (2025). Yapay zekâ kaygısı, iş stresi ve işten ayrılma niyeti: Sağlık çalışanları üzerinde bir analiz. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (Uygarlığın Dönüşümü: Yapay Zekâ), 34, 109-124. https://doi.org/10.35379/cusosbil.1667342
  5. Brougham D., & Haar J. (2018). Smart technology, artificial intelligence, robotics, and algorithms (STARA): Employees’ perceptions of our future workplace. Journal of Management & Organization, 24(2), 239-257. https://doi.org/10.1017/jmo.2016.55
  6. Brougham D., & Haar J. (2020). Technological disruption and employment: The influence on job insecurity and turnover intentions: A multi-country study. Technological Forecasting and Social Change, 161, 120276. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120276
  7. Büyüköztürk, Ş. (2025). Sosyal Bilimler için Veri Analizi El Kitabı, 32. Baskı, Pegem Akademi Yayıncılık, Ankara.
  8. Chen, T. J., & Wu, C. M. (2017). Improving the turnover ontention of tourist hotel employees: Transformational leadership, leader-member exchange, and psychological contract breach. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 29(7), 1914-1936. https://doi.org/10.1108/IJCHM-09-2015-0490
  9. Cho, S., Johanson, M. M., & Guchait, P. (2009). Employees intent to leave: A comparison of determinants of intent to leave versus intent to stay. International Journal of Hospitality Management, 28(3), 374-381. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2008.10.007
  10. Choi, K. (2006). A structural relationship analysis of hotel employees’ turnover intention. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 11(4), 321-337. https://doi.org/10.1080/10941660600931150
  11. Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. (2015). Four fundamentals of workplace automation, McKinsey Quarterly, 29(3), 1-9.
  12. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences, Second Edition, Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.
  13. Çetiner, N., & Çetinkaya, F. Ö. (2024). Çalışanların yapay zekâ kaygısı ile motivasyon düzeyleri arasındaki ilişki: Turizm çalışanları üzerine bir araştırma. Alanya Akademik Bakış, 8(1), 159-173. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1297394
  14. Çuhadar, M., Demiray, G., Öztürk, M., & Alabacak, C. H. (2022). Konaklama işletmelerinde yapay zekâ ve robotik teknolojileri: Bibliyometrik bir analiz. Journal of Tourism and Gastronomy Studies, 10(2), 1550-1580. https://doi.org/10.21325/jotags.2022.1056
  15. Doan, X. H., & Nguyen, T. P. L. (2025). Moderated mediation model of relationship between artificial intelligence awareness and counterproductive work behavior, turnover intention. Journal of Organizational Change Management, 38(2), 501-519. https://doi.org/10.1108/JOCM-07-2024-0398
  16. Dou, Y. (2023, August 25-27). Does the application of artificial intelligence technology affect employees' turnover intention? In Proceedings of the 2023 6th International Conference on Information Management and Management Science, Chengdu, China.
  17. Dwesini, N. F. (2019). Causes and prevention of high employee turnover within the hospitality industry: A literature review. African Journal of Hospitality, Tourism and Leisure, 8(3), 1-15.
  18. Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.2307/3151312
  19. Gherheș, V. (2018). Why are we afraid of artificial intelligence (Ai)? European Review of Applied Sociology, 11(17), 6-15. https://doi.org/10.1515/eras-2018-0006
  20. Gürbüz S., & Şahin, F. (2018). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri Felsefe-Yöntem-Analiz. 5. Baskı, Seçkin Yayıncılık, Ankara.
  21. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis, 7th ed., Prentice Hall.
  22. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). 2nd ed., Sage, Los Angeles.
  23. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
  24. Hair, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least squares structural equation modeling (pls-sem): An emerging tool in business research. European Business Review, 26(2), 106-121. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128
  25. Hamarat, H., Sahin, H., Koç Apuhan, A., & Inan, R. (2024). The dark side of artificial intelligence: Threats to tourism workers. Worldwide Hospitality and Tourism Themes, 16(2), 127-137. https://doi.org/10.1108/WHATT-03-2024-0061
  26. Hatos, A. (2025). Anxiety in the age of AI: Constructing a tool to assess public perceptions. BRAIN. Broad Research in Artificial Intelligence and Neuroscience, 16(1), 415-426. https://doi.org/10.70594/brain/16.S1/32
  27. He, C., Teng, R., & Song, J. (2024). Linking employees’ challenge-hindrance appraisals toward ai to service performance: The influences of job crafting, job insecurity and AI knowledge. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 36(3), 975-994. https://doi.org/10.1108/IJCHM-07-2022-0848
  28. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43, 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
  29. Hopcan, S., Türkmen, G., & Polat, E. (2024). Exploring the artificial intelligence anxiety and machine learning attitudes of teacher candidates. Education and Information Technologies, 29, 7281-7301. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12086-9
  30. Ike, O. O., Ugwu, L. E., Enwereuzor, I. K., Eze, I.C., Omeje, O., & Okonkwo, E. (2023). Expanded-multidimensional turnover intentions: Scale development and validation. BMC psychology, 11, 271. https://doi.org/10.1186/s40359-023-01303-2
  31. Istanbul Provincial Directorate of Culture and Tourism (2025, August 10). İstanbul Turizm İstatistikleri-2025. Retrieved from https://istanbul.ktb.gov.tr/TR-393782/istanbul-turizm-istatistikleri---2025.html
  32. Ivanov, S., & Webster, C. (2017, October 19-21). Adoption of robots, artificial intelligence and service automation by travel, tourism and hospitality companies: A cost-benefit analysis. In International Scientific Conference Contemporary Tourism: Traditions and Innovations, Sofia, Bulgaria.
  33. Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir Kaya, M. (2024). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human-Computer Interaction, 40(2), 497-514. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
  34. Khaliq, A., Waqas, A., Nisar, Q. A., Haider, S., & Asghar, Z. (2022). Application of AI and robotics in hospitality sector: A resource gain and resource loss perspective. Technology in Society, 68, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101807
  35. Kılıç, Y. E., & Kılıç, S. (2025, Haziran 22-23). Yapay zekâ kaygısının işten ayrılma niyeti üzerindeki etkisinde örgütsel destek algısının rolü. 6. Uluslararası Uludağ Bilimsel Araştırmalar Kongresi, Bursa.
  36. Kılıçaslan, S., & Kaya, A. (2024, Mart 1-3). Yapay zekâ kaygısının, çalışan tutum ve davranışlarıyla ilişkisi. Uluslararası 5. Bursa Bilimsel Araştırmalar Kongresi, Bursa.
  37. Kim, J. J. H., Soh, J., Kadkol, S., Solomon, I., Yeh, H., Srivatsa, A. V., Nahass, G. R., Choi, J. Y., Lee, S., Nyugen, T., & Ajilore, O. (2025). AI anxiety: A comprehensive analysis of psychological factors and interventions. AI and Ethics, 5, 3993-4009. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00686-9
  38. Lestari, N. S., Rosman, D., & Millenia, E. (2023). The association between smart technology, artificial intelligence, robotics, and algorithms (STARA) awareness, job stress, job insecurity, and job satisfaction among hotel employees during the COVID-19 pandemic. In E3S Web of Conferences.
  39. LI, Y. (2023). Relationship between perceived threat of artificial intelligence and turnover intention in luxury hotels. Heliyon, 9(8), 1-12. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18520
  40. Li, J. J., Bonn, M. A., & Ye, B. H. (2019). Hotel employee's artificial intelligence and robotics awareness and its impact on turnover intention: The moderating roles of perceived organizational support and competitive psychological climate. Tourism Management, 73, 172-181. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.02.006
  41. Lin, C. P., Tsai, Y. H., & Mahatma, F. (2017). Understanding turnover intention in cross-country business management, Personnel Review, 46(8), 1717-1737. https://doi.org/10.1108/PR-07-2016-0176
  42. Liu, Y., Li, Y., Song, K., & Chu, F. (2024). The two faces of artificial intelligence (AI): Analyzing how AI usage shapes employee behaviors in the hospitality industry. International Journal of Hospitality Management, 122, 103875. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2024.103875
  43. Mobley, W. H., Horner, S. O., & Hollingsworth, A. T. (1978). An evaluation of precursors of hospital employee turnover. Journal of Applied Psychology, 63(4), 408-414.
  44. Mokyr, J., Vickers, C., & Ziebarth, N. L. (2015). The history of technological anxiety and the future of economic growth: Is this time different? Journal of Economic Perspectives, 29(3), 31-50. http://dx.doi.org/10.1257/jep.29.3.31
  45. Nguyen, T. P. L., & Nguyen, D. T. (2025). A moderated mediation model of relationship between artificial intelligence awareness and withdrawal behaviors. International Journal of Organizational Analysis, 33 (10), 3722-3746. https://doi.org/10.1108/IJOA-09-2024-4847
  46. Örücü, E., & Özafşarlıoğlu, S. (2013). Örgütsel adaletin çalışanların işten ayrılma niyetine etkisi: Güney Afrika Cumhuriyetinde bir uygulama. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(23), 335-358.
  47. Öztırak, M. (2023). A study on the impact of artificial intelligence anxiety on the innovation-oriented behaviours of employees. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 10(2), 267-286. https://doi.org/10.17541/optimum.1255576
  48. Saeed, F., Mir, A., Hamid, M., Ayaz, F., & Iyyaz, U. (2023). Employee salary and employee turnover intention: A key evaluation considering job satisfaction and job performance as mediators. International Journal of Management Research and Emerging Sciences, 13(1). 1-23. https://doi.org/10.56536/ijmres.v13i1.234
  49. Salimi, S., Moosavi Dastjerdi, M., & Javaheri, A. (2025). Artificial intelligence anxiety: Psychometric properties and a mediation model. International Journal of Human-Computer Interaction, 41(19), 12349-12360. https://doi.org/10.1080/10447318.2025.2457183
  50. Sayem, S. M., Islam, Z., Yesmin, A., Alam, A., & Rahman, M. I. (2026, January 4–6). The impact of AI anxiety and quiet quitting on employee turnover intention. In 2026 20th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM), Hanoi, Vietnam.
  51. Sha, C., Wang, L., & Pan, X. (2025). Does artificial intelligence (AI) anxiety increase employees’ deviant behavior toward the organization? The role of emotional exhaustion and leadership support. Journal of Psychology in Africa, 35(2), 207-214. https://doi.org/10.32604/jpa.2025.065761
  52. Shaukat, K., Iqbal, F., Alam, T. M., Aujla, G. K., Devnath, L., Khan, A. G., Iqbal, R., Shahzadi, I., & Rubab, A. (2020). The impact of artificial intelligence and robotics on the future employment opportunities. Trends in Computer Science and Information Technology, 5(1), 50-54. https://dx.doi.org/10.17352/tcsit.000022
  53. Štilić, A., Nicić, M., & Puška, A. (2023). Check-in to the future: Exploring the impact of contemporary information technologies and artificial intelligence on the hotel industry. Turističko Poslovanje, (31), 5-17. DOI:10.5937/turpos0-43739
  54. Şeker, C., Kılıçaslan, S., & Kaya, A. (2025). Yapay zekâ kaygısının iş tatminine etkisinde örgütsel vatandaşlık davranışının rolü. Namık Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksek Okulu Dergisi, 7(1), 46-56. https://doi.org/10.56493/nkusbmyo.1654238
  55. Tan, K. L., Hofman, P. S., Noor, N., Tan, S. R., Hii, I. S. H., & Cham, T. H. (2025). Does artificial intelligence improve hospitality employees’ individual competitive productivity? A time-lagged moderated-mediation model involving job crafting and meaningful work. Current Issues in Tourism, 28(20), 3284-3301. https://doi.org/10.1080/13683500.2024.2391114
  56. Toptaş, A. (2023). Otel İşletmelerinde kişi-örgüt uyumu ve işten ayrılma niyeti ilişkisi: Algılanan örgütsel desteğin aracılık etkisi. Turizm Akademik Dergisi, 10 (1), 53-67.
  57. Uludağ, D., Soyer, M., & Ceyhan, S. (2024). Dijital iyi oluşun yapay zekâ kaygısı ve iş tatmini üzerindeki etkisi: Akademisyenler üzerine bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 15(44), 1165-1180. https://doi.org/10.21076/vizyoner.1465081
  58. Uygungil-Erdogan, S., Şahin, Y., Sökmen-Alaca, A. İ., Oktaysoy, O., Altıntaş, M., & Topçuoğlu, V. (2025). Assessing the effect of artificial intelligence anxiety on turnover intention: The mediating role of quiet quitting in Turkish small and medium enterprises. Behavioral Sciences, 15(3), 249. https://doi.org/10.3390/bs15030249
  59. Wang, Y. Y., & Wang, Y. S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887
  60. Yan, J., Xiao, Q., Zhang, S. X., & Guchait, P. (2025). Artificial intelligence in hospitality: A transactional stress perspective on the mental health of hospitality workers. International Journal of Hospitality Management, 126,. 104029. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2024.104029
  61. Yan, J., Xiao, Q., Zhang, S. X., & Guchait, P. (2025). Artificial intelligence in hospitality: A transactional stress perspective on the mental health of hospitality workers. International Journal of Hospitality Management, 126,. 104029. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2024.104029