Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightPLS-YEM bulguları, teknolojik hazırlık (β=0,31), örgütsel kapasite (β=0,44) ve rekabetçi baskının (β=0,22) birlikte YZ-KDS benimsemesindeki varyansın %61,2'sini açıkladığını göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Yapay zekâ tabanlı karar destek sistemleri (YZ-KDS), imalat sektörünün işgücü yapısını, karar hiyerarşilerini ve kurumsal yönetişimini köklü biçimde yeniden biçimlendirmektedir. Kaynak kısıtlı küçük ve orta büyüklükteki işletmeler (KOBİ) açısından bu teknolojiler, salt operasyonel kazanımların ötesinde derin toplumsal sonuçlar barındırmaktadır. Bu çalışma, söz konusu benimseme sürecini Türkiye imalat KOBİ'leri ekseninde Teknoloji-Örgüt-Çevre (TOE) çerçevesi ve sosyoteknik sistemler perspektifiyle incelemektedir. Eylül–Kasım 2024 döneminde İstanbul, Kocaeli ve Bursa OSB'lerinde görev yapan 203 yöneticiden anket yoluyla veri toplanmış; PLS-YEM, ÖPHT, fsQCA ve YSA'dan oluşan dört aşamalı çok analitikli bir tasarım uygulanmıştır. PLS-YEM bulguları, teknolojik hazırlık (β=0,31), örgütsel kapasite (β=0,44) ve rekabetçi baskının (β=0,22) birlikte YZ-KDS benimsemesindeki varyansın %61,2'sini açıkladığını göstermektedir. YZ-KDS benimsemesi ise dijital dönüşüm çıktılarındaki varyansın %33,6'sını karşılamaktadır (β=0,58). ÖPHT, örgütsel kapasitenin en yüksek önem değerine (0,44) karşın en düşük performans puanına (48,3/100) sahip olduğunu ortaya koyarak bu yapıyı kritik bir darboğaz olarak tanımlamaktadır. fsQCA üç eşifinal yapılanma belirlemiş; üst yönetim desteği her üçünde de zorunlu koşul statüsü kazanmıştır. YSA bu sıralamayı yöntemsel üçgenleme yoluyla desteklemiştir. Çalışma, gelişmekte olan ekonomi yazınındaki altyapı açığı anlatısını sorgulamakta; TOE teorisini sosyoteknik bir yönde genişletmekte ve KOSGEB ile OSB yönetimleri için uygulamaya dönük politika kanıtları sunmaktadır.
Abstract
AI-based decision support systems (AI-DSS) are reshaping workforce structures, decision hierarchies, and institutional governance in manufacturing industries worldwide. For resource-constrained SMEs in emerging economies, this transition carries implications that extend well beyond operational efficiency. This study examines AI-DSS adoption among Turkish manufacturing SMEs through the TOE framework, augmented by a socio-technical systems perspective. Survey data were collected from 203 managerial-level respondents across Istanbul, Kocaeli, and Bursa OIZs (Sep.–Nov. 2024), analysed via a four-stage multi-analytical design: PLS-SEM, IPMA, fsQCA, and ANN. Organisational capability (β=0.44) emerges as the dominant adoption driver, constituting a critical bottleneck with the highest importance yet lowest performance score (48.3/100). fsQCA identifies three equifinal configurations with top management support as a necessary condition in all. The findings challenge the infrastructure-gap narrative in emerging economy scholarship and deliver actionable policy evidence for KOSGEB and OIZ administrations.