Research Article
BibTex RIS Cite

Yönetimde Yapay Zekâ: Bibliyometrik Analiz

Year 2025, Volume: 9 Issue: 2, 723 - 739, 20.06.2025
https://doi.org/10.30586/pek.1637141

Abstract

Bu çalışma, yönetim bilimlerinde yapay zekâ (YZ) alanındaki literatürü bibliyometrik analiz yöntemiyle inceleyerek, önemli araştırmacıları, atıf ağlarını ve gelecekteki araştırma eğilimlerini belirlemeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, Web of Science veri tabanında 1982-2024 yılları arasında yayımlanan İngilizce makaleler sistematik olarak incelenmiştir. Bibliyometrik analiz, R programlama dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda, konu ile ilgili bilimsel yayın üretim sayıları, en sık kullanılan kelimeler, alandaki en ilgili kurumlar, en etkili yazarlar, ilgili kişilerin ait olduğu ülkeler, yazar sayıları ve atıf sayıları gibi veriler elde edilmiştir. Sonuçlara göre, en fazla atıf alan çalışmaların ülke bazında sıralamasında ABD ilk sırada yer alırken, yıllara göre en fazla üretim yapan ülke Çin olmuştur. En ilgili akademik kaynaklar arasında Sustainability dergisi öne çıkmaktadır. Yönetim bilimlerinde yapay zekâ ile ilgili en sık kullanılan kelimelerin başında “model” gelmektedir. YZ veri analizi için modeller kullanarak belirli veriler üzerinden öngörülerde bulunmakta ve karar destek sistemleri geliştirmektedir. Yapay zekâ konularına olan ilginin özellikle son sekiz yılda hızla arttığı görülmektedir. Elde edilen bulgular, yapay zekanın yönetim bilimlerinde giderek daha önemli bir yer edindiğini ve bu alanda yapılan araştırmaların arttığını göstermektedir. Teknolojik gelişmelerin hızla devam etmesi, yönetimde yapay zekanın kullanımının da artacağını ortaya koymaktadır. Bu çalışma, yapay zekâ ve yönetim alanında araştırma yapmak isteyen akademisyenler ve uygulayıcılar için önemli bir kaynak sunmaktadır.

References

  • Agustono, Dyah O.S.; Nugroho, R.; Fianto, A. Y. A. (2023). Resource Management Practices” in International Conference on Advance & Scientific Innovation, KnE Life Sciences, 958–970. doi 10.18502/kss.v8i9.13409
  • Akbulut, M. (2023). Yönetim bilişim sistemleri: İşletmelerde dijital dönüşüm yönetimi. Özgür Yayınları https://doi.org/10.58830/ozgur.pub137
  • Alıcılar, A.; Çöl, A. (2021). Usage of artificial intelligence in public health. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 47(3), 215-230. doi:10.32708/uutfd.891274
  • Alkın, M., Kandemir, H. (2024). İnovasyon Yönetimi Bibliyometrik Analiz. TAMGA Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1), 25-40.
  • Asemota, K. (2024). Journal on artificial intelligence. Advance.https://doi.org/10.31124/advance.23247530.v1
  • Aslancı, S. (2022). Araştırma Sorgulamaya Dayalı Öğrenme: Bibliyometrik Bir Analiz. Scientific Educational Studies, 6(1), 1-25.
  • Bilan, S.; Suler, P.; Skrynnyk, O.; Krajnakova, E.; Vasilyeva, T. (2022). Systematic bibliometric review of artificial intelligence technology in organizational management, development, change and culture. Verslas Teorija Ir Praktika, 23(1), 1-13. https://doi.org/10.3846/btp.2022.13204
  • Broadus, R.N. (1987). Toward a definition of “bibliometrics” Scientometrics, 12(5–6), 373-379.
  • Buiten, M. (2019). Towards intelligent regulation of artificial intelligence. European Journal of Risk Regulation, 10(1), 1-15. doi:10.1017/err.2019.8
  • Butt, M. (2024). Analytical study of the world's first EU artificial intelligence (AI) Act, 2024. International Journal of Research Publication and Reviews, 5(3), 914-927. doi:10.55248/gengpi.5.0324.0914
  • Çifçi, O. (2024). Yapay zekâ ve silahlanma yarışı: ABD ve Çin arasındaki güç dengesinin değişen dinamikleri. Marmara Üniversitesi Siyasal Bilimler Dergisi, 12(2), 175-200. https://doi.org/10.14782/marmarasbd.1436516
  • Dıodato, V. P.; Gellatly, P. (2013). Dictionary of bibliometrics. Routledge.
  • Donthu, N.; Kumar, S.; Pattnaik, D.; Lim W.M. (2021). A bibliometric retrospection of marketing from the lens of psychology: Insights from Psychology & Marketing Psychology & Marketing, 38(5), 834-865.
  • Erdoğdu, S. (2021). China's ontological security perception in the context of artificial intelligence competition. Uluslararası Hukuk ve Sosyal Bilim Araştırmaları Dergisi, 3(2), 1-10. https://doi.org/10.51524/uhusbad.969764
  • Ever, D.; Demircioğlu, E. (2022). Yapay zekâ teknolojilerinin kalite maliyetleri üzerine etkisi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31(1), 59-72. https://doi.org/10.35379/cusosbil.1023004
  • Figiel, S. (2022). Development of artificial intelligence and potential impact of its applications in agriculture on labor use and productivity. Problems of Agricultural Economics, 373(4), 5-21. https://doi.org/10.30858/zer/153583
  • George, B. (2023). Managing the strategic transformation of higher education through artificial intelligence. Administrative Sciences, 13(9), 196. https://doi.org/10.3390/admsci13090196
  • Göde, M.; Kalkan, M. (2023). What is artificial intelligence? Journal of artificial intelligence research, 12(1), 1-15. doi:10.58830/ozgur.pub392.c1548
  • Hassani, H.; Moghaddam, M. (2020). Artificial intelligence (ai) or intelligence augmentation (IA): What is the future? AI, 1(2), 8. doi:10.3390/ai1020008
  • Jarosz, S. (2023). Artificial Intelligence – an agenda for management sciences. E-mentor, 2(99), 47–55. https://doi.org/10.15219/em99.1603
  • Kambur, E. (2021). Yapay zeka çağında insan kaynaklari yönetimi konusunda yazılmış Türkçe makaleler üzerine bir araştırma. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute. https://doi.org/10.30794/pausbed.872606
  • Karyağdı, A.; Koca, A. (2023). Dijitalleşme sürecinde mali müşavirlik mesleği: Nitel bir araştırma Elbistan örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 12(2), 101-120. doi:10.25095/mufad.1181164
  • Khan, M.A.; Pattnaik, D.; Ashraf, R.; Ali, I.; Kumar, S.; Donthu N. (2021). Value of special issues in the Journal of Business Research: A bibliometric analysis Journal of Business Research, 125, 295-313.
  • Korkmaz, A. (2024). Yapay zekâya yönelik tutumun, kolaylığın, yenilikçiliğin ve güvenin satın alma niyeti üzerine etkisi. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(2), 45-67. doi:10.33707/akuiibfd.1522892
  • Koru Uzkurt, B.; Atan, M.; Develi, A. (2022). Dijitalleşmenin iş performansı, iş tatmini ve örgütsel bağlılık üzerine etkileri. Third Sector Social Economic Review, 57(3), 1682-1700.
  • Koru Uzkurt, B. (2023). Toplumsal ve Ekonomik Bir Dönüşüm Olarak Gümüş Ekonomi Modeli, Tüketici ve Tüketim Araştırmaları Dergisi, 15(1), 299-324.
  • Kılınç, E. (2024). İşletmelerde yapay zekâ alanında scopus veritabanında yapılan çalışmaların bibliyometrik olarak analizi. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 6(4), 1185-1198. https://doi.org/10.33712/mana.1380858
  • Lahamid, Q. (2023). Small but smart: How SMES can boost performance through ai and innovation. Advances in Social Science, Education and Humanities Research, 456-464. https://doi.org/10.2991/978-2-38476-052-7_50
  • Lichtenthaler, U. (2019). An intelligence-based view of firm performance: profiting from artificial intelligence. Journal of Innovation Management, 7(1), 7-20. https://doi.org/10.24840/2183-0606_007.001_0002
  • Meijer, F. (2024). Managing expectations and challenges of ai in radiology. European Radiology, 34(11), 7347-7348. https://doi.org/10.1007/s00330-024-10790-9
  • Olabanji, S. (2024). Effect of adopting ai to explore big data on personally identifiable information (pii) for financial and economic data transformation. Asian Journal of Economics Business and Accounting, 24(4), 106-125. https://doi.org/10.9734/ajeba/2024/v24i41268
  • Oraee, M.; Hosseini, M. R.; Papadonikolaki, E.; Palliyaguru, R.; Arashpour, M. (2017). Collaboration in BIM-based construction networks: A bibliometric-qualitative literature review. International Journal of Project Management, 35(7), 1288-1301.
  • Oruç, M.; Türkay, O. (2017). Turizmi Konu Alan Lisansüstü Çalışmaların Bibliyometrik Analizi. Uluslararası Batı Asya Turizm Araştırmaları Kongresi, Eylül 2017, 252- 258.
  • Oruçoğlu, O. (2022). Endüstri 4.0'ın insan kaynakları yönetimi fonksiyonlarından işe alım'a etkileri. Ege Stratejik Araştırmalar Dergisi, 13(1), 57-84. https://doi.org/10.18354/esam.1034997
  • Önder, M.; Yılmaz, H.;Demirtaş, M. (2023). An overview of the models respecting the learning analytics process: a conceptual framework proposal. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 9(1), 1-20. doi:10.51948/auad.1163540
  • Özer, M. (2023). The search for efficiency in the administration of justice: Robotic bureaucracy and artificial intelligence governance. Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, (55), 337-374. https://doi.org/10.54049/taad.1328456
  • Özgür, A, S..; Tarhan, Ç.; Komesli, M.; Tecim, V. (2023). Yapay zeka teknikleri kullanılarak proje üretim sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi. Journal of Information Systems and Management Research, 11(2), 100-115.
  • Pileggi, M. (2024). Ontology in hybrid intelligence: A concise literature review. Future Internet, 16(8), 268. doi:10.3390/fi16080268
  • Rathore, B. (2023). Digital Transformation 4.0: Integration of Artificial Intelligence & Metaverse in Marketing. Eduzone: International Peer Reviewed/Refereed Multidisci- plinary Journal, 12(1), 42–48. https://www.eduzonejournal. com/index.php/eiprmj/article/view/248
  • Rezaev, A. (2021). Twelve theses on artificial intelligence and artificial sociality. The Monitoring of Public Opinion Economic & Social Changes, 1, 1894-1905. doi:10.14515/monitoring.2021.1.1894
  • Sahadevan, S. (2023). Project Management in the Era of Artificial Intelligence. European Journal of Theoretical and Applied Sciences, 1(3), 349-359.
  • Singh, P.; Manure, A. (2020). Introduction to TensorFlow 2.0. In: Learn TensorFlow 2.0. Apress, Berkeley, CA. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-5558-2_1
  • Sun, T.; Medaglia, R. (2019). Mapping the challenges of artificial intelligence in the public sector: evidence from public healthcare. Government Information Quarterly, 36(2), 368-383. https://doi.org/10.1016/j.giq.2018.09.008
  • Şalvarlı, M.; Kayışkan, D. (2022). An overview of the emerging role of artificial intelligence in marketing. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 106-115. https://doi.org/10.56203/iyd.1052548
  • Tewari, I.; Pant, M. (2020). Artificial Intelligence Reshaping Human Resource Management: A Review, 2020 IEEE International Conference on Advent Trends in Multidisciplinary Research and Innovation (ICATMRI), Buldhana, India, 2020, 1-4, doi: 10.1109/ICATMRI51801.2020.9398420.
  • Turan, T.; Kemaloğlu, N.; Küçüksille, E. (2020). Hukuk’ta yapay zekâ: Çalışmalar ve gelecek öngörüleri. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 11(2), 246-255. https://doi.org/10.29048/makufebed.748843
  • Turan, T.; Turan, G.; Küçüksille, E. (2022). Yapay zekâ etiği: Toplum üzerine etkisi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(2), 292-299. https://doi.org/10.29048/makufebed.1058538
  • Turgut, A. (2023). Artificial intelligence studies in logistics and supply chain: A bibliometric analysis. Alanya Akademik Bakış, 7(1), 461-480. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1167224
  • Utami, B.; Widjayanti, W.; Sukmawati, K. (2023). Technology-based financial risk management strategy: Overview of recent developments. Endless International Journal of Future Studies, 6(2), 316-328. https://doi.org/10.54783/endlessjournal.v6i2.180
  • Usdiken, B.; Pasadeos, Y. (1993). Türkiye’de örgütler ve yönetim yazını. Amme İdaresi Dergisi, 26(2), 73-93
  • Verma, S.; Gustafsson A. (2020). Investigating the emerging COVID-19 research trends in the field of business and management: A bibliometric analysis approach Journal of Business Research, 118, 253-261.
  • Wallin, J. A. (2005). Bibliometric methods: Pitfalls and possibilities. Basic and Clinical Pharmacology and Toxicology, 97(5), 261-275.
  • Walsh, T. (2017). It’s alive! Artificial Intelligence from the logic piano to killer robots. La Trobe University Press.

Artificial Intelligence In Management: Bibliometric Analysis

Year 2025, Volume: 9 Issue: 2, 723 - 739, 20.06.2025
https://doi.org/10.30586/pek.1637141

Abstract

This study aims to identify important researchers, citation networks and future research trends by examining the literature in the field of artificial intelligence (AI) in management sciences through bibliometric analysis. In the study, English articles published in the Web of Science database between 1982 and 2024 were systematically analyzed. Bibliometric analysis was performed using R programming language. As a result of the analysis, data such as the number of scientific publication production, the most frequently used words, the most relevant institutions in the field, the most influential authors, the countries to which the relevant people belong, the number of authors and the number of citations were obtained. According to the results, while the USA ranked first in the country-based ranking of the most cited studies, China was the country with the highest production by years. Sustainability magazine stands out among the most relevant academic sources. “Model” is one of the most frequently used words related to artificial intelligence in management sciences. AI makes predictions and develops decision support systems based on certain data by using models for data analysis. It is seen that the interest in artificial intelligence has increased rapidly especially in the last eight years. The findings show that artificial intelligence has gained an increasingly important place in management sciences and that research in this field has increased. The rapid continuation of technological developments reveals that the use of artificial intelligence in management will also increase.

References

  • Agustono, Dyah O.S.; Nugroho, R.; Fianto, A. Y. A. (2023). Resource Management Practices” in International Conference on Advance & Scientific Innovation, KnE Life Sciences, 958–970. doi 10.18502/kss.v8i9.13409
  • Akbulut, M. (2023). Yönetim bilişim sistemleri: İşletmelerde dijital dönüşüm yönetimi. Özgür Yayınları https://doi.org/10.58830/ozgur.pub137
  • Alıcılar, A.; Çöl, A. (2021). Usage of artificial intelligence in public health. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 47(3), 215-230. doi:10.32708/uutfd.891274
  • Alkın, M., Kandemir, H. (2024). İnovasyon Yönetimi Bibliyometrik Analiz. TAMGA Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1), 25-40.
  • Asemota, K. (2024). Journal on artificial intelligence. Advance.https://doi.org/10.31124/advance.23247530.v1
  • Aslancı, S. (2022). Araştırma Sorgulamaya Dayalı Öğrenme: Bibliyometrik Bir Analiz. Scientific Educational Studies, 6(1), 1-25.
  • Bilan, S.; Suler, P.; Skrynnyk, O.; Krajnakova, E.; Vasilyeva, T. (2022). Systematic bibliometric review of artificial intelligence technology in organizational management, development, change and culture. Verslas Teorija Ir Praktika, 23(1), 1-13. https://doi.org/10.3846/btp.2022.13204
  • Broadus, R.N. (1987). Toward a definition of “bibliometrics” Scientometrics, 12(5–6), 373-379.
  • Buiten, M. (2019). Towards intelligent regulation of artificial intelligence. European Journal of Risk Regulation, 10(1), 1-15. doi:10.1017/err.2019.8
  • Butt, M. (2024). Analytical study of the world's first EU artificial intelligence (AI) Act, 2024. International Journal of Research Publication and Reviews, 5(3), 914-927. doi:10.55248/gengpi.5.0324.0914
  • Çifçi, O. (2024). Yapay zekâ ve silahlanma yarışı: ABD ve Çin arasındaki güç dengesinin değişen dinamikleri. Marmara Üniversitesi Siyasal Bilimler Dergisi, 12(2), 175-200. https://doi.org/10.14782/marmarasbd.1436516
  • Dıodato, V. P.; Gellatly, P. (2013). Dictionary of bibliometrics. Routledge.
  • Donthu, N.; Kumar, S.; Pattnaik, D.; Lim W.M. (2021). A bibliometric retrospection of marketing from the lens of psychology: Insights from Psychology & Marketing Psychology & Marketing, 38(5), 834-865.
  • Erdoğdu, S. (2021). China's ontological security perception in the context of artificial intelligence competition. Uluslararası Hukuk ve Sosyal Bilim Araştırmaları Dergisi, 3(2), 1-10. https://doi.org/10.51524/uhusbad.969764
  • Ever, D.; Demircioğlu, E. (2022). Yapay zekâ teknolojilerinin kalite maliyetleri üzerine etkisi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31(1), 59-72. https://doi.org/10.35379/cusosbil.1023004
  • Figiel, S. (2022). Development of artificial intelligence and potential impact of its applications in agriculture on labor use and productivity. Problems of Agricultural Economics, 373(4), 5-21. https://doi.org/10.30858/zer/153583
  • George, B. (2023). Managing the strategic transformation of higher education through artificial intelligence. Administrative Sciences, 13(9), 196. https://doi.org/10.3390/admsci13090196
  • Göde, M.; Kalkan, M. (2023). What is artificial intelligence? Journal of artificial intelligence research, 12(1), 1-15. doi:10.58830/ozgur.pub392.c1548
  • Hassani, H.; Moghaddam, M. (2020). Artificial intelligence (ai) or intelligence augmentation (IA): What is the future? AI, 1(2), 8. doi:10.3390/ai1020008
  • Jarosz, S. (2023). Artificial Intelligence – an agenda for management sciences. E-mentor, 2(99), 47–55. https://doi.org/10.15219/em99.1603
  • Kambur, E. (2021). Yapay zeka çağında insan kaynaklari yönetimi konusunda yazılmış Türkçe makaleler üzerine bir araştırma. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute. https://doi.org/10.30794/pausbed.872606
  • Karyağdı, A.; Koca, A. (2023). Dijitalleşme sürecinde mali müşavirlik mesleği: Nitel bir araştırma Elbistan örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 12(2), 101-120. doi:10.25095/mufad.1181164
  • Khan, M.A.; Pattnaik, D.; Ashraf, R.; Ali, I.; Kumar, S.; Donthu N. (2021). Value of special issues in the Journal of Business Research: A bibliometric analysis Journal of Business Research, 125, 295-313.
  • Korkmaz, A. (2024). Yapay zekâya yönelik tutumun, kolaylığın, yenilikçiliğin ve güvenin satın alma niyeti üzerine etkisi. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(2), 45-67. doi:10.33707/akuiibfd.1522892
  • Koru Uzkurt, B.; Atan, M.; Develi, A. (2022). Dijitalleşmenin iş performansı, iş tatmini ve örgütsel bağlılık üzerine etkileri. Third Sector Social Economic Review, 57(3), 1682-1700.
  • Koru Uzkurt, B. (2023). Toplumsal ve Ekonomik Bir Dönüşüm Olarak Gümüş Ekonomi Modeli, Tüketici ve Tüketim Araştırmaları Dergisi, 15(1), 299-324.
  • Kılınç, E. (2024). İşletmelerde yapay zekâ alanında scopus veritabanında yapılan çalışmaların bibliyometrik olarak analizi. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 6(4), 1185-1198. https://doi.org/10.33712/mana.1380858
  • Lahamid, Q. (2023). Small but smart: How SMES can boost performance through ai and innovation. Advances in Social Science, Education and Humanities Research, 456-464. https://doi.org/10.2991/978-2-38476-052-7_50
  • Lichtenthaler, U. (2019). An intelligence-based view of firm performance: profiting from artificial intelligence. Journal of Innovation Management, 7(1), 7-20. https://doi.org/10.24840/2183-0606_007.001_0002
  • Meijer, F. (2024). Managing expectations and challenges of ai in radiology. European Radiology, 34(11), 7347-7348. https://doi.org/10.1007/s00330-024-10790-9
  • Olabanji, S. (2024). Effect of adopting ai to explore big data on personally identifiable information (pii) for financial and economic data transformation. Asian Journal of Economics Business and Accounting, 24(4), 106-125. https://doi.org/10.9734/ajeba/2024/v24i41268
  • Oraee, M.; Hosseini, M. R.; Papadonikolaki, E.; Palliyaguru, R.; Arashpour, M. (2017). Collaboration in BIM-based construction networks: A bibliometric-qualitative literature review. International Journal of Project Management, 35(7), 1288-1301.
  • Oruç, M.; Türkay, O. (2017). Turizmi Konu Alan Lisansüstü Çalışmaların Bibliyometrik Analizi. Uluslararası Batı Asya Turizm Araştırmaları Kongresi, Eylül 2017, 252- 258.
  • Oruçoğlu, O. (2022). Endüstri 4.0'ın insan kaynakları yönetimi fonksiyonlarından işe alım'a etkileri. Ege Stratejik Araştırmalar Dergisi, 13(1), 57-84. https://doi.org/10.18354/esam.1034997
  • Önder, M.; Yılmaz, H.;Demirtaş, M. (2023). An overview of the models respecting the learning analytics process: a conceptual framework proposal. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 9(1), 1-20. doi:10.51948/auad.1163540
  • Özer, M. (2023). The search for efficiency in the administration of justice: Robotic bureaucracy and artificial intelligence governance. Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, (55), 337-374. https://doi.org/10.54049/taad.1328456
  • Özgür, A, S..; Tarhan, Ç.; Komesli, M.; Tecim, V. (2023). Yapay zeka teknikleri kullanılarak proje üretim sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi. Journal of Information Systems and Management Research, 11(2), 100-115.
  • Pileggi, M. (2024). Ontology in hybrid intelligence: A concise literature review. Future Internet, 16(8), 268. doi:10.3390/fi16080268
  • Rathore, B. (2023). Digital Transformation 4.0: Integration of Artificial Intelligence & Metaverse in Marketing. Eduzone: International Peer Reviewed/Refereed Multidisci- plinary Journal, 12(1), 42–48. https://www.eduzonejournal. com/index.php/eiprmj/article/view/248
  • Rezaev, A. (2021). Twelve theses on artificial intelligence and artificial sociality. The Monitoring of Public Opinion Economic & Social Changes, 1, 1894-1905. doi:10.14515/monitoring.2021.1.1894
  • Sahadevan, S. (2023). Project Management in the Era of Artificial Intelligence. European Journal of Theoretical and Applied Sciences, 1(3), 349-359.
  • Singh, P.; Manure, A. (2020). Introduction to TensorFlow 2.0. In: Learn TensorFlow 2.0. Apress, Berkeley, CA. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-5558-2_1
  • Sun, T.; Medaglia, R. (2019). Mapping the challenges of artificial intelligence in the public sector: evidence from public healthcare. Government Information Quarterly, 36(2), 368-383. https://doi.org/10.1016/j.giq.2018.09.008
  • Şalvarlı, M.; Kayışkan, D. (2022). An overview of the emerging role of artificial intelligence in marketing. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 106-115. https://doi.org/10.56203/iyd.1052548
  • Tewari, I.; Pant, M. (2020). Artificial Intelligence Reshaping Human Resource Management: A Review, 2020 IEEE International Conference on Advent Trends in Multidisciplinary Research and Innovation (ICATMRI), Buldhana, India, 2020, 1-4, doi: 10.1109/ICATMRI51801.2020.9398420.
  • Turan, T.; Kemaloğlu, N.; Küçüksille, E. (2020). Hukuk’ta yapay zekâ: Çalışmalar ve gelecek öngörüleri. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 11(2), 246-255. https://doi.org/10.29048/makufebed.748843
  • Turan, T.; Turan, G.; Küçüksille, E. (2022). Yapay zekâ etiği: Toplum üzerine etkisi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 13(2), 292-299. https://doi.org/10.29048/makufebed.1058538
  • Turgut, A. (2023). Artificial intelligence studies in logistics and supply chain: A bibliometric analysis. Alanya Akademik Bakış, 7(1), 461-480. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1167224
  • Utami, B.; Widjayanti, W.; Sukmawati, K. (2023). Technology-based financial risk management strategy: Overview of recent developments. Endless International Journal of Future Studies, 6(2), 316-328. https://doi.org/10.54783/endlessjournal.v6i2.180
  • Usdiken, B.; Pasadeos, Y. (1993). Türkiye’de örgütler ve yönetim yazını. Amme İdaresi Dergisi, 26(2), 73-93
  • Verma, S.; Gustafsson A. (2020). Investigating the emerging COVID-19 research trends in the field of business and management: A bibliometric analysis approach Journal of Business Research, 118, 253-261.
  • Wallin, J. A. (2005). Bibliometric methods: Pitfalls and possibilities. Basic and Clinical Pharmacology and Toxicology, 97(5), 261-275.
  • Walsh, T. (2017). It’s alive! Artificial Intelligence from the logic piano to killer robots. La Trobe University Press.
There are 53 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Business Administration
Journal Section Makaleler
Authors

Gözde Sunman 0000-0002-8154-6827

Early Pub Date June 18, 2025
Publication Date June 20, 2025
Submission Date February 10, 2025
Acceptance Date March 8, 2025
Published in Issue Year 2025 Volume: 9 Issue: 2

Cite

APA Sunman, G. (2025). Yönetimde Yapay Zekâ: Bibliyometrik Analiz. Politik Ekonomik Kuram, 9(2), 723-739. https://doi.org/10.30586/pek.1637141

Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.