Öz
Artificial intelligence aims to enable computer systems to have human-like abilities such as thinking, learning, problem solving and decision making. While artificial intelligence tries to model the intelligence and behavior of people, it also benefits from various disciplines such as statistics, mathematics and neuroscience. Thus, computers can be enabled to perform tasks such as data analysis, pattern recognition, natural language processing, machine learning and deep learning. Artificial intelligence stands out as one of the key elements of technological and social transformation today and in the future. The areas of use of artificial intelligence technologies are very wide in the public and private sectors. In this study, information about digital transformation and artificial intelligence technologies is given. The implementation of artificial intelligence in Turkish public transportation enterprises are examined. As a conclusion, it is found that these enterprises use artificial intelligence technologies effectively.
Anahtar Kelimeler
Keywords: Technology Artificial Intelligence Public Enterprises Turkish Transportation Sector.
Kaynakça
- Adalı, E. (2017). İnsanlaşan makinalar ve yapay zekâ, yapay zekâ. İstanbul Teknik Üniversitesi Vakfı Yayını, (6), 75-84.
- Akalın, B., & Veranyurt, Ü. (2020). Sağlıkta dijitalleşme ve yapay zekâ. SDÜ Sağlık Yönetimi Dergisi, 2(2), 128-137.
- Akmeşe, S. (2020). Kamuda dijital dönüşümün siber güvenlik ve dijital güvence boyutları ve iç denetimin rolü. Denetişim, (20), 108-119.
- Arslankaya, S., & Toprak, Ş. (2021). Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak hisse senedi fiyat tahmini. International Journal of Engineering Research and Development, 13(1), 178-192.
- Atmaca, Y., & Karaçay, F. (2020). Türkiye’deki kamu yönetimi reformlarında dijitalleşme ve e-yönetişim. International Journal of Management and Administration, 4(8), 260-280.
- Avrupa Komisyonu. (2021). Dijitalleşme indeksi. Erişim: https://ec.europa.eu/digital-strategy/
- Bozkurt, A., Hamutoğlu, N. B., Kaban, A. L., Taşçı, G., & Aykul, M. (2021). Dijital bilgi çağı: Dijital toplum, dijital dönüşüm, dijital eğitim ve dijital yeterlilikler. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 7(2), 35-63.
- Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2021). Ulusal yapay zekâ stratejisi 2021-2025. Erişim: https://www.cbdto.gov.tr/
- Çakır, İ., & Yılmaz, H. (2022). Dijitalleşme ve kamu kurumlarında verimlilik: Karayolları Genel Müdürlüğü örneği.
- Çoruh, M., & Cebeci, H. İ. (2020). Zonguldak ili kentlerinin kent dijitalleşme endekslerine göre sıralanması ve dijitalleşme seviyelerinin kent dijitalleşme haritaları ile görselleştirilmesi. İdealkent, 11(30), 621-647.
- Demirci, A. (2014). Literatür taraması. Coğrafya Araştırma Yöntemleri, 73-108.
- Devlet Hava Meydanları İşletmesi (DHMİ). (2021). Dijital dönüşüm proje raporları ve inovasyon uygulamaları. Erişim: https://www.dhmi.gov.tr/
- Doruköz, K. D., & Uslu, B. (2023). Yapay zekânın iş hayatındaki yeri: avantajlar, dezavantajlar ve politikalar. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 6(CEEİK 2023 Özel Sayısı), 45-62.
- Dönerçark, M., & Tecim, V. (2020). Kurumsal karar destek sistemlerinde yapay zekâ kullanımı: Tasarım ve uygulama. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 6(2), 77-103.
- Eker, İ., & Arslan, M. (2021). Kurumsal bilgi sistemlerinin kamu sektöründeki rolü ve Türkiye uygulamaları. Yönetim ve Teknoloji Dergisi, 9(2), 112-130.
- Ersöz, B., & Özmen, M. (2020). Dijitalleşme ve bilişim teknolojilerinin çalışanlar üzerindeki etkileri. AJIT-e: Academic Journal of Information Technology, 11(42), 170-179.
- Gürsoy, Ö. (2021). Yalın üretim sisteminde dijitalleşme ve endüstri 4.0 uygulamaları ile süreç iyileştirme analizi: Bir imalat işletmesinde uygulama. [Doktora tezi, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Ulusal Tez Merkezi.
- İşler, B., & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11.
- Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM). (2023). Kurumsal bilgi otomasyon sistemi (KBOS).
- Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM). (2021). Akıllı ulaşım sistemi ve dijital altyapı çözümleri. Erişim: https://www.kgm.gov.tr/
- Kütük, Y. (2020). Muhasebe alanında geliştirilen uzman sistemler. Muhasebe ve Denetime Bakış, 20(61), 193-208.
- Nalbantoğlu, C. (2021). Dijital dönüşümün örgüt kültürü üzerine yansımaları. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 23(40), 193-207.
- OECD. (2021). Yapay zekâ raporu. Erişim: https://www.oecd.org/
- Sucu, İ., & Ataman, E. (2020). Dijital evrenin yeni dünyası olarak yapay zekâ ve her filmi üzerine bir çalışma. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 4(1), 40-52.
- Tamer, H. Y., & Övgün, B. (2020). Yapay zekâ bağlamında dijital dönüşüm ofisi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 75(2), 775-803.
- T.C. Devlet Demiryolları (TCDD). (2021). Yapay zekâ uygulamaları ve proje raporları. Erişim: https://www.tcdd.gov.tr/
- Tutkunca, T. (2020). İşletmelerde dijital dönüşüm ve ilgili bileşenlerinin analiz edilmesi üzerine kavramsal bir araştırma. Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(1), 65-75.
- Türker, M. (2018). Dijitalleşme sürecinde küresel muhasebe mesleğinin yeniden şekillenmesine bakış. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 20(1), 202-235.
- Üzmez, S. S., & Büyükbeşe, T. (2021). Dijitalleşme sürecinde bilgi yönetiminin işletmelerin teknoloji uyumuna etkileri. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 16(2), 117-127.
- Yılmaz, G. (2020). Yapay zekânın yargı sistemlerinde kullanılmasına ilişkin Avrupa etik şartı. Marmara Üniversitesi Avrupa Topluluğu Enstitüsü Avrupa Araştırmaları Dergisi, 27-55.
Öz
Yapay zekâ, bilgisayar sistemlerinin düşünme, öğrenme, problem çözme ve karar alma gibi insan benzeri yeteneklere sahip olmasını amaçlayan bir bilim dalıdır. Yapay zekâ, insanların zekâ ve davranışlarını modellemeye çalışırken aynı zamanda, istatistik, matematik, nörobilim gibi çeşitli disiplinlerden yararlanır. Böylece, bilgisayarların veri analizi, desen tanıma, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi görevleri yerine getirebilmesi sağlanabilmektedir. Yapay zekâ, günümüzde ve gelecekte teknolojik ve toplumsal dönüşümün anahtar unsurlarından biri olarak ön plana çıkmaktadır. Yapay zekâ teknolojilerinin kullanım alanları, kamu sektöründe ve özel sektörde çok geniştir. Bu çalışmada dijital dönüşüm ve yapay zekâ teknolojileri hakkında bilgiler verilmiştir. Türkiye’de faaliyet gösteren ve ulaştırma sektöründen seçilen kamu işletmelerinin kullandığı yapay zekâ uygulamaları incelenmiştir. Sonuç olarak kamu işletmelerinin teknolojik gelişmeleri yakından takip ettiği ve bu kapsamda yapay zekâ teknolojilerini etkili bir şekilde kullandığı görülmüştür.
Anahtar Kelimeler
Teknoloji Yapay Zekâ Kamu İşletmeleri Türk Ulaştırma Sektörü.
Kaynakça
- Adalı, E. (2017). İnsanlaşan makinalar ve yapay zekâ, yapay zekâ. İstanbul Teknik Üniversitesi Vakfı Yayını, (6), 75-84.
- Akalın, B., & Veranyurt, Ü. (2020). Sağlıkta dijitalleşme ve yapay zekâ. SDÜ Sağlık Yönetimi Dergisi, 2(2), 128-137.
- Akmeşe, S. (2020). Kamuda dijital dönüşümün siber güvenlik ve dijital güvence boyutları ve iç denetimin rolü. Denetişim, (20), 108-119.
- Arslankaya, S., & Toprak, Ş. (2021). Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak hisse senedi fiyat tahmini. International Journal of Engineering Research and Development, 13(1), 178-192.
- Atmaca, Y., & Karaçay, F. (2020). Türkiye’deki kamu yönetimi reformlarında dijitalleşme ve e-yönetişim. International Journal of Management and Administration, 4(8), 260-280.
- Avrupa Komisyonu. (2021). Dijitalleşme indeksi. Erişim: https://ec.europa.eu/digital-strategy/
- Bozkurt, A., Hamutoğlu, N. B., Kaban, A. L., Taşçı, G., & Aykul, M. (2021). Dijital bilgi çağı: Dijital toplum, dijital dönüşüm, dijital eğitim ve dijital yeterlilikler. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 7(2), 35-63.
- Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2021). Ulusal yapay zekâ stratejisi 2021-2025. Erişim: https://www.cbdto.gov.tr/
- Çakır, İ., & Yılmaz, H. (2022). Dijitalleşme ve kamu kurumlarında verimlilik: Karayolları Genel Müdürlüğü örneği.
- Çoruh, M., & Cebeci, H. İ. (2020). Zonguldak ili kentlerinin kent dijitalleşme endekslerine göre sıralanması ve dijitalleşme seviyelerinin kent dijitalleşme haritaları ile görselleştirilmesi. İdealkent, 11(30), 621-647.
- Demirci, A. (2014). Literatür taraması. Coğrafya Araştırma Yöntemleri, 73-108.
- Devlet Hava Meydanları İşletmesi (DHMİ). (2021). Dijital dönüşüm proje raporları ve inovasyon uygulamaları. Erişim: https://www.dhmi.gov.tr/
- Doruköz, K. D., & Uslu, B. (2023). Yapay zekânın iş hayatındaki yeri: avantajlar, dezavantajlar ve politikalar. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 6(CEEİK 2023 Özel Sayısı), 45-62.
- Dönerçark, M., & Tecim, V. (2020). Kurumsal karar destek sistemlerinde yapay zekâ kullanımı: Tasarım ve uygulama. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 6(2), 77-103.
- Eker, İ., & Arslan, M. (2021). Kurumsal bilgi sistemlerinin kamu sektöründeki rolü ve Türkiye uygulamaları. Yönetim ve Teknoloji Dergisi, 9(2), 112-130.
- Ersöz, B., & Özmen, M. (2020). Dijitalleşme ve bilişim teknolojilerinin çalışanlar üzerindeki etkileri. AJIT-e: Academic Journal of Information Technology, 11(42), 170-179.
- Gürsoy, Ö. (2021). Yalın üretim sisteminde dijitalleşme ve endüstri 4.0 uygulamaları ile süreç iyileştirme analizi: Bir imalat işletmesinde uygulama. [Doktora tezi, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Ulusal Tez Merkezi.
- İşler, B., & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11.
- Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM). (2023). Kurumsal bilgi otomasyon sistemi (KBOS).
- Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM). (2021). Akıllı ulaşım sistemi ve dijital altyapı çözümleri. Erişim: https://www.kgm.gov.tr/
- Kütük, Y. (2020). Muhasebe alanında geliştirilen uzman sistemler. Muhasebe ve Denetime Bakış, 20(61), 193-208.
- Nalbantoğlu, C. (2021). Dijital dönüşümün örgüt kültürü üzerine yansımaları. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 23(40), 193-207.
- OECD. (2021). Yapay zekâ raporu. Erişim: https://www.oecd.org/
- Sucu, İ., & Ataman, E. (2020). Dijital evrenin yeni dünyası olarak yapay zekâ ve her filmi üzerine bir çalışma. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 4(1), 40-52.
- Tamer, H. Y., & Övgün, B. (2020). Yapay zekâ bağlamında dijital dönüşüm ofisi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 75(2), 775-803.
- T.C. Devlet Demiryolları (TCDD). (2021). Yapay zekâ uygulamaları ve proje raporları. Erişim: https://www.tcdd.gov.tr/
- Tutkunca, T. (2020). İşletmelerde dijital dönüşüm ve ilgili bileşenlerinin analiz edilmesi üzerine kavramsal bir araştırma. Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(1), 65-75.
- Türker, M. (2018). Dijitalleşme sürecinde küresel muhasebe mesleğinin yeniden şekillenmesine bakış. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 20(1), 202-235.
- Üzmez, S. S., & Büyükbeşe, T. (2021). Dijitalleşme sürecinde bilgi yönetiminin işletmelerin teknoloji uyumuna etkileri. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 16(2), 117-127.
- Yılmaz, G. (2020). Yapay zekânın yargı sistemlerinde kullanılmasına ilişkin Avrupa etik şartı. Marmara Üniversitesi Avrupa Topluluğu Enstitüsü Avrupa Araştırmaları Dergisi, 27-55.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Bilgi Sistemleri (Diğer) |
| Bölüm | Araştırma Makaleleri |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 1 Haziran 2025 |
| Gönderilme Tarihi | 19 Aralık 2024 |
| Kabul Tarihi | 6 Şubat 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 3 Sayı: 5 |
Kastamonu İnsan ve Toplum Dergisi - KİTOD