Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI

Yıl 2025, Sayı: 22, 47 - 78, 25.06.2025
https://doi.org/10.32002/ombudsmanakademik.1602388

Öz

Yapay zekâ (YZ), günümüzde kamu hizmetlerinin hızlı, etkin ve verimli bir şekilde sunulmasını sağlayan bir araç olarak her alanda giderek yaygınlaşmaktadır. Kamu kurum ve kuruluşları da bu teknolojiyi hızla kendi sistemlerine ve karar verme süreçlerine entegre etmektedir. Bu kurumlardan biri de ülkelerin ombudsmanlık kurumlarıdır. Ombudsmanlık kurumları bir taraftan vatandaşların kamu hizmetlerinde karşılaştığı sorunları çözme ve haklarını koruma misyonu taşırken, diğer taraftan bu kurumlar yapay zekâ teknolojileriyle birçok alanda etkileşim içinde olmaktadır. YZ, kamu hizmetlerine dair şikâyetleri hızlıca analiz ederek trendleri ve tekrar eden sorunları tespit edebilmektedir. Bu durum, ombudsmanlık kurumlarına stratejik kararlar alırken rehberlik etmektedir. Şikâyet başvuruları ve temel bilgi talepleri gibi rutin işlemler de, YZ destekli sohbet robotları (chatbotlar) aracılığıyla hızla yönetilebilmektedir. YZ, benzer vakaların geçmişte nasıl çözüldüğüne dair bilgi sağlayarak karar alıcıların daha tutarlı ve adil çözümler üretmesine de yardımcı olabilmektedir. Yapay zekâ, ombudsmanlık kurumlarının şikâyet çözüm süreçlerini hızlandırırken vatandaşlara haklarını daha etkin koruma imkânı da sunmaktadır.
Bu çalışmanın amacı yapay zekânın karar verme sürecine etkisi ve ombudsmanlık kurumlarında yapay zekânın uygulanabilirliğidir. Çalışmada doküman analizi ve ilişkisel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Bu kapsamda yapay zekâ kullanımı, karar verme süreci ve ombudsmanlık kurumları arasında bir ilişki kurulmuştur. Çalışma sonucun da toplumun hemen her alanında kullanılan yapay zekânın bir hak arama kurumu olan ombudsmanlık kurumlarının karar verme süreçlerinde kullanılabileceği ortaya koyulmuştur.

Kaynakça

  • ABUDUREYİMU, Yiliyaer ve OĞURLU, Yücel (2021). “Yapay Zekâ Uygulamalarının Kişisel Verilerin Korumasına Dair Doğurabileceği Sorunlar ve Çözüm Önerileri”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 20, Sayı, ss. 765-782. Doi: 10.46928/iticusbe.863505
  • AKMAN, Elvettin, AKSU, Duygu ve CAN, Yağmur (2024). “Kamu Denetçiliği Kurumu’nun Kamu Personel Rejimi Konusunda Almış Olduğu Tavsiye Kararlarını ChatGPT Değerlendirebilir mi”? Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 26, Sayı: Özel Sayı, ss. 133-149. Doi: 10.33707/akuiibfd.1463116
  • ARSLAN, Fatih ve KAHRAMAN, Hamdi Tolga (2019). “Yapay Zekâ Tabanlı Büyük Veri Yönetim Aracı”, Journal of Investigations on Engineering&Technology, Cilt: 2, Sayı: 1, ss. 8-21.
  • ATALAY, Muhammet ve ÇELİK, Enes (2017). “Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 9, Sayı: 22, ss.155-172.
  • ATAMANER, Onur (2024). “Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İçin Yapay Zekânın Önem”, https://www.tskb.com.tr/blog/surdurulebilirlik/surdurulebilir-kalkinma-hedefleri-icin-yapay-zekânin-onemi (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • ASLANOĞLU, Mehmet ve AKŞİT, Arif M. (2016). Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Yenidoğan Dergisi, Cilt: 1, Sayı: 2, ss. 360-369.
  • AYSAN, Hasibe ve FIRAT, Zehra (2024). “Yapay Zekâ Uygulamaları İç Denetim Mesleğine Neler Kazandırabilir? Mesleki Değişim ve Teknoloji Yönetimi.” Ombudsman Akademik, Sayı: (20), ss. 149-178.
  • BAŞTUĞ, İsmet (2006). Karar Verme Sürecinde Sezginin Önemi ve Türk Merkezi Yönetimindeki Geçerliliği, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kırıkkale.
  • BATMAN SASON ANADOLU LİSESİ (2024). “Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli Yetkin Ve Erdemli İnsanlar Yetiştirme Çerçevesindeki Değerler Eğitimi Doğrultusunda Üretkenlik Teması İçinde Dersimiz Yapay Zekâyla Anlatıldı”, https://sasonanadolulisesi.meb.k12.tr/icerikler/dersimiz-yapay-zekâyla-anlatildi_15496907.html (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • BAYRAM, Tuğçe (2023). “Yapay Zekâ ile Tahkim İlişkisi”, https://blog.lexpera.com.tr/yapay-zekâ-ile-tahkim-iliskisi/(Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • BİLGİÇ, Turgut Ezgi (2024). “Genel Veri Koruma İlkelerinin Yapay Zekâ Karşısında Uygulanabilirliği Sorunu”, Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, Cilt:15, Sayı: 57, ss. 247-282.
  • BİRTANE, Şermin (2024). “Hakime Yardımcı Yapay Zekâ”, Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, Cilt: 15, Sayı: 59, ss. 233-272.
  • BLUEMARKACADEMY (2024). “Finans Sektöründe Yapay Zekâ Nasıl Kullanılır”?, https://bluemarkacademy.com/finans-sektorunde-yapay-zekâ-kullanimi/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • BLOOMBERG (2024). “Musk: Yapay Zekâ Gelecek Yıl En Akıllı İnsandan Daha Akıllı Olacak”, https://www.bloomberght.com/musk-yapay-zek-gelecek-yil-en-akilli-insandan-daha-akilli-olacak-2350900 (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • BULUTİSTAN (2023). “Makine Öğrenmesi Karar Ağacı Nedir”?, https://bulutistan.com/blog/makine-ogrenmesi-karar-agaci-decision-tree-nedir/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • CANBEK, Nil Göksel ve MUTLU, Mehmet Emin (2016). “Sayısal Gelecekte Yeni Adım: Akıllı Kişisel Yardımcılar”, Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, Cilt: 2, Sayı:1, ss.114-129.
  • COŞKUN, Ümran (2020). “Karar ve Karar Verme Süreci”, Ulakbilge, Sayı: 53, ss. 1181–1191. Doi: 10.7816/ulakbilge-08-53-08
  • COŞKUN, Osman ve KUŞÇU, Ertan (2021). “Artificial Intelligence’s Pupil Natural Language Processing”, Turkophone, Cilt: 8, Sayı: 3, ss. 116-129.
  • CNNTÜRK (2023). “Kolombiya’da Bir Hakim, Mahkemenin Kararını Chatgpt Yardımı ile Aldığını Açıkladı”, https://www.cnnturk.com/dunya/kolombiyada-bir-hakim-mahkemenin-kararini-chatgpt-yardimi-ile-aldigini-acikladi-1886799 (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • DERRİCK, Maya (2024). “Top 10: Uses of AI in Energy”, https://energydigital.com/top10/top-10-uses-of-ai-in-energy (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • DESAFE (2024). “Yapay Zekâ ve KVKK: Kişisel Verilerin Korunmasında Yeni Riskler ve Fırsatlar”, https://desafe.com.tr/yapay-zekâ-ve-kvkk-kisisel-verilerin-korunmasinda-yeni-riskler-ve-firsatlar/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • DİLMAÇ, Sehran (2024). “Yapay Zekânın Yaratıcılığı Üzerine Bir Tartışma”, Art Vision, Cilt: 30, Sayı: 53, ss. 240-252.
  • DİNÇER, Dilara Sümeyye (2023). “Yapay Zekâ, İnsanlar İçin Hayati Önem Taşıyan Anlarda Söz Sahibi Olabilir”, https://www.aa.com.tr/tr/bilim-teknoloji/yapay-zekâ-insanlar-icin-hayati-onem-tasiyan-anlarda-soz-sahibi-olabilir/2873511 (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • DÜNYA GAZETESİ (2023). “Belçika’da Doktordan Önce Yapay Zekâ Hastayı Muayene Edecek”, https://www.dunya.com/sektorler/teknoloji/belcikada-doktordan-once-yapay-zekâ-hastayi-muayene-edecek-haberi-702601 (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • ECE, Jale Nur (2024). “Yapay Zekâ: Denizcilik Sektöründe Kullanımı ve Swot Analizi”, Denzicilik ve Lojistik Araştırmaları Dergisi, Cilt: 6, Sayı:1, ss. 30-51.
  • EFE, Ahmet (2021). “Yapay Zekâ Odaklı Siber Risk ve Güvenlik Yönetimi”, Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 2, ss. 144-165.
  • ELTİMUR YÜZER, Dilara (2024). “İnsan Haklarının Korunması Bağlamında Yapay Zekâ Uygulamaları”, Akdeniz Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, Cilt: 12, Sayı: 2, ss. 559-594.
  • EMHAN, Abdürrahim (2007). “Karar Verme Süreci ve Bu Süreçte Bilişim Sistemlerinin Kullanılması”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 6, Sayı:21, ss. 2012-2024.
  • ENOCTA (2024). “Karar Verme Becerisi: Bilinçli Seçimler Yapma”, https://www.enocta.com/blog/karar-verme-becerisi-bilincli-secimler-yapma-ve-sonuclari-yonlendirme (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • ERCAN, Erdem (2022). “İş Hayatında Karar Verme Süreci Nasıl İşler”, https://hayatinritmi.com.tr/is-hayatinda-karar-verme-sureci-nasil-isler/#:~:text=Karar%20s%C3%BCrecini%20etkileyen%20unsurlardan%20baz%C4%B1lar%C4%B1,aras%C4%B1nda%20en%20%C3%B6nemli%20fakt%C3%B6r%2C%20de%C4%9Ferlerdir (Erişim Tarihi: 17.11.2024)
  • ERDOĞAN, Oğuzhan (2024). “Yapay Zekâ ve Kamu Yönetiminin Geleceği”, İdarecinin Sesi Dergisi, Sayı: 221, ss. 36-41.
  • EUROPEAN OMBUDSMAN (2024). “Ombudsman Asks European Commission About Artificial İntelligence Use in Decision Making”, https://www.ombudsman.europa.eu/en/news-document/en/183633 (Erişim Tarihi: 13.11.2024)
  • GAZİ ÜNİVERSİTESİ (2023).” Üniversitemiz ile Kamu Denetçiliği Kurumu Arasında Protokol İmzalandı”, https://gazi.edu.tr/view/news/292003/universitemiz-ile-kamu-denetciligi-kurumu-arasinda-protokol-imzalandi (Erişim Tarihi: 15.11.2024)
  • GUALDİ, Francesco and CORDELLA, Antonio (2021), “Artificial Intelligence and Decision-Making: the question of Accountability”, Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences, pp.2297-2306, https://eprints.lse.ac.uk/110995/1/0226.pdf (Erişim Tarihi: 14.03.2025)
  • GÜLŞEN, İzzet (2019). “İşletmelerde Yapay Zekâ Uygulamaları ve Faydaları: Perakende Sektöründe Bir Derleme”, Tüketici ve Tüketim Araştırmaları Dergisi, Cilt: 11, Sayı: 2, ss. 407-436.
  • GÜZEL, Şerife, DÖMBEKCİ, Akman Hilal ve EREN, Fettah (2022). “Yapay Zekânın Sağlık Alanında Kullanımı: Nitel Bir Araştırma”, Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 9, Sayı: 4, ss. 509-5019.
  • HASGÜL, Görkem (2022). “Altı (6) Şapkalı Düşünme Tekniği Nedir”?, https://boenstitu.com/blog/alti-6-sapkali-dusunme-teknigi-nedir (Erişim Tarihi: 16.11.2024)
  • İNCE, Hüseyin, İMAMOĞLU, Sena Esin ve İMAMOĞLU, Salih Zeki (2021). “Yapay Zekâ Uygulamalarının Karar Verme Üzerine Etkileri: Kavramsal Bir Çalışma”, International Review of Economics and Management, Cilt: 9, Sayı: 1, ss. 50-63. Doi: 10.18825/iremjournal.866432
  • İNFOMİNEO (2024). “How CEOs Leverage Artificial Intelligence for Smarter Decision Making”, https://infomineo.com/blog/how-ceos-leverage-ai-for-smarter-decision-making/ (Erişim Tarihi: 16.11.2024)
  • İŞLER, Buket ve KILIÇ, Yaşar Mehmet (2021). “Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımı ve Gelişimi”, Yeni Medya Elektronik Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 1, ss. 1-11.
  • 6328 Sayılı Kamu Denetçiliği Kurumu Kanunu.
  • JARRAHİ, Mohammad Hossein (2018). “Artificial Intelligence and the Future of Work: Human-AI Symbiosis in Organizational Decision Making”, Business Horizons, Vol.: 61, No: 4, pp. 577-586.
  • KARAKULLE, İsmail ve AKTEPE, Şule (2023). “İşletmelerde Rekabet Üstünlüğü Sağlamada Yapay Zekâ Kullanımı: E-Ticaret Sitelerinin Mobil Uygulamalar Örneği”, Fenerbahçe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 3, Sayı: 1, ss. 30-46. Doi: 10.58620/fbujoss.1287967.
  • KARAMUSTAFA, Yücel Esin ve ARSAN, Burcu (2019). Gelecekte Karar Vericiler Kim Olacak? İnsan Mı Yapay Zekâ Mı?, International Congress of Management, Economy and Policy 2019 Spring, 20-21 April 2019, İstanbul.
  • KAYA, Mehmet (2021). “Sanayi 4.0’da Yapay Zekâ ve Türkiye”, Fırat Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 2, ss. 63-.94.
  • KESYAYAK, Burak (2024). “Endüstri Tarihine Kısa Bir Yolculuk”, https://www.endustri40.com/endustri-tarihine-kisa-bir-yolculuk (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • KEYSAN, Şule (2018). Kişisel Özelliklerin Karar Verme Sürecine Etkileri: Denizli’de Finans Sektörü Çalışanları Üzerinde Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
  • KDK (2024). “Faaliyet Raporu”, https://paylasim.ombudsman.gov.tr/dokuman/documentuploads/KDK-2024-Yili-Idare-Faaliyet-Raporu/index.html (Erişim Tarihi: 14.03.2025)
  • KIZRAK, Ayyüce, M. (2019). Yapay Zekâ Çağında Hukuk İstanbul, Ankara ve İzmir Baroları Çalıştay Raporu, İstanbul.
  • KOÇOĞLU, Ercan (2010). İşletmelerde Yöneticilerin Karar Verme Süreci ve Bu Süreçte Bilişim Sistemlerinin Kullanımı: Ankara İli Örneği, Yüksek Lisans Tezi, Atılım Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
  • KÖKALAN, Özgür (2014). Karar ve Karar Verme Süreci, https://www.slideserve.com/vondra/karar-ve-karar-verme-s-reci (Erişim Tarihi: 17.11.2024)
  • KUMAR, B. R., REDDY, Melchior S., MADHURİ, A. ve SHİREESHA, M. (2024). “The Role of Artificial Intelligence in Decision-Making Processes”, Africa Journal of Biological Sciences, Cilt:6, Sayı: 6, ss. 6344-6362.
  • MAKERSCONSULTİNG (2024). “Yapay Zekânın Farklı Kullanım Alanları”, h.ttps://makersconsulting.co/yapay-zekânin-farkli-kullanim-alanlari/ (Erişim Tarihi: 20.11.2024)
  • MANPOWER (2024). “Artırılmış gerçeklik (Augmented Reality) Nedir? Kullanım Alanları Nelerdir”?, https://manpower.com.tr/blog/artirilmis-gerceklik-augmented-reality-nedir-kullanim-alanlari-nelerdir (Erişim Tarihi: 20.11.2024)
  • MERİÇ, Mert (2024). “Delphi ve Nominal Grup Tekniği”, https://ikyiletisim.wordpress.com/2022/10/05/delphi-ve-nominal-grup-teknigi/ (Erişim Tarihi: 20.11.2024)
  • METİN, Buğra (2023). “Yapay Zekâ ve Enerji Devrimi ile Otonom Mobilite”, https://www.bogaziciventures.com/makaleler/yapay-zeka-devrimi-ve-sundugu-firsatlar-2-2-2-2/ (Erişim Tarihi: 20.11.2024)
  • MUGHAL, Saynur (2006). İşletmelerde Karar Verme Açısından Katkı Payı Analizi ve Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kocaeli.
  • MÜCAHİT KÜÇÜK, Çolpan (2024). “Yapay Zekânın Hukuk Sisteminde Kullanılması”, Bilişim Hukuku Dergisi, Cilt: 6, Sayı: 1, ss. 24-79. https://doi.org/10.55009/bilisimhukukudergisi.1476857.
  • NTV (2024). “Dünyanın İlk Yapay Zekâ Hastanesi Açıldı! Günde 3 Bin Hasta Tedavi Olacak”, https://www.ntv.com.tr/galeri/teknoloji/dunyanin-ilk-yapay-zekâ-hastanesi-acildi-gunde-3-bin-hasta-tedavi-olacak,oS8nuJo7sUmszngBwDOHOg (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • OKCU, Murat, AKMAN, Çiğdem ve AKMAN, Elvettin (2020). Yapay Zekâ ve Dijital Değişimlerin Etkinde Ombudsmanlık: Algoritmik Karar Alma ve Yapay Zekâ Ombudsmanlığı, Editör: Oğuzhan Erdoğan, Nobel Yayınları, Ankara.
  • ÖZBEK, Meriç, Baha (2024). “Kargo Süreçlerinde Yapay Zekâ Kullanımı ile Maliyet Tasarrufu”, https://www.kargonomi.com.tr/blog/kargo-sureclerinde-yapay-zekâ/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • ÖZKALP, Enver (1991). “Örgütlerde Grupların Karar Verme Teknikleri”, Eskişehir Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: IX, Sayı: 1-2, ss. 311-320.
  • TARCAN, Gamze Yorgancıoğlu, BALÇIK, Pınar Yalçın ve SEBİK, Nihat Barış (2024). “Türkiye ve Dünyada Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ”, Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Lokman Hekim Tıp Tarihi ve Folklorik Tıp Dergisi, Cilt: 14,Sayı: 1, ss. 50-60. Doi: 10.31020/mutftd.1278529
  • TAŞLIYAN, Mustafa ve YILMAZ, Ömer İhsan (2022). “Yapay Zekâ Ve İşletmeler Açısından Sonuçları”, International Academic Social Resources Journal, Çilt: 7, Sayı: 36, ss. 463-471.
  • TEKİN, Ömer Akgün ve EHTİYAR, Rüya. V. (2009). “Yönetimde Karar Verme: Batı Antalya Bölgesinde Bulunan Beş Yıldızlı Otel İşletmelerindeki Çeşitli Departman Yöneticilerinin Karar Verme Stillerini Tespit Etmeye Yönelik Uygulamalı Bir Araştırma”, Journal of Yasar University, Cilt: 20, Sayı: 5, ss. 3394-3414.
  • TOPAL, Tuğçe (2021). “Etkili Karar Verme Sürecinde Balık Kılçığı Diyagramı”, https://tugcetopal.medium.com/etkili-karar-verme-s%C3%BCrecinde-bal%C4%B1k-k%C4%B1l%C3%A7%C4%B1%C4%9F%C4%B1-diyagram%C4%B1-794c8a589264 (Erişim Tarihi: 21.11.2024)
  • TUĞAÇ, Çiğdem (2023). “İklim Değişikliği ve Yapay Zekâ: Fırsatlar ve Sorunlar”, Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:16, Sayı: 1, ss. 74-94.
  • TURAN, Uğur (2019). Karar Verme ve Eleştirel Düşünme İlişkisi, Yüksek Lisans Tezi, Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Karabük.
  • TÜBİTAK (2023a). “Kamu Denetçiliği Kurumu ile TÜBİTAK TÜSSİDE Arasında Süreç İyileştirme Projesi İmzalandı”, https://tusside.tubitak.gov.tr/kamu-denetciligi-kurumu-ile-tubitak-tusside-arasinda-surec-iyilestirme-projesi-imzalandi/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • TÜBİTAK (2023b). “Kamu Denetçiliği Kurumu: Yapay Zekâ Tabanlı Şikâyet Yönetim ve Karar Destek Sistemi”, https://tubitak.gov.tr/sites/default/files/1776/kamudenetciligikurumu-yapayzekâ.pdf (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • TÜRKRUS (2023). “Rusya’da Kamu Personel Alımlarında Yapay Zekâ Dönemi”, https://www.turkrus.com/2723249-rusyada-kamu-personel-alimlarinda-yapay-zekâ-donemi-xh.aspx (Erişim Tarihi: 13.12.2024)
  • SAĞIR, Cenkan (2006), Karar Verme Sürecini Etkileyen Faktörler ve Karar Verme Sürecinde Etiğin Önemi: Uygulamalı Bir Araştırma, Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Edirne.
  • SAK, Ramazan, ŞAHİN SAK, İkbal Tuğba, ÖNEREN ŞENDİL, Çağla ve NAS, Eşref (2021). “Bir Araştırma Yöntemi Olarak Doküman Analizi”, Kocaeli Üniversitesi Eğitim Dergisi, Cilt: 4, Sayı: 1, ss. 227-250. http://doi.org/10.33400/kuje.843306
  • SHATZ, Itamar, ALBAYRAK, Burak ve BAKIRCI, Mert Çağrı (2021). “Pareto İlkesi: 80/20 Kuralı Nedir? Sonuçların %80'i, Gerçekten Nedenlerin %20’sinden Kaynaklanır mı”?, https://evrimagaci.org/pareto-ilkesi-8020-kurali-nedir-sonuclarin-80i-gercekten-nedenlerin-20sinden-kaynaklanir-mi-11116?srsltid=AfmBOorhM_mSG7UEyXnR5fFxF3ryEetTcqCuYPVCrtYUwEE5JbEtueb- (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • SPEAKER AGENCY (2024). “Yapay Zekâ Tüketici Davranışlarını Nasıl Etkiliyor”?, https://www.speakeragency.com.tr/blog/yapay-zekâ-tuketici-davranislarini-nasil-etkiliyor (Erişim Tarihi: 14.11.2024)
  • STM THİNHTECH (2024). “Yapay Zekânın Geleceği”, https://thinktech.stm.com.tr/tr/yapay-zekânin-gelecegi (Erişim Tarihi: 23.11.2024)
  • SÜMER, Yağmur Seda, (2021). “Ceza Yargılamasının Geleceği: Robot Hakim”, Dokuz Eylül Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 2, ss. 1543-1591. Doi: 10.33717/deuhfd.998255
  • ÜNSAL, Mert (2024). “Yapay Zekâ ve Algoritmik Alım Satım: Geleceğin Yatırım Stratejilerine Yön Veren Yeni Güç”, https://www.rubasam.com/yapay-zekâ-ve-algoritmik-alim-satim-gelecegin-yatirim-stratejilerine-yonveren-yeni-guc.html (Erişim Tarihi: 14.11.2024).
  • WREN, Gloria Phillips (2012). “AI Tools in Decision Making Support Systems: A Review”, International Journal on Artificial Intelligence Tools, Vol. XX, No. X, pp. 1–13.
  • YARGIÇLAR SENDİKASI (2023). “Yapay Zekâ ve Hukuk”, https://www.yargiclarsendikasi.org/post/yapay-zekâ-ve-hukuk (Erişim Tarihi: 10.11.2024)
  • YAZICI, Sedat, ÜNAL, Fatma ve Çulhaoğlu, Özer (2023). “Kalite Süreçlerinde PUKÖ Döngüsü: Dış Değerlendiricilerin Görüşlerine Göre Türk Üniversitelerinin Yeterlilik Düzeyleri”, Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Sayı: 57, ss. 280-305.
  • YEKTEK, Kerimcan (2024). “Derin Öğrenme Nedir?”, https://www.patika.dev/blog/derin-ogrenme-nedir (Erişim Tarihi: 10.11.2024)
  • YILMAZ, Malik ve TALAS, Mustafa (2010). “Bilgi Merkezinde Karar Verme Süreci”, ZfWT, Vol: 2, No: 1, pp. 197-216.

A New Approach to Decision Making: Artificial Intelligence Ombudsman

Yıl 2025, Sayı: 22, 47 - 78, 25.06.2025
https://doi.org/10.32002/ombudsmanakademik.1602388

Öz

Artificial intelligence (AI) is becoming increasingly widespread in every field as a tool that enables fast, effective and efficient delivery of public services. Public institutions and organisations are rapidly integrating this technology into their systems and decision-making processes. One of these institutions is the ombudsman institutions. While ombudsman institutions have the mission of solving the problems faced by citizens in public services and protecting their rights, on the other hand, they can interact with artificial intelligence technologies in many areas. AI can quickly analyse complaints about public services and identify trends and recurring problems. This guides ombudsman institutions in making strategic decisions. Routine transactions, such as complaint applications and basic information requests, can also be quickly managed through AI-enabled chatbots. By providing information on how similar cases have been resolved in the past, AI can also help decision-makers produce more consistent and fair solutions. Artificial intelligence speeds up the complaint resolution processes of ombudsman organisations and offers citizens the opportunity to protect their rights more effectively.
The aim of this study is the effect of artificial intelligence on the decision-making process and the applicability of artificial intelligence in ombudsman institutions. Document analysis and relational research method were used in the study. In this context, a relationship was established between the use of artificial intelligence, decision-making process and ombudsman institutions. The contribution of this study to the literature is the association of artificial intelligence and ombudsman institution within the same subject and in this context, the ombudsman institution can benefit from artificial intelligence in the decision-making process.

Kaynakça

  • ABUDUREYİMU, Yiliyaer ve OĞURLU, Yücel (2021). “Yapay Zekâ Uygulamalarının Kişisel Verilerin Korumasına Dair Doğurabileceği Sorunlar ve Çözüm Önerileri”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 20, Sayı, ss. 765-782. Doi: 10.46928/iticusbe.863505
  • AKMAN, Elvettin, AKSU, Duygu ve CAN, Yağmur (2024). “Kamu Denetçiliği Kurumu’nun Kamu Personel Rejimi Konusunda Almış Olduğu Tavsiye Kararlarını ChatGPT Değerlendirebilir mi”? Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 26, Sayı: Özel Sayı, ss. 133-149. Doi: 10.33707/akuiibfd.1463116
  • ARSLAN, Fatih ve KAHRAMAN, Hamdi Tolga (2019). “Yapay Zekâ Tabanlı Büyük Veri Yönetim Aracı”, Journal of Investigations on Engineering&Technology, Cilt: 2, Sayı: 1, ss. 8-21.
  • ATALAY, Muhammet ve ÇELİK, Enes (2017). “Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 9, Sayı: 22, ss.155-172.
  • ATAMANER, Onur (2024). “Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İçin Yapay Zekânın Önem”, https://www.tskb.com.tr/blog/surdurulebilirlik/surdurulebilir-kalkinma-hedefleri-icin-yapay-zekânin-onemi (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • ASLANOĞLU, Mehmet ve AKŞİT, Arif M. (2016). Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Yenidoğan Dergisi, Cilt: 1, Sayı: 2, ss. 360-369.
  • AYSAN, Hasibe ve FIRAT, Zehra (2024). “Yapay Zekâ Uygulamaları İç Denetim Mesleğine Neler Kazandırabilir? Mesleki Değişim ve Teknoloji Yönetimi.” Ombudsman Akademik, Sayı: (20), ss. 149-178.
  • BAŞTUĞ, İsmet (2006). Karar Verme Sürecinde Sezginin Önemi ve Türk Merkezi Yönetimindeki Geçerliliği, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kırıkkale.
  • BATMAN SASON ANADOLU LİSESİ (2024). “Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli Yetkin Ve Erdemli İnsanlar Yetiştirme Çerçevesindeki Değerler Eğitimi Doğrultusunda Üretkenlik Teması İçinde Dersimiz Yapay Zekâyla Anlatıldı”, https://sasonanadolulisesi.meb.k12.tr/icerikler/dersimiz-yapay-zekâyla-anlatildi_15496907.html (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • BAYRAM, Tuğçe (2023). “Yapay Zekâ ile Tahkim İlişkisi”, https://blog.lexpera.com.tr/yapay-zekâ-ile-tahkim-iliskisi/(Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • BİLGİÇ, Turgut Ezgi (2024). “Genel Veri Koruma İlkelerinin Yapay Zekâ Karşısında Uygulanabilirliği Sorunu”, Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, Cilt:15, Sayı: 57, ss. 247-282.
  • BİRTANE, Şermin (2024). “Hakime Yardımcı Yapay Zekâ”, Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, Cilt: 15, Sayı: 59, ss. 233-272.
  • BLUEMARKACADEMY (2024). “Finans Sektöründe Yapay Zekâ Nasıl Kullanılır”?, https://bluemarkacademy.com/finans-sektorunde-yapay-zekâ-kullanimi/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • BLOOMBERG (2024). “Musk: Yapay Zekâ Gelecek Yıl En Akıllı İnsandan Daha Akıllı Olacak”, https://www.bloomberght.com/musk-yapay-zek-gelecek-yil-en-akilli-insandan-daha-akilli-olacak-2350900 (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • BULUTİSTAN (2023). “Makine Öğrenmesi Karar Ağacı Nedir”?, https://bulutistan.com/blog/makine-ogrenmesi-karar-agaci-decision-tree-nedir/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • CANBEK, Nil Göksel ve MUTLU, Mehmet Emin (2016). “Sayısal Gelecekte Yeni Adım: Akıllı Kişisel Yardımcılar”, Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, Cilt: 2, Sayı:1, ss.114-129.
  • COŞKUN, Ümran (2020). “Karar ve Karar Verme Süreci”, Ulakbilge, Sayı: 53, ss. 1181–1191. Doi: 10.7816/ulakbilge-08-53-08
  • COŞKUN, Osman ve KUŞÇU, Ertan (2021). “Artificial Intelligence’s Pupil Natural Language Processing”, Turkophone, Cilt: 8, Sayı: 3, ss. 116-129.
  • CNNTÜRK (2023). “Kolombiya’da Bir Hakim, Mahkemenin Kararını Chatgpt Yardımı ile Aldığını Açıkladı”, https://www.cnnturk.com/dunya/kolombiyada-bir-hakim-mahkemenin-kararini-chatgpt-yardimi-ile-aldigini-acikladi-1886799 (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • DERRİCK, Maya (2024). “Top 10: Uses of AI in Energy”, https://energydigital.com/top10/top-10-uses-of-ai-in-energy (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • DESAFE (2024). “Yapay Zekâ ve KVKK: Kişisel Verilerin Korunmasında Yeni Riskler ve Fırsatlar”, https://desafe.com.tr/yapay-zekâ-ve-kvkk-kisisel-verilerin-korunmasinda-yeni-riskler-ve-firsatlar/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • DİLMAÇ, Sehran (2024). “Yapay Zekânın Yaratıcılığı Üzerine Bir Tartışma”, Art Vision, Cilt: 30, Sayı: 53, ss. 240-252.
  • DİNÇER, Dilara Sümeyye (2023). “Yapay Zekâ, İnsanlar İçin Hayati Önem Taşıyan Anlarda Söz Sahibi Olabilir”, https://www.aa.com.tr/tr/bilim-teknoloji/yapay-zekâ-insanlar-icin-hayati-onem-tasiyan-anlarda-soz-sahibi-olabilir/2873511 (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • DÜNYA GAZETESİ (2023). “Belçika’da Doktordan Önce Yapay Zekâ Hastayı Muayene Edecek”, https://www.dunya.com/sektorler/teknoloji/belcikada-doktordan-once-yapay-zekâ-hastayi-muayene-edecek-haberi-702601 (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • ECE, Jale Nur (2024). “Yapay Zekâ: Denizcilik Sektöründe Kullanımı ve Swot Analizi”, Denzicilik ve Lojistik Araştırmaları Dergisi, Cilt: 6, Sayı:1, ss. 30-51.
  • EFE, Ahmet (2021). “Yapay Zekâ Odaklı Siber Risk ve Güvenlik Yönetimi”, Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 2, ss. 144-165.
  • ELTİMUR YÜZER, Dilara (2024). “İnsan Haklarının Korunması Bağlamında Yapay Zekâ Uygulamaları”, Akdeniz Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, Cilt: 12, Sayı: 2, ss. 559-594.
  • EMHAN, Abdürrahim (2007). “Karar Verme Süreci ve Bu Süreçte Bilişim Sistemlerinin Kullanılması”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 6, Sayı:21, ss. 2012-2024.
  • ENOCTA (2024). “Karar Verme Becerisi: Bilinçli Seçimler Yapma”, https://www.enocta.com/blog/karar-verme-becerisi-bilincli-secimler-yapma-ve-sonuclari-yonlendirme (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • ERCAN, Erdem (2022). “İş Hayatında Karar Verme Süreci Nasıl İşler”, https://hayatinritmi.com.tr/is-hayatinda-karar-verme-sureci-nasil-isler/#:~:text=Karar%20s%C3%BCrecini%20etkileyen%20unsurlardan%20baz%C4%B1lar%C4%B1,aras%C4%B1nda%20en%20%C3%B6nemli%20fakt%C3%B6r%2C%20de%C4%9Ferlerdir (Erişim Tarihi: 17.11.2024)
  • ERDOĞAN, Oğuzhan (2024). “Yapay Zekâ ve Kamu Yönetiminin Geleceği”, İdarecinin Sesi Dergisi, Sayı: 221, ss. 36-41.
  • EUROPEAN OMBUDSMAN (2024). “Ombudsman Asks European Commission About Artificial İntelligence Use in Decision Making”, https://www.ombudsman.europa.eu/en/news-document/en/183633 (Erişim Tarihi: 13.11.2024)
  • GAZİ ÜNİVERSİTESİ (2023).” Üniversitemiz ile Kamu Denetçiliği Kurumu Arasında Protokol İmzalandı”, https://gazi.edu.tr/view/news/292003/universitemiz-ile-kamu-denetciligi-kurumu-arasinda-protokol-imzalandi (Erişim Tarihi: 15.11.2024)
  • GUALDİ, Francesco and CORDELLA, Antonio (2021), “Artificial Intelligence and Decision-Making: the question of Accountability”, Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences, pp.2297-2306, https://eprints.lse.ac.uk/110995/1/0226.pdf (Erişim Tarihi: 14.03.2025)
  • GÜLŞEN, İzzet (2019). “İşletmelerde Yapay Zekâ Uygulamaları ve Faydaları: Perakende Sektöründe Bir Derleme”, Tüketici ve Tüketim Araştırmaları Dergisi, Cilt: 11, Sayı: 2, ss. 407-436.
  • GÜZEL, Şerife, DÖMBEKCİ, Akman Hilal ve EREN, Fettah (2022). “Yapay Zekânın Sağlık Alanında Kullanımı: Nitel Bir Araştırma”, Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 9, Sayı: 4, ss. 509-5019.
  • HASGÜL, Görkem (2022). “Altı (6) Şapkalı Düşünme Tekniği Nedir”?, https://boenstitu.com/blog/alti-6-sapkali-dusunme-teknigi-nedir (Erişim Tarihi: 16.11.2024)
  • İNCE, Hüseyin, İMAMOĞLU, Sena Esin ve İMAMOĞLU, Salih Zeki (2021). “Yapay Zekâ Uygulamalarının Karar Verme Üzerine Etkileri: Kavramsal Bir Çalışma”, International Review of Economics and Management, Cilt: 9, Sayı: 1, ss. 50-63. Doi: 10.18825/iremjournal.866432
  • İNFOMİNEO (2024). “How CEOs Leverage Artificial Intelligence for Smarter Decision Making”, https://infomineo.com/blog/how-ceos-leverage-ai-for-smarter-decision-making/ (Erişim Tarihi: 16.11.2024)
  • İŞLER, Buket ve KILIÇ, Yaşar Mehmet (2021). “Eğitimde Yapay Zekâ Kullanımı ve Gelişimi”, Yeni Medya Elektronik Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 1, ss. 1-11.
  • 6328 Sayılı Kamu Denetçiliği Kurumu Kanunu.
  • JARRAHİ, Mohammad Hossein (2018). “Artificial Intelligence and the Future of Work: Human-AI Symbiosis in Organizational Decision Making”, Business Horizons, Vol.: 61, No: 4, pp. 577-586.
  • KARAKULLE, İsmail ve AKTEPE, Şule (2023). “İşletmelerde Rekabet Üstünlüğü Sağlamada Yapay Zekâ Kullanımı: E-Ticaret Sitelerinin Mobil Uygulamalar Örneği”, Fenerbahçe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 3, Sayı: 1, ss. 30-46. Doi: 10.58620/fbujoss.1287967.
  • KARAMUSTAFA, Yücel Esin ve ARSAN, Burcu (2019). Gelecekte Karar Vericiler Kim Olacak? İnsan Mı Yapay Zekâ Mı?, International Congress of Management, Economy and Policy 2019 Spring, 20-21 April 2019, İstanbul.
  • KAYA, Mehmet (2021). “Sanayi 4.0’da Yapay Zekâ ve Türkiye”, Fırat Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 2, ss. 63-.94.
  • KESYAYAK, Burak (2024). “Endüstri Tarihine Kısa Bir Yolculuk”, https://www.endustri40.com/endustri-tarihine-kisa-bir-yolculuk (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • KEYSAN, Şule (2018). Kişisel Özelliklerin Karar Verme Sürecine Etkileri: Denizli’de Finans Sektörü Çalışanları Üzerinde Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
  • KDK (2024). “Faaliyet Raporu”, https://paylasim.ombudsman.gov.tr/dokuman/documentuploads/KDK-2024-Yili-Idare-Faaliyet-Raporu/index.html (Erişim Tarihi: 14.03.2025)
  • KIZRAK, Ayyüce, M. (2019). Yapay Zekâ Çağında Hukuk İstanbul, Ankara ve İzmir Baroları Çalıştay Raporu, İstanbul.
  • KOÇOĞLU, Ercan (2010). İşletmelerde Yöneticilerin Karar Verme Süreci ve Bu Süreçte Bilişim Sistemlerinin Kullanımı: Ankara İli Örneği, Yüksek Lisans Tezi, Atılım Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
  • KÖKALAN, Özgür (2014). Karar ve Karar Verme Süreci, https://www.slideserve.com/vondra/karar-ve-karar-verme-s-reci (Erişim Tarihi: 17.11.2024)
  • KUMAR, B. R., REDDY, Melchior S., MADHURİ, A. ve SHİREESHA, M. (2024). “The Role of Artificial Intelligence in Decision-Making Processes”, Africa Journal of Biological Sciences, Cilt:6, Sayı: 6, ss. 6344-6362.
  • MAKERSCONSULTİNG (2024). “Yapay Zekânın Farklı Kullanım Alanları”, h.ttps://makersconsulting.co/yapay-zekânin-farkli-kullanim-alanlari/ (Erişim Tarihi: 20.11.2024)
  • MANPOWER (2024). “Artırılmış gerçeklik (Augmented Reality) Nedir? Kullanım Alanları Nelerdir”?, https://manpower.com.tr/blog/artirilmis-gerceklik-augmented-reality-nedir-kullanim-alanlari-nelerdir (Erişim Tarihi: 20.11.2024)
  • MERİÇ, Mert (2024). “Delphi ve Nominal Grup Tekniği”, https://ikyiletisim.wordpress.com/2022/10/05/delphi-ve-nominal-grup-teknigi/ (Erişim Tarihi: 20.11.2024)
  • METİN, Buğra (2023). “Yapay Zekâ ve Enerji Devrimi ile Otonom Mobilite”, https://www.bogaziciventures.com/makaleler/yapay-zeka-devrimi-ve-sundugu-firsatlar-2-2-2-2/ (Erişim Tarihi: 20.11.2024)
  • MUGHAL, Saynur (2006). İşletmelerde Karar Verme Açısından Katkı Payı Analizi ve Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kocaeli.
  • MÜCAHİT KÜÇÜK, Çolpan (2024). “Yapay Zekânın Hukuk Sisteminde Kullanılması”, Bilişim Hukuku Dergisi, Cilt: 6, Sayı: 1, ss. 24-79. https://doi.org/10.55009/bilisimhukukudergisi.1476857.
  • NTV (2024). “Dünyanın İlk Yapay Zekâ Hastanesi Açıldı! Günde 3 Bin Hasta Tedavi Olacak”, https://www.ntv.com.tr/galeri/teknoloji/dunyanin-ilk-yapay-zekâ-hastanesi-acildi-gunde-3-bin-hasta-tedavi-olacak,oS8nuJo7sUmszngBwDOHOg (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • OKCU, Murat, AKMAN, Çiğdem ve AKMAN, Elvettin (2020). Yapay Zekâ ve Dijital Değişimlerin Etkinde Ombudsmanlık: Algoritmik Karar Alma ve Yapay Zekâ Ombudsmanlığı, Editör: Oğuzhan Erdoğan, Nobel Yayınları, Ankara.
  • ÖZBEK, Meriç, Baha (2024). “Kargo Süreçlerinde Yapay Zekâ Kullanımı ile Maliyet Tasarrufu”, https://www.kargonomi.com.tr/blog/kargo-sureclerinde-yapay-zekâ/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • ÖZKALP, Enver (1991). “Örgütlerde Grupların Karar Verme Teknikleri”, Eskişehir Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: IX, Sayı: 1-2, ss. 311-320.
  • TARCAN, Gamze Yorgancıoğlu, BALÇIK, Pınar Yalçın ve SEBİK, Nihat Barış (2024). “Türkiye ve Dünyada Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ”, Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Lokman Hekim Tıp Tarihi ve Folklorik Tıp Dergisi, Cilt: 14,Sayı: 1, ss. 50-60. Doi: 10.31020/mutftd.1278529
  • TAŞLIYAN, Mustafa ve YILMAZ, Ömer İhsan (2022). “Yapay Zekâ Ve İşletmeler Açısından Sonuçları”, International Academic Social Resources Journal, Çilt: 7, Sayı: 36, ss. 463-471.
  • TEKİN, Ömer Akgün ve EHTİYAR, Rüya. V. (2009). “Yönetimde Karar Verme: Batı Antalya Bölgesinde Bulunan Beş Yıldızlı Otel İşletmelerindeki Çeşitli Departman Yöneticilerinin Karar Verme Stillerini Tespit Etmeye Yönelik Uygulamalı Bir Araştırma”, Journal of Yasar University, Cilt: 20, Sayı: 5, ss. 3394-3414.
  • TOPAL, Tuğçe (2021). “Etkili Karar Verme Sürecinde Balık Kılçığı Diyagramı”, https://tugcetopal.medium.com/etkili-karar-verme-s%C3%BCrecinde-bal%C4%B1k-k%C4%B1l%C3%A7%C4%B1%C4%9F%C4%B1-diyagram%C4%B1-794c8a589264 (Erişim Tarihi: 21.11.2024)
  • TUĞAÇ, Çiğdem (2023). “İklim Değişikliği ve Yapay Zekâ: Fırsatlar ve Sorunlar”, Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:16, Sayı: 1, ss. 74-94.
  • TURAN, Uğur (2019). Karar Verme ve Eleştirel Düşünme İlişkisi, Yüksek Lisans Tezi, Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Karabük.
  • TÜBİTAK (2023a). “Kamu Denetçiliği Kurumu ile TÜBİTAK TÜSSİDE Arasında Süreç İyileştirme Projesi İmzalandı”, https://tusside.tubitak.gov.tr/kamu-denetciligi-kurumu-ile-tubitak-tusside-arasinda-surec-iyilestirme-projesi-imzalandi/ (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • TÜBİTAK (2023b). “Kamu Denetçiliği Kurumu: Yapay Zekâ Tabanlı Şikâyet Yönetim ve Karar Destek Sistemi”, https://tubitak.gov.tr/sites/default/files/1776/kamudenetciligikurumu-yapayzekâ.pdf (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • TÜRKRUS (2023). “Rusya’da Kamu Personel Alımlarında Yapay Zekâ Dönemi”, https://www.turkrus.com/2723249-rusyada-kamu-personel-alimlarinda-yapay-zekâ-donemi-xh.aspx (Erişim Tarihi: 13.12.2024)
  • SAĞIR, Cenkan (2006), Karar Verme Sürecini Etkileyen Faktörler ve Karar Verme Sürecinde Etiğin Önemi: Uygulamalı Bir Araştırma, Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Edirne.
  • SAK, Ramazan, ŞAHİN SAK, İkbal Tuğba, ÖNEREN ŞENDİL, Çağla ve NAS, Eşref (2021). “Bir Araştırma Yöntemi Olarak Doküman Analizi”, Kocaeli Üniversitesi Eğitim Dergisi, Cilt: 4, Sayı: 1, ss. 227-250. http://doi.org/10.33400/kuje.843306
  • SHATZ, Itamar, ALBAYRAK, Burak ve BAKIRCI, Mert Çağrı (2021). “Pareto İlkesi: 80/20 Kuralı Nedir? Sonuçların %80'i, Gerçekten Nedenlerin %20’sinden Kaynaklanır mı”?, https://evrimagaci.org/pareto-ilkesi-8020-kurali-nedir-sonuclarin-80i-gercekten-nedenlerin-20sinden-kaynaklanir-mi-11116?srsltid=AfmBOorhM_mSG7UEyXnR5fFxF3ryEetTcqCuYPVCrtYUwEE5JbEtueb- (Erişim Tarihi: 04.11.2024)
  • SPEAKER AGENCY (2024). “Yapay Zekâ Tüketici Davranışlarını Nasıl Etkiliyor”?, https://www.speakeragency.com.tr/blog/yapay-zekâ-tuketici-davranislarini-nasil-etkiliyor (Erişim Tarihi: 14.11.2024)
  • STM THİNHTECH (2024). “Yapay Zekânın Geleceği”, https://thinktech.stm.com.tr/tr/yapay-zekânin-gelecegi (Erişim Tarihi: 23.11.2024)
  • SÜMER, Yağmur Seda, (2021). “Ceza Yargılamasının Geleceği: Robot Hakim”, Dokuz Eylül Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 2, ss. 1543-1591. Doi: 10.33717/deuhfd.998255
  • ÜNSAL, Mert (2024). “Yapay Zekâ ve Algoritmik Alım Satım: Geleceğin Yatırım Stratejilerine Yön Veren Yeni Güç”, https://www.rubasam.com/yapay-zekâ-ve-algoritmik-alim-satim-gelecegin-yatirim-stratejilerine-yonveren-yeni-guc.html (Erişim Tarihi: 14.11.2024).
  • WREN, Gloria Phillips (2012). “AI Tools in Decision Making Support Systems: A Review”, International Journal on Artificial Intelligence Tools, Vol. XX, No. X, pp. 1–13.
  • YARGIÇLAR SENDİKASI (2023). “Yapay Zekâ ve Hukuk”, https://www.yargiclarsendikasi.org/post/yapay-zekâ-ve-hukuk (Erişim Tarihi: 10.11.2024)
  • YAZICI, Sedat, ÜNAL, Fatma ve Çulhaoğlu, Özer (2023). “Kalite Süreçlerinde PUKÖ Döngüsü: Dış Değerlendiricilerin Görüşlerine Göre Türk Üniversitelerinin Yeterlilik Düzeyleri”, Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Sayı: 57, ss. 280-305.
  • YEKTEK, Kerimcan (2024). “Derin Öğrenme Nedir?”, https://www.patika.dev/blog/derin-ogrenme-nedir (Erişim Tarihi: 10.11.2024)
  • YILMAZ, Malik ve TALAS, Mustafa (2010). “Bilgi Merkezinde Karar Verme Süreci”, ZfWT, Vol: 2, No: 1, pp. 197-216.
Toplam 83 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Politika ve Yönetim (Diğer)
Bölüm 2025 22. SAYI
Yazarlar

Oğuzhan Erdoğan 0000-0003-3809-6688

Erken Görünüm Tarihi 20 Haziran 2025
Yayımlanma Tarihi 25 Haziran 2025
Gönderilme Tarihi 16 Aralık 2024
Kabul Tarihi 14 Mayıs 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Sayı: 22

Kaynak Göster

APA Erdoğan, O. (2025). KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI. Ombudsman Akademik(22), 47-78. https://doi.org/10.32002/ombudsmanakademik.1602388
AMA Erdoğan O. KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI. OA. Haziran 2025;(22):47-78. doi:10.32002/ombudsmanakademik.1602388
Chicago Erdoğan, Oğuzhan. “KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI”. Ombudsman Akademik, sy. 22 (Haziran 2025): 47-78. https://doi.org/10.32002/ombudsmanakademik.1602388.
EndNote Erdoğan O (01 Haziran 2025) KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI. Ombudsman Akademik 22 47–78.
IEEE O. Erdoğan, “KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI”, OA, sy. 22, ss. 47–78, Haziran 2025, doi: 10.32002/ombudsmanakademik.1602388.
ISNAD Erdoğan, Oğuzhan. “KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI”. Ombudsman Akademik 22 (Haziran 2025), 47-78. https://doi.org/10.32002/ombudsmanakademik.1602388.
JAMA Erdoğan O. KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI. OA. 2025;:47–78.
MLA Erdoğan, Oğuzhan. “KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI”. Ombudsman Akademik, sy. 22, 2025, ss. 47-78, doi:10.32002/ombudsmanakademik.1602388.
Vancouver Erdoğan O. KARAR VERME SÜRECİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: YAPAY ZEKÂ OMBUDSMANLIĞI. OA. 2025(22):47-78.