Yapay Zekâ Destekli Lojistik Otonomi: Performans, Sürdürülebilirlik ve Dayanıklılık Üzerine Kuramsal ve Kavramsal Bir Model Önerisi
Year: 2026
Type: article
Abstract: Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) destekli lojistik otonominin tedarik zinciri performansı, sürdürülebilirlik ve dayanıklılık hedefleri arasındaki ilişkileri nasıl yeniden şekillendirdiğini kavramsal ve kuramsal bir perspektiften incelemektedir. Mevcut literatür incelendiğinde YZ destekli lojistik sistemlerin çoğunlukla verimlilik ve optimizasyon ekseninde ele alındığı, söz konusu hedefler arasındaki yapısal gerilimlerin ise sınırlı düzeyde tartışıldığı görülmektedir. Bu çalışmada YZ destekli lojistik otonomi, doğrusal bir teknolojik ilerleme aracı olarak değil, çok boyutlu gerilimler üreten sosyo-teknik bir dönüşüm olarak değerlendirilmiştir. Bu kapsamda çalışmada, performans, sürdürülebilirlik ve dayanıklılık arasındaki ilişkileri açıklamak amacıyla “üçlü gerilim modeli” geliştirilmiş ve model doğrultusunda 15 adet test edilebilir önerme oluşturulmuştur. Çalışma, Paradoks Kuramı, Sosyo-Teknik Sistemler Kuramı, Örgütsel Bilgi İşleme Kuramı, Dinamik Yetkinlikler Kuramı, Normal Kazalar Kuramı ve Kurumsal Kuram çerçevesinde teorik olarak temellendirilmiştir. Ayrıca Türkiye bağlamı üzerinden yapılan değerlendirmeler, dijital olgunluk, veri altyapısı, yönetişim kapasitesi, kurumsal yapı ve jeopolitik kırılganlıkların otonomi uygulamalarının etkilerini belirgin biçimde şekillendirdiğini ortaya koymaktadır. Çalışma, YZ destekli lojistik literatürüne teknoloji iyimserliğinin ötesinde, gerilim yönetimi, algoritmik yönetişim ve bağlamsal farklılıklar perspektifi kazandırarak gelecekte yapılacak ampirik araştırmalar için bütüncül bir kuramsal zemin sunmayı amaçlamaktadır. Çalışma, kuramsal çerçeve ve önermeler aracılığıyla YZ destekli lojistik otonominin farklı sektörel ve kurumsal bağlamlarda nasıl sonuçlar üretebileceğine ilişkin kavramsal bir tartışma alanı da oluşturmaktadır.
Author: Volkan Eryiğit
Institution: Bitlis Eren University
Language: Turkish
Field: Decision Sciences
Domain: Social Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W7224005668