DEĞİŞİM YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKÂ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN CHANGE MANAGEMENT
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21717803Anahtar Kelimeler:
Değişim, Yönetim, Yapay, Zekâ, Değişim YönetimiÖzet
Yapay Zekâ (YZ), günümüzde müşteri hizmetlerinden sağlık hizmetlerine kadar her şeyi etkilemektedir. Fakat yapay zekânın oldukça önemli derecede öncülük etmiş olduğu alanlardan birisi de değiştim yönetimidir. Değişim yönetimi bilindiği üzere, belirli stratejilerin benimsenmesiyle birlikte araçları kullanarak, bireylerin, ekiplerin ayrıca kuruluşlarında başarılı sonuçlar elde etmesi açısından geçişler boyunca yönlendirmektedir. Değişim yönetimi yapay zekâ (YZ), dönüşümün daha etkili ve verimli bir şekilde yayılmasına katkı sağlayarak iş dünyasında ve organizasyonlarda büyük bir avantaj sunmaktadır. YZ, değişimlerin planlanması, yayılması ve değerlendirilmesinde kullanılan veriye dayalı içgörüler, otomasyon araçları ve öngörülerle değişimin izlenebilmesini sağlamaktadır. Geleneksel olarak değişim yönetimi yaklaşımlarının, değişik karmaşıklıklarının yanı sıra belirsizlikleri ile başa çıkma yönünden yetersizdir. Yapay zekâ öncelik olarak operasyonel verimliliğin beraberinde etkinlik üzerinde artış sağlayarak değişimi kökten sağlamaktadır. Yapay zekâ, yöneticiler ile liderlerin değişim yönetiminde kolaylaştıran çizelgeler ve grafiklerin hazırlanması, görsellerin oluşturulabilmesi ayrıca analizden fazla çözümlere beyin bant genişliği harcayabilmektedir. Yapay zekâ desteğine sahip olan platformlarda, çalışanların yeni sistemlere ya da süreçlere karşı uyum sağlaması ise kişiselleştirilmiş rehberlik sağlamaktadır. Ayrıca yapay zekâ karmaşık veri kümelerinin anlaşılmasında yardımcı olmanın yanı sıra iletişimi de artırmaktadır. Potansiyel oluşan sorunları öngörmekte ve gelişmiş çözümler üretmektedir. Karar alma süreçlerinde ise bireyselleştirilmiş destek sağlamaktadır. Kuruluşlar bu yeteneklerin kullanımında daha fazla başarılı değişimler yaşamaktadırlar. Oysa bu değişim yönetiminde insan unsurunun yerini yapay zekâ almaktadır. Başarılı sonuçlar elde edebilmek için insan unsuru ile desteklenmesi ve geliştirilmesi amacı ile yapay zekâ kullanılması daha doğru olacaktır. Yapay zekâ işletmelerde çalışma koşullarını daha sistemli ve çalışan dostu bir hale getirerek hem çalışan odaklı hem de bunların dönüşüm süreçlerindeki risklerini azaltmaktadır. Bu değişim süreci, daha planlı, hızlı ve etkili bir şekilde tamamlanmaktadır.
Referanslar
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Review Press.
Armenakis, A.A., & Harris, S.G. (2009). Reflections: Our journey in organizational change research and practice. Journal of Change Management, 9(2), 127-142. https://doi.org/10.1080/14697010902879079
Appelbaum, S. H., Habashy, S., Malo, J. L. ve Shafiq, H. (2012). Back to the future: Revisiting Kotter’s 1996 change model. Journal of Management Development, 31(8), 764-782. https://doi.org/10.1108/02621711211253231
Bommasani, R., Hudson, D. A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., von Arx, S., Bernstein, M. S., Bohg, J., Bosselut, A., Brunskill, E., Brynjolfsson, E., Buch, S., Card, D., Castellon, R., Chatterji, N., Chen, A., Creel, K., Davis, J. Q., Demszky, D., & Liang, P. (2021). On the opportunities and risks of foundation models. Stanford Center for Research on Foundation Models.
Brynjolfsson, E. ve McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
Bughin, J., Hazan, E., Ramaswamy, S., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., Henke, N., & Trench, M. (2018). Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. McKinsey Global Institute.
Burnes, B. (2017). Managing change (7th ed.). Pearson Education.
Cameron, E., & Green, M. (2020). Making sense of change management: A complete guide to the models, tools and techniques of organizational change (5th ed.). Kogan Page.
Chowdhury, G. G. (2003). Natural language processing. Annual Review of Information Science and Technology, 37(1), 51-89.
Cummings, S., Bridgman, T., & Brown, K. G. (2016). Unfreezing change as three steps: Rethinking Kurt Lewin’s legacy for change management. Human Relations, 69(1), 33-60. https://doi.org/10.1177/0018726715577707
Davenport, T. H. (2014). Big data at work: Dispelling the myths, uncovering the opportunities. Harvard Business Review Press.
Davenport, T. H. (2018). The AI advantage: How to put the artificial intelligence revolution to work. MIT Press.
Davenport, T.H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.
Dent, E. B., & Goldberg, S. G. (1999). Challenging “resistance to change”. The Journal of Applied Behavioral Science, 35(1), 25-41. https://doi.org/10.1177/0021886399351003
Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L. vd. (2023). Opinion paper: “So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI. International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642
Garcia-Morales, V.J., Matías-Reche, F., & Hurtado-Torres, N. (2008). Influence of transformational leadership on organizational innovation and performance depending on the level of organizational learning in the pharmaceutical sector. Journal of Organizational Change Management, 21(2), 188-212. https://doi.org/10.1108/09534810810856435
Garvin, D.A., Edmondson, A.C., & Gino, F. (2008). Is yours a learning organization? Harvard Business Review, 86(3), 109-116.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5-14.
Hayes, J. (2022). The theory and practice of change management (6th ed.). Red Globe Press.
Hughes, M. (2016). Leading changes: Why transformation explanations fail. Leadership, 12(4), 449-469. https://doi.org/10.1177/1742715015571393
Hussain, S.T., Lei, S., Akram, T., Haider, M.J., Hussain, S.H., & Ali, M. (2018). Kurt Lewin’s change model: A critical review of the role of leadership and employee involvement. Journal of Innovation & Knowledge, 3(3), 123-127.
Jordan, M.I., & Mitchell, T.M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255-260.
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and language processing (3rd ed.). Pearson.
Kaplan, A.. & Haenlein, M. (2020). Rulers of the world, unite! The challenges and opportunities of artificial intelligence. Business Horizons, 63(1), 37-50.
Kane, G. C., Phillips, A. N., Copulsky, J., & Andrus, G. R. (2019). The technology fallacy: How people are the real key to digital transformation. MIT Press.
Kotter, J. P. (1996). Leading change. Harvard Business School Press.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521, 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Lewin, K. (1951). Field theory in social science: Selected theoretical papers. Harper & Row.
Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A.H. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute.
Manyika, J., Chui, M., Miremadi, M., Bughin, J., George, K., Willmott, P. ve Dewhurst, M. (2017). A future that works: Automation, employment, and productivity. McKinsey Global Institute.
Mitchell, T. M. (1997). Machine learning. McGraw-Hill.
Oreg, S., Vakola, M. ve Armenakis, A. (2011). Change recipients’ reactions to organizational change. Journal of Applied Behavioral Science, 47(4), 461-524.
Örtenblad, A. (2018). What does “learning organization” mean? The Learning Organization, 25(3), 150-158. https://doi.org/10.1108/TLO-02-2018-0024
Palmer, I., Dunford, R. ve Buchanan, D. A. (2017). Managing organizational change: A multiple perspectives approach (3rd ed.). McGraw-Hill Education.
Pollack, J. ve Pollack, R. (2015). Using Kotter’s eight stage process to manage an organisational change program. Journal of Project Management, 33(1), 32-42.
Rafferty, A.E., Jimmieson, N.L., & Armenakis, A.A. (2013). Change readiness: A multilevel review. Journal of Management, 39(1), 110-135.
Ransbotham, S., Kiron, D., Gerbert, P., & Reeves, M. (2017). Reshaping business with artificial intelligence. MIT Sloan Management Review.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Senge, P. M. (1990). The fifth discipline: The art and practice of the learning organization. Doubleday.
Teece, D. J. (2018). Business models and dynamic capabilities. Long Range Planning, 51(1), 40-49.
Todnem By, R. (2005). Organisational change management: A critical review. Journal of Change Management, 5(4), 369-380. https://doi.org/10.1080/14697010500359250
Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118-144. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003
Warner, K. S. R., & Wäger, M. (2019). Building dynamic capabilities for digital transformation. Long Range Planning, 52(3), 326-349.
Westerman, G., Bonnet, D., & McAfee, A. (2014). Leading digital: Turning technology into business transformation. Harvard Business Review Press.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2026 Socrates Journal of Interdisciplinary Social Researches
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
