KOBİ Yönetim Süreçlerinde Yapay Zekâ Entegrasyonu ve SAAS Tabanlı Uygulamaların Potansiyeli

Bayram R., EPLİ B., Tahtabiçen B., KARAMAN S.

İşletme Araştırmaları Dergisi, cilt.17, sa.1, ss.662-675, 2025 (TRDizin)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 17 Sayı: 1
  • Basım Tarihi: 2025
  • Doi Numarası: 10.20491/isarder.2025.1995
  • Dergi Adı: İşletme Araştırmaları Dergisi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.662-675
  • Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Amaç – Bu çalışma, Küçük ve Orta Ölçekli İşletmelerde (KOBİ) yönetim süreçlerine yapay zekâ (YZ) entegrasyonunu inceleyerek, bu süreçte karşılaşılan zorlukları ve SaaS (Hizmet olarak Yazılım) modelinin potansiyel çözümlerini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Yöntem – Araştırma, nitel araştırma yöntemlerinden durum çalışması yaklaşımıyla gerçekleştirilmiştir. Veri toplama sürecinde, yarı yapılandırılmış görüşmeler kullanılarak 22 alan uzmanı ve 10 KOBİ temsilcisiyle derinlemesine görüşmeler yapılmıştır. Veri analizinde, içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. Bulgular – Bulgular, işletmelerin YZ kullanımında farklı aşamalarda olduğunu; bazılarının planlama aşamasında bulunduğunu, bazılarının ise geçmişte YZ uygulamaları kullandığını göstermektedir. YZ en çok içerik üretimi, reklamcılık ve ürün önerme süreçlerinde tercih edilmektedir. Entegrasyon sürecinde kaynak eksikliği, insan kaynağı ve altyapı maliyetleri önemli zorluklardır. Bununla birlikte, SaaS tabanlı YZ çözümlerinin maliyet avantajı sağladığı, uzmanlık ihtiyacını azalttığı ve esnek kullanım sunduğu tespit edilmiştir. Ancak, SaaS modelinin veri güvenliği, özelleştirme zorlukları ve sistem bağımlılığı gibi sınırlılıklarında bulunduğu görülmüştür. Tartışma – Bu çalışma, KOBİ’lerin YZ entegrasyonundaki mevcut durumunu, karşılaştıkları zorlukları ve SaaS tabanlı YZ çözümlerinin sunduğu avantajları ile sınırlılıklarını ele almıştır. KOBİ’ler, verimlilik ve maliyet avantajları nedeniyle YZ teknolojilerine yönelse de teknik bilgi eksikliği, finansal kısıtlar ve güven sorunları entegrasyon sürecini zorlaştırmaktadır. SaaS tabanlı YZ uygulamalarının düşük maliyet, bakım kolaylığı ve esneklik gibi avantajları olduğu görülse de veri güvenliği, hizmet kesintileri ve bağımlılık gibi riskler barındırmaktadır. Entegrasyon sürecinde veri yönetimi kritik bir faktör olup, güvenlik, düzen ve yeterli veri miktarı sağlanmalıdır. Başarılı bir geçiş için disiplinler arası ekipler oluşturulması ve teknik altyapının güçlendirilmesi önerilmektedir.
Purpose – This study aims to examine the integration of artificial intelligence (AI) into the management processes of Small and Medium-sized Enterprises (SMEs), identifying challenges encountered in this process and evaluating the potential solutions offered by the Software as a Service (SaaS) model. Methodology – The research was conducted using a qualitative case study approach. Semi-structured interviews were conducted with 22 industry experts and 10 SME representatives to collect data, which was subsequently analyzed using content analysis. Findings – Findings indicate that businesses are at different stages of AI adoption; some are in the planning phase, while others have previously implemented AI applications. AI is predominantly used in content creation, advertising, and product recommendation processes. Key challenges in the integration process include resource constraints, workforce limitations, and infrastructure costs. However, SaaS- based AI solutions have been found to offer cost advantages, reduce the need for expertise, and provide flexible usage. Nevertheless, the SaaS model also presents limitations such as data security concerns, customization challenges, and system dependency. Discussion – This study examines the current state of AI integration in SMEs, the challenges they face, and the advantages and limitations of SaaS-based AI solutions. Although SMEs are inclined toward AI technologies due to efficiency and cost benefits, the integration process is hindered by a lack of technical expertise, financial constraints, and security concerns. While SaaS-based AI applications offer advantages such as low cost, ease of maintenance, and flexibility, they also pose risks related to data security, service interruptions, and dependency. Data management is a critical factor in the integration process, requiring security, organization, and an adequate amount of data. For a successful transition, the formation of interdisciplinary teams and the strengthening of technical infrastructure are recommended.