Kurumlarda Örtük Bilginin Yapay Zekâ Destekli Tavsiye Sistemleri Aracılığıyla Ortaya Çıkarılması

The current and future success of organizations depends on identifying, revealing and making more use of tacit knowledge, as part of the internal knowledge held within organizations. In the current competitive environment, where every product and service can be imitated with great speed and ease in complex and demanding markets, organizations need knowledge more than ever. The knowledge of the employees of an organization has a direct effect on the creation and maintenance of organizational knowledge. Artificial intelligence technologies allow organizations to access and make better use of tacit knowledge that may remain hidden, but which is strategically important. Recommender systems supported by artificial intelligence uncover tacit knowledge, individual characteristics, and the personal tastes and interests of the employees, making it possible to reveal, share and utilize tacit knowledge.  Making use of tacit knowledge, which is a form of internal knowledge within an organization, makes it easier to achieve goals. Making use of artificial intelligence can offer further benefits, leading organizations to develop more effective and efficient knowledge systems by adopting a more holistic approach to knowledge. Improving the quality and the performance of the organization requires the uncovering of tacit knowledge through recommender systems, supported by artificial intelligence, and thus creates added value for the organization. This requirement explains why organizations today are in greater need of quality management and process improvement. The aim of the present study was to demonstrate the benefits of using recommender systems supported by artificial intelligence in knowledge management for the revealing, sharing, and utilizing of tacit knowledge. In line with this purpose, a review of the literature was performed, which showed that recommender systems can be used to reveal tacit knowledge held within organizations. This study also presents the Profile Learning Model, discussing its role in the revealing of tacit knowledge via recommender systems.

Kurumların şimdiki ve gelecekteki başarısı kurumsal iç bilgi kaynaklarından olan örtük bilgilerinin neler olduğunun tespitine, ortaya çıkarılmasına ve bu bilgilerden daha fazla yararlanılmasına bağlıdır. Günümüz rekabet ortamında kurumlar; karmaşık bir yapıya sahip, talepkâr ve her ürün ve hizmetin hızla ve kolaylıkla taklit edilebildiği pazar ortamında bir yer bulabilmek için bilgiye her zamankinden daha fazla ihtiyaç duymaktadır. Bir kurumda çalışanların ne bildiği, kurumsal bilginin yaratılması ve sürdürülebilmesinde doğrudan etkilidir. Kurumların keşfedilmemiş fakat aynı zamanda stratejik önem taşıyan örtük bilgilerine erişimin mümkün hale gelmesi ve örtük bilgilerinden daha fazla yararlanabilmeleri yapay zekâ teknolojileri ile mümkündür. Yapay zekâ destekli tavsiye sistemleri; kurum çalışanlarının örtük bilgilerini, kişisel özelliklerini, kişisel beğeni ve ilgi alanlarını keşfetmekte olup örtük bilgilerin ortaya çıkarılması, paylaşılması ve kullanılmasını sağlamaktadır.  Kurumların iç bilgi kaynaklarından olan örtük bilgilerinden yarar sağlamaları kurumsal hedeflere ulaşmalarında da etkili olmaktadır. Kurumlarda yapay zekâ tekniklerini kullanmak sadece bununla sınırlı kalmayacak, kurumların bilgiye bütüncül bir bakış açısıyla yaklaşmaları daha etkin ve verimli bilgi sistemlerinin geliştirilmesini olanaklı hale getirecektir. Kurumlarda örtük bilginin yapay zekâ destekli tavsiye sistemleri aracılığı ile ortaya çıkarılması ve kurumsal bir değere dönüştürülmesi, kurum performansının arttırılması ve kalitenin yükseltilmesi için bir gerekliliktir. Günümüzde kurumların kalite yönetimine ve süreç iyileştirmesine daha fazla ihtiyaç duymaları da bu gereklilikten kaynaklanmaktadır. Bu çalışmanın amacı, kurumlarda örtük bilginin yapay zekâ destekli tavsiye sistemleri aracılığıyla ortaya çıkarılması, paylaşımı, kullanımı ve bilgi yönetimi açısından kurum ve kuruluşlara sağladığı avantajları ortaya koymaktır. Bu amaç doğrultusunda konuyla ilgili literatür üzerine bir derleme çalışması yapılmış ve yapılan derleme çalışması sonucunda kurum ve kuruluşlarda tavsiye sistemlerinin örtük bilginin ortaya çıkmasında kullanılabileceği vurgulanmıştır. Çalışmada Profil Öğrenme Modeli tanıtılarak örtük bilginin tavsiye sistemleri aracılığı ile ortaya çıkarılmasındaki rolüne değinilmektedir.