@article{article_1691218, title={Yapay Zekâ Tabanlı Karar Destek Sistemlerinde Teknik, Etik ve Yönetişimsel Yaklaşımlar: Çok Sektörlü Bir Derleme Çalışması}, journal={International Journal of Management Information Systems and Computer Science}, volume={9}, pages={29–48}, year={2025}, DOI={10.33461/uybisbbd.1691218}, author={Kesgin, Kadir}, keywords={Artificial intelligence, decision support systems, explainability, federated learning, data governance, ethical AI.}, abstract={Bu derleme çalışması, yapay zekâ tabanlı karar destek sistemlerinin (YZ-KDS) teknik, etik ve yönetişim boyutlarını sistematik bir analiz çerçevesinde incelemeyi amaçlamaktadır. Sağlık, finans, üretim/lojistik ve çevre yönetimi gibi kritik sektörlerde YZ-KDS sistemlerinin uygulamaları, veri kalitesi, açıklanabilirlik, adalet ve hesap verebilirlik bağlamında ele alınmıştır. Çalışmanın veri temeli, Kesgin ve Dözer (2025) tarafından geliştirilen BiBLoX yazılımı aracılığıyla Web of Science, Scopus ve TR Dizin veri tabanlarından çekilen 4824 bibliyografik kayda dayanmaktadır. PRISMA protokolü doğrultusunda yapılan filtreleme sonucunda 1273 yayın detaylı incelemeye alınmıştır. Bibliyometrik analiz sonuçlarına göre, açıklanabilir yapay zekâ çerçeveleri (XAI), federated learning tabanlı gizlilik çözümleri ve adil karar mekanizmaları, sistemlerin güvenilirliğini artırmada öne çıkan yaklaşımlar olarak belirlenmiştir. Ayrıca disiplinlerarası iş birliği, etik denetim ve kurumsal yönetişim süreçlerinin, bu sistemlerin sorumlu ve sürdürülebilir biçimde geliştirilmesi açısından kritik olduğu vurgulanmaktadır. Çalışma, yapay zekâ destekli karar destek sistemlerinin gelecekteki tasarımlarına hem teorik hem uygulamalı katkı sunmayı hedeflemektedir.}, number={1}, publisher={Adem KORKMAZ}