Artificial Intelligence Applications in Public Administration: From Global Trends to Türkiye’s National Strategy

Abstract

The use of artificial intelligence in public administration is transforming the organisational, decision-making and service delivery processes of governments, shifting them from traditional Weberian bureaucracy to data-driven, algorithmic governance. This study focuses on the central research problem of how the global shift towards algorithmic governance shapes digitalisation strategies in developing administrative contexts, with a particular focus on Türkiye’s ' National AI Strategy (2021–2025). To this end, the study conducts a comparative analysis of six countries, examining how global governance lessons influence the formulation of policies in Türkiye. To analyse this situation, the study employs a qualitative comparative case study methodology alongside systematic document analysis. The analysis demonstrates that while AI enhances efficiency, transparency, and policy effectiveness, it also introduces ethical, legal, and social concerns such as data privacy, accountability, the exacerbation of the digital divide. The study further evaluates Türkiye’s National AI Strategy (2021–2025) as a comprehensive framework that aims to institutionalize AI use in public governance through data-driven decision-making, capacity building, and ethical oversight. Ultimately, the study concludes that AI integration is not merely a technological upgrade but a structural transformation demanding robust legal and ethical frameworks. Drawing on cross-case findings, it advances three traceable policy recommendations: the establishment of Algorithm Audit Commissions grounded in the lessons of the Netherlands' SyRI crisis and Canada's Directive on Automated Decision-Making; the legal codification of Explainable AI (XAI) principles enabling citizens to challenge automated decisions; and the design of proactive digital inclusion policies informed by Canada's digital divide evidence and Estonia's citizen-centric service architecture.

Keywords

• AI
• Public Administration
• Türkiye
• National Strategy

Kamu Yönetiminde Yapay Zekâ Uygulamaları: Küresel Eğilimlerden Türkiye’nin Ulusal Stratejisine

Abstract

Kamu yönetiminde yapay zekâ kullanımı, devletlerin örgütsel yapılarını, karar alma süreçlerini ve hizmet sunum biçimlerini dönüştürmekte; geleneksel Weberyen bürokrasiden veri temelli algoritmik yönetişime doğru bir geçişe yol açmaktadır. Bu çalışmanın temel araştırma problemi, yapay zekânın bürokrasi tarafından hızlı benimsenmesi ile kamu yönetimi süreçlerinin teknolojiye uyum sağlama süreci arasındaki ivme farkı ve bunun kamu yönetimi üzerindeki etkileridir. Bu durumu analiz etmek amacıyla çalışma, nitel karşılaştırmalı vaka analizi ile sistematik doküman analizini birlikte kullanmaktadır. Analiz, yapay zekânın etkinlik, şeffaflık ve politika başarımını artırdığını; ancak aynı zamanda veri gizliliği, hesap verebilirlik ve dijital uçurumun derinleşmesi gibi etik, hukuki ve toplumsal sorunları da beraberinde getirdiğini ortaya koymaktadır. Çalışma ayrıca Türkiye’nin Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi’ni (2021–2025), veri temelli karar alma, kapasite geliştirme ve etik denetim mekanizmaları yoluyla kamu yönetiminde yapay zekâ kullanımını kurumsallaştırmayı amaçlayan kapsamlı bir çerçeve olarak değerlendirmektedir. Sonuç olarak, yapay zekâ entegrasyonunun yalnızca teknolojik bir dönüşüm olmadığı, aynı zamanda güçlü hukuki ve etik çerçeveler gerektiren yapısal bir dönüşüm olduğu ileri sürülmektedir. Karşılaştırmalı bulgulardan hareketle çalışma, üç izlenebilir politika önerisi geliştirmektedir: Hollanda’daki SyRI krizi ve Kanada’nın Otomatik Karar Verme Direktifi’nden çıkarılan derslere dayanan Algoritma Denetim Komisyonlarının kurulması; vatandaşların otomatik kararları sorgulayabilmesini sağlayacak Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) ilkelerinin hukuki olarak kodifiye edilmesi; ve Kanada’daki dijital uçurum bulguları ile Estonya’nın vatandaş odaklı hizmet mimarisinden hareketle proaktif dijital kapsayıcılık politikalarının tasarlanması.

Keywords

• Yapay Zekâ
• Kamu Yönetimi
• Türkiye
• Ulusal Strateji

References

1. Akçakaya, M. (2017). E-devlet anlayışı ve Türk kamu yönetiminde e-devlet uygulamaları. Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (3), 8–18.
2. Anthes, G. (2015). Estonia: A model for e-government. Communications of the ACM, 58(6), 18–20.
3. Baker, J. E., Hobart, L. N., & Mittelsteadt, M. (2023). An introduction to artificial intelligence for federal judges. Federal Judicial Center. https://www.fjc.gov/content/375968/introduction-artificial-intelligence-federal-judges
4. Bryson, J. J. (2018). Patiency is not a virtue: The design of intelligent systems and systems of ethics. Ethics and Information Technology, 20(1), 15–26.
5. Castells, M. (1996). The rise of the network society. Blackwell.
6. Çakır, H., & Arınmış Uzun, S. (2021). Türkiye'nin siber güvenlik eylem planlarının değerlendirilmesi. Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 7(2), 353–379.
7. Dignum, V. (2019). Responsible artificial intelligence: How to develop and use AI in a responsible way. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30371-6
8. District Court of The Hague. (2020). NJCM c.s./De Staat der Nederlanden (SyRI case). ECLI:NL:RBDHA:2020:865

9. Dunleavy, P., Margetts, H., Bastow, S., & Tinkler, J. (2006). Digital era governance: IT corporations, the state, and e-government. Oxford University Press.
10. NHS England & NHS Improvement. (2022). The Artificial Intelligence in Health and Care Award 2022.
11. European Commission. (2022). AI Watch: Artificial intelligence in public services. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/039619
12. European Parliament & Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=OJ:L_202401689
13. Floridi, L. (2019). The logic of information: A theory of philosophy as conceptual design. Oxford University Press.
14. Gezici, H. S. (2023). Kamu yönetiminde yapay zekâ: Avrupa Birliği. Uluslararası Akademik Birikim Dergisi, 6(2), 111–128.
15. Gore, A. (2013). The future: Six drivers of global change. Random House. Government of Canada. (2019). Directive on automated decision-making. Treasury Board of Canada Secretariat. https://www.tbs-sct.canada.ca/pol/doc-eng.aspx?id=32592
16. Government of Singapore. (2023). National AI Strategy 2.0. Smart Nation and Digital Government Office. https://www.smartnation.gov.sg/nais/ Güven, A. (2024). Yapay zeka uygulamalarının kamu yönetimindeki rolü ve önemi. Enderun Dergisi, 8(2), 127–151.
17. Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of AI: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5–14.
18. İyigün, N. Ö. (2021). Yapay zekâ ve stratejik yönetim. TRT Akademi, 6(13), 675–679.
19. Joshi, N. (2019). 7 Types Of AI. Forbes. https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/06/19/7-types-of-artificial-intelligence/
20. Kavlakoglu, E. (2020). AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks: What’s the Difference? IBM. https://www.ibm.com/cloud/blog/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning-vs-neural-networks
21. Kurzweil, R. (2005). The singularity is near: When humans transcend biology. Viking Press.
22. Madan, R., & Ashok, M. (2023). AI adoption and diffusion in public administration: A systematic literature review and future research agenda. Government Information Quarterly, 40(1), 101774.
23. Mello, M. M., & Wang, C. J. (2020). Ethics and governance for digital disease surveillance. Science, 368(6494), 951–954.
24. Ministry of Environment, Urbanization and Climate Change (MoEUCC). (2019). 2020-2023 National Smart Cities Strategy and Action Plan. https://www.akillisehirler.gov.tr/wpcontent/uploads/EylemPlani.pdf
25. National Institute of Standards and Technology. (2023). AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0). Gaithersburg, MD: U.S. Department of Commerce. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
26. Osborne, S. P., Cucciniello, M., Nasi, G., & Zhu, E. (2022). Digital transformation, artificial intelligence and effective public services: Challenges and opportunities. Global Public Policy and Governance, 2(4), 377–380.
27. OECD. (2023). OECD employment outlook 2023: Artificial intelligence and the labour market. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/08785bba-en
28. Önder, M., & Saygılı, H. (2018). Yapay zekâ ve kamu yönetimine yansımaları. Türk İdare Dergisi, 487(90), 629–670.
29. Pirim, H. (2006). Yapay zeka. Journal of Yasar University, 1(1), 85–91.
30. Polat, M. (2024). Kamu yönetiminde algoritmaların egemenliği: Algokrasi ve tehditleri. Kamu Yönetimi ve Teknoloji Dergisi, 6(2), 194–219. https://doi.org/10.58307/kaytek.1495010
31. Przeworski, A., & Teune, H. (1970). The logic of comparative social inquiry. Wiley-Interscience.
32. Republic of Estonia. (2019). Estonia's National AI Strategy: KrattAI. Ministry of Economic Affairs and Communications. https://www.kratid.ee/in-english
33. Republic of Türkiye Ministry of Industry and Technology (NAIS). (2021). National AI Strategy (2021–2025). Ankara: Ministry of Industry and Technology. https://www.sanayi.gov.tr/ulusal-yapay-zeka-stratejisi.pdf
34. Stanford University. (2025). Artificial Intelligence Index Report 2025. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. https://aiindex.stanford.edu/report/
35. Singh, V., & Chobotaru, J. (2022). Digital divide: Barriers to accessing online government services in Canada. Administrative Sciences, 12(3), 112. https://doi.org/10.3390/admsci12030112
36. Tamer, H. Y., & Övgün, B. (2020). Yapay zeka bağlamında dijital dönüşüm ofisi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 75(2), 775–803.
37. Tanrıverdi, A. A. (2021). Yapay Zekanın Kamu Hizmeti Sunumuna Etkileri. Adalet Dergisi, 1(66), 293-314.
38. Tunca, S. (2019). MODERN ÇAĞDA SİBER GÜVENLİK KAVRAMI. Dumlupınar Üniversitesi İİBF Dergisi, 3-4, 1-7. https://izlik.org/JA23RB59YU
39. Turkish Informatics Association. (2024). Kamuda Yapay Zekâ Uygulamaları. https://www.tbd.org.tr/pdf/kamubib-calisma-grubu/kamuda-yapay-zeka-uygulamalari-2024.pdf
40. U.S. Department of the Treasury. (2024, October 17). Treasury announces enhanced fraud detection processes, including machine learning AI, prevented and recovered over $4 billion in fiscal year 2024. https://home.treasury.gov/news/press-releases/jy2650
41. Ün, L. (2022). Kamu hizmetinde yeni konsept: Akıllı kamu hizmeti. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 415-440.
42. Van Noordt, C., & Tangi, L. (2023). The dynamics of AI capability and its influence on public value creation of AI within public administration. Government Information Quarterly, 40(4), 101860.
43. Yıldız, C. K. (2023). Uluslararası alanda artan yapay zeka rekabeti ve Türkiye'de sürdürülen yapay zeka çalışmaları. UPA Strategic Affairs, 4(1), 4–22.
44. Zhurbii, I. (2025). Cyber Security in public administration (Bachelor's thesis). University of Pardubice, Faculty of Economics and Administration. https://theses.cz/id/yl4dh2/