Yapay Zeka Uygulamalarının Çalışanlar Üzerindeki Etkisinin Teknoloji Kabul Modeli İle Ölçümlenmesi: Chatbot Örneği

Abstract

Bu çalışmanın amacı Teknoloji Kabul Modeli kapsamında, çalışanların teknoloji kullanımına olan direncini belirlemek, teknoloji kabulünün veya reddinin nedenlerini anlamak, kullanıcıların yenilik ve değişikliklere verecekleri cevapları tahmin etmek ve sistemdeki değişmeyle gerçek kullanımdaki gelişmeyi incelemektir. Bu amaç doğrultusunda çalışmaya konu olan kavramlara yönelik bir kavramsal çerçeve oluşturulmuş; yapay zeka, chatbot, teknoloji kabul modeli kavramları açıklanmaya çalışılmış ve bu kavramların birbirleri ile ilişkileri araştırılmıştır. Gerçekleştirilen literatür taraması doğrultusunda oluşturulan hipotezlerin test edilebilmesi için müşteri destek hizmetlerinde yapay zekalı/hibrit chatbot kullanan 35 adet firma üzerinde bir çalışma yapılmıştır. Çalışma kapsamında 121 adet sistem kullanıcısı, sistem yöneticisi ve yöneticiden anket yöntemiyle elde edilen veriler SPSS ve AMOS programlarıyla analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, çalışanların chatbot teknolojisini kabul etme ve kullanmasında en etkili faktörün algılanan fayda olduğu tespit edilmiştir. Chatbot teknolojisinin kolay ve anlaşılır olmasının, kullanıma yönelik davranışın oluşmasında çalışanların niyetlerini ve tutumlarını etkilediği görülmüştür.

Keywords

• İşletme Yönetimi
• Yapay Zeka
• Chatbot
• Sohbet Robotu
• Teknoloji Kabul Modeli
• Yönetim Bilişim Sistemleri

Supporting Institution

Atatürk Üniversitesi Bilimsel Proje Araştırmaları Koordinasyon Birimi

Project Number

SYL-2021-9498

Ethical Statement

Atatürk Üniversitesi Sosyal ve Beşeri Bilimler Etik Kurul Başkanlığının 27.10.2021 tarihli 16 Oturum Sayılı ve 197 Nolu kararıyla Projeyle alakalı yapılacak çalışma için, araştırmanın gerekçe, amaç, yaklaşım ve yöntemleri dikkate alınarak konu ile ilgili çalışmanın gerçekleştirilmesinde etik ve bilimsel yönden sakınca bulunmadığına karar verilmiştir.

Investigatıon Of The Effect Of Artificial Intelligence Applications On Employees With The Technology Acceptance Model: Chatbot Example

Abstract

The purpose of this study, within the scope of the Technology Acceptance Model, is to determine the resistance of employees to technology use, to understand the reasons for technology acceptance or rejection, to predict the responses of users to innovations and changes, and to examine the change in the system and the development in actual use. For this purpose, a conceptual framework was created for the concepts that are the subject of the study; Artificial intelligence, chatbot, technology acceptance model concepts were tried to be explained and the relations between these concepts were investigated. In order to test the hypotheses created in line with the literature review, a study was conducted on 35 companies that use artificial intelligence/hybrid chatbots in customer support services. Within the scope of the study, the data obtained by questionnaire method from 121 system users, system administrators, and administrators were analyzed with SPSS and AMOS programs. As a result of the analysis, it was determined that the most effective factor in accepting and using chatbot technology is perceived benefit. It was seen that the ease and understanding of chatbot technology affect the intentions and attitudes of the employees in the formation of usage-oriented behavior.

Keywords

• Business Management
• Artificial Intelligence
• Chatbot
• Technology Acceptance Model
• Management Information Systems

Project Number

SYL-2021-9498

References

1. 1. Aldemir, Ö. (2020). Endüstri 4.0’ın Teknoloji Kabul Modeli Kapsamında Değerlendirilmesine Yönelik Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Araştırma. (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi). İzmir: Ege Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
2. 2. Bölen, M. C. (2021). Yönetim Bilişim Sistemleri Teorileri. İstanbul: Efe Akademi Yayınevi.
3. 3. Çivici, T. (2003). Mimari Tasarım Bürolarında Bilişim Teknolojilerinin Kullanımını Etkileyen Faktörler: Bir Yapısal Denklem Modeli. (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi). Balıkesir: Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
4. 4. Coşkun, R., Altunışık, R. ve Yıldırım, E. (2017). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri: SPSS Uygulamalı (7. bs.). Sakarya: Sakarya Kitabevi.
5. 5. Davis, F. D. (1989). “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology”. MIS Quarterly, 13(3), 319. doi:10.2307/249008
6. 6. Davis, F. D., Bagozzi, R. P. ve Warshaw, P. R. (1989). “User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models”. Management Science, 35(8), 982–1003. doi:10.1287/mnsc.35.8.982 7. Doğru, G. M. (2019). Teknoloji Kabul Modelinin Yenilikçi Iş Davranişi Üzerindeki Etkisi. (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi). Mersin: Mersin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
7. 8. Edgar H Schein. (1980). Organizational Psychology (3. bs.). Michigan: Pearson.
8. 9. Kabakuş, A. K. (2015). Kamu Hastaneleri Bilgi Sistemlerinin Bulut Bilişim Teknolojilerine Geçme Kararının Teknoloji Kabul Modeliyle Ölçümlenmesi. (Yayımlanmış Doktora Tezi). Erzurum: Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.

9. 10. Karahanna, E. ve Straub, D. W. (1999). “The Psychological Origins Of Perceived Usefulness And Ease-Of-Use”. Information and Management, 35(4), 237–250. doi:10.1016/S0378-7206(98)00096-2
10. 11. Lin, H. F. (2007). “Predicting Consumer İntentions To Shop Online: An Empirical Test Of Competing Theories”. Electronic Commerce Research and Applications, 6(4), 433–442. doi:10.1016/j.elerap.2007.02.002
11. 12. Özer, G., Özcan, M. ve Aktaş, S. (2010). “Muhasebecilerin Bilgi Teknolojisi Kullanımının Teknoloji Kabul Modeli (TKM) ile İncelenmesi”. Journal of Yasar University, 5(19), 3278–3293. doi:10.19168/jyu.69780
12. 13. Özer, G. ve Yılmaz, E. (2010). “Planlı Davranış Teorisi (PDT) İle Muhasebecilerin Bilgi Teknolojisi Kullanımına Yönelik Bir Uygulama”. MÖDAV Dergisi, 2, 33–54.
13. 14. Pfeffer, J. (1982). Organizations and Organization Theory (1. bs.). New York: Pitman Publishing.
14. 15. Seyitoğlu, Z. (2019). Türkiye’de Dijital Halkla İlişkilerde Değişen Müşteri Deneyimi: Chatbot Uygulamaları. (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi). İstanbul: İstanbul Kültür Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
15. 16. Tabachnick, B. G. ve Fidell, L. S. (2013). Multivariate Statistics. Essentials Of Political Research. Pearson, New York 2013. doi:10.4324/9780429500749-17
16. 17. Turan, B. (2011). Bilgi ve İletişim Teknolojileri Kullanımının Teknoloji Kabul Modeli İle İncelenmesi Ve Sınıf Öğretmenleri Üzerinde Bir Uygulama. (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi.) Bilecik: Bilecik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
17. 18. Venkatesh, V. ve Davis, F. D. (2000). “Theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies”. Management Science, 46(2), 186–204. doi:10.1287/mnsc.46.2.186.11926
18. 19. Yavuz, C. (2020). Chat-Bot Kullanarak Kural Tabanlı Hastalık Tanısı Tahmini. (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi). Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.
19. 20. İçözü, T. (2020). Covid-19 etkisiyle chatbot kullanımı bankacılıkta 5 kat, e-ticarette 2 kat arttı. https://webrazzi.com/2020/05/20/pandemi-etkisiyle-chatbot-kullanimi-bankacilikta-5-kat-e-ticarette-2-kat-artti/ (Erişim Tarihi: 05.03.2021).
20. 21. Jassova, B. (2021). Chatbot Statistics 2021: State of the Market & Opportunities. https://landbot.io/blog/chatbot-statistics-compilation (Erişim Tarihi: 18.03.2021).
21. 22. Öztürk, Ç. (2016). ELIZA ve PARRY: Chatbot dünyasının Joker ve Harley Quinn’ini tanıyalım. https://lechatbot.com/eliza-ve-parry-chatbot-dünyasının-joker-ve-harley-quinnini-tanıyalım-286e2f7b2030 (Erişim Tarihi: 30.03.2021).
22. 23. Papuççiyan, A. (2021). Türkiye bankacılık sektöründe sanal asistan kullanımı 3 yılda yüzde 250 oranında arttı. https://webrazzi.com/2021/10/18/turkiye-bankacilik-sektorunde-sanal-asistan-kullanimi-3-yilda-yuzde-250-oraninda-artti/ (Erişim Tarihi: 19.12.2021). 24. Savina, N. (2019). Five Different Types of Chatbot. https://medium.com/voiceui/five-different-types-of-chatbot-17bb255b23b4 (Erişim Tarihi: 4.02.2021).