Yapay Zekâ Destekli Bilgi Paylaşımı ve ESG Odaklı İnsan Kaynakları Stratejilerinin Çalışan Refahı ve Performansı Üzerindeki Etkisi: Sürdürülebilir Örgütsel Değer Yaratımı İçin Bütüncül Bir Model Önerisi

Abstract

Yapay zekâ tabanlı bilgi paylaşımı, örgüt içinde bireyler, ekipler ve dijital sistemler arasında dolaşan bilginin niteliğini ve hızını artırmak amacıyla makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve karar destek mekanizmalarından yararlanan çağdaş bir yönetim yaklaşımı olarak öne çıkmaktadır. Bu yaklaşım, bilgi akışının bağlamsal, zamanında ve kullanıcıya özgü biçimde yönlendirilmesini sağlayarak örgütsel öğrenme kapasitesini güçlendirmekte; aynı zamanda bilgiye dayalı karar alma süreçlerini hızlandırarak işletmelerde stratejik çeviklik ve yenilikçilik düzeyinin yükselmesine katkı sunmaktadır. ESG odaklı insan kaynakları stratejileri ise çevresel, sosyal ve yönetişim ilkelerinin insan kaynakları politikalarına bütüncül bir biçimde entegre edilmesini amaçlamakta; işe alım, yetenek yönetimi, performans değerlendirme, çeşitlilik ve kapsayıcılık gibi temel uygulamalarda sürdürülebilirlik ve etik sorumluluk perspektifine dayalı bir kurumsal yapı oluşturulmasını desteklemektedir. Bu yaklaşım, uzun vadeli kurumsal değer yaratımını güçlendirirken paydaşların kuruma duyduğu güveni de artırmaktadır. Çalışan refahı; fiziksel, ruhsal ve duygusal iyilik hâlini içeren çok boyutlu bir olgu olup iş ortamındaki psikososyal koşullar, örgütsel destek mekanizmaları ve iş-yaşam dengesiyle yakından ilişkilidir. Refah düzeyinin yüksekliği, çalışanların motivasyonunu ve örgüte bağlılığını artırarak hem bireysel verimliliği hem de örgütsel performansı olumlu yönde etkilemektedir. Sürdürülebilir örgütsel değer yaratımına yönelik bütüncül modeller, dijital dönüşüm, bilgi yönetimi, ESG ilkeleri ve çalışan refahını bir araya getirerek teknoloji, çevre, toplum ve yönetim boyutlarını aynı çatı altında ele alan stratejik bir yaklaşım ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın temel amacı da yapay zekâ destekli bilgi paylaşımı ile ESG odaklı insan kaynakları uygulamalarının çalışan refahı ve performansı üzerindeki etkilerini incelemek ve sürdürülebilir değer yaratımını destekleyen kapsamlı bir model önerisi geliştirmektir. Araştırmada karma yöntem deseni benimsenmiş; nicel veriler İstanbul’da faaliyet gösteren kurumsal işletmelerde çalışan 300 kişiden anket aracılığıyla toplanmış, nitel bulgular ise derinlemesine mülakatlarla desteklenmiştir. Elde edilen veriler SPSS analiz teknikleri ve yapısal eşitlik modellemesi (SEM) kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular, yapay zekâya dayalı bilgi paylaşım uygulamalarının örgütsel öğrenmeyi güçlendirdiğini; ESG merkezli insan kaynakları stratejilerinin ise çalışan refahı ve bireysel performans üzerinde anlamlı ve pozitif bir etki yarattığını ortaya koymaktadır. Sonuç olarak geliştirilen model, ilgili değişkenler arasındaki karşılıklı etkileşimlerin örgütsel performans ve öğrenme süreçlerine katkısını sistematik bir yaklaşımla açıklamakta ve sürdürülebilir kurumsal değer yaratımı için çok boyutlu bir çerçeve sunmaktadır.

Keywords

• Dijital Öğrenme
• Sosyal Sürdürülebilirlik
• Yapay Zekâ Karar
• İK Analitiği
• Kurumsal Dayanıklılık

The Impact of Artificial Intelligence-Enabled Knowledge Sharing and ESG-Focused Human Resources Strategies on Employee Well-being and Performance: A Holistic Model Proposal for Sustainable Organizational Value Creation

Abstract

AI-based knowledge sharing stands out as a contemporary management approach that leverages machine learning, natural language processing, and decision support mechanisms to increase the quality and speed of information flowing between individuals, teams, and digital systems within an organization. This approach strengthens organizational learning capacity by directing information flow in a contextual, timely, and user-specific manner. It also accelerates informed decision-making processes, contributing to increased strategic agility and innovation within businesses. ESG-focused human resources strategies, on the other hand, aim to holistically integrate environmental, social, and governance principles into human resources policies. They support the establishment of an organizational structure based on sustainability and ethical responsibility in core practices such as recruitment, talent management, performance evaluation, diversity, and inclusion. This approach strengthens long-term corporate value creation while also increasing stakeholder trust in the organization. Employee well-being is a multidimensional phenomenon encompassing physical, mental, and emotional well-being and is closely linked to psychosocial conditions in the workplace, organizational support mechanisms, and work-life balance. Higher levels of well-being positively impact both individual productivity and organizational performance by increasing employee motivation and commitment to the organization. Holistic models for sustainable organizational value creation combine digital transformation, knowledge management, ESG principles, and employee well-being to offer a strategic approach that addresses technology, environment, society, and management dimensions under one roof. The primary objective of this study is to examine the impact of AI-enabled knowledge sharing and ESG-focused human resources practices on employee well-being and performance, and to develop a comprehensive model proposal that supports sustainable value creation. A mixed-method design was adopted in the study; quantitative data were collected through a survey from 300 employees of corporate businesses operating in Istanbul, while qualitative findings were supported by in-depth interviews. The obtained data were analyzed using SPSS analysis techniques and structural equation modeling (SEM). The findings reveal that AI-based knowledge sharing practices strengthen organizational learning, while ESG-centered human resources strategies have a significant and positive impact on employee well-being and individual performance. As a result, the developed model systematically explains the contribution of the interactions among relevant variables to organizational performance and learning processes and provides a multidimensional framework for sustainable corporate value creation.

Keywords

• Digital Learning
• Social Sustainability
• Artificial Intelligence Decision
• HR Analytics
• Organizational Resilience

References

1. Aguinis, H. (2019). Performance Management for Dummies. Wiley.
2. Aguinis, H., & Glavas, A. (2019). On corporate social responsibility, sensemaking, and the search for meaningfulness. Organization Psychology Review, 9(3), 231–240.
3. Arslan, B., & Karanfil, F. (2024). Artificial intelligence–based knowledge management and its impact on organizational learning. arXiv:2501.02468.
4. Bakker, A. B., & Demerouti, E. (2017). Job demands–resources theory: Taking stock and looking forward. Journal of Occupational Health Psychology, 22(3), 273–285.
5. Bansal, P., Kim, A., & Wood, M. (2022). Hidden in Plain Sight: The Importance of Integrating Human and Environmental Sustainability. Academy of Management Perspectives, 36(4), 1230–1244.
6. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. W. W. Norton.
7. Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.). SAGE.
8. Danna, K., & Griffin, R. W. (1999). Health and well-being in the workplace. Journal of Management, 25(3), 357–384.

9. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
10. Davenport, T., & Prusak, L. (2020). Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Harvard Business Press.
11. Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2008). Self‐determination theory: A macrotheory of human motivation. Canadian Psychology, 49(3), 182–185.
12. Eccles, R., & Klimenko, S. (2019). The Investor Revolution. Harvard Business Review, 97(3), 106–116.
13. Elkington, J. (1999). Cannibals with forks: The triple bottom line of 21st century business. New Society Publishers.
14. Erkutlu, H. (2025). Algorithmic fairness and ethical implications of AI-based HR systems. Uluslararası Ekonomi ve Politika Dergisi, 12(1), 55–72.
15. Freeman, R. E., Martin, K., & Parmar, B. (2020). The power of and: Responsible business without trade-offs. Columbia University Press.
16. George, G., Merrill, R., & Schillebeeckx, S. (2021). Digital sustainability and leadership. Journal of Business Research, 122, 1–6.
17. Kline, R. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press. Koopmans, L. et al. (2014). Measuring individual work performance: Identifying and selecting indicators. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 56(3), 331–338.
18. Meijerink, J., Bondarouk, T., & Lepak, D. (2021). The rise of AI-enabled HRM. Human Resource Management Review, 31(4), 100818.
19. Mikalef, P., van de Wetering, R., & Krogstie, J. (2021). Big data and business intelligence for value creation. Information Systems Frontiers, 23, 889–902.
20. Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The knowledge-creating company. Oxford University Press.
21. Özdemir, S., Tanyeli, A., & Yıldırım, S. (2025). Yapay zekâ destekli insan kaynakları uygulamalarında etik ve adalet algısı. Üretim Ekonomisi ve Planlama Dergisi, 6(2), 140–159.
22. Page, K., & Vella-Brodrick, D. (2023). Well-being in the workplace. Psychology of Well-Being, 13, 1–15.
23. Warr, P. (2013). Work, happiness, and unhappiness. Psychology Press.
24. Wiyono, B. et al. (2025). ESG-oriented HRM strategies for sustainable organizational performance. arXiv:2505.08201.
25. Wu, H., & Hu, B. (2020). AI-enabled knowledge management and organizational learning. Journal of Knowledge Management, 24(7), 1473–1490.
26. Yıldız, A. (2025). Dijital dönüşümün insan kaynakları yönetimine etkisi: Yapay zekâ odaklı bir değerlendirme. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Yönetim Bilimleri Dergisi, 23(1), 110–134.