Lojistik Hizmet Sağlayıcı İşletmelerde Yapay Zekâ Benimseme Engellerinin Swara Yöntemiyle Önceliklendirilmesi

Abstract

Dijitalleşme ve otomasyon baskısının arttığı lojistik sektöründe Yapay Zekâ (YZ) uygulamalarının benimsenmesi önemli fırsatlar sunmakla birlikte çok boyutlu engellerle karşılaşmaktadır. Bu çalışma, lojistik hizmet sağlayıcı işletmelerde YZ kullanımını etkileyen engellerin hangileri olduğu ve bu engellerin göreli önem düzeylerinin nasıl sıralandığı sorusuna odaklanmaktadır. Araştırmanın amacı, literatürden türetilen yedi ana ve yirmi dokuz alt engel kriterinin öncelik düzeylerini belirlemektir. Veriler, lojistik sektörü ve akademiden 20 uzmanın yapılandırılmış anket formu aracılığıyla elde edilmiş ve SWARA yöntemi (Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis) ile ağırlıklandırılmıştır. Bulgular, ana engel gruplarında insan kaynakları ve yetkinlik engellerinin ilk, teknolojik ve altyapı engellerinin ikinci, ekonomik engellerin ise üçüncü sırada yer aldığını göstermektedir. Alt kriterlerde, insan kaynakları ve yetkinlik boyutunda teknik bilgi yetersizliği, eğitim eksikliği ve düşük dijital yetkinlik; teknoloji ve altyapı boyutunda ise yetersiz dijital/fiziksel altyapı öne çıkmıştır. Sonuç olarak, çalışma YZ benimsemesinde temel problemin yalnızca teknoloji yatırımı değil, yetkin insan kaynağı, örgütsel hazırlık ve kaynak tahsisi olduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca, literatüre lojistik bağlamında engel önceliklendirme çerçevesi, uygulamaya ise yatırım ve dönüşüm önceliklerini sıralama olanağı sunmaktadır.

Keywords

• Lojistik hizmet sağlayıcılar
• yapay zekâ
• yapay zekâ engelleri
• swara

Prioritizing Artificial Intelligence Adoption Barriers İn Logistics Service Provider Firms Using The Swara Method

Abstract

In the logistics sector, where the pressure of digitalization and automation is increasing, the adoption of artificial intelligence (AI) applications offers significant opportunities, yet it also faces multidimensional barriers. This study focuses on identifying the barriers affecting the use of AI in logistics service provider firms and determining the relative importance of these barriers. The aim of the research is to prioritize seven main and twenty-nine sub-barrier criteria derived from the literature. The data were obtained from the evaluations of 20 experts from the logistics sector and academia through a structured questionnaire and were weighted using the SWARA (Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis) method. The findings indicate that among the main barrier groups, human resources and competency-related barriers rank first, followed by technological and infrastructure barriers, and economic barriers in third place. At the sub-criteria level, within the human resources and competency dimension, lack of technical knowledge, insufficient training, and low digital competency stand out, while within the technology and infrastructure dimension, inadequate digital and physical infrastructure emerges as a key issue. Consequently, the study reveals that the primary challenge in AI adoption is not merely technological investment, but also the availability of competent human resources, organizational readiness, and effective resource allocation. Furthermore, the study contributes to the literature by providing a barrier prioritization framework in the logistics context and offers practical implications by guiding investment and transformation priorities.

Keywords

• Logistics service providers
• artificial ıntelligence
• aı barriers
• swara

References

1. Akkan, M. M. (2026). Yapay Zeka Destekli Sürdürülebilir Reshoring Kararları: Endüstri 5.0 Tabanlı Bir Çerçeve. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 61(1), 862-885. Al Suwaidi, J., Aydin, R., & Rashid, H. (2022). Investigating barriers and challenges to artificial intelligence (AI) implementation in logistic operations: A systematic review of literature. In 5th European International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, https://doi.org/10.46254/EU05.20220308. Ali, I., & Phan, H. M. (2022). Industry 4.0 technologies and sustainable warehousing: a systematic literature review and future research agenda. The International Journal of Logistics Management, 33(2), 644-662.