Using Artificial Intelligence in the Management of Records Lifecycle Processs in the Context of Digital Transformation

Yıl 2023, Cilt: 6 Sayı: 1, 21 - 42, 30.06.2023

Cengiz Aydın

https://doi.org/10.33721/by.1268483

Öz

In the context of developments in information technologies, many technological applications such as blockchain, big data and artificial intelligence (AI) have necessitated a digital transformation in records management as well as in other fields. In parallel with digital transformation, it is possible to effectively manage the life cycle processes, which are the entire processes from the production of the records to its destruction in the context of AI technologies. AI technologies have the potential to make significant contributions to simplifying the identification, arranging, archiving and disposition processes of the records in its lifecycle, by accelerating and automating the processes with intelligent methods. In this study, by using descriptive and documentary review methods, determination and evaluations were made regarding the use of artificial intelligence technologies in the effective management of records lifecycle processes in the context of digital transformation and the general framework was tried to be revealed by developing suggestions within the framework of the new records lifecycle model created.

Anahtar Kelimeler

Artificial Intelligence, Records Lifecycle, Digital Transformation

Dijital Dönüşüm Bağlamında Belgenin Yaşam Döngüsü Süreçlerinin Yönetiminde Yapay Zekâ Kullanımı

Öz

Bilgi teknolojilerindeki gelişmeler bağlamında, blokzincir, büyük veri ve yapay zekâ (YZ) gibi birçok teknolojik uyulama diğer alanlarda olduğu gibi belge yönetiminde de dijital anlamda bir dönüşümü zorunlu kılmıştır. Dijital dönüşüme paralel olarak belgenin üretiminden imhasına kadar olan süreçlerinin bütünü olan yaşam döngüsü süreçlerinin YZ teknolojileri bağlamında etkin bir şekilde yönetilmesi mümkün olabilmektedir. YZ teknolojileri, belgenin yaşam döngüsünde tanımlamayı basitleştirilme, düzenlenme, arşivlenme ve ayıklama süreçlerinin akıllı yöntemlerle hızlandırıp otomatikleştirmede önemli katkılar sunma potansiyeline sahiptir. Bu çalışmada; betimleme ve belgesel tarama yöntemleri kullanılarak dijital dönüşüm bağlamında belge yönetimi ve arşivlerde belge yaşam döngüsü süreçlerinin etkin yönetiminde yapay zekâ teknolojileri kullanımına ilişkin tespit ve değerlendirmeler yapılmış, oluşturulan belge yaşam döngüsü modeli çerçevesinde öneriler geliştirerek genel çerçeve ortaya konulmaya çalışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ, Belge Yaşam Döngüsü, Dijital Dönüşüm

Kaynakça

• Aalami, N. (2020). Derin öğrenme yöntemlerini kullanarak görüntülerin analizi. Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Bilişim Dergisi, 1(1), 17-20. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/866023
• AEOLIAN. (2021). The National Archives UK) Case Study. https://www.aeolian-network.net/wp-content/uploads/2021/11/AEOLIAN-Case-Study-1-The-National-ArchivesUK.pdf
• Akalın B. (2020). Sağlık hizmetleri ve yönetiminde yapay zekâ. İstanbul: Hiper Yayıncılık, 125-132.
• Akaner, M. ve Özdemir, V. (2022). Yapay zekâ kullanılarak faaliyet alanları tehlike sınıflarının belirlenmesi için örnek bir çalışma. Çalışma İlişkileri Dergisi, 13 (1), 123-139https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2160692
• Akgöbek, Ö. ve Çakır, F. (2009). Veri madenciliğinde bir uzman sistem tasarımı. 6. Akademik Bilişim Konferansı (11-13 Şubat 2009). Şanlıurfa (s. 801-806) içinde. Şanlıurfa: Harran Üniversitesi.
• Altaş, İ.H. (1999). Bulanık mantık: Bulanıklık kavramı. Enerji. Elektrik, Elektromekanik Dergisi, 62, 80-85.
• Altuntaş, E.Y. (2018), Dijital dönüşüm uygulamalarının kurumların marke değeri üzerine etkisi, Egemia Dergisi, 2 (1), 1-18. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/464395
• Arslan, K. (2017). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11 (1), 71-88. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1174773
• Arslan, O. (2020). Üretim satın almalarında yapay zekâ ile bir uygulama; Türkiye'de çelik sektörü (Yüksek lisans tezi). https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/
• Asiltürk, A. (2021). İşletmelerde dijital dönüşüm yönetiminde nihai hedef: Dijital olgunluk. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 647-669. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1504975
• Atalay, M., ve Çelik, E. (2017). Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9 (22), 155-172. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/387269
• Aydın, C. (2003). Bilgi teknolojilerindeki gelişmeler ışığında arşivcinin değişen rolü (Yüksek lisans tezi). https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/
• Aydın, C. (2010). Elektronik belgelerin arşivlenmesi ve erişim (Doktora tezi). https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/
• Aydın, C. ve Özdemirci, F. (2011). Elektronik belgelerin arşivlenmesinde gerçekliğin ve bütünlüğün korunması. Bilgi Dünyası, 12 (1), 105-127. https://bd.org.tr/index.php/bd/article/view/224/220
• Aydın, İ. ve Değirmenci, C. H. (2018). Yapay zekâ. İstanbul: Girdap Yayınları.
• Cibaroğlu, M.O. ve Yalçınkaya, B. (2019). Belge ve arşiv yönetimi süreçlerinde büyük veri analitiği ve yapay zeka uygulamaları. Bilgi Yönetimi, 2 (1), 44-58. doi:10.33721/by.570634
• Colavizza, G., Blanke, T., Jeurgens, C. ve Noordegraaf, J. (2022). Archives and AI: An overview of current debates and future perspectives. Journal on Computing and Cultural Heritage, 15 (1), 1–15. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3479010
• Dearstyne, B. W.(2001).Arşivsel girişim: Modern arşivcilik ilkeleri, uygulamaları ve yönetim teknikleri. (Çev. M. Akbulut, A. O. İcimsoy). İstanbul.
• Dearstyne, B. W. (1999). Records management of the future: Anticipate, adapt, and succeed. Information Management Journal, 4 (33), 5-8.
• Delabie, F. (2021). Dusting off recordkeeping in the age of artificial. https://itnation.lu/news/dusting-off-recordkeeping-in-the-age-of-artificial-intelligence
• Demirhan, A. , Kılıç, Y. A. ve İnan, G. (2010). Tıpta yapay zekâ uygulamaları. Yoğun Bakım Dergisi, 9 (1), 31-41. http://www.yogunbakimdergisi.org/managete/fu_folder/2010-01/2010-9-1-031-041.pdf
• Elmas, Ç. (2018). Yapay zekâ uygulamaları. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Emel, G. G. ve Taşkın, Ç. (2002). Genetik algoritmalar ve uygulama alanları. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21 (1), 130.
• Ergen, M. (2019). What is artificial intelligence? technical considerations and future perception. The Anatolian Journal of Cardiology, 22 (2), 5-7. https://anatoljcardiol.com/en/what-is-artificial-intelligence-technical-considerations-and-future-perception-16546
• Gacar, A. (2019). Yapay zekâ ve yapay zekânın muhasebe mesleğine olan etkileri: Türkiye’ye yönelik fırsat ve tehditler. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 389-394. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/905187 Kandur, H. (1997). Yerel yönetimlerde arşiv uygulamaları. Archimedia, 27, 3-7.
• Kandur, H. (1998). Belediyelerde arşiv yönetimi. İstanbul: REMAK.
• Kandur, H. (1999). Management of electronic records: Educating archivist and records managers. Arşiv Araştırmaları Dergisi, 1, 35-45.
• Kandur, H. (2006). Elektronik belge yönetimi sistem kriterleri referans modeli (2. bs). Ankara: Devlet Arşivleri Genel Müdürlüğü.
• Kandur H., Yalçınkaya B., Yılmaz E. (2017). Arşiv malzemesinin tanımlama ilkelerinin araştırma hizmetlerine yansıtılması. Dışişleri Bakanlığı Diplomatik Arşiv Dairesi DIAD Arşiv Sistemi. Diploması ve Dış Politika Araştırmalarında Arşivlerin Rolü Uluslararası Sempozyumu (7-8 Nisan 2016). İstanbul (s. 31-50) içinde, Atatürk Kültür, Dil ve Tarih Yüksek Kurumu Atatürk Araştırmaları Merkezi.
• Kane, G. G. (2017). Digital Maturity, Not Digital Transformation. MITSloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/article/digital-maturity-not-digital-transformation/
• Kaptan, S. (1995). Bilimsel araştırma ve istatistik teknikleri, Ankara: Tek Işık Web.
• Karasar, N. (2016). Bilimsel araştırma yöntemi. Ankara: Nobel Yayınları.
• Kaya, İ. ve Engin, O. (2005). Kalite iyileştirme sürecinde yapay zekâ tekniklerinin kullanımı. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 11 (1), 103-114.
• Kayır, Y., Mergen R. ve Asal Ö. (2019). Rulman seçimi için bir uzman sistem. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 5 (3), 216-226. doi: 10.30855/gmbd.2019.03.02
• Keskenler, M. K. ve Keskenler, E. F. (2017). Geçmişten günümüze yapay sinir ağları ve tarihçesi. Takvim-i Vekayi, 5 (2), 8-18. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/396994
• Lappin, J. ( 2020), Records management before and after AI revolution. https://thinkingrecords.co.uk/2020/01/30/records-management-before-and-after-the-ai-revolution/ Lin, W. C, Chen, J. S., Chiang, M. F., ve Hribar, M. R. (2020). Applications of artificial intelligence to electronic health record data in ophthalmology. TransVisSciTech., 9 (2), 1-13. https://tvst.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2762343
• OGL, (2021). Using AI for digital records selection in government. https://cdn.nationalarchives.gov.uk/documents/using-ai-digital-selection-in-government.pdf
• Oktay, T., Çelik, H. ve Uzun, M. (2017). A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21 (1), 64-68. http://www.saujs.sakarya.edu.tr/tr/download/article-file/274432
• Özdemirci, F. (2019). Milli e-Arşiv bilgi sistemi ağı ve veri merkezi yapılanma önerisi: Yenilikçi teknolojiler-Yeni nesil arşivciler-Yapay zekâ ve ötesi. Bilgi Yönetimi, 2 (2) , 169-176. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/881021
• Öztürk, H. (2021). Arşivcilikte yapay zekâ kullanımı (Yüksek lisans Tezi). https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/ Payne, N. (2018). Stirring the cauldron: redefining computational archival science (CAS) for the big data domain. IEEE International Conference on Big Data. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8258182
• Riedl, M. O. (2019). Human-centered artificial intelligence and machine learning. Human Behavior and Emerging Technologies, 1 (1), 3-33. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/hbe2.117
• Rolan, G., Humphries, G., Jeffrey, L., Samaras, E., Antsoupova, T. ve Stuart, K. (2018). More human than human? Artificial intelligence in the archive. Archives and Manuscripts, 47 (2), 179-203. https://publications.archivists.org.au/index.php/asa/article/view/10311/10357
• Sağlam, M. (2021). İşletmelerde geleceğin vizyonu olarak dijital dönüşümün gerçekleştirilmesi ve dijital dönüşüm ölçeğinin Türkçe uyarlaması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20 (40), 395-420. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1188379
• Sebastian, I.M., Ross, J. W., Beath, C., Mocker, M., Moloney, K. G. ve Fonstad, N.O. (2017). How big old companies navigate digital transformation. MIS Quarterly Executive, 16 (3), 197–213. https://core.ac.uk/download/pdf/132606601.pdf
• Standart Dosya Planı 2005/7 sayılı Başbakanlık Genelgesi (2005, 25 Mart). Resmî Gazete (Sayı: 25766 (Mükerrer)). https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2005/03/20050325-10.htm
• Ulusal yapay zekâ stratejisi. (2021). https://cbddo.gov.tr/SharedFolderServer/Genel/File/TR-UlusalYZStratejisi2021-2025.pdf
• Varol, E. (2017). Türkiye’nin sanayide dijital dönüşüm yetkinliği. https://tusiad.org/tr/yayinlar/raporlar/item/download/8817_f994085fce0c6d5159e54d40069d67b1