HİZMET SEKTÖRÜ ÇALIŞANLARININ YAPAY ZEKÂ İLE İLGİLİ GELECEK KAYGILARI

Yıl 2024, Cilt: 23 Sayı: 91, 1085 - 1101, 25.07.2024

Burcu Gülsevil Belber , Miyase Halide Özmen

https://doi.org/10.17755/esosder.1437531

Öz

Teknolojik gelişmeler günümüz şartlarında pek çok insan için kaygı uyandırmaktadır. Bu kaygının sebepleri; gelişmelere ayak uyduramama ve kavrayamama, yeni şeyler öğrenme zorunluluğu, mevcut işini kaybetme, alışılmışın dışına çıkma zorunluluğu ve bunlardan dolayı ortaya çıkabilecek olumsuz durumlar şeklinde sıralanabilir. Bu çalışmada en büyük teknolojik gelişmelerden biri olan yapay zekanın, hizmet sektörü çalışanları üzerinde yarattığı kaygı konusu, yüz yüze görüşme tekniği ile incelenmiş ve bulgular sonucunda değerlendirmeler yapılmıştır. Görüşmeler 22-54 yaş aralığında 46 katılımcı ile yapılmıştır. Katılımcılar bilişim personeli, veri analisti, iş zekâsı uzmanı, bilgisayar mühendisi, yazılım uzmanı, iş analisti ve alanında stajyer gibi mesleklerden oluşmaktadır. Çalışmada yapay zekâ kaygısının, işsizlik, öğrenme, işlevler, etkileşime girme, insan ihtiyacını azaltma gibi alt boyutları üzerinde durulmuştur. Bulgular incelendiğinde çalışanların yapay zekâ ile ilgili gelecek kaygılarının orta düzeyde olduğu tespit edilmiştir. Ancak duyulan kaygının genelde teknolojik yenilikleri tam olarak öğrenmemekten kaynaklandığı, gelişmelere ayak uydurulup eğitimler alındığı taktirde bu kaygıların azalacağı vurgulanmıştır. Böylece insana olan ihtiyaç azalsa da nitelikli bireylerin etkilenmeyeceği söylenebilir. Katılımcılarda en çok endişe uyandıran konu ise, güvenlik açığıdır. Kişisel verilere erişim, dinlenme, izlenme, yer tespiti gibi konular en çok kaygı duyulan konular olarak tespit edilmiştir. Bu bulgulara dair olası teorik ve pratik çıkarımlar güncel literatür de gözetilerek tartışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zeka, Hizmet Sektörü, Çalışanlar, Gelecek Kaygısı

Kaynakça

• Akkaya B, Özkan A, Özkan H (2021) “Yapay zekâ kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması”. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125-1146.
• Aytaç Z (2022) Üniversite öğrencilerinin yapay zekâ öğrenme ve iş değiştirme kaygılarının otonom araçlar ve akıllı evler özelinde değerlendirilmesi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 57(4) 2022, 2975-2989
• Baltacı A (2018) Nitel araştırmalarda örnekleme yöntemleri ve örnek hacmi sorunsalı üzerine kavramsal bir inceleme. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 231-274. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/497090.
• Beckers J J, Schmidt H G (2001) The structure of computer anxiety: A six-factor model. Computers in Human Behavior, 17(1), 35–49.
• Biçki S (2016) “Hizmet sektörü çalışanlarının iş stresi ve tükenmişlik ilişkisi: İstanbul örneği”, İstanbul Gelişim Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
• Britten N (1995) Qualitative Research: Qualitative Interviews in Medical Research. Bmj, 311(6999), 251-253.
• Brundage M (2015) Takings uper intelligence seriously Super intelligence: Paths, dangers, strategies by Nick Bostrom. Futures, 72, 32–35. doi:10.1016/j.futures.2015.07.009
• Carleton R N, Gosselin P, Asmundson G J (2010) Theintolerance of uncertaintyindex: replication an dextension with an English sample. PsycholAssess, 22(2), 396-406.
• Choi W W (2017) Teknoloji ve hayatın varlık boyutunda bütünleşmesi. Teknoloji ve değerler İçinde (pp. 45-55). İstanbul: İmak.
• Civelek M E (2009) İnternet Çağı Dinamikleri. İstanbul: Beta.
• Civelek M E, Pehlivanoğlu M Ç (2020) Teknolojik işsizlik kaygısı ölçeği. İstanbul Commerce University.
• Clocksin W F (2003) Artificial intelligence and the future, philosophical transactions of the royal society of London. Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 361(1809), 1721-1748.
• Coppin B (2004) Artificial Intelligence Illuminated. Jones and Bartlett Publishers. Çelebi V, İnal A (2019) Yapay zekâ bağlamında etik problemi̇. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi 12(66), (651-661).
• Dey I (1993) Qualitative data analysis: A user-friendly guide for social scientists. London, UK: Routledge. Gherheș V (2018) Why Are We Afraid of Artificial İntelligence (AI)? European Review of Applied Sociology, 11(17), 6-15.
• Goetsch David L, Stanley B Davis, Understanding and implementing ISO 9000 and ISO standarts, Prentice-Hall, USA, 1998.
• Gültekin Z., Urgan, S., Ak, M. (2022) yapay zekâ kaygısının kariyer kararlılığına etkisine yönelik bir araştırma: On dokuz Mayıs Üniversitesi öğrencileri örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2022, C.27, S.3, s.477-491.
• Küsbeci P (2021) İşletmelerde yapay zekâ. Ankara: Gazi. Li J, Huang J S (2020) Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society, 63, 101410.
• Manyika J, Lund S, Chui M, Bughin J, Woetzel J, Batra P, … Sanghvi S (2017) Jobslost, jobsgained: Workforce transitions in a time of automation. San Francisco, CA: McKinsey Global Institute.
• Merdan E (2021) Eysenck’in kişiliğin ve sosyal zekânın kariyer kararlılığı üzerindeki rolünün incelenmesi. 3. International CEO Communication, Economy, Organization & Social Sciences Congress, 24-25 December 2021- Ukraine, 266-276.
• Nilsson N J (1998) Artificial intelligence: a new synthesis, Morgan Kaufmann.
• Othman W N, Zanaty M M, Elghareeb S M (2021) Nurses' Anxiety level toward Partnering with Artificial Intelligence in Providing Nursing Care: Pre&Post Training Session. Egyptian Journal of Health Care, 12(4), 1386-1396.
• Önder M, Saygılı H (2018) Yapay Zekâ ve Kamu Yönetimine Yansımaları. Türk İdare Dergisi, 90(487), 629-669.
• Parasuraman A, Vd. (1985) “A Conceptual Model of Service Quality and Its Implications for Future Research”, Journal of Marketing, Vol.49, Fall.
• Patton M Q (2014) Nitel araştırma ve değerlendirme Yöntemleri (M. Bütün ve S. B. Demir, çev.) Ankara: Pegem Akademi.
• Piniel K, Csizer K (2013) “L2 motivation, anxiety and self-efficacy: The interrelationship of individual variables in the secondary school context”. Studies in second language learning and teaching, 3(4): 523-550.
• Rilho A M V (2019) Nothing to hide, nothing to fear: The moderating effect of fear on AI empowered technology intention of use. Dissertation submitted as partial requirement for the conferral of the Mastersdegree in Socialand Organizational Psychology, ISCTE – University Institute of Lisbon, IUL School of Social Sciences.
• Sandelowski M (1986) The Problem of Rigor in Qualitative Research. Advances in Nursing Science, 8(3), 27-37.
• Say C (2018) 50 soruda Yapay Zekâ, Bilim ve Gelecek Kitaplığı, Renk Basım, İstanbul, 3, (s.16-184).
• Sayım F, Aydın V (2011) “Hizmet Sektörü özellikleri ve sistematik olmayan risklerin sektör menkul kıymetleri ile etkileşimine dair teorik bir çalışma”, Dumlupınar Üniversitesi, Sosyal Bilimler Dergisi, Nisan, 29.
• Sucu İ (2019) ‘The Effect of Artificial Intelligence on Society and Anrtificial Intelligence the View of Artificial Intelligence in the Context of Film (I.A.)’ 2019 2 (2) Uluslararası Ders Kitapları ve Eğitim Materyalleri Dergisi 203-215.
• Takıl N, Erden N K, Sarı A B (2022) Farklı meslek grubu adaylarının yapay zekâ teknolojisine yönelik kaygı seviyesinin incelenmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(48), 343-353. https://doi.org/10.31795/baunsobed.1165386
• Taşkın H, Adalı M R (2004) Teknolojik Zekâ ve Rekabet Stratejileri. Değişim Yayınları.
• Terzi R (2020) An adaptation of artifıcial intelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. International Online Journal of Education and Teaching (IOJET), 7(4), 1501-1515.
• Trotter R T (2012) Qualitative Research Sample Design And Sample Size: Resolving And Unresolved Issues And İnferential İmperatives. Preventive Medicine, 55(5), 398-400.
• Wang W, Siau K (2019) Artificial intelligence, machine learning, automation, robotics, future of work and future of humanity: A review and research agenda. Journal of Database Management, 30(1), 61-79.
• Wang Yu-Yin, Wang Yi-Shun (2022) Development and validation of an artificialintelligence anxietyscale: an initial application in predicting motivated learning behavior, Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634.
• Yılmaz A (2020) Yapay Zekâ. KODLAB Yayın Dağıtım.