Türkiye’de Sektörel Teknolojik Gelişmelerin Makroekonomi Üzerindeki Etkisi: İnşaat Sektöründe Yapay Zeka Kullanımına Yönelik Bir İnceleme

Yıl 2021, Cilt: 5 Sayı: 2, 55 - 76, 31.12.2021

Ayça Doğaner

https://doi.org/10.47140/kusbder.998410

Cited By: 1

Öz

İnşaat sektörü ekonomi için oldukça önemli sektörlerden birisidir. Ülke ekonomisinde makro dengelere olumlu etkileriyle Gayri Safi Milli Hasılayı artırma, istihdam yaratma, sosyo-ekonomik refahı geliştirme ile ekonomik kalkınmayı sağlamada etkindir. Özellikle lokomotif sektörlerden birisi olma özelliğiyle ve yüksek işgücü kapasitesiyle, diğer ana ve alt sektörlerin de büyümesine ve gelişmesine sağladığı katkılarla ekonomiyi en çok etkileyen sektörlerden birisidir. Son dönemlerde yaşanan teknolojik gelişmelerin ve Endüstri 4.0 gibi kavramların faydalarının oldukça konuşulduğu değerlendirildiğinde, inşaat sektörünün de bu gelişmelerin dışında kalmaması gerektiği açıktır. Bu amaçlarla bu çalışmada son günlerde oldukça güncel olan yapay zeka uygulamalarının inşaat sektörü üzerindeki etkileri ekonomik boyutu ile ele alınmıştır. İstanbul’da faaliyet gösteren ve İstanbul Ticaret Odası’na kayıtlı olan inşaat firmaları üzerinde yapay zekanın inşaat sektörüne etkisi konusunda hazırlanan anket çalışması yapılarak, elde edilen verilere faktör analizi uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda yapay zeka modellerinin inşaat sektöründe uygulanmasıyla daha hızlı, verimli, hatasız sonuçlar elde edilebilecek ve maliyet ve zamandan tasarruf sağlanacağı tespit edilmiştir. Bu nedenle inşaat sektöründe yapay zekanın kullanılmasının yaygınlaştırılmasının birçok açıdan faydalı olduğu görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

yapay zeka, makine öğrenmesi, inşaat sektörü, teknolojik gelişme, makroekonomi

Kaynakça

• Bayram, N. (2015). Sosyal Bilimlerde SPSS ile Veri Analizi. 5.baskı. Ezgi Kitabevi.
• Bilal, M., Oyedele, O. L., Qadir, J., Munir, K., Ajayi, O. S., Akinade, O. O., Oxolabi, A. H. Alaka, A. H., Pasha, M. (2016). “Big Data in the construction industry: A review of present status, opportunities, and future trends”. Advanced Engineering Informatics. Vol:30. Issue:3. s.500-521.
• Büyüköztürk, Ş. (2002). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı. 28. Ankara: Pegem Akademi yayınları
• Currie&Brown (2018). “Artifical Intelligence in the Construction Industry”. Erişim adresi:https://www.curriebrown.com/media/1666/thought-leadership-artificial-intelligence-by-jeremy-newton.pdf.
• Değirmenci, C. H., Aydın, İ. H. (2018). “Yapay Zeka”. 1. Baskı Girdap Kitabevi.
• Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü (2019). “Artifical Intelligence in Society”. Erişim adresi: https://ec.europa.eu/jrc/communities/sites/jrccties/files/eedfee77-en.pdf.
• Globalnewswire (2019). “Artifical Intelligence (AI) in Construction Market to Reach USD 4.51 Billion By 2026:Reports And Data”. Erişim adresi: https://www.globenewswire.com/news-release/2019/07/23/1886563/0/en/Artificial-Intelligence-AI-in-Construction-Market-to-Reach-USD-4-51-Billion-By-2026-Reports-And-Data.html.
• Kalaycı, Ş. (2016). Spss Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. 7. Baskı. Ankara: Asil Kitabevi.
• Korb, K. B., Nicholson, A. E. (2011). “Bayesian Artifical Intelligence”. CRS Press. USA.
• Lafrate, Fernardo (2018). “Artifical Intelligence and Big Data, The Birth of a New:Intelligence”. Iste Ltd.
• McKinsey ve Company Türkiye (2020). “Dijital Çağda Türkiye’nin Yetenek Dönüşümü”. Erişim adresi: https://www.mckinsey.com/tr/~/media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Turkey/Our%20Insights/Future%20of%20Work%20Turkey/Isimizin-Gelecegi-McKinsey-Turkiye-Raporu-Ocak-2020.ashx.
• Mert, M. (2016). Spss, Stata Yatay Kesit Veri Analizi Bilgisayar Uygulamaları. Ankara: Detay Yayınları.
• Nilsson, J. N. (2014). “Principles of Artifical Intelligence”. Morgan Kaufmann Publishers.
• PricewaterhouseCoopers PwC (2017). “Sizing the Prize:What’s the Real Value of AI for Your Business and How Can You Capitalise?”. Erişim adresi: https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf
• Salkin, C., Oner, M., Ustündağ A., Cevikcan E. (2017). A Conceptual Framework for Industry 4.0. Industry 4.0:Managing The Digital Transformation. Springer Series in Advanced Manufacturing.
• Turan, İ., Şimşek, Ü., Aslan, H. (2015). “Eğitim Araştırmalarında Likert Ölçeği ve Likert Tipi Soruların Kullanımı ve Analizi”. Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi. Sayı:30.
• Türkiye Müteahhitler Birliği (2021). “İnşaat Sektörü Analizi:Salgında Ortak Kaygı;Ekonomi”. Erişim adresi: https://www.tmb.org.tr/arastirma_yayinlar/tmb_bulten_nisan2021.pdf