Hibrit Zekâda Sosyolojik İmgelem: Stratejik İnovasyon Kapsamında İnsan Zekâsı ile Yapay Zekânın Bilgi Ekosistemleriyle Etkileşiminin İncelenmesi
Öz
Bu makale, dijital dönüşüm çağında insan zekâsı ile yapay zekânın bilgi ekosistemleri içindeki entegrasyonunu ve bu iki unsur arasındaki etkileşimi “hibrit zekâ” kavramı çerçevesinde ele almaktadır. C. Wright Mills’in sosyolojik imgelem yaklaşımı doğrultusunda, bireysel deneyimlerin toplumsal yapılar, tarihsel bağlam ve kurumsal uygulamalarla olan çok katmanlı ilişkisi incelenmiştir. Eğitim, sağlık ve kamu politikası gibi alanlarda yürütülen niteliksel vaka analizleri, nicel anket verileriyle desteklenmiş; böylece mikro ve makro düzeyde kapsamlı ve çok boyutlu bir analiz gerçekleştirilmiştir. Araştırma bulguları, yaratıcı düşünme, etik muhakeme ve kültürel bağlam gözetilerek yapılan yapay zekâ entegrasyonlarının bilgi üretimi, karar alma süreçleri ve stratejik inovasyon üzerinde olumlu etkiler yarattığını göstermektedir. Ayrıca dijital eşitsizlik, örgütsel yapı, sosyoekonomik farklılıklar ve yerel değerlerin hibrit zekâ süreçlerini doğrudan etkilediği ortaya konmuştur. Çalışma, kapsayıcı, etik, esnek ve uyarlanabilir bilgi sistemleri geliştirerek yapay zekâ ile insan zekâsı arasında güçlü bir sinerji kurulabileceğini savunmaktadır. Sosyokültürel duyarlılıkla desteklenen teknolojik gelişmelerin, adil ve sürdürülebilir dijital bir gelecek için yaşamsal önemde olduğu vurgulanmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Hibrit Zekâ, Sosyolojik İmgelem, Bilgi Ekosistemleri, Stratejik İnovasyon, Yapay Zekâ-İnsan Zekâsı Entegrasyonu
Kaynakça
- Adner, R. (2006). Match your innovation strategy to your innovation ecosystem. Harvard Business Review, 84(4), 98–107.
- Batty, M. (2018). Inventing future cities. MIT Press.
- Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. In Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. ACM.
- Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
- Chin, K. S., Chan, B. L., & Lam, P. K. (2008). Identifying and prioritizing critical success factors for coopetition strategy. Industrial Management & Data Systems, 108(4), 437–454.
- Choi, T., Wallace, S. W., & Wang, Y. (2018). Big data analytics in operations management. Production and Operations Management, 27(10), 1868–1883.
- Cobben, D. Y. P., Ooms, W. M., Roijakkers, A. H. W. M., & Radziwon, A. (2022). Ecosystem types: A systematic review on boundaries and goals. Journal of Business Research, 142, 138–164.
- Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin’s Press.
- Hofstede, G. (2001). Culture’s consequences: Comparing values, behaviors, institutions, and organizations across nations. Sage Publications.
- Maracine, V., & Scarlat, E. (2009). Dynamic knowledge and healthcare knowledge ecosystems. The Electronic Journal of Knowledge Management, 7(1), 99–110.