The Transformative Role of Artificial Intelligence in Business Communication: Applications, Challenges and Ethical Considerations

Yıl 2025, Cilt: 4 Sayı: 1, 1 - 16, 31.05.2025

Kağan Okatan

Öz

AI is redefining the landscape of business communication by automating tasks, personalizing interactions, and enabling data-driven decisions. This study explores the transformative impact of AI in business communication by focusing on three key dimensions: automation, personalization, and data analytics. Automation through AI technologies such as chatbots and virtual assistants simplifies routine tasks, increases operational efficiency, and reduces the burden on human resources. At the same time, AI-enabled personalization tailors customer and employee experiences, enabling deeper engagement and satisfaction. Tools such as sentiment analysis and predictive analytics enable organizations to understand and anticipate stakeholder needs, enabling proactive and effective communication strategies.
However, the integration of AI into business communication is not without its challenges. Issues such as algorithmic bias, data privacy concerns, and over-reliance on AI pose significant risks, such as diminished human connection and erosion of trust. Ethical considerations and transparency are crucial in ensuring the responsible deployment of AI systems. This article provides a review of the applications, benefits, and challenges of AI, supported by real-world examples and case studies. Additionally, the research highlights best practices for ethical AI deployment, including bias reduction and employee engagement in AI initiatives. By examining these aspects, this article aims to contribute to the understanding of the potential of AI to revolutionize business communication while highlighting the need for ethical and sustainable implementation.

Anahtar Kelimeler

Artificial Intelligence , Business Communication , Business Management , Management Information Systems

Yapay Zekanın İş İletişimindeki Dönüştürücü Rolü: Uygulamalar, Zorluklar Ve Etik Değerlendirmeler

Öz

Yapay Zeka, görevleri otomatikleştirerek, etkileşimleri kişiselleştirerek ve veri odaklı kararları mümkün kılarak iş iletişiminin manzarasını yeniden tanımlamaktadır. Bu çalışma, üç temel boyuta odaklanarak Yapay Zekanın iş iletişimindeki dönüştürücü etkisine değinmektedir: otomasyon, kişiselleştirme ve veri analizi. Sohbet robotları ve sanal asistanlar gibi Yapay Zeka teknolojileri aracılığıyla otomasyon, rutin görevleri kolaylaştırır, operasyonel verimliliği artırır ve insan kaynakları üzerindeki yükü azaltır. Aynı zamanda, Yapay Zeka destekli kişiselleştirme, müşteri ve çalışan deneyimlerini uyarlayarak daha derin bir katılım ve memnuniyet sağlar. Duygu analizi ve öngörücü analiz gibi araçlar, kuruluşların paydaş ihtiyaçlarını anlamalarını ve tahmin etmelerini sağlayarak proaktif ve etkili iletişim stratejilerine olanak tanır.
Ancak, Yapay Zekanın iş iletişimine entegrasyonu zorluklardan uzak değildir. Algoritmik önyargı, veri gizliliği endişeleri ve Yapay Zekaya aşırı güvenme gibi sorunlar, azalan insan bağlantısı ve güven erozyonu gibi önemli riskler oluşturur. Yapay Zeka sistemlerinin sorumlu bir şekilde dağıtılmasını sağlamada etik hususlar ve şeffaflık çok önemlidir. Bu makale, gerçek dünya örnekleri ve vaka çalışmalarıyla desteklenen Yapay Zekanın uygulamaları, faydaları ve zorlukları hakkında bir inceleme sunmaktadır. Ek olarak, araştırma, Yapay Zeka girişimlerinde önyargı azaltma ve çalışan katılımı dahil olmak üzere etik Yapay Zeka dağıtımı için en iyi uygulamaları vurgulamaktadır. Bu yönleri inceleyerek, bu makale, etik ve sürdürülebilir uygulama ihtiyacını vurgularken Yapay Zekanın iş iletişimini devrim niteliğinde değiştirme potansiyelinin anlaşılmasına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zeka , İşletme İletişimi , İşletme Yönetimi , Yönetim Bilişim Sistemleri

Kaynakça

• Binns, R. (2018). Fairness in Machine Learning: Lessons from Political Philosophy. Proceedings of the 1st Conference on Fairness, Accountability and Transparency (pp. 149-159). New York: Proceedings of Machine Learning Research.
• Budhwar, P., Malik, A., Thedushika De Silva, M. T., & Thevisuthan, P. (2022). Artificial intelligence – challenges and opportunities for international HRM: a review and research agenda. The International Journal of Human Resource Management, 33(6), 1065-1097.
• Cambria, E., Das, D., Bandyopadhyay, S., & Feraco, A. (2017). Affective Computing and Sentiment Analysis. In E. Cambria, D. Das, S. Bandyopadhyay, & A. Feraco, A Practical Guide to Sentiment Analysis. Socio-Affective Computing,. Springer.
• Chaturvedi, R., & Verma, S. (2023). Opportunities and Challenges of AI-Driven Customer Service. In Artificial Intelligence in customer service: The next frontier for personalized engagement (pp. 33-71). Springer.
• Huang, M.-H., & Rust, T. R. (2021). Engaged to a Robot? The Role of AI in Service. Journal of Service Research, 24(1), 30-41.
• Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2018). Speech and Language Processing. Prentice Hall.
• Kaplan, A., & Haenlein, M. (2020). Rulers of the world, unite! The challenges and opportunities of artificial intelligence. Business Horizons, 63(1), 37-50.
• Liu, B. (2020). Sentiment analysis: Mining opinions, sentiments, and emotions. Cambridge University Press.
• Luger, E., & Sellen, A. (2016). "Like Having a Really Bad PA": The Gulf between User Expectation and Experience of Conversational Agents. Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 5286–5297). San Jose, California, USA: Association for Computing Machinery.
• Pérez-Ortiz, J. A., Forcada, M. L., & Sánchez-Martínez, F. (2022). How neural machine translation works. In D. Kenny, Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence, (pp. 141-164). Berlin: Language Science Press.
• Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: A modern approach. New Jersey: Prentice Hall.
• Sharma, R., Bose, P., Sharma, R., & Chopra, A. (2021). Enhancing Customer Engagement through AI-Powered Marketing Personalization Engines: A Comparative Study of Collaborative Filtering and Natural Language Processing Techniques. International Journal of AI Advancements, 10(1), 1-23.
• Turban, E., McLean, E., & Wetherbe, J. (2018). Information Technology for Management: Transforming Organizations in the Digital Economy. John Wiley & Sons.
• Zhang, S., Yao, L., Sun, A., & Tay, Y. (2017). Deep Learning Based Recommender System. ACM Computing Surveys, 52, 1-38.