Yapay Zekânın İç Denetim Faaliyetlerine Etkisi: Fırsatlar, Riskler ve Kurumsal Yönetişim Perspektifi

Öz

Dijital dönüşüm süreçleri; firmaların iş yapış biçimleri, karar alma mekanizmaları ve kontrol sistemleri üzerinde doğrudan etki yarabilmekte ve firmaların kurumsal yapısını yeniden biçimlendirebilmektedir. Bu dönüşüm sürecinin en temel ögelerinden biri yapay zekâ teknolojileridir. Kullanım alanı çok geniş olan yapay zekâ teknolojileri, farklı teknolojik sistemlerin birbiriyle çalıştığı stratejik ve dağıtık bir yapıya sahiptir. Bu özelliği göz önüne alındığında, yapay zekâ; algoritmalar oluşturarak verileri analiz edebilmekte, büyük ve karmaşık veri setlerini modelleyip daha isabetli tahminler üretebilmektedir. Bu çalışmanın temel amacı; dijital dönüşüm sürecinde yapay zekâ teknolojilerinin iç denetim faaliyetleri üzerine etkisini araştırmak; bu teknolojilerin risk yönetimi, iç denetim sürecindeki verimlilik analizlerini değerlendirmektir. Ayrıca, yapay zekâ teknolojilerinin getirdikleri avantajların yanı sıra veri güvenliği, etik ilkeler ve yönetişim riskleri de ele alınmaktadır. Bunun yanı sıra; yapay zekâ temelli iç denetim süreci ve geleneksel iç denetim süreci arasındaki farklar belirtilmekte ve iç denetim sektörünün geleceği perspektifinden ele alınmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ
• iç denetim
• veri analitiği
• dijital dönüşüm
• risk yönetimi

The Impact of Artificial Intelligence on Internal Audit Activities: Opportunities, Risks, and a Corporate Governance Perspective

Öz

Digital transformation processes can directly impact the way companies do business, their decision-making mechanisms, and control systems, and can reshape the corporate structure of firms. One of the most fundamental elements of this transformation process is artificial intelligence technologies. Artificial intelligence technologies, which have a very wide range of applications, have a strategic and distributed structure where different technological systems work together. Considering this feature, artificial intelligence can analyze data by creating algorithms, model large and complex data sets, and produce more accurate predictions. The main objective of this study is to investigate the impact of artificial intelligence technologies on internal audit activities in the digital transformation process; to evaluate the risk management and efficiency analyses in the internal audit process using these technologies. In addition, data security, ethical principles, and governance risks are also addressed alongside the advantages brought by artificial intelligence technologies. Furthermore, the differences between the AI-based internal audit process and the traditional internal audit process are highlighted, and the future of the internal audit sector is discussed.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• internal audit
• data analytics
• digital transformation
• risk management

Kaynakça

1. Aladağ, M. T. E. (2024). Kurumsal yönetişim ve yapay zekâ: Potansiyel fırsatlar ve zorluklar. Denetişim, 31, 18–32.
2. Alina, M. C. (2018). Internal audit role in artificial intelligence. Ovidius University Annals, Economic Sciences, 18(1).
3. Altınbay, A., & Elalmış, D. (2026). Yapay zekâ ve iç denetim: Risk yönetiminde yeni bir yaklaşım. Gümrük Ticaret Dergisi, 3(39), 14–28.
4. AI Governance Alliance. (2024). Presidio AI framework: Towards safe generative AI models. World Economic Forum. https://www3.weforum.org/docs/WEF_Presidio_AI%20Framework_2024.pdf
5. Ağdeniz, Ş. (2024). Güvenilir yapay zekâ ve iç denetim. Denetişim, 29, 112–126.
6. Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71–88.
7. Bari, A. H. A., Abed, R. A., Kahdim, R. M., Hasan, H. F., Sharaf, H. K., & Alwan, A. S. (2024). The role of internal auditing in corruption control and enhancing corporate governance: A board of directors’ outlook. Corporate Board: Role, Duties and Composition, 20(2), 120–127.
8. Berberoğlugil, B. M. (2023). Yönetimde yapay zekâ. Scientific Journal of Innovation and Social Sciences Research, 3(2), 81–96.

9. Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. (2013). Digital business strategy: Toward a next generation of insights. MIS Quarterly, 37(2), 471–482.
10. Binh, T. T. N. (2025). Transforming auditing in the AI era: A comprehensive review. Information, 16, 400. https://doi.org/10.3390/info16050400
11. Cesur, H. O. (2025). Dijital reklamcılık alanında yeni bir yaklaşım olarak yapay zekânın kullanımı: Yapay zekâ destekli reklamlar üzerine bir içerik analizi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Tokat.
12. Darmawati, D., Jaafar, I. N., Baja, K. H., Purisamya, J. A., & Yolanda, W. M. A. (2025). The role of artificial intelligence in improving the efficiency and accuracy of local government financial reporting: A systematic literature review. Journal of Risk and Financial Management, 18, 601.
13. Demirel, E., & Yaralı, C. (2023). İmalat işletmelerinin dijitalleşme süreçleri üzerine nitel bir çalışma. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 21–41.
14. Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., ... & Williams, M. D. (2021). Artificial intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994.
15. Ghafar, I., Perwitasari, W., & Kurnia, R. (2024). The role of artificial intelligence in enhancing global internal audit efficiency: An analysis. Asian Journal of Logistics Management, 3(2), 64–89.
16. Gözübüyük, B. (2021). Yapay zekâ algoritmalarının anonim ortaklıkların kurumsal yönetimine sağlayabileceği olası katkılar. Hacettepe Hukuk Fakültesi Dergisi, 11(2), 1184–1212.
17. Gyevnar, B., & Kasirzadeh, A. (2025). AI safety for everyone. Nature Machine Intelligence, 7(4), 531–542.
18. Ismail, M. K. A. H., Rajiun, A. A. M. A., Shahnaz, S., Kamal, B. M., Azmidal, N. I., Nizam, N. I. S., ... & Deraman, N. A. (2024). AI-powered internal auditing: Transforming the profession for a new era. International Journal of Research and Innovation in Social Science, 8(10), 2406–2413.
19. Kaya, E. (2024). Kamu yönetiminde dijital dönüşüm ve yapay zekâ uygulamaları. Hitit Ekonomi ve Politika Dergisi, 4(2), 126–141.
20. Karaca, M. (2024). Yapay zekânın iç denetime etkileri: Fırsatların yakalanması ve tehditlerin yönetilmesi. Denetişim, 31, 86–101.
21. Kuş, M., & Çıtak, N. (2025). Yapay zekâ destekli iç denetim ve uygulamalı bir model yaklaşımı. Denetişim, 33, 213–237.
22. Koçyiğit, A., & Darı, A. B. (2023). Yapay zekâ iletişiminde ChatGPT: İnsanlaşan dijitalleşmenin geleceği. Stratejik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(2), 427–438.
23. Köse, E., Apalı, A., & Aldemir, M. E. (2022). Denetçilerin yapay zekâya yönelik algılarının denetim kalitesine etkisi üzerine bir araştırma. Denetişim, 26(Ek Sayı), 32–44.
24. Kontogeorgis, G. (2025). The artificial intelligence (AI) framework and the benefits of its use in internal audit. Artificial Intelligence (AI), 10(1), 45–62.
25. Krippendorff, K. (2018). Content analysis: An introduction to its methodology (4th ed.). Sage Publications.
26. Locke, N., & Bird, H. (2020). Perspectives on the current and imagined role of artificial intelligence and technology in corporate governance practice and regulation. Australian Journal of Corporate Law.
27. Mertens, F. (2023). The use of artificial intelligence in corporate decision-making at board level: A preliminary legal analysis.
28. Morse, J. M., Hupcey, J. E., & Lenz, E. R. (1996). Concept analysis in nursing research: A critical appraisal. Research & Theory for Nursing Practice, 10(3), 253–277.
29. Munoko, I., Brown-Liburd, H. L., & Vasarhelyi, M. (2020). The ethical implications of using artificial intelligence in auditing. Journal of Business Ethics, 167(2), 209–234.
30. O’Malley, N. H. (2025). Making cents of AI? Blue Point Investment Management.
31. Öztemel, E. (2020). Yapay zekâ ve insanlığın geleceği. Bilişim Teknolojileri ve İletişim: Birey ve Toplum Güvenliği içinde (ss. 75–91). Türkiye Bilimler Akademisi. https://doi.org/10.53478/TUBA.2020.011
32. Petrin, M. (2024). AI, new technologies, and corporate governance: Three phenomena.
33. Sabuncu, B. (2017). İşletmelerde iç denetim ve iç kontrol ilişkisi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18(2), 161–174.
34. Shawaqfeh, G. N., Nasr, S. A. Y., & Shehab, S. T. (2024). The impact of artificial intelligence on improving the quality of internal auditing in commercial banks: The moderating role of accounting information systems. SSRN Electronic Journal, 4917446.
35. Şentürk, Ö. (2023). İç denetim faaliyetlerinde yapay zekâdan beklentiler: ChatGPT uygulaması örneği. TIDE AcademIA Research, 4(2), 51–82.
36. Tallarita, R. (2025). The logic of ratification: From Justinian to Elon Musk.
37. Tekin, A., & Demirel, O. (2024). Yapay zekâ teknolojileri ile istihdam ve verimlilik arasındaki ilişki. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(Özel Sayı: Endüstri 4.0 ve Dijitalleşmenin Sosyal Bilimlerde Yansımaları), 1585–1618. https://doi.org/10.35408/comuybd.1485233
38. Thompson, T. (2025). AI and internal audit quality. Carroll University, 1–13.
39. UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
40. Wang, S., Gao, M., & Zhang, H. (2024). Strengthening SMEs’ competitiveness and performance via industrial internet: Technological, organizational, and environmental pathways. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1–15.
41. Wassie, F. A., & Lakatos, L. P. (2024). Artificial intelligence and the future of the internal audit function. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1–13.
42. Yalta, Y. A., & Yalta, T. A. (2019). Modern mikroekonomiye giriş. Adres Yayınları.
43. Zhou, G. (2021). Research on the problems of enterprise internal audit under the background of artificial intelligence. Journal of Physics: Conference Series, 1861(1). IOP Publishing.