Bu araştırmanın amacı, tenis sporcularının yapay zekâ destekli antrenman sistemlerine yönelik algı, deneyim ve gelecek beklentilerini derinlemesine incelemektir. Araştırma, nitel araştırma yaklaşımı kapsamında durum çalışması deseninde yürütülmüş; katılımcılara 6 tane demografik bilgi edinimine yönelik soru ve 16 açık uçlu soru yöneltilmiştir. Veriler yarı yapılandırılmış görüşmeler aracılığıyla toplanmış ve refleksif tematik analiz ile çözümlenmiştir. Araştırma grubunu aktif olarak tenisle ilgilenen 25 sporcu oluşturmaktadır.Elde edilen bulgular, sporcuların yapay zekâ sistemlerini büyük ölçüde destekleyici ve tamamlayıcı bir araç olarak değerlendirdiğini göstermektedir. Katılımcılar, özellikle objektif veri üretimi, performansın izlenmesi, hızlı geri bildirim sağlanması ve antrenman planlamasının kolaylaşması gibi boyutları önemli avantajlar olarak ifade etmiştir. Buna karşın maliyet, teknik karmaşıklık, veri güvenliği kaygıları ve insan faktörünün geri planda kalması gibi unsurlar temel sınırlılıklar arasında öne çıkmaktadır. Kullanım deneyimi açısından veri izleme sistemleri ve video analiz uygulamalarının daha yaygın olduğu, ancak katılımcıların bir kısmının henüz bu teknolojileri aktif olarak kullanmadığı belirlenmiştir.Gelecek perspektifine ilişkin bulgular, yapay zekâ destekli sistemlerin tenis antrenmanlarında giderek yaygınlaşacağına yönelik güçlü bir beklenti olduğunu ortaya koymaktadır. Bununla birlikte sporcular, bu sistemlerin kişiselleştirilmiş, yaş ve performans düzeyine duyarlı ve geleneksel antrenman yöntemleriyle entegre biçimde geliştirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, yapay zekâ destekli antrenman sistemleri yüksek bir potansiyel sunmakla birlikte, sürdürülebilir ve etkili kullanım için insan merkezli ve etik temelli yaklaşımlara ihtiyaç bulunmaktadır.
The aim of this study is to examine in depth the perceptions, experiences, and future expectations of tennis players regarding artificial intelligence (AI)-supported training systems. The research was conducted within the framework of a qualitative approach using a case study design. Participants were asked 6 demographic questions and 16 open-ended questions. Data were collected through semi-structured interviews and analyzed using reflexive thematic analysis. The study group consisted of 25 athletes actively engaged in tennis.The findings indicate that athletes largely perceive AI systems as supportive and complementary tools. Participants identified objective data generation, performance monitoring, rapid feedback, and facilitation of training planning as major advantages. However, factors such as cost, technical complexity, data security concerns, and the potential reduction of the human element emerged as key limitations. In terms of usage experience, data tracking systems and video analysis applications were found to be more common, although some participants had not yet actively used AI-based technologies.Findings related to future perspectives reveal a strong expectation that AI-supported systems will become increasingly widespread in tennis training. Nevertheless, athletes emphasized that these systems should be personalized, adaptable to different age and performance levels, and integrated with traditional training methods. In conclusion, while AI-supported training systems offer significant potential in performance management, sustainable and effective implementation requires human-centered and ethically grounded approaches.