The Potential Impacts of Using Artificial Intelligence on Public Administration Comparative Study: Türkiye & UAE (2018-2024)

Abstract

Yapay Zeka (YZ), kamu yönetiminde dönüştürücü bir güç olarak ortaya çıkmakta ve verimlilik, duyarlılık ve hizmet sunumunda potansiyel kazanımlar sunmaktadır. Dünya çapındaki hükümetler dijital modernizasyon ve idari reformun ikili zorunluluklarıyla karşı karşıya kaldıkça, YZ teknolojileri kamu sektörü operasyonlarını yeniden şekillendirmeyi ve vatandaş-devlet ilişkilerini yeniden tanımlamayı vaat ediyor. Ancak YZ'nin kamu yönetimine entegrasyonu, etik, hesap verebilirlik, düzenleyici yeterlilik ve sosyo-politik sonuçlar konusunda da acil endişeler doğurmaktadır. Bu tez, stratejik olarak önemli ancak yapısal olarak farklı iki ülkede kamu yönetiminde YZ benimsenmesinin karşılaştırmalı bir analizini sunmaktadır: Türkiye ve Birleşik Arap Emirlikleri (BAE). 2018'den 2024'e kadar olan dönemi kapsayan çalışma, bu ülkelerin ilgili yönetim modellerinin, kurumsal kapasitelerinin, dijital stratejilerinin ve politik ortamlarının YZ yörüngelerini nasıl etkilediğini araştırmaktadır. Teknoloji Kabul Modeli'ne (TAM) dayanan nitel bir metodoloji aracılığıyla, kurumsal ve etik yönetim çerçeveleriyle desteklenen araştırma, yönetimde yapay zeka odaklı dönüşümün fırsatlarını ve zorluklarını araştırıyor. Seçkin paydaşlarla yapılan yarı yapılandırılmış görüşmeler ve ulusal politikaların ve stratejik belgelerin incelenmesi temel veri kaynakları olarak hizmet ediyor. Siyasi bağlam, AI'nın yönetişimde benimsenmesini önemli ölçüde şekillendirir. BAE gibi merkezi yönetişim modellerinde, AI benimsenmesi dijital dönüşümü önceliklendiren yukarıdan aşağıya ulusal stratejiler tarafından yönlendirilir. Tersine, Türkiye gibi ülkelerde, AI benimsenmesi düzenleyici ve ekonomik faktörlerin bir kombinasyonundan etkilenir ve bu da daha kademeli ve uyarlanabilir bir entegrasyon süreciyle sonuçlanır. Salamon'un Yönetişim Araçları Çerçevesi, farklı yönetişim modellerinin AI uygulamasını nasıl etkilediğini değerlendirmek için kullanılır ve ulusal politikaların, liderlik direktiflerinin ve idari yapıların AI yönetişimini ve kamu sektörü inovasyonunu nasıl etkilediğine dair karşılaştırmalı bir analiz sunar. Siyasi liderlik ve vizyon, hükümette AI inovasyonunu katalize etmede ve sürdürmede temeldir. BAE, merkezi liderliğin, stratejik öngörünün ve özel kurumların hızlı dönüşümü nasıl sağlayabileceğine örnek teşkil ediyor, ancak bunun gözetim, katılım ve etik inceleme mekanizmalarıyla dengelenmesi gerekiyor. Araştırma Amaçları Araştırmanın amacı: • Türkiye ve BAE'nin ulusal AI stratejilerini nasıl geliştirdiğini ve uyguladığını incelemek. • AI benimsemesiyle ilişkili kurumsal ve bürokratik zorlukları araştırmak. • Kamu görevlileri, politika yapıcılar ve vatandaşlar arasında AI algılarını değerlendirmek. • Yönetimde AI kullanımının etik, sosyal ve yasal etkilerini keşfetmek. • Karşılaştırmalı içgörüler ve pratik politika önerileri sağlamak. Teorik Çerçeve Teknoloji Kabul Modeli (TAM), çalışmanın temelini oluşturur ve iki temel değişkeni vurgular: • Algılanan Faydalılık (PU) – AI'nın idari performansı iyileştirdiğine dair inanç. • Algılanan Kullanım Kolaylığı (PEU) – AI'nın asgari çabayla kullanılabileceğine dair inanç. Kamu yönetiminde AI benimsemesinin karmaşıklığını ele almak için TAM şunlarla tamamlanır: • Etik AI Yönetim Çerçeveleri – adalet, şeffaflık ve hesap verebilirliği ele alır. • Otomasyon Teorilerine Güven – vatandaşların ve yöneticilerin algoritmik sistemlere olan güvenini değerlendirir. • Kurumsal Teori – resmi ve gayri resmi kuralların AI entegrasyonunu nasıl şekillendirdiğini değerlendirir. • Salamon'un Hükümet Araçları Çerçevesi – politika araçlarını verimlilik, etkinlik, eşitlik, yönetilebilirlik ve politik uygulanabilirliğe göre değerlendirir. Metodoloji Çalışma nitel, karşılaştırmalı bir vaka çalışması tasarımı kullanır. Veri kaynakları şunları içerir: • Her iki ülkedeki politika yapıcılar, teknoloji uzmanları ve kamu yöneticileriyle yarı yapılandırılmış görüşmeler. • Yapay zeka uygulamasıyla ilgili ulusal politika belgeleri, strateji belgeleri ve resmi raporlar. • Tematik analiz, desenleri ve içgörüleri çıkarmak için yanıtları karşılaştırmalı kategorilere kodlama. Çalışmanın Önemi Çalışmanın önemi, Türkiye ve BAE'de kamu yönetimindeki yapay zeka odaklı dönüşümlerin karşılaştırmalı analizinde yatmaktadır. Orta Doğu'daki gelişmekte olan ekonomilerin ve teknolojik açıdan hırslı ülkelerin yapay zekayı yönetişime nasıl entegre ettiğini anlamadaki boşluğu ele almaktadır. Bu iki ülke yapay zeka benimsemesinde bölgesel liderlerdir ve bu da onları ideal vaka çalışmaları haline getirir. Araştırma, yapay zekayı kamu yönetimine sorumlu ve etkili bir şekilde entegre etmeye çalışan politika yapıcılar ve uygulayıcılar için içgörüler sunmaktadır. Çalışmanın kapsamı şunları içerir: • Yapay zeka politikalarının Türkiye ve BAE'de nasıl tasarlandığını, uygulandığını ve değerlendirildiğini incelemek. • Yapay zeka politikası uygulamasını etkileyen faktörleri ve etkinliği değerlendirmek için ölçümleri analiz etmek. • Vatandaş ve hükümet yetkililerinin yapay zeka odaklı kamu hizmetlerine ilişkin algılarını araştırmak, kamu güvenine, katılımına, erişilebilirliğine ve memnuniyetine odaklanmak. • Verimlilik, şeffaflık ve hesap verebilirliği göz önünde bulundurarak yapay zekanın karar alma süreçleri üzerindeki etkisini değerlendirmek. • Algoritmik önyargı, veri gizliliği ve dijital uçurum gibi etik ve toplumsal endişeleri ele almak. Yapay zekanın benimsenmesinin kamu sektörü istihdamı, karar alma özerkliği ve idari verimlilik üzerindeki uzun vadeli etkilerinin analiz edilmesi. • Yapay zeka yönetimi, etik yapay zeka benimsenmesi ve kamu yönetimine göre uyarlanmış düzenleyici çerçeveler hakkında politika önerileri sağlanması. • Kamu görevlileri arasındaki algıların benimseme davranışını nasıl etkilediğinin araştırılması. • Benzerlikleri, farklılıkları ve en iyi uygulamaları belirlemek için BAE ve Türkiye'deki yapay zeka stratejileri ve uygulamalarının karşılaştırılması. • Hükümet görevlileri, politika yapıcılar ve vatandaşlar tarafından yapay zeka teknolojilerinin kabulünü ve kullanımını etkileyen faktörlerin analiz edilmesi. • Veri gizliliği, etik etkiler ve iş gücü yer değiştirmesi gibi yapay zeka benimsenmesinin önündeki olası engellerin belirlenmesi. Bağlam ve Arka Plan Dijital dönüşümün küresel hızlanması ve kamu sektörlerinde yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşması, ülkeleri özel stratejiler benimsemeye yöneltti. Yapay zeka, hizmetleri otomatikleştirmek, kaynak tahsisini optimize etmek ve politika sonuçlarını tahmin etmek için kullanılırken, olgunluk düzeyi ve kurumsal hazırlık önemli ölçüde değişmektedir. BAE, yapay zekada küresel bir lider olarak konumlanan merkezi, yüksek gelirli bir devlettir. Yapay zeka için bir Devlet Bakanı atayan ilk ülkeydi ve yapay zekayı tüm sektörlere entegre etme gibi iddialı bir hedefle BAE Yapay Zeka Stratejisi 2031'i başlattı. Yapay zeka geliştirme için Türk Yapay Zeka Stratejisi gibi ulusal bir çerçeve olsa da, teknolojik hazırlık düzeyleri değişen yerel hükümetler ve kurumlar arasında koordinasyon sağlamak bir zorluk teşkil ediyor. Bu, farklı bölgelerin yerel ihtiyaçlara ve kaynaklara dayalı olarak farklı AI entegrasyon seviyelerini takip etmesiyle AI girişimlerinin parçalı uygulanmasına yol açabilir. BAE, federal hükümet düzeyinde dijital dönüşümün güçlü bir şekilde Hibrit bir yönetim modeline sahip orta gelirli bir ülke olan Türkiye, daha temkinli ve merkezsizleştirilmiş bir yaklaşım benimsedi. Ulusal Yapay Zeka Stratejisi (2021–2025), kademeli değişime ve sektörel entegrasyona odaklanarak AB ve OECD dijital yönetim ilkeleriyle uyumludur. Bu farklı yollar, bu tezdeki karşılaştırmalı analizi çerçeveleyen daha geniş yapısal, politik ve kültürel farklılıkları yansıtır. Kamu yönetiminde yapay zekanın benimsenmesi, farklı siyasi yapıları ve yönetim modelleri nedeniyle Türkiye ve BAE arasında farklılık göstermektedir. Türkiye'nin yaklaşımı ayrıca, inovasyon ve rekabetçi gelişime odaklanarak ülke çapında bir AI ekosistemini teşvik etmeyi amaçlayan stratejik kamu-özel ortaklıkları ve girişimleri tarafından şekillendirilmektedir. Türkiye Ulusal AI Stratejisi, hizmet sunumu ve karar alma için AI'dan yararlanarak kamu yönetimini optimize etmeyi amaçlamaktadır Sektörel Uygulamalar ve Örnek Vaka İncelemeleri Çalışmada YZ uygulamalarının aşağıdaki sektörlerde nasıl hayata geçirildiği incelenmiştir: • Sağlık: BAE’de yapay zekâ ile hastane yönetimi ve hastalık tahmini; Türkiye’de enabız ve uzaktan sağlık çözümleri. • Eğitim: Her iki ülkede de kişiselleştirilmiş öğrenme platformları. • Trafik Yönetimi: BAE’de gelişmiş akıllı trafik sistemleri; Türkiye’de pilot uygulamalar. • İşgücü Yönetimi: Özellikle BAE’de YZ tabanlı işe alım ve insan kaynakları süreçleri yaygınlaşmaktadır. Etik Yönetişim ve Şeffaflık YZ uygulamalarıyla ilgili etik endişeler her iki ülkede de belirgin bir şekilde ortaya çıkmıştır: • Algoritmaların nasıl çalıştığı bilinmemekte, bu da şeffaflığı zedelemektedir. • Veri gizliliği açıkları özellikle güvenlik ve gözetim alanlarında risk oluşturmaktadır. • YZ’nin eğitildiği veri setlerinde mevcut olan önyargılar, sistemli ayrımcılıklara neden olabilmektedir. Bu sorunları aşmak için önerilen önlemler arasında şunlar yer almaktadır: • Etik denetim mekanizmalarının kurulması • Şeffaf algoritma tasarımı • YZ tabanlı kararların hesap verebilirliğinin yasal güvence altına alınması SONUÇLAR VE BULGULAR başlıklı 4. Bölüm, karşılaştırmalı söylem çerçevesi içinde tematik bir analize dayalı olarak çalışmanın temel bulgularını sunar. Katılımcı görüşmelerinden yararlanarak, yapay zekanın Türkiye ve BAE'nin kamu sektörlerinde nasıl çerçevelendiğini ve uygulandığını araştırır. Bölüm, analizi bağlamlandırmak için yaş, cinsiyet, ülke ve mesleki geçmiş dahil olmak üzere katılımcı demografisinin genel bir görünümüyle başlar. Veriler kodlandı ve temaların yaygınlığını ve dağılımını vurgulamak için kod sıklıkları hesaplandı. Anlatıyı desteklemek için tanımlayıcı istatistikler kullanıldı ve farklı grupların her bir temayla nasıl etkileşime girdiğine dair daha net bir resim sunuldu. Bölüm, ülke, yaş ve cinsiyet gibi demografik faktörlerin analizini içerir. Çalışmada katılımcıların %52'si Türkiye'den ve %48'i BAE'dendi. Katılımcıların cinsiyet dağılımı %87 erkek ve %13 kadındı ve katılımcıların %100'ü 35 yaşın üzerindeydi. Bölüm ayrıca, sonuçları araştırma hedeflerine bağlayan açıklayıcı alıntılar ve istatistiksel özetlerle desteklenen temel temaları sunar. Bölümde incelenen temalardan bazıları şunlardır: Tema 1: Ulusal Stratejiler ve Kurumsal Hazırlık Her iki ülke de yapay zekayı yönetişimi modernize etmek için stratejik bir gereklilik olarak kabul ediyor. Ancak, stratejik yaklaşımları farklılaşıyor: • BAE, güçlü yönetici liderliği, hızlı uygulama ve merkezi veri yönetişimi ile karakterize edilen yukarıdan aşağıya, merkezi bir strateji izliyor. Yapay zeka araştırma ve geliştirme, akıllı şehirler ve dijital kamu hizmetlerine büyük yatırımlar yapıyor. • Türkiye, AB veri koruma yasaları ve OECD standartlarından etkilenen aşağıdan yukarıya, merkezi olmayan bir model benimsiyor. Stratejisi kurumsal iş birliğini, kademeli reformları ve sektöre özgü girişimleri vurguluyor. Benzerlikler: • Her iki ülke de kamu hizmetlerinde yapay zekaya öncelik veriyor. • Yapay zeka, ekonomik büyüme ve hizmet sunumu için ulusal vizyonlara yerleştirilmiştir. • Her hükümet, yapay zeka inovasyonuna ve akıllı altyapıya kamu fonu ayırıyor. Farklılıklar: • BAE'nin stratejisi daha birleşik ve ileriye dönük; Türkiye'ninki daha parçalı ve reaktif. • BAE, yapay zekayı gerçek zamanlı hizmet sunumu için kullanıyor; Türkiye'de yapay zeka öncelikli olarak idari modernizasyonda kullanılıyor. Tema 2: Etik Yapay Zeka ve Veri Yönetimi Her iki durumda da algoritmik önyargı, şeffaflık ve gizlilik gibi etik kaygılar merkeziydi. • BAE'de etik yapay zeka yönetimi, sorumlu inovasyonun daha geniş vizyonu içinde yer almaktadır. Düzenleyici deneme ortamlarını ve küresel yapay zeka etiği kuruluşlarıyla ortaklıkları içerir. Ancak merkezi kontrol, vatandaş acenteliği ve veri hakları hakkında soruları gündeme getirir. • Türkiye'de etik yönetim daha prosedürel, genellikle reaktif ve kurumlar arasında parçalanmıştır. Ülke, veri gizliliği endişeleri, düzenleyici belirsizlik ve farkındalık eksikliği nedeniyle yapay zekaya karşı daha fazla kurumsal dirençle karşı karşıyadır. Paylaşılan Zorluklar: • Yapay zeka süreçleri hakkında kamuoyunun anlayışının olmaması. • Tüm idari alanlarda yapay zekaya uygulanabilir standart etik çerçevelerin olmaması. • Karar almada kullanılan kara kutu algoritmalarında şeffaflığın sağlanmasında zorluk. Tema 3: Kamu Sektörünün Benimsenmesi ve İş Gücü Dönüşümü Yapay zekanın benimsenmesi kamu sektörü rollerini ve sorumluluklarını yeniden şekillendirmeye başladı: • BAE'de yapay zeka, ön saflardaki hizmetlere entegre edildi: örneğin vize sorgulamaları için sohbet robotları, otomatik polis raporlaması ve yapay zeka sağlık teşhisleri. Bu, hizmet sunumunda gözle görülür iyileştirmelere yol açtı ancak bazı alanlarda işgücünün küçülmesine de neden oldu. • Türkiye'de yapay zeka, belge dijitalleştirme, politika tahmini ve idari analiz gibi dahili süreçleri iyileştirmek için kullanılıyor. Ancak benimseme kurumlar arasında eşitsiz kalmaya devam ediyor ve işçi sendikaları ile kamu hizmeti çalışanlarından daha fazla direnç var. Ortak Fırsatlar: • Beceri geliştirme ve dijital okuryazarlık programları için potansiyel. • Otomasyon yoluyla bürokratik verimsizlikleri azaltma. • Tepkiselliği artırma ve karar alma sürecinde insan hatasını azaltma. Ortak Riskler: • Net yeniden beceri kazandırma yolları olmadan iş kaybı korkusu. • Kurumsal atalet ve yapay zeka uygulamasını sınırlayan eski BT sistemleri. • Kurumlar arası veri birlikte çalışabilirliğinin zayıf olması. Tema 4: Vatandaş Algısı ve Kamu Güveni Vatandaşlar ve yetkililer arasındaki AI algıları benimseme başarısını etkiler: • BAE vatandaşları, teknolojik liderlik ve ulusal gurur hakkındaki devlet öncülüğündeki anlatılarla bağlantılı olarak AI sistemlerine daha fazla güven duyma eğilimindedir. Ayrıca, AI'nın yaşam kalitesini iyileştirme potansiyeline dair yaygın bir inanç vardır. • Türkiye halkı daha şüphecidir ve genellikle AI'yı gözetim, iş kaybı veya hükümetin aşırı müdahalesiyle ilişkilendirir. Güven, özellikle politik olarak hassas alanlarda (örneğin, kolluk kuvvetleri, refah) düşüktür. Güveni Etkileyen Faktörler: • AI süreçlerinin ve sonuçlarının şeffaflığı. • AI politika yapımında vatandaş katılımı. • Hükümet dijital platformlarıyla ilgili tarihi deneyimler. Tema 5: Yönetim Kapasitesi ve Yasal Altyapı AI için yasal ve kurumsal hazırlık değişir: • BAE, kamu-özel sektör ortaklıklarını, sınır ötesi veri akışlarını ve AI sertifikasyon standartlarını kolaylaştırmak için düzenlemeler yürürlüğe koymuştur. Akıllı şehir düzenlemeleri, kentsel planlama, trafik yönetimi ve kamu hizmetleri gibi alanlarda entegre AI dağıtımını garanti altına alır. • Türkiye, AI dağıtımını veri koruma yasaları ve kurumsal çerçevelerle uyumlu hale getirmede zorluklarla karşı karşıyadır. Düzenleyici kurumlar genellikle AI'ya özgü yetkilerden yoksundur ve mevcut dijital yasalar tutarsız bir şekilde uygulanmaktadır. Karşılaştırmalı İçgörü: • BAE'nin yasal çerçevesi, kamuoyundaki tartışmaları muhtemelen atlayarak, ancak yukarıdan aşağıya doğru etkinleştiricidir. • Türkiye'nin yasal ortamı koruyucudur ancak parçalanmıştır ve kurumsal belirsizlik yaratmaktadır. Politika Önerileri 1. Etik Denetim Mekanizmalarını Güçlendirin: Adaleti, hesap verebilirliği ve şeffaflığı izlemek için sektörler arası temsiliyete sahip ulusal AI etik konseyleri kurun. 2. İş Gücü Dayanıklılığına Yatırım Yapın: Kamu görevlilerini AI entegrasyonuna hazırlamak için yapılandırılmış ulusal yeniden beceri kazandırma programları oluşturun ve savunmasız meslekleri hedefleyin. 3. Kurumlar Arası İşbirliğini Teşvik Edin: Silolanmış AI dağıtımlarından kaçınmak için bakanlıklar arası AI stratejilerini ve entegre veri tabanlarını teşvik edin. 4. Vatandaş Okuryazarlığını ve Katılımını Artırın: Şeffaflığı ve katılımı artırmak için kamuoyu farkındalık kampanyaları, katılımcı AI tasarım laboratuvarları ve geri bildirim platformları başlatın. 5. Yasal Çerçeveleri Modernize Edin: Veri yönetimi yasalarını, tedarik politikalarını ve hesap verebilirlik düzenlemelerini AI'ya özgü zorlukları yansıtacak şekilde güncelleyin. 6. Uyarlanabilir Yönetim Modelleri Oluşturun: Tam uygulamadan önce kontrollü ortamlarda AI çözümlerini denemek için düzenleyici deneme alanları geliştirin Sonuç Bu tez, yapay zeka gibi yeni ortaya çıkan teknolojilerin kamu yönetimini nasıl yeniden şekillendirdiğine dair akademik ve pratik anlayışa katkıda bulunmaktadır. Türkiye ve BAE'nin karşılaştırmalı analizi, her iki ülkenin de yapay zeka entegrasyonunu ulusal bir öncelik olarak takip etmesine rağmen, kurumsal kapasitelerinin, siyasi kültürlerinin ve toplumsal algılarının önemli ölçüde farklı uygulama sonuçları ürettiğini ortaya koymaktadır. Türkiye'nin merkezsizleştirilmiş yaklaşımı demokratik denetim ve vatandaş katılımı için alan sunar ancak koordinasyon boşlukları ve kurumsal tereddütlerden muzdariptir. BAE'nin merkezileştirilmiş modeli hızlı dönüşüme izin verir ancak yetersiz hesap verebilirlik ve şeffaflık riski taşır. Çalışma, kamu yönetiminde sorumlu yapay zeka yönetiminin inovasyon ve etik, verimlilik ve eşitlik ile otomasyon ve insan ajansı arasında hassas bir denge gerektirdiğini vurgulamaktadır. Her iki ülke de dijitalleşmeye devam ederken, bu araştırma, demokratik değerleri ve kamu güvenini korurken yapay zekayı kullanmaya çalışan diğer hükümetler için bir yol haritası sunmaktadır.The rapid advancement of Artificial Intelligence (AI) has significantly influenced public administration, presenting both transformative opportunities and profound challenges. This dissertation investigates the potential impacts of AI on public administration through a comparative study of Türkiye and the United Arab Emirates (UAE) from 2018 to 2024. As governments increasingly adopt AI-driven technologies to improve efficiency, streamline decision-making, and enhance service delivery, it is crucial to assess the effectiveness, ethical implications, and societal consequences of these implementations. While AI has the to revolutionize governance by automating routine administrative tasks, enabling data-driven policy decisions, and fostering transparency, its integration raises critical concerns regarding privacy, accountability, fairness, and workforce implications. This study employs a qualitative comparative approach, utilizing the Technology Acceptance Model (TAM) as a theoretical framework to analyze AI adoption in public administration. Through an in-depth examination of policy documents, AI strategies, and stakeholder perceptions, supplemented by semi-structured interviews with government officials, technology experts, and policymakers, this research identifies key factors shaping AI acceptance and implementation in both countries. The study explores the similarities and differences in AI adoption, focusing on regulatory frameworks, technological readiness, ethical governance, and societal attitudes toward AI-driven public services. Findings suggest that while both Türkiye and the UAE have pursued AI integration as a means to modernize governance, their approaches are shaped by distinct political, economic, and cultural contexts. The UAE’s centralized and visionary approach has positioned AI as a cornerstone of national development, supported by robust investment and strategic planning. In contrast, Türkiye has demonstrated a more decentralized and evolving adoption pattern, influenced by its unique administrative structure and regulatory landscape. The study also highlights key challenges such as ethical dilemmas in AI decision-making, concerns over bias and discrimination in automated systems, and the potential displacement of human workers. By providing a comparative analysis of AI’s role in public administration, this dissertation contributes to the growing body of knowledge on digital governance and technology-driven policymaking. The research offers practical recommendations for policymakers on balancing innovation with ethical considerations, ensuring that AI adoption enhances public sector efficiency while upholding principles of transparency, inclusivity, and accountability. The findings aim to inform future AI governance strategies, contributing to sustainable and responsible AI implementation in public administration.