Meslek Odaları İçin Yapay Zekâ Destekli Dijital Dönüşüm Modeli: Ankara Mimarlar Odası Örneğinde Bir Vaka Çalışması

ÖZET

Bu makale, yapay zeka (AI) destekli dijital dönüşümün meslek odalarının faaliyetleri üzerindeki etkileri ve bu konunun meslek odaları kapsamında ele alınmasının nedenlerini incelemektedir. Çalışma, bir kamu kurumu olan TMMOB Mimarlar Odaları Birliği Ankara Şubesi'nde niteliksel vaka çalışması yaklaşımıyla gerçekleştirilmiştir. Meslek odaları, üyelik, belge doğrulama, proje onayı, mesleki denetim ve eğitim faaliyetleri gibi çok sayıda süreci eşzamanlı olarak yürüten kuruluşlardır; bu nedenle, meslek odaları dijital dönüşümün etkisinin çeşitli boyutlarının gözlemlenebileceği kurumlardır.

2025 yılında yapılan ankete toplam 62 üye yanıt vermiştir ve anket formu, üyelik süreçleri, ücret ödeme altyapısı, proje onay mekanizmaları, mesleki denetim uygulamaları, eğitim ve geliştirme faaliyetleri ve dijital asistan kullanımı ile ilgili AI destekli dijital sistemlere ilişkin algıları yakalamayı amaçlamıştır. Çalışma için formüle edilen 18 hipotez, anket sonuçları kullanılarak betimsel olarak analiz edilmiştir, bu nedenle elde edilen sonuçlar, AI destekli dijital dönüşümün meslek odaları üzerindeki etkisi hakkında değerli bilgiler sağlamaktadır.

Sonuçlar, katılımcıların çoğunluğunun AI destekli dijital dönüşüm girişimlerine olumlu yaklaştığını ve dijital üyelik sistemleri, belge doğrulama ve ücret ödemesinin işlem süresinin kısalmasına, hata oranlarının düşmesine ve hizmet memnuniyetinin artmasına yol açacağı konusunda genel bir fikir birliği olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, AI, proje onayı ve mesleki kontrolde daha çok yardımcı ve destekleyici bir araç olarak algılanmaktadır, çünkü nihai karar ve sorumluluğun insanlarda kaldığına inanılmaktadır, bu nedenle bu algı, bu süreçlerde insan katılımının önemini vurgulamaktadır.

Eğitim ve dijital asistan kullanımı ile ilgili elde edilen sonuçlar, meslek odalarının sadece bürokratik kuruluşlar olmadığını, aynı zamanda mesleki gelişimi destekleyen bir mekanizma haline geldiğini ve bu süreçte dijital araçlardan yararlanabileceğini göstermektedir. Bu nedenle, bu bulgu, meslek odalarının üyelerinin gelişimini destekleme rolünde önemli etkileri vardır.

Sonuç olarak, meslek odalarında yapay zeka destekli dijital dönüşümün teknik bir yenileme olarak değerlendirilemeyeceği, ancak kurumsal süreçleri, mesleki etiği ve üye ilişkilerini birlikte değiştiren stratejik bir süreç olduğu sonucuna varılmıştır. Bu sonuç, meslek odalarında dijital dönüşüme kapsamlı bir yaklaşım getirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Ankara Mimarlar Odasında gerçekleştirilen vaka çalışması, diğer benzer meslek odaları ve yarı kamu kurumları için kullanılabilir bir dijital dönüşüm modeli sunmakta ve AI destekli dijital dönüşümün meslek odaları üzerindeki etkisini ayrıntılı bir şekilde analiz ettiği için, bu alandaki teorik ve pratik araştırmalar için bir kılavuz olarak kullanılabilir.

1. GİRİŞ

Günümüzde kuruluşların karşılaştığı en zorlu ve köklü yapısal değişim süreçlerinden biri dijital dönüşümdür ve bu dönüşüm, bilgi ve iletişim teknolojilerinin kurumsal yapılara entegrasyonu ile sınırlı değildir. Aynı zamanda, kuruluşların karar alma, kendilerini yönetme, hizmet sunma ve değer yaratma biçimlerini de dönüştürmektedir, çünkü literatürde dijital dönüşüm, stratejik yönelim, organizasyonel kültür ve performans yönetimini aynı anda dikkate alan bütünsel bir değişim süreci olarak tanımlanmaktadır. (Verhoef ve ark., 2021; Li, 2020; Vaska ve ark., 2021; Fernandez-Vidal ve ark., 2022)

Son yıllarda, bu dönüşümle ilgili tartışmaların çoğu, yapay zeka ve makine öğrenimi tabanlı teknolojilerin artan hakimiyeti etrafında dönmektedir. Büyük veri analizi, süreç otomasyonu, tahmine dayalı karar destek sistemleri ve kişiselleştirilmiş hizmet tasarımı alanlarındaki yetenekleriyle yapay zeka, dijital dönüşümün başlıca katalizörlerinden biri olarak ortaya çıkmıştır. (Bughin ve ark., 2017; Kitsios & Kamariotou, 2021; Jiang ve ark., 2022; Palanivelu & Vasanthi, 2020) Bu nedenle, yapay zeka sadece teknik bir araç olarak değil, aynı zamanda karar verme mekanizmalarını, sorumluluk dağılımını ve yönetimsel rasyonaliteyi değiştiren dönüştürücü bir ajan olarak da görülmektedir. (Hilb, 2020; Cihon ve ark., 2021; Kalkan, 2024)

Şimdiye kadar dijital dönüşüm ve yapay zeka uygulamaları üzerine yapılan araştırmaların çoğu özel sektör işletmeleri ve finans kurumlarına odaklanmıştır, ancak kamu kurumları ve yarı kamu kuruluşlarında dijital dönüşümün etkisini araştıran çalışmalarda dikkate değer bir artış gözlemliyoruz, çünkü bu çalışmalar dijital teknolojilerin kamu hizmetlerinin verimliliğine, hızına, erişilebilirliğine ve şeffaflığına önemli ölçüde katkıda bulunabileceğini göstermektedir. (Millard, 2023; Newman ve ark., 2022; Osborne ve ark., 2022; Yang ve ark., 2024; Omol, 2024)

Ancak, kamu yararı, hesap verebilirlik ve sorumluluk ilkeleri, bu tür kurumlarda dijital dönüşüm süreçlerinin özel sektöre kıyasla daha titiz bir şekilde değerlendirilmesini gerektirmektedir. Bu nedenle, kamu kurumları olan meslek odaları, dijital dönüşüm ve yapay zeka uygulamalarını analiz etmek için benzersiz ve zengin bir alan sunmaktadır. Meslek odaları, üyelik yönetimi, belge hazırlama ve doğrulama, mesleki denetim, eğitim faaliyetleri ve kamu yararına düzenleyici sorumlulukları tek bir çatı altında birleştiren kurumsal çerçevelerdir ve bu çok katmanlı yapı, dijital dönüşümün sadece idari verimlilik açısından değil, aynı zamanda mesleki etik, kurumsal özerklik ve sosyal güven açısından da değerlendirilmesini gerektirir. (Millard, 2023; Newman ve ark., 2022; Osborne ve ark., 2022)

Meslek odalarında yapay zeka teknolojilerinin uygulanmasına ilişkin literatür oldukça azdır ve mevcut çalışmalar, bu teknolojilerin özellikle belge doğrulama, süreç izleme, risk işaretleme ve karar destek sistemlerinde önemli katkılar sağlayabileceğini göstermektedir. (Hajishirzi & Costa, 2021; Pronchakov ve ark., 2022; Davitaia, 2025)

Bununla birlikte, algoritmik şeffaflık, veri güvenliği, etik sorumluluk ve hesap verebilirlik, bu tür yarı kamusal kurumlarda yapay zeka kullanımında ortaya çıkan başlıca endişeler arasındadır. (Cihon ve ark., 2021; Hilb, 2020; Jiang ve ark., 2022)

Kurumsal yönetişim açısından, yapay zekanın karar alma süreçlerine dahil edilmesi, kararların nihai sorumluluğunun kimde olduğu, algoritmik süreçlerin nasıl izlendiği ve hatalı çıktılar durumunda sorumluluğun nasıl paylaşıldığı gibi temel sorular ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle, literatürde sıklıkla, özellikle kamu ve yarı kamu kurumlarında yapay zekanın rolünün, otonom bir karar verici olarak değil, insan kontrolü altında çalışan bir karar destek aracı olarak tanımlanması gerektiği vurgulanmaktadır. (Hilb, 2020; Cihon ve ark., 2021; Kalkan, 2024)

Dijital dönüşümün örgütsel boyutu, salt teknik altyapı yatırımlarının ötesine geçerek liderlik, değişim yönetimi ve kurumsal kapasite geliştirme süreçlerini de kapsar. Çünkü çeşitli araştırmalar, dijital dönüşümün başarısının büyük ölçüde örgütsel kültür, çalışan ve üye kabulü ve kurumsal öğrenme kapasitesine bağlı olduğunu göstermektedir (Li, 2020; Verhoef ve ark., 2021; Fernandez-Vidal ve ark., 2022; Vaska ve ark., 2021) ve mesleki odalar bağlamında bu, üyelerin dijital sistemlere olan güveni ve kuruma aidiyet duygusuyla doğrudan bağlantılıdır.

Son yıllarda, dijital dönüşümün sürdürülebilirlik, yönetişim ve kurumsal performans yönleri de ön plana çıkmıştır. Bu nedenle, dijital dönüşümün çevresel, sosyal ve kurumsal yönetişim (ESG) performansı üzerindeki etkileri, uzun vadeli varlıklarını sürdüren kurumlar için önemli stratejik gündem maddelerinden biri haline gelmiştir (Bellantuono ve ark., 2021; Ding ve ark., 2024; van de Wetering ve ark., 2021) ve bu nedenle, meslek odaları gibi kalıcı yapıya ve kamu yararına hizmet misyonuna sahip kurumlar için dijital dönüşüm kaçınılmaz bir idari gündem haline gelmektedir.

Türkiye'deki meslek odalarında dijital dönüşüm ve yapay zeka uygulamalarını ampirik verilerle analiz eden sınırlı sayıda çalışma olduğu göz önüne alındığında, bu alanda vaka temelli çalışmalara ihtiyaç vardır ve bu bağlamda, çalışma, Türkiye Mimarlar Odası Ankara Şubesi örneği üzerinden, mesleki odaların yapay zeka destekli dijital dönüşüm sürecinde karşılaştıkları fırsat ve zorluklara ışık tutmayı amaçlamaktadır, çünkü Ankara Mimarlar Odası, üye sayısı, hizmet çeşitliliği ve kurumsal faaliyetler açısından Türkiye'nin önde gelen mesleki odaları arasındadır.

Bu nedenle, dijital dönüşümün etkilerine ilişkin araştırma yapmak için uygun bir kurumsal ortam sunmaktadır ve bu bağlamda, meslek odalarında yapay zeka destekli dijital dönüşümün neden tartışılması gerektiğini kavramsal olarak açıklarken, çalışma, anket verilerine dayalı vaka analizi yoluyla literatürdeki teorik tartışmaları somut bir kurumsal bağlama oturtmayı amaçlamaktadır. Böylece çalışma, meslek odaları ve benzer yarı kamu kurumları için yüksek özgünlük ve pratik değere sahip uygulanabilir dijital dönüşüm yaklaşımlarının geliştirilmesine katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

2. ARAŞTIRMA SORULARI VE HİPOTEZLER

Bu çalışma, Türk Mühendis ve Mimarlar Odaları Birliği (TMMOB) Ankara Şubesi Mimarlar Odasını örnek alarak, yapay zeka tabanlı dijital dönüşümün meslek odalarının kurumsal süreçleri üzerindeki etkilerini inceleyen bir vaka çalışmasıdır. Çalışmanın temel araştırma sorusu şu şekilde formüle edilmiştir: Yapay zeka tabanlı dijital sistemler, meslek odalarının temel hizmet alanlarında ne tür bir dönüşüm yaratmaktadır ve bu dönüşüm üyeler tarafından nasıl algılanmaktadır?

Bu bağlamda, çalışma özellikle altı temel hizmet alanını incelemektedir: üyelik prosedürleri, ücret ödeme sistemleri, proje onay ve izleme mekanizmaları, eğitim programları ve yapay zeka tabanlı dijital asistan araçları, çünkü bu alanlar meslek odalarının işleyişi için kritik öneme sahiptir. Araştırma için formüle edilen hipotezler, yapay zeka tabanlı dijital sistemlerin mesleki odaların idari ve mesleki faaliyetleri üzerindeki etkilerini verimlilik, hız, şeffaflık, üye memnuniyeti ve kurumsal güven açısından değerlendirmek amacıyla oluşturulmuştur ve bu hipotezler, anket araştırmasından elde edilen verilere dayalı olarak doğrulanacak şekilde tasarlanmıştır.

2.1 Dijital Üyelik Süreçlerine İlişkin Hipotezler

H1: AI tabanlı dijital üyelik sistemi, geleneksel üyelik süreçlerine kıyasla başvuru işlem süresini önemli ölçüde kısaltır ve dijital üyelik portalları tarafından başvuru formlarının otomatik olarak işlenmesi, belge doğrulama ve uygunluk incelemelerinin sistematik olarak yürütülmesi, süreç verimliliğinde kayda değer iyileşmeler sağlar.(Osborne ve ark., 2022; Nzobonimpa, 2023)

H2: Dijital üyelik portalı, sezgisel arayüzler ve 24 saat erişilebilirlik özellikleri sayesinde üyelerin oda hizmetlerine erişimini kolaylaştırarak hem hizmet memnuniyetini hem de kurumsal bağlılık düzeylerini artırdığı için üye memnuniyetini ve kurumsal bağlılığı artırır. (Zerfass ve ark., 2020; Calderon-Monge & Ribeiro-Soriano, 2024)

H3: Otomatik belge doğrulama sistemi, üyelik başvurularındaki hata oranlarını azaltır, böylece AI tabanlı belge doğrulama sistemleri, insanlarla ilişkili hata eğilimini azaltır ve veri kalitesini ve süreç güvenilirliğini artırır. (Aldoseri ve ark., 2023; Prasanth ve ark., 2023)

2.2 Ücret Toplama Sistemlerine İlişkin Hipotezler

H4: Dijital ödeme altyapısı, ücret toplama oranını artırır ve ödeme gecikmelerini en aza indirir, çünkü çeşitli dijital ödeme seçenekleri ve otomatik ödeme mekanizmaları sunmak, üyelerin ödeme işlemlerini kolaylaştırır ve toplama oranlarını artırır. (Khando ve ark., 2022; Tang ve ark., 2021)

H5: Otomatik hatırlatma ve bildirim sistemi, üyelerin ödeme alışkanlıkları üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir, bu nedenle kişiye özel bildirimler ve periyodik hatırlatmalar, ödemelerin zamanında yapılmasını kolaylaştırır ve gecikmeleri en aza indirir. (Davitaia, 2025; Khando ve ark., 2022)

H6: Çoklu ödeme kanalları, üye memnuniyetini artırır, çünkü çeşitli ödeme tercihlerine hitap eden farklı kanallar, kullanıcı deneyimini ve üye memnuniyetini artırır. (Tang ve ark., 2021; Khando ve ark., 2022)

2.3 Proje Onay Prosedürleri ile İlgili Hipotezler

H7: AI tabanlı proje inceleme sistemi, onay döngüsü sürelerini hızlandırır ve otomatik ön değerlendirme ve uygunluk doğrulaması, proje onay prosedürlerindeki bekleme sürelerini azaltır ve iş akışını hızlandırır. (Prasanth ve ark., 2023; Aldoseri ve ark., 2023)

H8: Dijital proje izleme platformu, süreç şeffaflığını ve üye güvenini artırır, böylece gerçek zamanlı durum güncellemeleri ve şeffaf süreç takibi, üyelerin proje onay süreçlerini kolayca izlemelerine olanak tanır ve böylece kuruluşa olan güveni güçlendirir. (Yang ve ark., 2024; Millard, 2023)

H9: Otomatik uyumluluk kontrolü, proje sunumlarındaki eksiklikleri erken aşamalarda tespit eder, çünkü AI algoritmaları proje belgelerindeki boşlukları veya tutarsızlıkları hızlı ve sistematik bir şekilde belirleyerek sürece erken müdahaleyi kolaylaştırır. (Nzobonimpa, 2023; Hajishirzi & Costa, 2021)

2.4 Mesleki Denetimle İlgili Hipotezler

H10: Dijital denetim sistemi, denetim sürecinin verimliliğini ve tekdüzeliğini artırır, bu nedenle standartlaştırılmış dijital denetim prosedürleri, denetimler arasında karşılaştırılabilirliği artırır ve denetim kalitesinde ve tutarlılığında iyileşmeye yol açar. (Osborne ve ark., 2022; Newman ve ark., 2022)

H11: Veri analitiğine dayalı risk analizi, denetim kaynaklarının daha verimli bir şekilde tahsis edilmesini kolaylaştırır, çünkü tahmine dayalı analitik teknikler, yüksek riskli alanların erken tespitini mümkün kılarak denetim kaynaklarının bu alanlara daha etkili bir şekilde tahsis edilmesini sağlar. (Kitsios & Kamariotou, 2021; Prasanth et al., 2023)

H12: Dijital raporlama sistemi, denetim bulgularının şeffaflığını ve erişilebilirliğini artırır, böylece dijital raporlama sistemleri, denetim sonuçlarının ilgili taraflarla paylaşılmasını, izlenmesini ve saklanmasını sağlar ve bu da organizasyonel şeffaflığı teşvik eder. (Yang ve ark., 2024; Millard, 2023)

2.5 Eğitim ve Gelişimle İlgili Hipotezler

H13: AI destekli özelleştirilmiş eğitim portalı, üyelerin eğitim programlarına katılımını artırır, çünkü uyarlanabilir öğrenme teknolojileri, kullanıcıların gereksinimlerine ve tercihlerine göre kişiselleştirilmiş içerik sunarak onları eğitim oturumlarına katılmaya motive eder. (Duman, 2022; Kitsios & Kamariotou, 2021)

H14: Elektronik eğitim kaynakları, üyelerin mesleki becerilerini geliştirme konusunda geleneksel eğitim yaklaşımlarından daha üstündür ve etkileşimli elektronik materyaller ve web tabanlı öğrenme ortamları, mesleki gelişim için daha uyarlanabilir, kullanışlı ve tekrarlanabilir öğrenme deneyimleri yaratır. (Ugurlu & Dogan, 2023; Calderon-Monge & Ribeiro-Soriano, 2024)

H15: Uyarlanabilir öğrenme platformları, üyelerin öğrenme sonuçlarını ve memnuniyetini artırır, bu nedenle özelleştirilmiş öğrenme yolları, anında geri bildirim özellikleri ve ilerleme izleme, öğrenmenin etkinliğini ve üye memnuniyetini artırır. (Jiang et al., 2022; Hajishirzi & Costa, 2021)

2.6 AI Destekli Dijital Asistanla İlgili Hipotezler

H16: AI destekli chatbot, üyelerin bilgi erişim süresini hızlandırır ve personel yükünü azaltır, çünkü doğal dil işleme tabanlı chatbotlar 24 saat boyunca hızlı ve tek tip yanıtlar sunarak bilgi erişim süresini ve rutin sorgulamalar için harcanan personel saatlerini azaltır. (Zerfass ve ark., 2020; Prasanth ve ark., 2023)

H17: Dijital asistanın kullanılması, üyelerin oda hizmetlerinden memnuniyetini artırır, böylece cevaplara hızlı, kesin ve zahmetsiz erişim, kullanıcı deneyimini ve hizmetlerden genel memnuniyeti artırır. (Kitsios & Kamariotou, 2021; Calderon-Monge & Ribeiro-Soriano, 2024)

H18: Doğal dil işleme teknolojisi, üye sorularına verilen yanıtların kalitesini artırır ve gelişmiş dil modelleri, karmaşık ve bağlama özgü soruları anlar ve daha doğru, özlü ve bağlamla ilgili yanıtlar üretir. (Jiang ve ark., 2022; Hajishirzi & Costa, 2021)

3. YÖNTEM (HİPOTEZLERLE UYUMLU)

Araştırma, AI destekli dijital dönüşümün meslek odalarının kurumsal süreçleri üzerindeki etkisine ilişkin bir vaka çalışmasıdır ve vaka çalışması tasarımının seçilmesinin nedeni, kurumsal bağlamında çok katmanlı ve karmaşık organizasyonel dönüşüm sürecinin derinlemesine analizine olanak sağlamasıdır. Literatürde, dijital dönüşüm ve yapay zeka uygulamalarının sadece teknik sonuçlar açısından değil, aynı zamanda kurumsal yapı, hizmet alanları ve paydaş algıları bağlamında da incelenmesi gerektiği belirtilmektedir (Verhoef ve ark., 2021; Li, 2020; Newman ve ark., 2022; Millard, 2023) ve bu nedenle, araştırmanın amacı istatistiksel genellemeler yapmak yerine dijital dönüşümün belirli bir kurumsal bağlamda nasıl işlediğini açıklamaktır. Yarı kamusal niteliği, geniş üye tabanı ve çeşitli idari-mesleki süreçleri ile Ankara Mimarlar Odası, yapay zeka destekli dijital dönüşümün etkilerini gözlemlemek ve tartışmak için uygun bir vaka sunmaktadır (Osborne ve ark., 2022; Omol, 2024) ve araştırma alanı TMMOB Mimarlar Odası Ankara Şubesi'dir. Meslek odaları, bir yandan kamu yararına hizmet eden, diğer yandan üyelerinin mesleki hak ve çıkarlarını koruyan kurumlardır ve üyelik işlemleri, belge doğrulama, proje onayı, mesleki denetim ve eğitim hizmetleri gibi birçok işlevi aynı anda yerine getirdikleri için, dijital dönüşümün etkilerini çeşitli boyut ve eksenlerden incelemek mümkündür (Millard, 2023; Newman ve ark., 2022) incelenebilir.

Ankara Mimarlar Odası'nın araştırma alanı olarak seçilmesinin ana nedeni, üye sayısının fazla olması, idari iş yükünün ağır olması ve hizmet alanlarında dijitalleşmeye uygun olmasıdır. Bu özellikler, araştırma kapsamında geliştirilen H1-H18 hipotezlerinin somut kurumsal karşılıklarının gözlemlenmesini ve bu hipotezlerin gerçek bir kurumsal ortamda test edilmesini mümkün kılmaktadır ve araştırma kapsamında geliştirilen tüm hipotezler, AI destekli dijital sistemlerin meslek odalarının altı temel hizmet alanı üzerindeki etkilerini ölçmeyi amaçlamaktadır:

1. dijital üyelik sistemleri,

2. aidat ve ödeme altyapıları,

3. proje onay süreçleri,

4. mesleki denetim,

5. eğitim ve gelişim faaliyetleri ve

6. yapay zekâ destekli dijital asistan uygulamaları

Tüm hipotezler, üyelerin deneyimleri ve görüşleri ile ilgili doğrudan elde edilecek veriler üzerine geliştirildiğinden, birincil veri toplama aracı olarak anket tekniği seçilmiştir. Literatürde, dijital dönüşüm ve AI uygulamalarının kullanıcı görüşleri aracılığıyla değerlendirilmesinin, özellikle yarı kamu kuruluşlarında dönüşümün kabul düzeyini ortaya çıkarmak açısından verimli ve açıklayıcı bir yöntem olduğu belirtilmektedir (Calderon-Monge & Ribeiro-Soriano, 2024; Kitsios & Kamariotou, 2021; Jiang et al., 2022) ve bu nedenle, çalışmanın popülasyonu TMMOB Mimarlar Odası Ankara Şubesi'ne kayıtlı tüm üyelerden oluşmaktadır ve örneklem grubu, 2025 yılında uygulanan ankete gönüllü olarak katılan 62 üyeden (n=62) oluşmaktadır. Örneklem grubu, çeşitli yaş aralıklarından ve mesleki deneyim düzeylerinden üyelerden oluşmaktadır ve bu demografik ve mesleki çeşitlilik, çeşitli üye profillerine dayalı hipotezleri karşılaştırma fırsatı sunmaktadır. Nitel odaklı vaka çalışmalarında, amaçlı ve gönüllü örnekleme, bağlamsal, açıklayıcı ve ayrıntılı sonuçlar için yeterli kabul edilmektedir (Newman et al., 2022; Omol, 2024) ve bu çalışma da aynı yaklaşımı benimsemektedir. Veri toplama için kullanılan araştırma aracı, dijital dönüşüm ve yapay zeka ile ilgili literatüre uygun olarak geliştirilen bir ankettir. Anket, çalışma kapsamında H1-H18 hipotezlerini değerlendirecek soruları içerecek şekilde tasarlanmıştır ve her hipotez, ilgili hizmet alanıyla ilgili bir veya daha fazla anket sorusu ile temsil edilmiştir. Anketin bu şekilde yapılandırılması, hipotezlerin doğrudan üye algılarına dayalı olarak test edilmesini sağlamış ve teorik modelle ilgili olarak elde edilen bulguların yorumlanabilirliğini artırmıştır. (Verhoef ve ark., 2021; Li, 2020; Kitsios & Kamariotou, 2021)

Anket verileri Python tabanlı analitik araçlar kullanılarak analiz edildi ve analiz sırasında betimsel istatistikler, frekans dağılımları ve ortalama puanlar hesaplandı, ancak çalışmanın temel amacı istatistiksel çıkarımlarda bulunmak değil, hipotezlerin açıklayıcı ve betimsel bir bakış açısıyla desteklenip desteklenmediğini değerlendirmektir ve sonuç olarak, nicel çıktılar nitel vaka çalışması metodolojisi ile birlikte yorumlandı ve her hipotez, ilgili anket sonuçlarına göre ayrı ayrı ele alındı. Literatürde, dijital dönüşüm çalışmalarında nitel analizlerle tamamlanan nicel verilerin, özellikle kamu ve yarı kamu kuruluşları için özellikle uygun ve kapsamlı metodolojik yaklaşımlar olduğu vurgulanmaktadır (Osborne ve ark., 2022; Newman ve ark., 2022; Yang ve ark., 2024) ve bu nedenle araştırma, bilimsel araştırma ve yayın etiği ilkelerine uygun olarak yürütülmüştür. Katılımcıların ankete katılımı tamamen gönüllüdür ve kişisel olarak tanımlanabilir hiçbir bilgi toplanmamıştır. Toplanan veriler yalnızca bilimsel amaçlarla kullanılmıştır ve üçüncü şahıslara aktarılmamıştır. Ayrıca, yapay zeka uygulamalarının kurumsal ve etik boyutları, araştırma planlamasından veri yorumlamasına kadar her aşamada dikkate alınmıştır. (Cihon ve ark., 2021; Hilb, 2020) Çalışmanın en önemli sınırlaması, tek bir meslek odası örneğine dayanması ve toplanan verilerin öz bildirimlere dayanmasıdır. Ancak, vaka çalışması metodolojisinin özellikleri nedeniyle, bu sınırlamalar derinlemesine bir kurumsal anlayışın oluşmasını engellemedi, aksine elde edilen sonuçlar bağlam açısından ilgili ve açıklayıcı olarak değerlendirilmiştir. (Verhoef ve ark., 2021; Omol, 2024) BULGULAR (Hipotezlere Dayalı Analiz) Bu bölümde, 2026 yılında TMMOB Mimarlar Odası Ankara Şubesi üyeleri arasında 62 katılımcıyla (n=62) yapılan anketten elde edilen bulgular, çalışmanın bir parçası olarak geliştirilen H1-H18 hipotezlerine göre sunulmakta ve bulgular tanımlayıcı istatistiklere dayalı olarak değerlendirilmekte, her hipotez katılımcıların algı ve değerlendirmelerine dayalı olarak ayrı ayrı analiz edilmektedir. Tablo 1'de ölçek maddelerinin ortalama, standart sapma, minimum ve maksimum değerleri sunulmuştur ve ortalama puanların çoğunlukla 3,70 ile 4,30 arasında toplandığı görülmektedir. Bu sonuç, katılımcıların genel olarak AI destekli dijital üyelik, ödeme, proje ve denetim süreçleri ile eğitim ve danışmanlık hizmetlerini olumlu gördüklerini, başka bir deyişle, katılımcıların yukarıda belirtilen dijital uygulamaların kurumsal performansa, süreç verimliliğine ve hizmet kalitesine önemli ölçüde katkıda bulunduğuna inandıklarını göstermektedir.

4. BULGULAR

Bu bölümde, 2026 yılında Türkiye Mühendisler ve Mimarlar Odaları Birliği (TMMOB) Ankara Şubesi üyeleriyle yapılan anketin sonuçları sunulmaktadır. Ankete 62 kişi katılmıştır (n=62). Analiz için betimsel istatistikler kullanıldığından, sonuçlar bu araştırma için formüle edilen H1H18 hipotezlerine göre sunulmuştur. Hipotezler, katılımcıların algı ve değerlendirmelerine göre ayrı ayrı tartışılmış ve böylece anket sonuçlarının kapsamlı bir şekilde anlaşılması sağlanmıştır.

Tablo 1, ölçek maddelerinin ortalama, standart sapma, minimum ve maksimum değerlerini vermektedir ve ortalama puanlar çoğunlukla 3,70 ile 4,30 arasındadır. Bu tablo, katılımcıların genel olarak AI destekli dijital üyelik, ödeme, proje ve denetim süreçleri ile eğitim ve danışmanlık hizmetleri hakkında olumlu görüşlere sahip olduğunu ortaya koymaktadır, bu da bu teknolojilerin uygulanmasının faydalı olduğunu göstermektedir.

Diğer bir deyişle, kullanıcılar bu teknolojik araçların kurumun işleyişini ve hizmet kalitesini olumlu etkilediğini ve odanın sunduğu hizmetlere erişimi, hızı ve verimliliği kolaylaştırdığını düşünmektedir. Dolayısıyla, katılımcıların odada teknoloji kullanımına olumlu baktıkları sonucuna varılabilir.

Tablo 1. Yapay Zeka Destekli Dijital Hizmetler Ölçeği Maddelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler 

Madde No	Madde Kısa Açıklaması	Ort.	SS	Min–Maks
1	1.Yapay zeka destekli dijital üyelik sistemi, geleneksel üyelik süreçlerine kıyasla başvuru işlem süresini anlamlı düzeyde kısaltır .	4.23	1.08	1–5
2	2.Dijital üyelik platformu, üye memnuniyetini ve kurumsal bağlılığı artırır.	3.81	1.20	1–5
3	3.Otomatik belge doğrulama sistemi, üyelik başvurularındaki hata oranını azaltır	4.16	1.06	1–5
4	4.Dijital ödeme altyapısı, aidat tahsilat oranını artırır ve ödeme gecikmelerini azaltır	4.03	1.31	1–5
5	5.Otomatik hatırlatma ve bildirim sistemi, üyelerin ödeme davranışlarını olumlu yönde etkiler.	4.11	1.16	1–5
6	6.Çoklu ödeme kanalları sunumu, üye memnuniyetini artırır.	4.15	1.13	1–5
7	7.Yapay zeka destekli proje değerlendirme sistemi, onay süreçlerinin hızını artırır	4.03	1.07	1–5
8	8.Dijital proje takip platformu, süreç şeffaflığını ve üye güvenini artırır.	4.16	1.16	1–5
9	9.Otomatik uygunluk kontrolü, proje başvurularındaki eksiklikleri erken aşamada tespit eder.	4.13	1.12	1–5
10	10.Dijital denetim sistemi, denetim süreçlerinin etkinliğini ve tutarlılığını artırır.	4.10	1.07	1–5
11	11.Veri analitiği destekli risk değerlendirmesi, denetim kaynaklarının daha etkin kullanılmasını sağlar.	4.06	0.99	1–5
12	12. Dijital raporlama sistemi, denetim sonuçlarının şeffaflığını ve erişilebilirliğini artırır.	4.23	1.01	1–5
13	13.Yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş eğitim platformu, üyelerin eğitim katılım oranlarını artırır.	3.89	1.16	1–5
14	14.Dijital eğitim içerikleri, üyelerin mesleki yetkinliklerini geliştirmede  geleneksel  eğitim  yöntemlerinden               daha etkilidir.	3.75	1.32	1–5
15	15. Adaptif  öğrenme  sistemleri,  üyelerin  öğrenme deneyimini ve memnuniyetini artırır	3.73	1.33	1–5
16	16.Yapay zeka destekli chatbot, üyelerin bilgi erişim hızını artırır ve personel iş yükünü azaltır	4.19	1.10	1–5
17	17.Dijital asistan kullanımı, üyelerin oda hizmetlerinden memnuniyetini artırır	3.92	1.11	1–5
18	18.Doğal dil işleme teknolojisi, üye taleplerine verilen  yanıtların kalitesini artırır	4.02	1.19	1–5

4.1 Dijital Üyelik Sistemlerine İlişkin Bulgular

H1: Katılımcılar arasında, AI tabanlı dijital üyelik sisteminin kullanımı başvuru süresini kısalttığı konusunda fikir birliği vardı ve katılımcıların çoğu, dijital üyelik sisteminin manuel üyelik sistemine kıyasla daha az zaman aldığını kabul etti. Bu bulgu, otomasyon ve çevrimiçi işlemenin başvuru için harcanan zamanı azaltmaya yardımcı olduğu gerçeğiyle uyumludur, bu nedenle H1 bulgularla desteklenmektedir.

H2: Katılımcılar arasında, dijital üyelik platformunun kullanımıyla üye memnuniyetinin ve şirkete olan bağlılığın arttığı konusunda yüksek bir fikir birliği vardı ve katılımcılar, dijital üyelik sisteminin daha kullanışlı, daha hızlı ve daha kolay olduğu için oda hizmetlerinden daha memnun kalacakları görüşündeydi. Ayrıca, görevleri çevrimiçi olarak yerine getirme yeteneği, üyeler ve şirket arasındaki etkileşimi artırmaktadır, bu nedenle H2 bulgular tarafından desteklenmektedir.

H3: Katılımcılar arasında, otomatik belge doğrulama sisteminin kullanılması hataları azalttığı konusunda orta derecede bir fikir birliği vardı ve katılımcılar, belgeleri çevrimiçi olarak kontrol etmek ve doğrulamanın insan hatalarını azalttığı görüşündeydi. Otomatik doğrulama, rutin ve standartlaştırılmış görevler için yararlı olarak görülüyor ve bu, H3'ü destekliyor.

4.2 Aidat Ödeme Sistemlerine İlişkin Bulgular

H4: Çoğunluk, dijital ödeme yöntemlerinin daha yüksek ücret tahsilat oranlarına ve gecikmiş ödemelerin azalmasına yol açacağına inanıyor ve katılımcılar, çevrimiçi ödeme kanalları ve otomatikleştirilmiş süreçlerin tahsilatları kolaylaştıracağı ve daha tutarlı ve düzenli hale getireceği görüşündeydi. Bu, ödemelerin ve finansal işlemlerin üyeler ve kuruluş için daha öngörülebilir ve yönetilebilir olacağı anlamına gelir, bu nedenle veriler H4'ü desteklemektedir.

H5: Katılımcılar, otomatik hatırlatmalar ve uyarıların ödeme davranışları üzerinde olumlu bir etkiye sahip olabileceğine inanmaktadır ve kullanıcılar, periyodik olarak hatırlatma yapan eposta, SMS veya uygulama bildirimlerinin, ödeme tarihlerini takip etmelerine ve zamanında ödeme yapmalarına yardımcı olacağına inanmaktadır. Otomatik uyarı sistemleri, ücret yönetimine ek bir değerli bileşen eklemektedir ve veriler H5'i desteklemektedir.

H6: Katılımcıların çoğu, birden fazla ödeme seçeneği sunmanın üye memnuniyetini artıracağı fikrini desteklemektedir ve katılımcılar, kredi kartı, banka havalesi, e-cüzdan veya mobil bankacılık gibi birden fazla ödeme yöntemine sahip olmanın, tercih ettikleri kanal üzerinden ödeme yapmalarını sağladığını belirtmiştir. Bu özellik, ödeme kolaylığını ve genel kullanıcı deneyimini artırmaktadır, bu nedenle katılımcılar arasında konsensüs H6'yı desteklemektedir.

4.3 Proje Onay Süreçlerine İlişkin Bulgular

Hipotez 7: Katılımcılar genel olarak AI tabanlı proje inceleme sistemlerinin onay sürecini hızlandırdığı konusunda hemfikirdir ve otomatik ön inceleme ve sınıflandırma sistemlerinin proje başvurularının ön incelemesini kolaylaştıracağına ve personelin yükünü hafifleteceğine inanmaktadır. Sonuçlar, rutin tarama için otomatik incelemelerin daha verimli karar alma süreçlerini kolaylaştırdığını göstermektedir ve veriler H7'yi desteklemektedir.

Hipotez 8: Katılımcıların çoğu, dijital proje takip platformlarının süreç şeffaflığını ve üye güvenini artırdığı konusunda güçlü bir şekilde hemfikir olmuş ve katılımcılar, proje başvurularının durumunu çevrimiçi olarak izleme yeteneğinin belirsizlikleri azalttığını ve şirkete olan güveni artırdığını belirtmiştir. Şeffaflık, hesap verebilirlik ve zamanında bilgi, dijital platformların daha kapsamlı bir şekilde sunabileceği unsurlardır, bu nedenle veriler H8'i desteklemektedir.

H9: Kullanıcılar, otomatik uygunluk kontrol sistemlerinin proje başvurularındaki eksik unsurları erken tespit edeceği konusunda hemfikirdir ve yanıtlayanlar, eksik belgeler veya formlardaki yanlış bilgilerin dijital sistemler tarafından erken tespit edileceğini ve başvuru sahiplerine geri bildirim sağlanacağını düşünmektedir. Bu, daha kaliteli başvuruların yapılmasına ve gecikmelerin önlenmesine yol açacaktır ve veriler H9'u desteklemektedir.

4.4 Mesleki Denetime İlişkin Bulgular

H10: Kullanıcılar, dijital denetim sistemlerinin denetimlerin etkinliğini ve tutarlılığını artıracağı konusunda güçlü bir şekilde hemfikirdir ve yanıt verenler, standartlaştırılmış dijital denetim prosedürlerinin çeşitli denetçiler tarafından denetimlerin yürütülme biçimindeki farklılıkları en aza indirdiğini ve denetim kalitesini artırdığını belirtmiştir. Kayıtların dijital olarak saklanması ve erişim kolaylığı da denetimleri kolaylaştırmaktadır, bu nedenle veriler H10'u desteklemektedir.

H11: Kullanıcıların çoğu, veri analitiğine dayalı risk değerlendirme sistemlerinin denetim kaynaklarını optimize edeceği konusunda hemfikirdir ve yanıt verenler, risk temelli yaklaşımların denetimlerin öncelikle yüksek riskli alanlara öncelik vermesini sağlayarak zaman ve insan kaynaklarından tasarruf sağladığını belirtmiştir. Bulgular, veriye dayalı denetim değerlendirme modellerinin denetim etkinliğini artırdığını göstermektedir ve bulgular H11'i desteklemektedir.

H12: Ankete katılanların çoğunun, dijital raporlama sistemlerinin denetim sonuçlarının şeffaflığını ve erişilebilirliğini artırdığı konusunda hemfikir olduğu ve yetkilendirilmiş kullanıcıların kolayca erişebileceği standart formatlarda çevrimiçi olarak oluşturulan raporların denetim izlenebilirliğini kolaylaştırdığı belirtilmiştir. Bu, denetim sonuçlarının zamanında elde edilebilmesi ve düzeltici önlemlerin daha hızlı uygulanması anlamına gelir ve bulgular H12'yi desteklemektedir.

4.5 Eğitim ve Gelişim Süreçlerine İlişkin Bulgular

H13: Ankete katılanların çoğunun, yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş öğrenme platformlarının eğitim faaliyetlerine katılımı artıracağı konusunda hemfikir olduğu gözlemlenmiştir. Ankete katılanlar, bireysel tercihler ve gereksinimlere uygun özelleştirilmiş içeriğin motivasyonu artırdığını ve eğitimlere katılımı teşvik ettiğini belirtmiştir. Zaman sıkıntısı çeken üyeler için, kişiselleştirilmiş içeriğin isteğe bağlı olarak ve herhangi bir yerden erişilebilir olması önemli bir avantajdır. Bu nedenle, bulgular H13'ü desteklemektedir.

H14: Ankete katılanların çoğunun, çevrimiçi eğitim materyallerinin mesleki yetkinliklerin geliştirilmesinde geleneksel yaklaşımlardan daha etkili olduğu konusunda hemfikir olduğu ve ankete katılanların esneklik, güncel materyallere erişim kolaylığı ve etkileşimli kaynakların çevrimiçi öğrenmeyi ilgi çekici ve verimli hale getirdiğini bildirdiği tespit edilmiştir. Bu, çevrimiçi eğitimin mesleki gelişimde geleneksel eğitim yöntemlerine uygun bir tamamlayıcı veya alternatif olduğunu göstermektedir ve veriler Hipotez 14'ü desteklemektedir.

Hipotez 15: Katılımcılar, uyarlanabilir öğrenme sistemlerinin öğrenme deneyimini ve memnuniyetini artırdığına inanmaktadır ve katılımcılar, bireysel öğrencinin hızına ve seviyesine uyum sağlayan sistemlerin, öğrencilerin kendi hızlarında ilerlemelerine olanak tanıdığını ve bu sayede bilgileri daha iyi hatırlamalarına yardımcı olduğunu belirtmiştir. Anında geri bildirim, seviye değerlendirmeleri ve kişiselleştirilmiş içerik, uyarlanabilir öğrenme sistemlerinin özellikleridir, bu nedenle veriler Hipotez 15'i desteklemektedir.

4.6 Yapay Zekâ Destekli Dijital Asistana İlişkin Bulgular

Hipotez 16: Ankete katılanların çoğu, yapay zeka destekli sohbet robotlarının kullanılmasıyla bilgi erişiminin hızlandığını ve çalışanların yükünün azaldığını düşünmektedir. Ankete katılanlar, bu sistemlerin 7/24 kullanılabilir olduğunu ve sık sorulan sorulara anında yanıt verdiğini, bunun da üyelerin bekleme süresini azalttığını ve idari personelin aynı soruları tekrar tekrar yanıtlama yükünden kurtardığını belirtmiştir. Veriler Hipotez 16'yı desteklemektedir.

Hipotez 17: Katılımcılar, dijital asistanların uygulanmasının oda hizmetlerinden üye memnuniyetini artırdığı konusunda güçlü bir şekilde hemfikirdir ve kullanıcılar, hızlı, güvenilir ve kesin yanıtların kullanıcı deneyimini olumlu yönde etkilediğini, sorun çözme süresini azalttığını ve şirketle iletişim kalitesini artırdığını bildirmiştir. Bulgular, yapay zeka tabanlı dijital asistanların üye memnuniyeti üzerinde doğrudan bir etkisi olduğunu göstermektedir ve veriler H17'yi desteklemektedir.

H18: Çoğu kullanıcı, doğal dil işleme teknolojisinin üye sorularına verilen yanıtların kalitesini artırdığına inanmaktadır ve yanıt verenler, gelişmiş dil işleme algoritmaları sayesinde karmaşık veya ayrıntılı soruların daha doğru, bağlamsal olarak uygun ve tatmin edici yanıtlar aldığını belirtmiştir. Bu, bilginin algılanan kalitesinde ve etkileşim deneyiminde genel bir iyileşmeye yol açmaktadır ve veriler H18'i desteklemektedir.

4.7 Bulguların Genel Değerlendirmesi

Sonuç olarak, sonuçlar 62 katılımcının çoğunluğunun AI odaklı dijital dönüşüm uygulamaları hakkında olumlu görüşlere sahip olduğunu göstermektedir ve araştırmada formüle edilen tüm H1-H18 hipotezleri verilerle doğrulanmıştır, bu nedenle zaman alıcı, idari ve tekrarlayan görevlerde dijitalleşmenin kullanımını destekleyen güçlü kanıtlar bulunmaktadır. Bununla birlikte, profesyonel uzmanlık gerektiren özel alanlarda insan kontrolünün ve nihai karar verme yetkisinin korunmasına yönelik endişe dikkat çekicidir, çünkü bu, katılımcıların AI'yı insan uzmanlığının yerine geçecek bir unsur olarak değil, daha çok yardımcı ve destekleyici bir araç olarak gördüklerini göstermektedir. Dolayısıyla, dijital dönüşüm bağlamında insan-makine etkileşimlerinin tasarlanmasına yönelik dengeli bir yaklaşıma yönelik beklentilerin yüksek olduğunu söyleyebiliriz.

5. SONUÇ

Bu bağlamda, bu çalışma, Ankara Mimarlar Odası örneği üzerinden, yapay zeka destekli dijital dönüşümün meslek odalarının kurumsal süreçleri üzerindeki etkisini incelemek amacıyla yapılmış olup, çalışmanın temel amacı, dijital dönüşüm ve yapay zeka uygulamalarının meslek odalarının idari ve mesleki hizmet alanlarını nasıl değiştireceğini ve üyelerin bu dönüşümü nasıl algıladığını göstermektir. Bu amaç doğrultusunda, anket verilerine göre 18 hipotez (H1-H18) test edilmiş ve çalışmanın bulguları, meslek odaları için dijital dönüşüm süreci hakkında kapsamlı ve sistematik bir bakış açısı sunmaktadır. Çalışmanın bulgularına göre, katılımcılar genel olarak yapay zeka destekli dijital dönüşüm uygulamalarına olumlu bakmaktadırlar, çünkü dijital üyelik sistemleri, belge doğrulama ve aidat ödeme süreçleri ile ilgili hipotezlerin güçlü bir şekilde desteklenmesi, meslek odalarının tekrarlayan ve yoğun idari görevlerinde dijitalleşmeye duyulan ihtiyacı açıkça göstermektedir. Bu sonuç, meslek odalarının mesleki temsil ve denetim işlevlerinin yanı sıra ağır bir bürokratik iş yükü olduğunu ve dijital dönüşümün bu yükü azaltmak için stratejik bir araç olabileceğini göstermektedir. Dolayısıyla, proje onay ve mesleki denetim süreçlerine ilişkin bulgular, AI destekli sistemlerin bu alanlarda tamamlayıcı ve destekleyici bir araç olabileceğini ortaya koymaktadır. Katılımcılar arasında hız, şeffaflık ve tutarlılık konusunda yüksek beklentiler olduğu konusunda örtük bir fikir birliği vardır, ancak nihai karar insan uzman tarafından alınmalıdır. Bu durum, meslek odalarının kamu yararı, mesleki etik ve mesleki sorumluluk ilkeleriyle şekillenen kurumsal yapılar olduğunu ve AI'nın bu alanda bir yedek aktör olarak değil, karar alma süreçlerini destekleyen tamamlayıcı bir araç olarak görülmesi gerektiğini göstermektedir. Eğitim ve mesleki gelişimle ilgili hipotezlerin desteklenmesi, meslek odalarının sadece idari prosedürlerde değil, mesleki kapasite geliştirmede de dijital dönüşüm sürecinde büyük bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. AI destekli kişiselleştirilmiş eğitim platformları ve uyarlanabilir öğrenme sistemleri, üyelerin çeşitli ihtiyaç ve beklentilerini karşılayabilecek esnek bir öğrenme ortamı sunmaktadır. Bu, meslek odalarının dijital dönüşüm süreci kapsamında kendilerini sadece hizmet sunan bir kurum olarak değil, aynı zamanda yaşam boyu öğrenmeyi ve mesleki gelişimi teşvik eden bir organizasyon olarak da yeniden konumlandırabileceklerini göstermektedir. Dolayısıyla, yapay zeka destekli dijital asistanlardan elde edilen bulgular, meslek odaları ve üyeleri arasındaki iletişim kalitesinde yaşanan değişim hakkında değerli bilgiler sunmaktadır. Bilgiye erişimin artması, çalışanların iş yükünün azalması ve hizmet memnuniyet seviyesinin artması ile ilgili değerlendirmeler, dijital asistanların meslek odalarının kurumsal kapasite geliştirmesinde etkili araçlar olabileceğini göstermektedir, ancak bu sistemlerin insan iletişimini tamamen değiştirmek için değil, insan temelli iletişimi desteklemek ve tamamlamak için tasarlanması gerektiği gözlemlenmektedir. Tüm bu bulgular bir arada değerlendirildiğinde, özellikle Mimarlar Odası için böyle bir vaka çalışmasının neden yapıldığı anlaşılmaktadır, çünkü çok sayıda üyesi ve üyelik, denetim, proje onayı ve eğitim gibi aynı anda yürüttüğü birçok karmaşık ve birbiriyle ilişkili süreç nedeniyle Mimarlar Odası, yapay zeka destekli dijital dönüşümün etkilerini gözlemlemek için çok uygun bir kurumsal ortam sunmaktadır. Çalışmanın bulguları, meslek odalarının dijital dönüşüm sürecinde özel sektör kurumlarından farklı dinamiklere sahip olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, standart ve genel çözümler yerine, kuruma özgü, özelleştirilmiş ve bağlama duyarlı dönüşüm modelleri gereklidir. Sonuç olarak, bu çalışma, meslek odalarında yapay zeka destekli dijital dönüşümün sadece teknik bir yükseltme adımı olarak görülemeyeceğini, ancak kurumsal işleyiş, mesleki etik, üye ilişkileri ve kamu yararı gibi çok boyutlu bileşenleri içeren stratejik bir dönüşüm alanı olduğunu göstermektedir. Ankara Mimarlar Odasında gerçekleştirilen vaka analizi, benzer meslek odaları ve yarı kamu kurumları için yol gösterici bir çerçeve sunmakta ve güçlü ve uygulama odaklı kurumsal bağlamıyla dijital dönüşüm literatürüne değer katmaktadır.

KAYNAKÇA

1. Aldoseri, A., Al-Khalifa, K., & Hamouda, A. (2023). Yapay zeka destekli dijital dönüşüm için otomasyonu süreç optimizasyonuyla entegre etmeye yönelik bir yol haritası. doi: 10.20944/preprints202310.1055.v1

2. Angle, M. (2024). Verilerden kararlara: Yapay zeka destekli analitikler iş zekasını ve kârlılığı nasıl yeniden şekillendiriyor.

3. Bahoo, S., Cucculelli, M., & Qamar, D. (2023). Yapay zeka ve kurumsal inovasyon: Bir inceleme ve araştırma gündemi. Technological Forecasting and Social Change, 188, 122264. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122264

4. Bellantuono, N., Nuzzi, A., Pontrandolfo, P., & Scozzi, B. (2021). Digital transformation models for the I4.0 transition: Lessons from the change management literature. Sustainability, 13(23), 12941. https://doi.org/10.3390/su132312941

5. Bughin, J., Hazan, E., Ramaswamy, S., Chu, M., & DC, W. (2017). Yapay zeka bir sonraki dijital sınır.

6. Calderon-Monge, E., & Ribeiro-Soriano, D. (2024). The role of digitalization in business and management: A systematic literature review. Review of Managerial Science, 18(2), 449- 491. https://doi.org/10.1007/s11846-023-00647-8

7. Cihon, P., Schuett, J., & Baum, S. D. (2021). Kamu yararına yapay zekanın kurumsal yönetimi. Information, 12(7), 275. https://doi.org/10.3390/info12070275

8. Corvalan, J. G. (2018). Dijital ve akıllı kamu yönetimi: Yapay zeka çağında dönüşümler. A&CRevista de Direito Administrativo & Constitucional, 18(71), 55-87. https://doi.org/10.21056/aec.v18i71.857

9. Davitaia, A. (2025). Dijital ödemelerde dolandırıcılık tespitinde yapay zeka ve makine öğrenimi. International Journal of Science and Research Archive, 15(3), 714-719. https://doi.org/10.30574/ijsra.2025.15.3.1784

10. Ding, X., Sheng, Z., Appolloni, A., Shahzad, M., & Han, S. (2024). Dijital dönüşüm, ESG uygulaması ve toplam faktör verimliliği. Business Strategy and the Environment, 33(5), 45474561. https://doi.org/10.1002/bse.3718

11. Duman, M. Ç. (2022). Toplum 5.0: İnsan odaklı dijital dönüşüm. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, (82), 309-336. https://doi.org/10.26650/jspc.2022.82.1008072

12. Elkahlout, M., Karaja, M. B., Elsharif, A. A., Dheir, I. M., Abunasser, B. S., & Abu-Naser, S. S. (2024). Yapay zeka odaklı örgütsel değişim: Modern işyerinde yapı ve süreçlerin dönüştürülmesi.

13. Fernandez-Vidal, J., Perotti, F. A., Gonzalez, R., & Gasco, J. (2022). Dijital dönüşümü yönetmek: Tepeden bakış. Journal of Business Research, 152, 29-41. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.07.020

14. Hajishirzi, R., & Costa, C. J. (2021, Haziran). Dijital dönüşüm sürecinin temel teknolojisi olarak yapay zeka. 2021 16. İberya Bilgi Sistemleri ve Teknolojileri Konferansı (CISTI) (s. 1- 6). IEEE. DOI: 10.23919/CISTI52073.2021.9476607

15. Hendrawan, S. A., Chatra, A., Iman, N., Hidayatullah, S., & Suprayitno, D. (2024). Mikro ve KOBİ'lerde dijital dönüşüm: Teknoloji yönetiminde zorluklar ve fırsatlar. Jurnal Informasi dan Teknologi, 6(2), 141-149.

16. Hilb, M. (2020). Yapay yönetişime doğru mu? Yapay zekânın kurumsal yönetişimin geleceğini şekillendirmedeki rolü. Journal of Management and Governance, 24(4), 851- 870. https://doi.org/10.1007/s10997-020-09519-9

17. Jiang, Y., Li, X., Luo, H, Yin, S., & Kaynak, O. (2022). Quo vadis yapay zeka? Discover Artificial Intelligence, 2(1), 4.

18. Kalkan, G. (2024). Yapay zekanın kurumsal yönetim üzerindeki etkisi. Corporate Finance, 18(2), 17-25.

19. Khando, K., Islam, M. S., & Gao, S. (2022). Dijital ödemelerin ortaya çıkan teknolojileri ve ilişkili zorluklar: Sistematik bir literatür taraması. Future Internet, 15(1). https://doi.org/10.3390/fi15010021

20. Kitsios, F., & Kamariotou, M. (2021). Artificial intelligence and business strategy towards digital transformation: A research agenda. Sustainability, 13(4), 2025. https://doi.org/10.3390/su13042025

21. Li, F. (2020). Dijital dönüşüme liderlik etmek: Geçişi yönetmek için ortaya çıkan üç yaklaşım. International Journal of Operations and Production Management, 40(6), 809-817. https://doi.org/10.1108/IJOPM-04-2020-0202

22. Millard, J. (2023). Dijital dönüşümün kamu yönetimi üzerindeki etkisi. European Union, Luxembourg. doi:10.2760/355723 KJ-03-23-237-EN-C

23. Newman, J., Mintrom, M., & O'Neill, D. (2022). Dijital teknolojiler, yapay zeka ve bürokratik dönüşüm. Futures, 136, 102886. https://doi.org/10.1016/j.futures.2021.102886

24. Nzobonimpa, S. (2023). Yapay zeka, görev karmaşıklığı ve belirsizlik: Kamu yönetimi teorileri altında kamu hizmeti sunumunda algoritmaların kullanılmasının avantajlarını ve dezavantajlarını analiz etmek. Digital Transformation and Society, 2(3), 219-234. https://doi.org/10.1108/DTS-03-2023-0018

25. Omol, E. J. (2024). Kurumsal dijital dönüşüm: Evrimden gelecekteki trendlere. Digital Transformation and Society, 3(3), 240-256. https://doi.org/10.1108/DTS-08-2023-0061

26. Osborne, S. P., Cucciniello, M., Nasi, G., & Zhu, E. (2022). Dijital dönüşüm, yapay zeka ve etkili kamu hizmetleri: Zorluklar ve fırsatlar. Global Public Policy and Governance, 2(4), 377380. https://doi.org/10.1007/s43508-022-00058-7

27. Palanivelu, V. R., & Vasanthi, B. (2020). Yapay zekanın iş dönüşümündeki rolü. International Journal of Advanced Science and Technology, 29(4), 392-400.

28. Prasanth, A., Vadakkan, D. J., Surendran, P., & Bindhya, T. (2023). Yapay zekanın ve iş karar alma süreçlerinin rolü. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(6).

29. Pronchakov, Y., Prokhorov, O., & Fedorovich, O. (2022). Concept of high-tech enterprise development management in the context of digital transformation. Computation, 10(7), 118. https://doi.org/10.3390/computation10070118

30. Rodrigues, A. R. D., Ferreira, F. A., Teixeira, F. J., & Zopounidis, C. (2022). Bankacılık sektöründe yapay zeka, dijital dönüşüm ve siber güvenlik: Çok paydaşlı biliş odaklı bir çerçeve. Research in International Business and Finance, 60, 101616. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2022.101616

31. Tang, Y. M., Chau, K. Y., Hong, L., Ip, Y. K., & Yan, W. (2021). WeChat ile dijital ödemede finansal inovasyon ve elektronik iş başarısı. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 16(5), 1844-1861. https://doi.org/10.3390/jtaer16050103

32. Uğurlu, H. Ü. A., & Doğan, A. (2023). İnsan kaynakları yönetiminde dijital dönüşüm ve dijitalleşen işe alım işlevi. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1(45). https://doi.org/10.35343/kosbed.1247587

33. Van de Wetering, R., Kurnia, S., & Kotusev, S. (2021). Dijital dönüşümler için kurumsal mimarinin rolü. Sustainability, 13(4), 2237. https://doi.org/10.3390/su13042237

34. Vaska, S., Massaro, M., Bagarotto, E. M., & Dal Mas, F. (2021). İş modeli inovasyonunun dijital dönüşümü: Yapılandırılmış bir literatür taraması. Frontiers in Psychology, 11, 539363. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.539363

35. Verhoef, P. C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Dong, J. Q., Fabian, N., & Haenlein, M. (2021). Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, 122, 889-901. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.022

36. Yang, C., Gu, M., & Albitar, K. (2024). Government in the digital age: Exploring the impact of digital transformation on governmental efficiency. Technological Forecasting and Social Change, 208, 123722. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123722

37. Zerfass, A., Hagelstein, J., & Tench, R. (2020). İletişim yönetiminde yapay zeka: Benimsenmesi ve bilgi, etki, zorluklar ve riskler üzerine uluslararası bir çalışma. Journal of Communication Management, 24(4), 377-389