Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme

KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 345 Yasemin GEDİK For citation / Atıf için: GEDİK, Y. (2024). Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme. Kastamonu İnsan ve Toplum Dergisi – KİTOD 2(4), 345-368. https://doi.org/10.5281/zenodo.14173360, https://dergipark.org.tr/tr/pub/kitod Perakende sektöründe yapay zeka avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme Artificial intelligence in retail sector a conceptual assessment of its advantages, challenges and strategies Yasemin GEDİK Dr., Woxsen University, New York, USA E-mail: [email protected] ORCID: ğpdx Makale Türü / Article Type: Araştırma Makalesi / Research Article Gönderilme Tarihi / Submission Date: 21/10/2024 Revizyon Tarihleri / Revision Dates: 21/10/2024 (Editör r.), 12/11/2024 (Minör r.) Kabul Tarihi / Accepted Date: 21/11/2024 Etik Beyan / Ethics Statement ✓ Makale için etik onay alınmamıştır. Yazar, çalışmanın etik kurul onayına tabi olmadığını beyan eder. ✓ Ethical approval was not obtained for this study. The author, declares that the study is not subject to ethics committee approval. Araştırmacıların çalışmaya katkısı / Researchers' contribution to the study 1. Yazarın katkısı: Makaleyi yazdı, verileri topladı ve sonuçları analiz etti/raporladı (%100). Author contribution: Wrote the article, collected the data, and analyzed/reported the results (%100). Çıkar çatışması / Conflict of interest Yazar, bu çalışmada olası bir çıkar çatışması olmadığını beyan eder. The author, declares that there is no potential conflict of interest in this study. Benzerlik / Similarity Bu çalışma iThenticate programında taranıştır. Nihai benzerlik oranı % 3’tür. This study was scanned in the iThenticate program. The final similarity rate is 3 %. KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 346 Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme Perakende sektöründe yapay zeka avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme Öz Hızla değişen perakende sektöründe işletmeler, hedef kitlelerine daha etkili bir şekilde ulaşmak için sürekli yenilikçi yollar aramaktadır. Yapay zekâ (AI) ve makine öğrenimi yazılımları, rekabette bir adım öne geçmek, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve operasyonlarını optimize etmek isteyen perakendeciler için paha biçilmez araçlar olarak ortaya çıkmıştır. AI, büyük miktarda veriyi analiz etme, pazarlama çabalarını kişiselleştirme, dinamik fiyatlandırma, otomasyon, talep tahmini ve gelişmiş müşteri hizmetlerini yönetimi yeteneği ile perakende sektöründe büyük bir değişim başlatmıştır. AI, bilgisayarların tipik olarak insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirmeleri için eğitilmesidir. AI, insan gibi düşünmek ve öğrenmek üzere programlanmış makinelerde insan zekâsının simülasyonudur. AI, perakendedeki geleneksel rolleri dönüştürerek çok sayıda rutin görevin yükünü ortadan kaldırmaktadır. Günümüzün dinamik perakende dünyasında AI, sektörün geleceğini yeniden şekillendirmektedir. Bu çalışma, perakende sektöründe AI’ın artan önemini ve etkilerini anlamaya odaklanmaktadır. Ayrıca çalışma, güncel istatistiklerle birlikte AI uygulamalarının faydaları, zorlukları ve stratejilerini de inceleyerek işletme yöneticilerine ilgili kararları alırken yardımcı olmayı amaçlamaktadır Anahtar kelimeler: Yapay zekâ, yapay zekâ faydaları, yapay zekâ zorlukları, yapay zekâ stratejileri Artificial intelligence in retail sector: A conceptual assessment of its advantages, challenges and strategies Abstract In the rapidly changing retail sector, businesses are constantly looking for innovative ways to reach their target audiences more effectively. AI and machine learning software have emerged as invaluable tools for retailers looking to stay ahead of the competition, improve customer experiences and optimize operations. Artificial intelligence has initiated a major shift in the retail industry with the ability to analyze large amounts of data, personalize marketing efforts, dynamic pricing, automation, demand forecasting and improved customer service management. Artificial intelligence is the training of computers to perform tasks that typically require human intelligence. AI is the simulation of human intelligence in machines programmed to think and learn like humans. Artificial intelligence is transforming traditional roles in retail, removing the burden of many routine tasks. In today's dynamic retail world, AI is reshaping the future of the industry. This study focuses on understanding the growing importance and implications of AI in the retail industry. It also examines the benefits, challenges and strategies of AI applications along with up-to-date statistics to assist business managers in making relevant decisions. EXTENDED ABSTRACT In the rapidly changing retail industry, businesses are constantly looking for new ways to create seamless customer experiences, streamline their operational activities and stay competitive. One of the most promising technologies in this field is AI. AI refers to the use of computing technologies to enable a machine to replicate or mimic human behavior. AI is the development of machines to perform complex tasks performed by a human. The application of AI in retail is reshaping various aspects of the industry, including demand forecasting, optimal pricing, customer experience improvement, and inventory and supply chain management improvement. AI in retail is transforming traditional roles by unburdening numerous routine tasks. Smart retail technologies have the potential to revolutionize the customer's experience by delivering superior and personalized retail services AI, along with technologies such as blockchain, big data, augmented reality, internet of things, 3D printing and cloud computing, are driving the digital revolution and breaking new ground in the retail industry. AI consists of many subsystems such as machine learning, natural language processing, autonomous systems, deep learning, expert systems, robotics, computer vision, etc. that enable the understanding and interpretation of input without human assistance. This study focuses on understanding the growing importance and impacts of AI in the retail industry. Furthermore, the study aims to help business managers in making relevant decisions by examining the benefits, challenges and strategies of AI applications along with up-to-date statistics. For this purpose, firstly, AI literature, AI KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 347 Yasemin GEDİK concept and basic AI components are examined, then the benefits of AI applications and challenges faced in AI applications are explained, and the study is concluded by discussing AI strategies. AI technologies provide many advantages for businesses in the retail sector. These include optimizing supply chains, improving processes and workflows, reducing human error, making faster and more accurate decisions, automating repetitive tasks, operational cost savings, easily processing big data, increased efficiency and revenue, dynamic pricing, demand forecasting, and detecting fraud and fraudulent transactions. AI-powered chatbots and virtual assistants can provide 24/7 service without interruption or change in performance, reducing the need for unnecessary customer service staff. AI-powered applications on e-commerce platforms can analyze a user's browsing history, purchasing behavior and preferences to recommend personalized products and services based on their individual needs and interests. Additionally, sentiment analysis provides retailers with insights into consumer attitudes and market trends. AI can analyze feedback, reviews, and social media to gauge how customers feel about brands. A review of AI studies in the literature shows that the use of smart retail technologies has a positive impact on customer satisfaction and loyalty, brand trust and image, word-of-mouth marketing and customer repurchase intentions. Adopting AI technologies enables retailers to gain valuable insights into consumer behavior, streamline operations and stay ahead of competitors in an increasingly competitive market. However, widespread adoption of AI is not without its challenges, including privacy and ethical concerns, security risks, lack of emotionality, high deployment costs, staff attrition and algorithmic bias. By prioritizing transparency, accountability and responsible AI practices, retailers can harness the potential of AI while maintaining consumer trust and privacy. Keywords: Artificial intelligence, Artificial intelligence benefits, Artificial intelligence challenges, Artificial intelligence strategies GİRİŞ Dijital dönüşüm, hem çevrimiçi hem de çevrimdışı alışverişin birçok yönünü önemli ölçüde etkilemektedir. Barkodların 1970'lerde kullanılmaya başlanmasından bu yana perakende sektörü, mağaza içi süreçlerden envanter yönetimi, satın alma, depolama, dağıtım kanalları ve ödemelere kadar operasyonlarının çeşitli adımlarını kolaylaştırmak için bu dönüşüme uyum sağlamaya çalışmaktadır (Sabanoglu, 2023a). Özellikle çevrimiçi markaların artan rekabet baskıları ve hızla değişen tüketici davranışlarıyla karşı karşıya kalan geleneksel işletmeler giderek daha fazla yapay zekâya (AI) yönelmektedir (Popescu, 2018, s. 804). AI, işletmelerin ürün ve hizmetlerinde değer yaratmanın geleneksel yöntemlerini değiştirmede önemli bir rol oynamaktadır. Dahası, AI teknolojileri, üstün müşteri deneyimi sağlayarak, müşterilerle güçlü ve uzun vadeli ilişki kurmaya yardımcı olmaktadır (Tulcanaza-Prieto vd., 2023, s. 2). IBM’in 1000 üst düzey yöneticiyle yaptığı ankete göre yöneticilerin %87'si hâlihazırda AI tabanlı uygulamaları kullanmaktadır ve %70'inden fazlası, AI’ın müşteri deneyimi stratejilerini ve müşterilerin markalara bakış açılarını temelden değiştireceğini düşündüklerini belirtmektedir (Bailey, 2018). Zekâ, belirsiz ve sürekli değişen bir dünyadaki bağlama uygun sorunları çözmek ve hedeflere ulaşmak için uygun teknikleri öğrenme ve uygulama yeteneğidir (https://hai.stanford.edu/, 2024). 1950 yılında Alan Turing, ‘Computing Machinery and Intelligence’ başlıklı makalesinde Turing Testi’ni tanıtmış ve AI’nın matematiksel olasılıklarını araştırmıştır. Ayrıca makinelerin neden tıpkı insanlar gibi sorunları çözmek ve karar vermek için mevcut bilgilerden yararlanamayacağını KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 348 Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme sorgulamıştır. Bu, spekülatif kurgudan somut inovasyona giden yolda çok önemli bir adım olmuştur (https://meng.uic.edu/, 2024). İlk kez 1956 yılında John McCarthy tarafından kullanılan AI terimi, akıllı makineler yapma bilimi ve mühendisliği olarak tanımlanmıştır (Ifekanandu vd., 2023, s. 1938). AI, görsel algı, konuşma tanıma, karar verme ve diller arası çeviri gibi normalde insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesidir (Daqar ve Smoudy, 2019, s. 23). ISO (2024), AI’ı, insan tarafından tanımlanmış belirli bir dizi hedef için içerik, tahminler, öneriler veya kararlar gibi çıktılar üreten, mühendislik sistemine ait teknik ve bilimsel bir alan olarak açıklamaktadır. Günümüzde AI’ın anlamı sadece veri işlemenin ötesine geçerek öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme yeteneğine sahip makinelerin geliştirilmesini de içerecek şekilde evrilmiştir. Apple Siri ve Amazon Alexa gibi yardımcılar, AI’ın günlük hayatta kullanılan popüler örnekleri arasındadır (Belgaum vd., 2021, s. 4462). AI, blockchain, büyük veri, artırılmış gerçeklik, nesnelerin interneti (IoT), 3D baskı ve bulut bilişim gibi teknolojilerle dijital devrimi yönlendirmekte ve perakende sektöründe yeni bir çığır açmaktadır (Oosthuizen, 2021, s. 1). 2022'de AI’a yapılan küresel toplam kurumsal yatırım, yaklaşık 92 milyar $’dır. 2023 itibariyle 142,3 milyar $ değerinde olan küresel AI pazarı, yatırımların etkisiyle büyümeye devam etmektedir ve önümüzdeki yıllarda pazar büyüklüğünün trilyon dolarlar seviyesine çıkması beklenmektedir (Thormundsson, 2023). AI’daki hızlı büyüme, bilgisayar hesaplama yeteneğindeki önemli gelişmelerden ve büyük veri kümelerine erişimden kaynaklanmaktadır (Alnamrouti vd., 2022, s. 6). Öte yandan perakende sektörü, mağaza ve depo operasyonları, müşteri deneyimi ve tüketici analitiği de dâhil olmak üzere çeşitli alanlarda AI teknolojisinden başarıyla yararlanmaktadır (Sabanoglu, 2024). Perakende yöneticilerinin yaklaşık üçte ikisi, mağaza operasyonlarının optimize edilmesi söz konusu olduğunda AI kullanımının çok önemli olduğunu düşünmektedir. Bununla birlikte, perakende sektöründe AI pazarının değeri 2022'de 6,32 milyar $’a ulaşmıştır (Sabanoglu, 2023b). Akıllı perakende, gelişmiş teknolojilerin ve veri odaklı çözümlerin geleneksel perakende mağazalarına entegre edilmesini içermektedir. Akıllı perakendedeki AI, toplanan verileri analiz ederek müşteri davranışları ve tercihleri hakkında değerli içgörüler sağlamaktadır. Bu bilgiler, pazarlama çabalarını kişiselleştirmek, envanter yönetimini iyileştirmek ve fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek için kullanılmaktadır (Medushevska, 2024). Akıllı perakende pazarı büyüklüğünün 2024’te 55,4 milyar $’dan 2028’de 143,36 milyar $’a çıkması beklenmektedir (https://www.thebusinessresearchcompany.com/, 2024). AI, insanlar tarafından yapılan birçok görevi otomatikleştirmede önemli bir rol oynamaktadır. Bu, çalışanların müşteri hizmetlerine daha fazla zaman ayırmasını sağlamaktadır. AI’ın diğer avantajları arasında, maliyetleri düşürme, KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 349 Yasemin GEDİK tedarik zincirlerini optimize etme, kayıp önleme ve satışları arttırma bulunmaktadır (Yili, 2023). Öte yandan işletmelerde AI’ın kullanımı ve benimsenmesi konusunda hala eksik bir anlayış bulunmaktadır ve bu alanda daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır (Moro-Visconti vd., 2023). Bu çalışma, perakende sektöründe AI’ın artan önemini ve etkilerini anlamaya odaklanmaktadır. Ayrıca çalışma, güncel istatistiklerle birlikte AI uygulamalarının faydaları, zorlukları ve stratejilerini de inceleyerek işletme yöneticilerine ilgili kararları alırken yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Bu amaçla, öncelikle AI literatürü, AI kavramı ve temel AI bileşenleri incelenmiş, ardından AI uygulamalarının faydaları ve AI uygulamalarında karşılaşılan zorluklar anlatıldıktan sonra çalışma, AI stratejilerinden bahsedilerek sonlandırılmıştır. Literatüre Bakış Adapa vd. (2020), akıllı perakende teknolojilerini kullanmanın, tüketicilerin mağaza sadakatini etkilediğini bulmuştur. Chen vd. (2023) sonuçları, AI chatbot hizmet kalitesinin algılanan değer, bilişsel güven, duygusal güven ve memnuniyet yoluyla müşteri sadakatini olumlu yönde etkilediğini göstermektedir. Ameen vd. (2021), algılanan kolaylık ve kişiselleştirmenin AI destekli deneyimlerde önemli bir rol oynadığını vurgulamaktadır. Daqar ve Smoudy (2019) bulgularına göre (i) AI ile müşteri deneyimi arasında pozitif bir ilişki vardır; (ii) kişiselleştirilmiş müşteri hizmetleri ve satış sonrası müşteri desteği sağlama ile AI arasında doğrudan bir ilişki bulunmaktadır; (iii) çağrı merkezlerinde ve diğer satış sonrası destek hizmetlerinde AI’ın kullanılması müşterilerin bekleme süresini azaltacak ve dolayısıyla müşteri deneyimini artıracaktır. Carvalho vd. (2023), AI etkinliğinin, algılanan hizmet kalitesini, kişiselleştirmeyi ve marka güvenini etkileyerek marka bağlılığını ve sadakatini olumlu yönde etkilediğini ortaya koymaktadır. Gao vd. (2022) çalışması, AI teknolojisinin, akıllı müşteri deneyimi üzerinde olumlu bir etkiye sahip olduğunu işaret etmektedir. Ayrıca akıllı müşteri deneyimi, tüketicilerin ağızdan ağıza pazarlama (WOM) niyetleri üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir. Benzer şekilde Roy vd. (2017) çalışmasına göre akıllı müşteri deneyimi, memnuniyeti arttırmakta ve algılanan riski azaltmaktadır. Ek olarak müşteri memnuniyeti, ağızdan ağıza pazarlamayı ve müşteri refahını arttırmaktadır. Ifekanandu vd. (2023) araştırması, AI’ın müşteri deneyimi, müşteri sadakati ve kişiselleştirme üzerinde pozitif ve anlamlı etki sağladığını ortaya çıkarmıştır. Gam vd. (2023) bulguları, akıllı müşteri deneyiminin, memnuniyeti ve marka güvenini ve marka bağlılığını olumlu yönde etkilediğini göstermektedir. Tulcanaza-Prieto vd. (2023) sonuçlarına göre AI teknikleri, müşteri davranışlarını hatırlayan, işleyen ve analiz eden AI algoritmaları sayesinde müşteri deneyiminin değerini arttırmaktadır. KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 350 Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme Aslam ve Farhat (2023) bulguları, sohbet robotu hizmet kalitesi boyutlarının (güvenilirlik, etkileşim, anlaşılabilirlik ve duyarlılık) müşterilerle ilişki kurmada kritik bir rol oynadığını ve müşterileri e-ağızdan ağıza pazarlamaya teşvik ettiğini vurgulamaktadır. Youn ve Jin (2021) sonuçlarına göre chatbotlar, müşterilere sanal asistanlık oluşturabilir ve bir markayı temsil edebilir. Terenggana (2024) bulguları, AI’ın daha derin kişiselleştirmeye izin verdiğini ve daha uyarlanabilir kullanıcı deneyimleri tasarladığını işaret etmektedir. Ayrıca AI, müşteri deneyimini büyük ölçüde arttırmakta ve ticari girişim fırsatlarının önünü açmaktadır. Yuan vd. (2023) çalışması, AI hizmetinin problem çözme yeteneği, doğruluğu ve özelleştirilebilirliğinin marka imajı üzerinde önemli olumlu etkilere sahip olduğunu göstermektedir. Bialkova (2023) araştırması, kullanımı kolay ve yüksek kaliteli AI sistemlerinin olumlu tutumlar oluşturduğunu ve müşterilerin bu teknolojiyi tekrar kullanmaya istekli olduğunu göstermektedir. Ho ve Chow (2024), AI pazarlama çabalarının marka deneyimini, marka tercihini ve müşterilerin tekrar satın alma niyetini etkilediğini bulmuştur. Hsu ve Lin (2023) çalışmasına göre AI sohbet robotu hizmet ve konuşma kalitesini, kullanıcı memnuniyetini ve sadakatini önemli ölçüde etkilemektedir. Yapay Zeka Kavramı AI teriminin evrensel olarak kabul edilen tek bir tanımı bulunmamaktadır (Schmidt, 2020, s. 2). AI, bilgisayarların sözlü ve yazılı dili görme, anlama ve tercüme etme, verileri analiz etme, önerilerde bulunma ve daha fazlası dâhil olmak üzere çeşitli gelişmiş işlevleri yerine getirmesini sağlayan bir dizi teknolojidir. AI, modern bilgi işlemde inovasyonun temel taşıdır (https://cloud.google.com/, 2024a). Bir başka ifadede AI, makinelerin insan benzeri zekâ seviyeleriyle algılamasını, kavramasını, hareket etmesini ve öğrenmesini sağlamak için birçok farklı teknolojinin bir araya gelmesidir (https://www.accenture.com/, 2024). AI, bilgisayarların ve makinelerin insan zekâsını ve problem çözme yeteneklerini taklit etmesini sağlayan teknolojidir. Dijital asistanlar, GPS rehberliği, otonom araçlar ve üretici AI araçları (Open AI'ın Chat GPT'si gibi) günlük hayattaki AI örneklerinden sadece birkaçıdır (https://www.ibm.com/, 2024a). Tablo 1, literatürde kullanılan AI tanımlarının bir özetini sunmaktadır. Tablo 1. Yapay Zekâ Tanımları Bir makinenin insan davranışlarını kopyalamasını veya taklit etmesini sağlamak için bilgisayarların ve ilgili ekipmanların kullanılması Makine zekâsı veya hesaplamalı zekâ olarak da adlandırılır; öğrenme ve problem çözme gibi insan zekâsıyla ilişkilendirilen insan bilişsel işlevlerini taklit eden ve geliştiren makineleri tanımlar Makinelerin, normalde insan zekâsına benzediği düşünülen öğrenme, uyum sağlama, kendini düzeltme vb. yetenekleri üstlenecek şekilde geliştirilmesi KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 351 Yasemin GEDİK Geçmişte fiziksel gücün mekanik araçların kullanımıyla genişletildiği gibi, bilgisayarların kullanımıyla insan zekâsının genişletilmesi Geliştirilmiş programlama teknikleriyle bilgisayarların daha etkili kullanılması Bir sistemin, veri toplama ve yorumlama, öğrenme ve daha sonra belirli sonuçlara ulaşma veya uyarlanabilir davranış yoluyla bir görevi yerine getirmesi için yeni bilgiyi uygulama yeteneği Bir makinenin, insan zihniyle ilişkilendirilen algılama, akıl yürütme, öğrenme, çevreyle etkileşim kurma ve problem çözme gibi bilişsel işlevleri gerçekleştirme yeteneği İnsan zekâsını taklit eden robotlar geliştirmeye yönelik inançlar ve stratejiler bütünü İnsan gibi düşünmek ve öğrenmek üzere programlanmış makinelerde insan zekâsının takliti Minimum insan müdahalesi ile akıllı davranışları taklit etmek için bilgisayarların kullanılması Veri işleme ve analiz görevlerini yerine getirme amacı ile makineler, işlemciler ve yazılımlar aracılığıyla insan bilişsel işlevini taklit etmeye çalışan bilgisayar sistemleri Tipik olarak insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirebilen makineler yaratmayı amaçlayan bir bilgisayar bilimi dalı. Bu görevler arasında deneyimden öğrenme (makine öğrenimi), doğal dili anlama, örüntüleri tanıma, sorunları çözme ve karar verme yer alır. Kaynak: Martinez, 2019, s. 1031; Brintrup vd., 2024, s. 4676; Kok vd., 2009, s. 2; Anica-Popa vd., 2021, s. 122; https://www.mckinsey.com/, 2024; https://meng.uic.edu/, 2024; Alnamrouti vd., 2022, s. 6; Arce vd., 2024, s. 193; https://theexpertcommunity.com/, 2024. Analytics Insight'a (2021) göre 2025 yılına kadar perakende yöneticilerinin %80'i işletmelerinin akıllı otomasyon teknolojilerini kullanacağını ve %40'ı hâlihazırda bir türünü kullandığını belirtmektedir. Örneğin H&M tedarik zincirlerini optimize etmek, trendleri analiz etmek ve talebi tahmin etmek için AI’dan faydalanmaktadır. Tesco, müşteri verilerini analiz etmek ve promosyonları kişiselleştirmek için AI kullanmaktadır. Sephora'nın Virtual Artist’i müşterilere farklı makyaj ürünlerini sanal olarak deneme imkânı tanımaktadır. Zebra Technologies'in SmartSight envanter yönetim robotu, bir süpermarketin reyonlarında dolaşmak, rafları ve ürün düzenlerini incelemek ve belirli ürünler için düşük stok seviyelerini veya yanlış fiyat etiketlerini bildirmek için tasarlanmıştır (Efimova, 2024). Bununla birlikte Amazon, alakalı ürün öneri listelemek; Netflix, kullanıcıların izleme geçmişlerine göre beğenebilecekleri dizi/filmleri önermek ve Google, kişiselleştirilmiş arama sonuçları/ reklamlar sunmak için AI teknolojilerinden yararlanmaktadır (Medushevska, 2024). Yapay Zekanın Temel Bileşenleri AI, makine öğrenmesi (ML), doğal dil işleme (NLP), otonom sistemler, derin öğrenme (DL), uzman sistemler, robotik, bilgisayar görüşü gibi insan yardımı olmadan girdiyi anlamasına ve yorumlamasına olanak sağlayan birçok alt sistemden oluşmaktadır (Timbo, 2024; https://hai.stanford.edu/, 2024; Mitchell, 2024; Shah, 2023; https://ai.engineering.columbia.edu/, KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 352 Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme 2024; https://www.ibm.com/, 2024b; https://www.ibm.com/, 2024c; https://cloud.google.com/, 2024b). i. Makine öğrenmesi (ML): AI’ın en önemli bileşenidir. ML, sistemlerin kalıpları tanımlamasını, kararlar almasını ve deneyim ve veriler yoluyla kendilerini geliştirmesini sağlayan teknolojileri ve algoritmaları ifade eder. Yüz algılama ve görüntü tanıma, kişisel ve sesli asistanlar, e-posta filtreleme, dolandırıcılık tespiti ve otonom arabalar ML kullanım alanları arasındadır. ML algoritmaları, Amazon ve Netflix gibi sitelerdeki öneri motorlarının bir kullanıcının zevkine, gezinme ve alışveriş sepeti geçmişine göre önerilerde bulunma biçimidir. ML ayrıca müşterilerin ilgi alanlarını karşılayabilecek teklifleri belirleyerek kişiselleştirilmiş pazarlama girişimlerini yönlendirebilir. ii. Bilgisayar görüşü: Nesneleri tanımlamak için videoların ve görüntülerin etkili bir şekilde analiz edilmesine ve anlaşılmasına odaklanır. Kullanıcılar görüntü tanıma, görüntü segmentasyonu ve nesne algılama gibi farklı türde bilgisayarlı görüş yaklaşımlarından yararlanabilir. Bilgisayarlı görüş örnekleri arasında Tesla'nın otopilot sistemi, Google Lens ve Facebook'un otomatik fotoğraf etiketleme özelliği yer almaktadır. iii. Derin öğrenme (DL): İnsan beyninin karmaşık karar alma gücünü simüle etmek için derin sinir ağları adı verilen çok katmanlı sinir ağlarını kullanan makine öğrenmesinin bir alt kümesidir. Bir başka ifade ile DL, insan beynindeki hiyerarşik olarak düzenlenmiş nöronlara benzer şekilde sürekli (gerçek sayı) gösterimlerle hesaplama yapan büyük çok katmanlı (yapay) sinir ağlarının kullanımıdır. DL, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve konuşma tanıma dâhil olmak üzere çok çeşitli sorunları çözmek için kullanılabilir. iv. Doğal dil işleme (NLP): Bir bilgisayar sisteminin insan dilini anlama ve yorumlama yeteneğidir. NLP, metin sınıflandırması, dil çevirisi ve duygu analizi gibi çeşitli görevleri kapsayan geniş bir alandır. NLP'deki en zorlu görevlerden biri, doğal dil metninin anlamını anlamaktır. Bunu yapmak için bilgisayar sistemleri, metinden anlam çıkarmak için sözdizimsel, anlamsal ve pragmatik analiz tekniklerini kullanmaktadır. NLP’nin en yaygın örnekleri arasında Siri, Google Translate ve Gmail Akıllı Yanıt bulunmaktadır. v. Uzman sistemler: Karmaşık sorunları çözmek ve bir insan uzmanı gibi karar alma yeteneği sağlamak için tasarlanmış bilgisayar sistemleridir. Sağlık sektöründe uzman sistemler, semptomlara dayanarak hastalıkların etkili bir şekilde teşhis edilmesine yardımcı olabilir. Uzman sistemlerin finansal hizmetlerdeki uygulamaları arasında hisse senedi tahmini ve risk KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 353 Yasemin GEDİK çeşitlendirmesi yer alır. Uzman sistemlerin finansal sektördeki bir diğer umut verici uygulaması ise kredi kartı dolandırıcılığı tespitidir. vi. Robotik: Robotik makineleri tasarlamak, geliştirmek ve işletmekle ilgilenen önemli bir AI dalıdır. Sağlık, veri keşfi ve üretim sektörlerinde yarı otonom ve otonom görevler için tasarlanmış AI'nın ana bileşenlerinden biridir. Robotik çeşitleri arasında servis robotları, endüstriyel robotlar ve tıbbi robotlar bulunur. Robotikler arama ve kurtarma operasyonlarında, depo yönetiminde, cerrahi sistemlerde ve uzay araştırmalarında yardımcı olabilir. Amazon depolarındaki robotlar ve NASA'nın Mars gezginleri robotiklerin en belirgin örnekleridir. Yapay Zeka Kullanımının Faydaları AI, müşteri deneyimini şekillendirmede giderek daha önemli bir rol oymaktadır (Chen ve Prentice, 2024, s. 1). Gartner 2023 CIO ve Teknoloji Liderleri Araştırması'na göre perakende sektöründeki yöneticilerin yaklaşık %50'si AI teknolojilerini kullandıklarını bildirmiştir (https://www.gartner.com/, 2023). Oosthuizen (2021, s. 2), AI’ın perakende üzerinde üç kritik etkisinin altını çizmektedir. Birincisi, müşterilerin alışveriş yolculuğunda birden fazla temas noktası bulunmaktadır. AI, müşteri ve satış verilerine ilişkin içgörüler sunarak perakendecilere veri analizindeki eksiklikleri azaltacak çözümler sağlayabilir. İkincisi, perakende kanalları genelinde müşteri etkileşimini yönetmek karmaşık olabilir ve AI, müşteri sorgularını 7/24 yanıtlayarak müşteri hizmetleri yönetimini iyileştirebilir. Üçüncüsü, karmaşık perakende değer zincirleri, operasyonlarda verimsizlik yaratmaktadır ve AI, manuel görevleri otomatikleştirerek ve maliyetleri azaltarak operasyonları kolaylaştırabilmektedir. Sardesai vd. (2024) çalışmasının bulguları, AI destekli hizmetlerin müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği artırma potansiyelini vurgulamaktadır. Daqar ve Smoudy (2019, s. 30) çağrı merkezlerinde ve diğer satış sonrası destek hizmetlerinde AI kullanımının, müşterilerin bekleme süresini azaltacağını ve dolayısıyla müşteri deneyimini artıracağını savunmaktadır. Benzer şekilde Nguyen vd. (2022), AI hizmetlerinin kalitesinin müşteri deneyimini olumlu yönde etkileyebileceğini bulmuştur. Günümüz perakende dünyasında AI destekli teknolojilerin entegrasyonu, müşteri bağlılığının oluşturulmasında kritik bir faktördür. İşletmeler, akıllı uygulamalar ile daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunarak tüketicilerle derin bağlantılar kurabilmektedir (Rane, 2023, s. 17). Terenggana (2024, s. 7) bulgularına göre AI kullanımı, müşteri talepleri ve demografik, sosyo-kültürel özellikleri hakkında daha detaylı bilgi elde edilmesini ve dolayısıyla müşteriler için daha kişiselleştirilmiş teklifler sunulmasını sağlamaktadır. Prentice ve Nguyen (2020) araştırması, AI’ın müşteri katılımı ve sadakati ile önemli ölçüde ilişkili olduğunu ortaya çıkarmıştır. Al-Hyari vd. KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 360 Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme AI, üretim teknolojisine geçişin henüz erken aşamasındadır. Bu nedenle model karmaşıklığını mümkün olduğunca ortadan kaldırmak, yüksek değişken maliyetler için plan yapmak ve belirli aralıklarla ölçmek işletmelerin dikkat etmesi gereken konulardır (https://venturebeat.com/, 2024). Öte yandan AI yolculuğu, organizasyonlarda büyük değişimler yapmayı gerektiren uzun dönemli bir süreçtir ve çalışanlarla yönetim arasındaki iş birliği, etkili bir AI entegrasyonu için çok önemlidir (https://www.turintech.ai/, 2024). AI teknolojileri, mevcut sistemlerle sorunsuz bir şekilde entegre edilmelidir. İşletmeler kapsamlı eğitimler programları oluşturarak çalışanları bilgilendirmeli ve ihtiyaç duyulması halinde uzman kuruluşlardan destek almalıdır (Raj, 2024). İşletmenin AI yeteneğini gerekli beceriler ve değişim yönetimi uygulamalarıyla güçlendirmek, yapay zekanın etkinliğini artırmaya yardımcı olacaktır (Spencer, 2024). İşletmeler, AI yolculuğuna başlamadan önce net bir AI stratejisi oluşturmalı ve ardından detaylı bir pazar analizi yapmalıdır (https://envistacorp.com/, 2024). Leleko ve Chupryna (2024), başarılı bir entegrasyon için öncelikle POS sistemleri, ürün bulunabilirliğini izleyen envanter yönetim sistemleri, CRM sistemleri, tedarik zinciri sistemleri ve e-ticaret platformları da dâhil olmak üzere mevcut sistemlerin kapsamlı bir değerlendirmesinin öneminin altını çizmektedir. Bununla birlikte dikkat edilmesi gereken bir diğer husus, işletme hedeflerine ve stratejilerine bağlı olarak uygun AI araçlarının seçilmesidir. Örneğin makine öğrenimi modelleri, öngörücü analiz ve öneri sistemleri için mükemmelken, doğal dil işleme, müşteri hizmetleri sohbet robotlarına güç sağlayabilir. Ayrıca AI modellerinin etkili olabilmeleri için performansları sürekli izlenmeli ve değişen piyasa koşullarına göre yeniden uyarlanmalı ve eğitilmelidir (https://www.globaltrademag.com/, 2024). Kopsch ve Shiere (2024), AI uygulamasına ilişkin şeffaf yönetim işletmelerde güven ve AI’ın kabulünü oluşturmada çok önemli olduğunun altını çizmektedir. Teknolojinin, işletmenin geleceğini nasıl etkileyeceğine dair tutarlı bir vizyon paylaşmak, çalışanların potansiyel faydaları ve fırsatları kavramasına yardımcı olacaktır. Çalışanları iş süreçlerinin yeniden tasarlamasına dâhil etmek ve önerilerine değer vermek, çalışanlar arasında bir sahiplik ve katılım duygusunu teşvik ederek AI entegrasyonunun işletmenin hedefleri ve değerleriyle uyumlu olmasını sağlar. Grant (2024), başarılı bir AI entegrasyonu için müşteri ve çalışan deneyimine odaklanılması, verilerin doğru analizi ve sorun yaratan noktaların listelenmesinin kritik olduğunu savunmaktadır. Öte yandan AI uygulamalarında işletmelerin göz önünde bulundurması gereken diğer adımlar şu şekildedir (Selwitz, 2024; https://aimarketingengineers.com/, 2024): * Müşterileri AI uygulamalarının nasıl çalıştığı ve verilerinin nasıl kullanıldığı konusunda bilgilendirmek, KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 361 Yasemin GEDİK * Güvenli veri depolama sistemleri ve güçlü veri şifrelemesi uygulamak, * Düzenli sistem testleri ve güncellemeleri gerçekleştirmek, * Müşterileri AI alanındaki gelişmeler ve faydaları hakkında düzenli olarak bilgilendirmek, * Müşterilerin AI uygulamaları hakkındaki geri bildirimlerini almak, * Geçmiş satın alımlar ve arama geçmişi gibi bilgileri kullanarak kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sunmak, * Gelişmiş müşteri hizmetleri için sohbet robotlarını kullanmak. SONUÇ Hızla değişen perakende sektöründe işletmeler, kusursuz müşteri deneyimleri oluşturmak, operasyonel faaliyetlerini kolaylaştırmak ve rekabetçi kalmak için sürekli olarak yeni yollar aramaktadır. Bu alandaki en umut verici teknolojilerden biri AI’dır. AI, bir makinenin insan davranışlarını kopyalamasını veya taklit etmesini sağlamak için bilgisayarlar teknolojilerinin kullanılmasını ifade etmektedir. AI, bir insan tarafından gerçekleştirilen karmaşık görevleri yerine getirecek makinelerin geliştirilmesidir. Yapay zekanın perakendede uygulanması, talep tahmini, optimum fiyatlandırma, müşteri deneyimi iyileştirme ve envanter ve tedarik zinciri yönetimi iyileştirmesi dahil olmak üzere sektörün çeşitli yönlerini yeniden şekillendirmektedir. Perakende sektöründeki AI, çok sayıda rutin görevin yükünü ortadan kaldırarak geleneksel rolleri dönüştürmektedir. Akıllı perakende teknolojileri, üstün ve kişiselleştirilmiş perakende hizmetleri sunarak müşterinin deneyiminde devrim yaratma potansiyeline sahiptir AI teknolojileri, perakende sektöründeki işletmeler için bir çok avantaj sağlamaktadır. Bu avantajlar arasında, tedarik zincirlerinin optimizasyonu, süreçlerin ve iş akışlarının iyileştirilmesi, insan hatasını azaltma, daha hızlı ve doğru kararlar alma, tekrarlayan görevleri otomatikleştirme, operasyonel maliyet tasarrufu, büyük verileri kolayca işleme, artan verimlilik ve gelir, dinamik fiyatlandırma, talep tahmini, dolandırıcılık ve sahtekârlık işlemlerini tespit etme bulunmaktadır. AI destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, performanslarında kesinti veya değişiklik olmadan, 7/24 hizmet verebilir ve gereksiz müşteri hizmetleri personeline olan ihtiyacı azaltabilir. E-ticaret platformlarındaki AI destekli uygulamalar, bir kullanıcının tarama geçmişini, satın alma davranışını ve tercihlerini analiz ederek, bireysel ihtiyaçlarına ve ilgi alanlarına göre kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetleri önerebilir. Literatürde AI alanında yapılan çalışmalar incelendiğinde, akıllı perakende teknolojileri kullanımının, müşteri memnuniyeti ve sadakati, marka güveni ve imajı, ağızdan ağıza pazarlama KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 362 Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme ve müşterilerin tekrar satın alma niyeti üzerinde olumlu bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. AI teknolojileri benimsemek, perakendecilerin tüketici davranışları hakkında değerli içgörüler elde etmelerini, operasyonları kolaylaştırmalarını ve giderek daha rekabetçi bir pazarda rakiplerinin önünde kalmalarını sağlar. Ancak AI’ın yaygın olarak benimsenmesi, gizlilik ve etik konularındaki endişeler, güvenlik riskleri, duygusallıktan yoksun oluşu, yüksek kurulum maliyetleri, istihdam azalışı ve algoritmik önyargı gibi sorunları da beraberinde getirmektedir. Şeffaflığa, hesap verebilirliğe ve sorumlu AI uygulamalarına öncelik vererek perakendeciler tüketici güvenini ve gizliliğini korurken AI’ın potansiyelinden yararlanabilirler. KAYNAKÇA Adapa, S., Fazal-e-Hasan, S., Makam, S., Azeem, M., & Mortimer, G. (2020). Examining the antecedents and consequences of perceived shopping value through smart retail technology. Journal of Retailing and Consumer Services, 52, 101901. Al-Araj, R., Haddad, H., Shehadeh, M., Hasan, E., & Nawaiseh, M. (2022). The effect of artificial intelligence on service quality and customer satisfaction in Jordanian banking sector. WSEAS Transactions on Business and Economics, 19(12), 1929-1947. Alhayani, B., Mohammed, H., Chaloob, I., & Ahmed, J. (2021). Effectiveness of artificial intelligence techniques against cyber security risks apply of IT industry. Materials Today: Proceedings, 531, 10.1016 Al-Hyari, H., Al-Smadi, H., & Weshah, S. (2023). The impact of artificial intelligence (AI) on guest satisfaction in hotel management: An empirical study of luxury hotels. GeoJournal of Tourism and Geosites, 48, 810–819. Alnamrouti, A., Rjoub, H., & Ozgit, H. (2022). Do strategic human resources and artificial intelligence help to make organisations more sustainable? Evidence from nongovernmental organisations. Sustainability, 14(12), 7327. Ameen, N., Tarhini, A., Reppel, A., & Anand, A. (2021). Customer experiences in the age of artificial intelligence. Computers in Human Behavior, 114, 106548. Anica-Popa, I., Anica-Popa, L., Radulescu, C., & Vrincianu, M. (2021). The integration of artificial intelligence in retail: Benefits, challenges and a dedicated conceptual framework. Amfiteatru Economic, 23(56), 120-136. Arce, C., Valderrama, D., Barragan, G., & Santillan, J. (2024). Optimizing business performance: Marketing strategies for small and medium businesses using artificial intelligence tools. Migration Letters, 21(S1), 193-201. Aslam, W. and Farhat, K. (2023). The role of artificial intelligence in interactive marketing: Improving customer-brand relationship. The Palgrave Handbook of Interactive Marketing, Cham: Springer International Publishing, 199-217. Bailey, D. (2018). Using AI to Transform the Customer Experience. https://www.ibm.com/blogs/think/uk-en/using-ai-to-transform-the-customer-experiencewhat-can-you-learn-from-the-past/ (Accessed at 04.09.2024). Belgaum, M., Alansari, Z., Musa, S., Alam, M., & Mazliham, M. (2021). Role of artificial intelligence in cloud computing, IoT and SDN: Reliability and scalability issues. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 11(5), 4458-4470. KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 363 Yasemin GEDİK Bialkova, S. (2023). AI-driven customer experience: Factors to consider. Philosophy of artificial intelligence and its place in society, IGI Global, 341-357. Brintrup, A., Kosasih, E., Schaffer, P., Zheng, G., Demirel, G., & MacCarthy, B. (2024). Digital supply chain surveillance using artificial intelligence: definitions, opportunities and risks. International Journal of Production Research, 62(13), 4674-4695. Buehler, T. (2024). Artificial ıntelligence in retail and ımproving efficiency. https://www.apu.apus.edu/area-of-study/business-and-management/resources/artificialintelligence-in-retail-and-improving-efficiency/ Accessed at 04.09.2024. Carvalho, J., Faria, S., & De Oliveira, D. (2023). Artificial Intelligence effectiveness in customer experience at retail. Management and Marketing for Improved Retail Competitiveness and Performance, IGI Global, 180-199. Chen, J. S., Le, T. T., & Florence, D. (2021). Usability and responsiveness of artificial intelligence chatbot on online customer experience in e-retailing. International Journal of Retail & Distribution Management, 49(11), 1512-1531. Chen, Q., Lu, Y., Gong, Y., & Xiong, J. (2023). Can AI chatbots help retain customers? Impact of AI service quality on customer loyalty. Internet Research, 33(6), 2205-2243. Chen, Y., & Prentice, C. (2024). Integrating artificial intelligence and customer experience. Australasian Marketing Journal, 14413582241252904. Cheng, Y., & Jiang, H. (2020). How do AI-driven chatbots impact user experience? Examining gratifications, perceived privacy risk, satisfaction, loyalty, and continued use. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 64(4), 592-614. Chung, M., Ko, E., Joung, H., & Kim, S. (2020). Chatbot e-service and customer satisfaction regarding luxury brands. Journal of Business Research, 117, 587-595. Coughlin, T. (2018). 175 Zettabytes By 2025. https://www.forbes.com/sites/tomcoughlin/2018/11/27/175-zettabytes-by-2025/ Accessed at 04.09.2024. Cuni-Mertz, L., & Jung, H. (2021). What Are the Risks for Retailers When Adopting Artificial Intelligence? https://walton.uark.edu/insights/posts/what-are-the-risks-for-retailers-whenadopting-artificial-intelligence.php Accessed at 04.09.2024. Curzon, J., Kosa, T., Akalu, R., & El-Khatib, K. (2021). Privacy and artificial intelligence. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2(2), 96-108. Daqar, M., & Smoudy, A. (2019). The role of artificial intelligence on enhancing customer experience. International Review of Management and Marketing, 2019, 9(4), 22-31. Davenport, T., Guha, A., & Grewal, D. (2021). How to Design an AI Marketing Strategy. https://hbr.org/2021/07/how-to-design-an-ai-marketing-strategy Accessed at 04.09.2024. Du, S., & Xie, C. (2021). Paradoxes of artificial intelligence in consumer markets: Ethical challenges and opportunities. Journal of Business Research, 129, https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0148296320305312 , 961-974. Efimova, D. (2024). How Artificial Intelligence is Reshaping the Retail Industry. https://startups.epam.com/blog/artificial-intelligence-in-retail Accessed at 04.09.2024. Fast, N., & Jago, A. (2020). Privacy matters or does it? Algorithms, rationalization, and the erosion of concern for privacy. Current Opinion in Psychology, 31, 44-48. KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 364 Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme Forrester. (2023). AI will transform retail: But success hinges on tech data, and process. https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/document/2024/03/06/forresterresearchaiwilltransformretail.pdf#page=11.08 Accessed at 04.09.2024. Gam, A., Bahri-Ammari, N., & Soliman, M. (2023). Intelligent customer experience and behavioral brand loyalty: Empirical evidence from the commerce environment. International Journal of Human–Computer Interaction, 39(10), 2090-2101. Gao, J., L, R., Yang, Y., Zhang, D., & Li, L. (2022). The impact of artificial intelligence technology stimuli on smart customer experience and the moderating effect of technology readiness. International Journal of Emerging Markets, 17(4), 1123-1142. Genovese, D. (2024). Return fraud plagues retailers, costs industry over $100B in 2023. https://www.foxbusiness.com/lifestyle/return-fraud-plagues-retailers-costs-industry-over100-billion-2023 Accessed at 04.09.2024. Grant, M. (2024). Make good choices: 5 ways to evolve your retail AI strategy. https://www.salesforce.com/blog/retail-ai-strategy/ Accessed at 04.09.2024. Hao, K. (2019). Training a single AI model can emit as much carbon as five cars in their lifetimes. https://www.technologyreview.com/2019/06/06/239031/training-a-single-ai-model-canemit-as-much-carbon-as-five-cars-in-their-lifetimes/ Accessed at 04.09.2024. Hickins, M. (2024). 10 examples of AI in retail. https://www.oracle.com/retail/ai-retail/ Accessed at 04.09.2024. Hiter, S. (2024). AI in retail: Cutting-Edge solutions for modern challenges. https://www.eweek.com/artificial-intelligence/ai-in-retail/#how-to-drive-your-retailmarketing-with-ai Accessed at 04.09.2024. Ho, S., & Chow, M. (2024). The role of artificial intelligence in consumers brand preference for retail banks in Hong Kong. Journal of Financial Services Marketing, 29, 292–305. Hsu, C., & Lin, J. (2023). Understanding the user satisfaction and loyalty of customer service chatbots. Journal of Retailing and Consumer Services, 71, 103211. https://ai.engineering.columbia.edu/ai-vs-machine-learning/ (2024). Artificial intelligence (AI) vs. Machine learning. Accessed at 04.09.2024. https://aimarketingengineers.com/ai-in-retail-profitable-strategies-for-enhancing-sales/ (2024). AI in retail: Profitable strategies for enhancing sales. Accessed at 04.09.2024. https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence (2024a). What is artificial intelligence (AI)? Accessed at 04.09.2024. https://cloud.google.com/discover/what-is-deep-learning (2024b). What is deep learning? Accessed at 04.09.2024. https://envistacorp.com/blog/10-steps-to-take-to-be-ready-for-ai-in-retail/ (2024). 10 steps to take to be ready for AI in retail. Accessed at 04.09.2024. https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2020-09/AI-Definitions-HAI.pdf (2024). Artificial ıntelligence definitions. Accessed at 04.09.2024. https://meng.uic.edu/news-stories/ai-artificial-intelligence-what-is-the-definition-of-ai-and-howdoes-ai-work/ (2024). What is (AI) artificial ıntelligence? Accessed at 04.09.2024. https://rtslabs.com/boost-your-retail-strategy-generative-ai (2024). Boost your retail strategy with generative AI: Key benefits and applications. Accessed at 04.09.2024. KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 365 Yasemin GEDİK https://theexpertcommunity.com/artificial-intelligence/ai-automation/ai-in-retail-how-artificialintelligence-is-reshaping-the-industry/ (2024). AI in retail: How artificial ıntelligence is reshaping the ındustry. Accessed at 04.09.2024. https://venturebeat.com/ai/moving-beyond-ai-paralysis/ (2024). Why AI companies don’t always scale like traditional software startups. Accessed at 04.09.2024. https://www.accenture.com/lv-en/insights/artificial-intelligence-summary-index (2024). Artificial intelligence. Accessed at 04.09.2024. https://www.analyticsinsight.net/intelligent-automation/80-of-companies-will-adopt-intelligentautomation-by-2025 (2021). 80% of Companies will adopt ıntelligent automation by 2025. Accessed at 04.09.2024. https://www.epicor.com/en/blog/industries/the-pros-and-cons-of-ai-adoption-inretail/#:~:text=Key%20Challenges%20for%20Retailers%20Implementing,the%20most% 20challenging%20to%20overcome. (2024). The pros and cons of AI adoption in retail. Accessed at 04.09.2024. https://www.gartner.com/en/webinar/507510/1170121 (2023). The impact of generative AI on retail organizations. Accessed at 04.09.2024. https://www.globaltrademag.com/ai-in-retail-market-enhancing-personalization-and-efficiencyin-retail/ (2024). AI in retail market: Enhancing personalization and efficiency in retail. Accessed at 04.09.2024. https://www.gov.uk/government/publications/research-on-the-cyber-security-of-ai/cybersecurity-risks-to-artificial-intelligence (2024). Cyber security risks to artificial intelligence. Accessed at 04.09.2024. https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence (2024a). What is artificial intelligence (AI)? Accessed at 04.09.2024. https://www.ibm.com/think/topics/machine-learning-use-cases (2024b). 10 everyday machine learning use cases. Accessed at 04.09.2024. https://www.ibm.com/topics/deep-learning (2024c). What is deep learning? Accessed at 04.09.2024. https://www.immuta.com/resources/ai-security-governance-report/ (2024). The AI Security & Governance Report. Accessed at 04.09.2024. https://www.iso.org/artificial-intelligence/what-is-ai (2024). What is artificial intelligence (AI)? Accessed at 04.09.2024. https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-ai (2024). What is AI (artificial intelligence)? Accessed at 04.09.2024. https://www.ncsc.gov.uk/guidance/ai-and-cyber-security-what-you-need-to-know#section_4 (2024). AI and cyber security: What you need to know? Accessed at 04.09.2024. https://www.scalosoft.com/blog/how-artificial-intelligence-is-changing-retail-challenges-anduse-cases-2024/ (2024). How artificial intelligence is changing retail – Challenges and use cases 2024. Accessed at 04.09.2024. https://www.tableau.com/data-insights/ai/advantages-disadvantages#disadvantages (2024). What are the advantages and disadvantages of artificial intelligence (AI)? Accessed at 04.09.2024. KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 366 Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme https://www.thebusinessresearchcompany.com/report/smart-retail-global-market-report (2024). Smart retail global market report 2024. Accessed at 04.09.2024. https://www.turintech.ai/why-it-is-so-difficult-to-build-and-scale-ai-challenges-to-become-afirst-class-ai-organisation/ (2024). Why it is so difficult to build and scale AI? Challenges to become a first-class AI organisation. Accessed at 04.09.2024. Hu, Y., & Min, H. (2023). The dark side of artificial intelligence in service: The watching-eye effect and privacy concerns. International Journal of Hospitality Management, 110, 103437. Ifekanandu, C., Anene, J., Iloka, C., & Ewuzie, C. (2023). Influence of artificial intelligence on customer: Mediating role of personalization. Journal of Data Acquisition and Processing. 38(3), 1936-1959. Kaplan, A., & Haenlein, M. (2020). Rulers of the world, unite! The challenges and opportunities of artificial intelligence. Business Horizons, 63(1), 37-50. Kok, J., Boers, E., Kosters, W., Van Der Putten, P., & Poel, M. (2009). Artificial intelligence: Definition, trends, techniques, and cases. Artificial intelligence, 1(270-299), 1-5. Kopsch, D., & Shiere, F. (2024). The retail industry is experiencing significant benefits from artificial intelligence (AI) technology advancements. https://www.mercer.com/enbe/insights/people-strategy/future-of-work/navigating-the-ai-retail-revolution/ Accessed at 04.09.2024. Kvale, K., Freddi, E., Hodnebrog, S., Sell, O., & Folstad, A. (2020). Understanding the user experience of customer service chatbots: What can we learn from customer satisfaction surveys? Folstad, A. vd. (eds). Chatbot Research and Design. Conversations 2020, Lecture Notes in Computer Science, 12604. Springer, Cham. Leleko, S., & Chupryna, R. (2024). Unlocking retail success with artificial intelligence (AI). https://spd.tech/machine-learning/ai-for-retail/ (Erişim Tarihi: 04.09.2024). Liu, Y. l., Huang, L., Yan, W., Wang, X., & Zhang, R. (2022). Privacy in AI and the IoT: The privacy concerns of smart speaker users and the personal information protection law in china. Telecommunications Policy, 46(7), 102334. Longo, D. (2023). Retail theft in the U.S: It's a Crime. https://csnews.com/retail-theft-us-itscrime#:~:text=Retail%20theft%20costs%20retailers%20more,shrink%20is%20a%20sign ificant%20challenge. Accessed at 04.09.2024. Martinez, R. (2019). Artificial intelligence: Distinguishing between types & definitions. Nevada Law Journal, 19(3), 1015-1042. Medushevska, M. (2024). The future of retail: Why businesses invest in smart retail and how you can too? https://syndicode.com/blog/smart-retail-solutions/ Accessed at 04.09.2024. Mitchell, J. (2024). Key components of artificial ıntelligence (AI). https://futureskillsacademy.com/blog/key-components-of-ai/ Accessed at 04.09.2024. Moro-Visconti, R., Rambaud, S., & Pascual, J. (2023). Artificial intelligence-driven scalability and its impact on the sustainability and valuation of traditional firms. Humanities and Social Sciences Communications, 10(1), 1-14. Muthusubramanian, M., Jangoan, S., Sharma, K., & Krishnamoorthy, G. (2024). Demystifying explainable AI: Understanding, transparency and trust. International Journal for Multidisciplinary Research, 6(2), 1-13. KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 367 Yasemin GEDİK Nguyen, T. M., Quach, S., & Thaichon, P. (2022). The effect of AI quality on customer experience and brand relationship. Journal of Consumer Behaviour, 21(3), 481-493. Oosthuizen, K. (2021). Artificial intelligence in retail: The AI-enabled value chain. Stellenbosch University, PhD Theis, Cape Town, South Africa. Ozuem, W., Ranfagni, S., Willis, M., Salvietti, G., & Howell, K. (2024). Exploring the relationship between chatbots, service failure recovery and customer loyalty: A frustration–aggression perspective. Psychology & Marketing, 41, 2253-2273. Popescu, C. C. (2018). Improvements in business operations and customer experience through data science and Artificial Intelligence. Proceedings of the International Conference on Business Excellence, 12(1), 804-815. Prentice, C., & Nguyen, M. (2020). Engaging and retaining customers with AI and employee service. Journal of Retailing and Consumer Services, 56, 102186. Raj, A. (2024). AI in the Retail Industry: Benefits, Case Studies & Examples. https://throughput.world/blog/ai-in-the-retail-industry/ Accessed at 04.09.2024. Rane, N. (2023). Enhancing customer loyalty through artificial intelligence (AI), internet of things (IoT), and big data technologies: Improving customer satisfaction, engagement, relationship, and experience. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4616051. Accessed at 04.09.2024. Rosen, L. (2019). Working with AI comes with a big environmental footprint. https://www.21stcentech.com/working-ai-big-environmental-footprint/ Accessed at 04.09.2024. Roy, S., Balaji, M., Sadeque, S., Nguyen, B., & Melewar, T. (2017). Constituents and consequences of smart customer experience in retailing. Technological Forecasting and Social Change, 124, 257-270. Sabanoglu, T. (2023a). Retail technology worldwide-statistics & facts. https://www.statista.com/topics/10749/retail-technology-worldwide/#topicOverview Accessed at 04.09.2024. Sabanoglu, T. (2023b). Business benefits of AI according to retail executives worldwide in 2023. https://www.statista.com/statistics/1374052/ai-benefits-according-to-retail-businesses/ Accessed at 04.09.2024. Sabanoglu, T. (2024). Retail market worldwide-Statistics & Facts. https://www.statista.com/topics/5922/retail-market-worldwide/#topicOverview Accessed at 04.09.2024. Samuely, A. (2023). Top benefits and challenges of AI in retail. https://www.newstore.com/articles/benefits-and-challenges-of-ai-in-retail/ Accessed at 04.09.2024. Sardesai, S., D’Souza, E., & Govekar, S. (2024). Analysing the impacts of artificial intelligence service quality and human service quality on customer satisfaction and customer loyalty in the hospitality sector. Turizam, 28(1), 37-48. Schmidt, A. (2020). Interactive human centered artificial intelligence: A definition and research challenges. Proceedings of the International Conference on Advanced Visual Interfaces, 1-4. KİTOD 2(4), 2024, Kış/Winter 368 Perakende sektöründe yapay zekâ avantajları, zorlukları ve stratejileri üzerine kavramsal bir değerlendirme Selwitz, A. (2024). Top 5 AI challenges in e-commerce and retail. https://www.the-future-ofcommerce.com/2023/08/10/ai-challenges-e-commerce-and-retail/ Accessed at 04.09.2024. Shah, C. (2023). 8 Key components of artificial intelligence. https://promactinfo.com/blogs/8-keycomponents-of-artificial-intelligence/ Accessed at 04.09.2024. Shaw, J., Rudzicz, F., Jamieson, T., & Goldfarb, A. (2019). Artificial intelligence and the implementation challenge. Journal of Medical Internet Research, 21(7), e13659. Spencer, A. (2024). Artificial ıntelligence ın retail: 6 use cases and examples. https://www.forbes.com/sites/sap/2024/04/19/artificial-intelligence-in-retail-6-use-casesand-examples/ Accessed at 04.09.2024. Taddeo, M. (2019). Three ethical challenges of applications of artificial intelligence in cybersecurity. Minds and Machines, 29, 187-191. Takyar, A. (2024). AI in retail: Use cases, applications, solution and implementation. https://www.leewayhertz.com/ai-in-retail/ Accessed at 04.09.2024. Terenggana, C. (2024). The influence of artificial intelligence on customer experience (Study of Maxim users in Surabaya, East Java). Economics Studies and Banking Journal (DEMAND), 1(1), 37-45. Thormundsson, B. (2023). Global total corporate artificial intelligence (AI) investment from 2015 to 2022. https://www.statista.com/statistics/941137/ai-investment-and-fundingworldwide/ Accessed at 04.09.2024. Timbo, R. (2024). AI components: What they are, Examples, and applications. https://www.revelo.com/blog/components-of-ai Accessed at 04.09.2024. Tulcanaza-Prieto, A., Cortez-Ordonez, A., & Lee, C. (2023). Influence of customer perception factors on AI-enabled customer experience in the Ecuadorian banking environment. Sustainability, 15(16), 12441. Venkateswaran, P., Dominic, M., Agarwal, S., Oberai, H., Anand, I., & Rajest, S. (2024). The role of artificial intelligence (AI) in enhancing marketing and customer loyalty. Data-Driven Intelligent Business Sustainability, IGI Global, 32-47. Yili, W. (2023). Here's how artificial intelligence can benefit the retail sector. https://www.weforum.org/agenda/2023/01/here-s-how-artificial-intelligence-benefitretail-sector-davos2023/ Accessed at 04.09.2024. Youn, S. and Jin, S. (2021). In A.I. we trust? The effects of parasocial interaction and technopian versus luddite ideological views on chatbot-based customer relationship management in the emerging feeling economy. Computers in Human Behavior, 119, 106721. Yu, L., & Li, Y. (2022). Artificial intelligence decision-making transparency and employees trust: The parallel multiple mediating effect of effectiveness and discomfort. Behavioral Sciences, 12(5), 127. Yuan, C., Wang, S., & Liu, Y. (2023). AI service impacts on brand image and customer equity: empirical evidence from China. Journal of Brand Management, 30, 61–76.