| ÖÇ1 | Yapay zekâ ve makine öğrenmesi paradigmalarının kurallara dayalı sistemlerden (GOFAI) modern olasılıksal veri odaklı sistemlere uzanan tarihsel gelişimini felsefi ve sosyo-teknik açılardan analiz eder, bu teknolojilerin kurumsal değer oluşturmadaki rollerini değerlendirir. |
| ÖÇ2 | Kurumsal yapay zekâ kullanım senaryolarını "iş etkisi" ve "teknik fizibilite" eksenlerinde önceliklendirerek; Toplam Sahip Olma Maliyeti, Yatırım Getirisi (ROI) ve nakit akışına dayalı geri ödeme sürelerini (Payback Period) içeren analitik iş vakaları tasarlar. |
| ÖÇ3 | Yapay zekâ, büyük veri altyapıları ve üretken yapay zekâ teknolojilerini pazarlama, finans, operasyon, lojistik ve insan kaynakları gibi temel fonksiyonel alanlara entegre ederek, iş süreçlerini (BPM) ve modüler katmanlı kurumsal mimarileri yeniden modeller. |
| ÖÇ4 | Yapay zekâ ve otomasyon entegrasyonunun organizasyonlar ve iş gücü üzerinde yarattığı otomasyon sapması (automation bias), bilişsel borç (cognitive debt), yetenek değersizleşmesi (deskilling) ve rol kimliği erozyonu gibi sosyo-teknik riskleri eleştirel düzeyde değerlendirir. |
| ÖÇ5 | Uluslararası standartlar ve yasal mevzuatlar çerçevesinde; kurumsal yapay zekâ risk yönetimi, bilgi güvenliği ve veri mahremiyeti uyum politikaları geliştirir . |
| ÖÇ6 | Açıklanabilir yapay zekâ (XAI) yöntemlerini (SHAP, LIME), algoritmik adalet ölçütlerini (grup/bireysel adalet) ve Paradoks Tabanlı Sorumlu YZ Yönetişimi ilkelerini kullanarak insan-makine iş birliğine dayalı otonom "Asistan-İnceleyici-Onaylayıcı" karar denetim sistemleri kurgular . |