From China To Turkey: A Cross-Cultural Examination of Generative AI Use and Employee Creativity in SMEs
VII. INTERNATIONAL EURASIAN SCIENTIFICRESEARCH AND INNOVATION CONGRESS, 21 - 23 Ağustos 2026, ss.137-138, (Özet Bildiri)
- Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
- Sayfa Sayıları: ss.137-138
- İstanbul Kent Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Üretken yapay zekâ (Generative AI) araçlarının (ör. ChatGPT, Copilot, Gemini) iş süreçlerine hızlaentegrasyonu, çalışan yaratıcılığı üzerindeki etkilerine dair artan bir ilgi doğurmuştur. Cai, Wang ve Jin(2026), Kaynakların Korunumu (COR) Teorisi (Hobfoll, 1989) ve Sosyal Değişim Teorisi'ne (Blau,1964) dayanarak, Çin'deki KOBİ çalışanlarından oluşan 316 kişilik bir örneklemle yapay zekâkullanımının iş angajmanı aracılığıyla çalışan yaratıcılığını artırdığını; bu ilişkinin, Teknoloji KabulModeli'ne (Davis, 1989) göre ölçülen teknoloji kabul düzeyi yüksek çalışanlarda daha güçlü olduğunuyapısal eşitlik modellemesiyle (SPSS/Amos) ortaya koymuştur. Ancak bu ilişki, dijital dönüşüm hızı,KOBİ yapısı ve kültürel bağlamı bakımından Çin'den farklılık gösteren Türkiye özelinde henüzsınanmamıştır. Bu çalışmanın amacı, Cai ve arkadaşlarının (2026) modelini Türkiye'deki KOBİçalışanları üzerinde sınayarak bulguların kültürler arası geçerliliğini değerlendirmek; üretken yapayzekâ araçlarının kullanım sıklığı ve derinliğinin çalışan yaratıcılığına etkisini, iş angajmanının builişkideki aracı rolünü ve teknoloji kabulünün düzenleyici rolünü incelemektir. Kaynakların Korunumuve Sosyal Değişim teorileri temel alınarak şu hipotezler önerilmektedir: (H1) Yapay zekâ kullanımıçalışan yaratıcılığını pozitif yönde etkiler; (H2) İş angajmanı, yapay zekâ kullanımı ile çalışanyaratıcılığı arasındaki ilişkide aracı role sahiptir; (H3) Teknoloji kabul düzeyi, yapay zekâ kullanımı ileiş angajmanı arasındaki ilişkiyi düzenler. Araştırma, imalat ve yazılım/hizmet sektöründe faaliyetgösteren KOBİ'lerdeki beyaz yakalı çalışanları hedeflemekte olup nicel, kesitsel anket tasarımıkullanılacaktır. Veriler, KOSGEB kayıtlı işletmeler, teknokent firmaları ve OSB üyesi imalatfirmalarındaki çalışanlardan tabakalı örnekleme yoluyla toplanacak; hedef örneklem büyüklüğü en az300 katılımcı olarak belirlenmiştir. Yapay zekâ kullanım sıklığı, Utrecht İş Angajmanı Ölçeği(Schaufeli, Bakker ve Salanova, 2006), Teknoloji Kabul Modeli ölçeği (Davis, 1989) ve çalışanyaratıcılığı ölçeği Türkçeye uyarlanacak; aracılık-düzenleyicilik (moderated mediation) ilişkileri SPSSve Amos kullanılarak yapısal eşitlik modellemesi ile test edilecektir. Çalışmanın, Cai ve arkadaşlarının(2026) bulgularının Türkiye bağlamında ne ölçüde geçerli olduğunu ortaya koyarak üretken yapay zekâ–çalışan yaratıcılığı ilişkisine dair ilk kültürler arası ampirik kanıtlardan birini sunması; KOBİyöneticilerine yapay zekâ entegrasyon stratejilerinde iş angajmanını güçlendirici uygulamaların öneminivurgulayan öneriler sunması beklenmektedir.
The rapid integration of generative artificial intelligence (AI) tools (e.g., ChatGPT, Copilot, Gemini)into work processes has generated growing interest in their effects on employee creativity. Drawing onConservation of Resources (COR) Theory (Hobfoll, 1989) and Social Exchange Theory (Blau, 1964),Cai, Wang, and Jin (2026) demonstrated, using a sample of 316 SME employees in China and structuralequation modeling (SPSS/Amos), that AI use enhances employee creativity through work engagement,and that this relationship is stronger among employees with higher technology acceptance as measured by the Technology Acceptance Model (Davis, 1989). However, this relationship has not yet been testedin the Turkish context, which differs from China in terms of the pace of digital transformation, SMEstructure, and cultural setting. This study aims to test Cai et al.'s (2026) model among SME employeesin Turkey to assess the cross-cultural validity of the findings, examining the effect of the frequency anddepth of generative AI tool use on employee creativity, the mediating role of work engagement, and themoderating role of technology acceptance. Building on COR and Social Exchange theories, thefollowing hypotheses are proposed: (H1) AI use positively affects employee creativity; (H2) workengagement mediates the relationship between AI use and employee creativity; (H3) technologyacceptance moderates the relationship between AI use and work engagement. The study targets white-collar employees of SMEs operating in the manufacturing and software/service sectors, using aquantitative, cross-sectional survey design. Data will be collected through stratified sampling fromemployees of KOSGEB-registered enterprises, technopark firms, and organized industrial zone (OIZ)manufacturing firms, with a target sample size of at least 300 participants. AI usage frequency, theUtrecht Work Engagement Scale (Schaufeli, Bakker, & Salanova, 2006), the Technology AcceptanceModel scale (Davis, 1989), and an employee creativity scale will be adapted into Turkish; moderatedmediation relationships will be tested via structural equation modeling using SPSS and Amos. Byassessing how far Cai et al.'s (2026) findings hold in the Turkish context, the study is expected to provideone of the first cross-cultural empirical insights into the generative AI-employee creativity relationship,and to offer practical recommendations for SME managers on strengthening work engagement withinAI integration strategies.