Abstract

Bu çalışma, Türkiye’deki 30 büyükşehir belediyesinin 2025-2029 dönemi stratejik planlarında yapay zekânın nasıl konumlandırıldığını incelemektedir. Araştırmada nitel araştırma yöntemlerinden birisi olan içerik analizi kullanılmıştır. Büyükşehir belediyelerinin stratejik planları, alanyazına dayalı olarak geliştirilen sekiz temalı kodlama çerçevesi üzerinden değerlendirilmiştir. Bu temalar; yapay zekânın doğrudan varlığı, akıllı şehir yaklaşımı, hizmetlerin iyileştirilmesi, veri odaklı karar alma, dijital altyapı, kurumsal kapasite, yapay zekanın etik yönetişimi ve kaynak tahsisinden oluşmaktadır. Elde edilen bulgular, belediyeler arasında belirgin farklılıklar bulunduğunu göstermektedir. Stratejik planlarda en çok yer alan tema dijital altyapıdır. Akıllı şehir ve veri odaklı yönetim de birçok büyükşehir belediyesinin stratejik planlarında bulunmaktadır. Yapay zekâya özgü kaynak tahsisi yalnızca İstanbul Büyükşehir Belediyesi’nin stratejik planında bulunmaktadır. Yapılan değerlendirme sonrasında büyükşehir belediyeleri elde ettikleri puanlara göre; kapsamlı, gelişmiş, söylem odaklı ve minimal olmak üzere dört gruba ayrılmıştır. En yüksek puanı alarak kapsamlı profil içerisine yalnızca İstanbul ve Gaziantep Büyükşehir Belediyeleri girebilmiştir. Büyükşehir belediyelerinin büyük bir çoğunluğu yapay zekâyı bağımsız bir politika alanı olarak ele almamıştır. Bu belediyelerde yapay zekâ çoğunlukla akıllı şehir söylemi veya üst politika belgelerine yapılan atıflar üzerinden kendisine yer bulmuştur. Sonuçlar, Türkiye Ulusal Yapay Zekâ vizyonunun yerel düzeyde tam olarak karşılık bul(a)madığını ortaya koymaktadır. Araştırma evreni, Türkiye'deki 30 büyükşehir belediyesinin tamamını kapsayan tam sayım yöntemiyle oluşturulmuştur. Yapay zekâ etiği ve şeffaflığına ilişkin tema ise stratejik planların yalnızca dörtte birinde anlamlı biçimde yer almaktadır.

Abstract

This study examines how artificial intelligence (AI) is positioned in the strategic plans of 30 metropolitan municipalities in Turkey for the period 2025-2029. Content analysis, a qualitative research method, was used in the study. The strategic plans of the metropolitan municipalities were evaluated based on eight thematic coding frameworks developed from the literature. These themes are: the direct presence of AI, the smart city approach, service improvement, data-driven decision-making, digital infrastructure, institutional capacity, ethical governance of AI, and resource allocation. The findings show significant differences among the municipalities. Digital infrastructure is the most frequently mentioned theme in the strategic plans. Smart city and data-driven governance are also included in the strategic plans of many metropolitan municipalities. AI-specific resource allocation is only found in the strategic plan of Istanbul Metropolitan Municipality. Following the evaluation, the metropolitan municipalities were divided into four groups based on their scores: comprehensive, advanced, discourse-driven, and minimal. Only Istanbul and Gaziantep Metropolitan Municipalities managed to enter the comprehensive profile with the highest scores. The vast majority of metropolitan municipalities have not treated artificial intelligence as an independent policy area. In these municipalities, artificial intelligence has mostly found its place through the discourse of smart cities or references in higher-level policy documents. The results reveal that Turkey's National Artificial Intelligence vision has not been fully realized at the local level.

Structured Abstract:

Artificial intelligence (AI) has emerged as a technology with the potential to transform government decision-making, resource management, and public service delivery. Türkiye articulated an ambitious vision in this area through its National Artificial Intelligence Strategy for 2021–2025. However, the extent to which this national vision is reflected in local governments’ institutional documents remains largely unknown. Metropolitan municipalities provide a suitable setting for examining this question because of their extensive service responsibilities, relatively substantial financial resources, and statutory strategic planning obligations. Strategic plans are more than statements of intent: under Turkish legislation, the strategic plan and performance program provide the basis for preparing the municipal budget and must be deliberated and approved by the municipal council before the budget. A goal’s inclusion in the strategic plan therefore directly affects its prospects of securing funding. Nevertheless, no study was identified that comprehensively examines AI’s positioning in the strategic plans of all metropolitan municipalities in Türkiye. Addressing this gap, the study aims to establish the themes, intensity, and level-discourse or concrete commitment-through which AI appears in the 2025–2029 strategic plans of Türkiye’s 30 metropolitan municipalities. It seeks to make two contributions. Conceptually, it develops an eight-theme coding framework derived from the literature to examine the relationship between AI discourse and concrete commitment. Empirically, it offers a comprehensive account of AI’s place on the local government agenda through a census of the current strategic plans of all 30 metropolitan municipalities.

The study employs a qualitative content analysis design. The research population comprises all 30 metropolitan municipalities in Türkiye, and a census approach was adopted without sampling. The data consist of the municipalities’ current strategic plans for 2025–2029, published on the Strategic Plan Portal of the Presidency of Strategy and Budget. The coding framework comprises eight categories (T1–T8), derived from a thematic synthesis of the international literature on AI use in public administration and local government: the explicit presence of AI, the smart city context, service improvement, data-driven decision-making, digital infrastructure, human resources and institutional capacity, transparency and ethics, and budget and resource allocation. Codes distinguish whether a theme appears as the municipality’s own goal, through a quotation from a higher-level policy document, is absent, or is unclear. The categories and coding rules were established before data collection, and coding decisions were recorded with their justifications. Coding proceeded in two stages. First, one researcher read all documents and produced justified codes for each municipality. A second researcher independently reviewed borderline decisions, and an intercoder agreement procedure was applied. The findings are presented as municipality-level total scores and theme-level frequency distributions. Based on their total scores, municipalities were classified into four maturity profiles: comprehensive, advanced, discourse-driven, and minimal.

The findings reveal a marked structural gap between AI discourse and concrete commitment. Twenty-nine of the 30 metropolitan municipalities (96.7%) identify digital infrastructure investment as a strategic goal, making it the most prevalent of the eight themes. The smart city context appears in 90% of the plans when municipalities’ own goals and references to higher-level policy documents are combined. By contrast, the explicit presence of AI is observed in 63.3% of municipalities. This difference of eight municipalities suggests that a substantial proportion position AI implicitly within smart city discourse without explicitly naming it. AI as a means of service improvement appears in only 36.7% of the plans. Transparency and ethics (26.7%, eight municipalities) and human resources and institutional capacity (23.3%) are among the least prevalent themes. The most striking finding concerns budget and resource allocation: an AI-specific budget line appears in only one municipality’s strategic plan, İstanbul (3.3%). With TRY 38.7 billion in IT investment and 30 separate AI implementation targets, İstanbul is the study’s sole positive case in this category. Total scores range from 0 (Şanlıurfa) to 8 (İstanbul) and fall into four bands: two municipalities in the upper band (7–8 points), 11 in the upper-middle band (5–6 points), 13 in the middle band (2–4 points), and four in the lower band (0–1 points). Accordingly, only İstanbul and Gaziantep have a comprehensive profile; 11 municipalities have an advanced profile, with Mersin’s four operational AI software applications and Konya’s 142-action smart city strategy developed in cooperation with ASELSAN providing examples of concrete initiatives; 13 have a discourse-driven profile, exemplified by Kayseri’s establishment of a dedicated smart city department without positioning AI as a distinct goal; and four have a minimal profile.

The study shows that Türkiye’s national AI vision has not yet been fully reflected in metropolitan municipalities’ strategic plans. AI predominantly appears indirectly through smart city discourse or references to higher-level policy documents. These findings suggest a pattern that can be interpreted through institutional theory’s concept of isomorphism: strong similarities in smart city discourse reflect a pursuit of legitimacy, whereas the lack of concrete resource allocation supporting this discourse suggests that adoption remains largely ceremonial. The study makes two theoretical contributions by developing a replicable T1–T8 coding protocol tailored to the Turkish context and providing empirical evidence that the diffusion of AI policy from central to local government is shaped by institutional capacity and organizational commitment rather than legal obligation alone. It extends research that uses local government policy documents as indicators of AI adoption and lays the groundwork for future mixed-methods studies directly examining the relationship between strategic plans and actual implementation. The findings inform recommendations to link AI goals to specific budget lines and performance indicators, strengthen ethics and transparency, and establish joint technology procurement mechanisms to reduce capacity disparities among municipalities. Because the study is limited to strategic plan content and does not directly measure implementation, it establishes an agenda for research comparing strategic discourse with annual activity reports and for longitudinal studies of planning periods after 2025–2029.

Yapılandırılmış Özet:

Yapay zekâ (YZ), günümüzde devletlerin karar alma, kaynak yönetimi ve kamu hizmeti sunumu süreçlerini dönüştürme potansiyeli taşıyan bir teknoloji olarak öne çıkmaktadır. Türkiye, 2021-2025 dönemini kapsayan Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi ile bu alanda iddialı bir vizyon ortaya koymuştur. Ancak ulusal düzeyde ilan edilen bu vizyonun yerel yönetimlerin kurumsal belgelerine ne ölçüde yansıdığı büyük ölçüde bilinmemektedir. Büyükşehir belediyeleri, geniş hizmet alanları, görece güçlü mali kaynakları ve stratejik planlama yükümlülükleri nedeniyle bu sorunun sınanabileceği elverişli bir araştırma alanı sunmaktadır. Stratejik planlar yalnızca birer niyet beyanı değildir; Türk mevzuatına göre stratejik plan ve performans programı, belediye bütçesinin hazırlanmasına esas teşkil etmekte ve bütçeden önce meclisçe görüşülüp kabul edilmektedir. Bu nedenle bir hedefin stratejik planda yer alması, o hedefin kaynak bulma olasılığını doğrudan etkilemektedir. Buna karşın, Türkiye’deki büyükşehir belediyelerinin tamamını kapsayan ve YZ’nın stratejik planlardaki konumunu bütüncül biçimde ele alan bir çalışmaya rastlanılmamıştır. Bu boşluktan hareketle çalışmanın amacı, Türkiye’deki 30 büyükşehir belediyesinin 2025-2029 dönemi stratejik planlarında yapay zekânın hangi temalar etrafında, hangi yoğunlukta ve hangi düzeyde (söylem veya somut taahhüt) yer aldığını ortaya koymaktır. Çalışma bu amaç doğrultusunda alana iki yönlü bir katkı sunmayı hedeflemektedir. Kavramsal düzeyde, YZ söylemi ile somut taahhüt arasındaki ilişkiyi okumak için alanyazından türetilen sekiz temalı bir kodlama çerçevesi geliştirilmiştir. Görgül düzeyde ise Türkiye’deki 30 büyükşehir belediyesinin güncel planları tam sayımla incelenerek YZ’nın yerel gündemdeki yerine ilişkin bütüncül bir tablo sunulmaktadır.

Araştırma nitel araştırma yöntemlerinden biri olan içerik analizi deseninde yürütülmüştür. Araştırmanın evrenini Türkiye’deki 30 büyükşehir belediyesinin tamamı oluşturmakta olup örneklem seçimine gidilmeksizin tam sayım yaklaşımı benimsenmiştir. Veri kaynağını, ilgili belediyelerin Strateji ve Bütçe Başkanlığı Stratejik Plan Portalı’nda yayımlanan 2025-2029 dönemi güncel stratejik planları oluşturmaktadır. Kodlama çerçevesi, kamu yönetiminde ve yerel yönetimlerde yapay zekâ kullanımını konu alan uluslararası alanyazının tematik sentezinden türetilen sekiz kategoriden (T1-T8) oluşmaktadır: YZ kavramının doğrudan varlığı, akıllı şehir bağlamı, hizmet iyileştirme, veri odaklı karar alma, dijital altyapı, insan kaynakları ve kurumsal kapasite, şeffaflık ve etik ile bütçe ve kaynak tahsisi. Her tema için belgede yer alma durumuna göre kodlar (kendi hedefi olarak yer alma, üst politika belgesinden alıntı yoluyla yer alma, yer almama, belirsiz) tanımlanmıştır. Kategoriler ve kodlama kuralları veri toplama sürecinden önce belirlenmiş, kodlama kararları gerekçeleriyle birlikte kayda geçirilmiştir. Kodlama iki aşamada yürütülmüştür: ilk aşamada araştırmacı tüm belgeleri okuyarak her belediye için gerekçeli kodlamalar oluşturmuş, sınır niteliğindeki kararlar ikinci bir araştırmacı tarafından bağımsız olarak incelenmiş ve kodlar arası uzlaşı prosedürü uygulanmıştır. Bulgular hem belediye bazında toplam puanlama hem de tema bazında frekans dağılımı düzeyinde sunulmuş; belediyeler aldıkları toplam puana göre dört olgunluk profiline (kapsamlı, gelişmiş, söylem odaklı ve minimal) ayrılmıştır.

Bulgular, YZ söylemi ile somut taahhüt arasında belirgin bir yapısal uçurum olduğunu ortaya koymaktadır. Otuz büyükşehir belediyesinden 29’u (%96,7) dijital altyapı yatırımlarını stratejik hedef olarak tanımlamaktadır; bu, incelenen sekiz tema arasında en yaygın olanıdır. Akıllı şehir bağlamı teması (kendi hedefi ve üst politika atıfları birlikte) belediyelerin %90’ında yer almaktadır. Buna karşın YZ’nın doğrudan varlığı teması belediyelerin %63,3’ünde gözlenmiş olup akıllı şehir teması ile arasında sekiz belediyelik bir fark bulunmaktadır; bu fark, belediyelerin önemli bir bölümünün YZ’yı doğrudan adlandırmaksızın akıllı şehir söylemi altında zımni biçimde konumlandırdığını göstermektedir. Hizmet iyileştirme aracı olarak YZ teması yalnızca %36,7 oranında gözlenmiştir. En düşük oranlar şeffaflık ve etik (%26,7, sekiz belediye), insan kaynakları ve kurumsal kapasite (%23,3) temalarında görülmektedir. En çarpıcı bulgu bütçe ve kaynak tahsisi temasına ilişkindir: YZ’ya özgü bir bütçe kalemi yalnızca tek bir belediyenin (İstanbul) stratejik planında (%3,3) yer almaktadır. İstanbul, 38,7 milyar TL’lik bilişim yatırımı ve 30 ayrı YZ uygulama hedefiyle bu kategoride çalışmanın tek pozitif örneğini oluşturmaktadır. Belediyelerin toplam puanları 0 (Şanlıurfa) ile 8 (İstanbul) arasında değişmekte olup belediyeler dört bant etrafında toplanmaktadır: üst bantta (7-8 puan) yalnızca iki belediye, orta-üst bantta (5-6 puan) 11 belediye, orta bantta (2-4 puan) 13 belediye ve alt bantta (0-1 puan) dört belediye yer almaktadır. Bu dağılıma paralel olarak belediyeler dört olgunluk profiline ayrılmıştır: kapsamlı profilde yalnızca İstanbul ve Gaziantep; gelişmiş profilde 11 belediye (örneğin Mersin’in dört aktif YZ yazılımı ve Konya’nın ASELSAN iş birliğiyle yürüttüğü 142 eylemli akıllı kent stratejisi bu profildeki somut uygulama örnekleridir); söylem odaklı profilde 13 belediye (Kayseri’nin ayrı bir akıllı şehir dairesi kurmuş olmasına karşın YZ’yı bağımsız bir hedef olarak konumlandırmamış olması bu profile örnektir); minimal profilde ise dört belediye yer almaktadır.

Bu çalışma, Türkiye Ulusal Yapay Zekâ vizyonunun büyükşehir belediyelerinin stratejik planlarına henüz tam olarak yansımadığını, YZ’nın çoğunlukla akıllı şehir söylemi veya üst politika belgelerine yapılan atıflar üzerinden dolaylı biçimde yer bulduğunu göstermektedir. Bulgular, kurumsal kuram çerçevesinde eşbiçimlilik kavramıyla yorumlanabilecek bir örüntüye işaret etmektedir: belediyeler arasındaki yüksek akıllı şehir söylemi benzerliği meşruiyet arayışını yansıtırken, bu söylemin somut kaynak tahsisiyle desteklenmemesi benimsemenin büyük ölçüde törensel kaldığını düşündürmektedir. Çalışma alanyazına iki yönlü kuramsal katkı sunmaktadır: Türkiye bağlamına özgü ve tekrarlanabilir bir T1-T8 kodlama protokolü geliştirmekte ve merkezi-yerel YZ politika yayılımının yasal zorunlulukla değil kurumsal kapasite ve örgütsel iradeyle şekillendiğine dair görgül kanıt sunmaktadır. Bu çalışma, yerel yönetim politika belgelerini YZ benimseme göstergesi olarak kullanan araştırma çizgisine katkı sunması ve stratejik planlar ile fiilî uygulama arasındaki ilişkiyi doğrudan sınayan gelecekteki karma yöntemli çalışmalara zemin hazırlaması bakımından önceki çalışmalardan ayrışmaktadır. Bulgular ışığında, YZ hedeflerinin somut bütçe kalemleri ve performans göstergeleriyle ilişkilendirilmesini, etik ve şeffaflık boyutunun güçlendirilmesini ve belediyeler arası kapasite eşitsizliğini azaltacak ortak teknoloji tedarik mekanizmalarının kurulmasını öneren politika çıkarımları sunulmaktadır. Araştırmanın stratejik planların içeriğiyle sınırlı olması ve fiilî uygulamayı doğrudan ölçmemesi, gelecekte stratejik plan söylemini faaliyet raporlarıyla karşılaştıran ve 2025-2029 sonrası dönemleri izleyen boylamsal çalışmalar için bir araştırma gündemi ortaya koymaktadır.

الملخص المنظَّم:

برز الذكاء الاصطناعي بوصفه تقنية تنطوي على إمكانات لإحداث تحوّل في صنع القرار الحكومي، وإدارة الموارد، وتقديم الخدمات العامة. وقد بلورت تركيا رؤية طموحة في هذا المجال من خلال استراتيجيتها الوطنية للذكاء الاصطناعي للفترة 2021–2025. غير أن مدى انعكاس هذه الرؤية الوطنية في الوثائق المؤسسية للإدارات المحلية لا يزال غير معلوم إلى حدّ كبير. وتوفّر بلديات المدن الكبرى سياقًا ملائمًا لدراسة هذه المسألة، بالنظر إلى اتساع نطاق مسؤولياتها الخدمية، ومواردها المالية الكبيرة نسبيًا، والتزاماتها القانونية بالتخطيط الاستراتيجي. فالخطط الاستراتيجية تتجاوز كونها مجرّد إعلانات عن النوايا؛ إذ تشكّل الخطة الاستراتيجية وبرنامج الأداء، بموجب التشريعات التركية، الأساس الذي تُعدّ عليه الموازنة البلدية، ويتعيّن على المجلس البلدي مناقشتهما وإقرارهما قبل إقرار الموازنة. ومن ثمّ، يؤثّر إدراج هدفٍ ما في الخطة الاستراتيجية تأثيرًا مباشرًا في فرص حصوله على التمويل. ومع ذلك، لم يُعثر على دراسة تتناول بصورة شاملة موقع الذكاء الاصطناعي في الخطط الاستراتيجية لجميع بلديات المدن الكبرى في تركيا. ولسدّ هذه الفجوة، تهدف الدراسة إلى تحديد الموضوعات التي يَرِد ضمنها الذكاء الاصطناعي في الخطط الاستراتيجية للفترة 2025–2029 لبلديات المدن الكبرى الثلاثين في تركيا، وكثافة حضوره، والمستوى الذي يتجلّى فيه، سواء على مستوى الخطاب أم الالتزام الملموس. وتسعى الدراسة إلى تقديم إسهامين: يتمثّل أولهما، على المستوى المفاهيمي، في تطوير إطار ترميز مستمدّ من الأدبيات يضمّ ثمانية محاور موضوعية لفحص العلاقة بين خطاب الذكاء الاصطناعي والالتزام الملموس به؛ ويتمثّل ثانيهما، على المستوى الإمبريقي، في تقديم صورة شاملة لموقع الذكاء الاصطناعي على جدول أعمال الإدارات المحلية، من خلال الحصر الشامل للخطط الاستراتيجية الحالية لبلديات المدن الكبرى الثلاثين جميعها.

تعتمد الدراسة تصميمًا بحثيًا قائمًا على تحليل المحتوى النوعي. ويتكوّن مجتمع البحث من جميع بلديات المدن الكبرى الثلاثين في تركيا، وقد اعتُمد أسلوب الحصر الشامل دون اللجوء إلى سحب عيّنة. وتتمثّل البيانات في الخطط الاستراتيجية الحالية لهذه البلديات للفترة 2025–2029، المنشورة على بوابة الخطط الاستراتيجية التابعة لرئاسة الاستراتيجية والموازنة. ويضمّ إطار الترميز ثماني فئات (T1–T8)، استُمدّت من توليف موضوعي للأدبيات الدولية المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة العامة والإدارة المحلية، وهي: الحضور الصريح للذكاء الاصطناعي، وسياق المدينة الذكية، وتحسين الخدمات، وصنع القرار المستند إلى البيانات، والبنية التحتية الرقمية، والموارد البشرية والقدرات المؤسسية، والشفافية والأخلاقيات، والموازنة وتخصيص الموارد. وتُميّز الرموز بين ورود المحور بوصفه هدفًا تتبنّاه البلدية ذاتها، ووروده ضمن اقتباس من وثيقة سياسات ذات مستوى أعلى، وغيابه، وعدم وضوحه. وقد حُدّدت الفئات وقواعد الترميز قبل جمع البيانات، وسُجّلت قرارات الترميز مقرونةً بمسوّغاتها. وجرى الترميز على مرحلتين؛ قرأ في أولاهما أحد الباحثين جميع الوثائق، وأسند رموزًا مدعومة بمسوّغات لكل بلدية. ثم راجع باحث ثانٍ، بصورة مستقلة، قرارات الترميز المتعلقة بالحالات الحدّية، وطُبّق إجراء للتحقّق من الاتفاق بين المُرمِّزين. وتُعرض النتائج في صورة درجات إجمالية على مستوى البلديات وتوزيعات تكرارية على مستوى المحاور الموضوعية. واستنادًا إلى درجاتها الإجمالية، صُنّفت البلديات ضمن أربعة أنماط للنضج: الشامل، والمتقدّم، والموجَّه بالخطاب، والأدنى.

تكشف النتائج عن فجوة بنيوية واضحة بين خطاب الذكاء الاصطناعي والالتزام الملموس به. فقد حدّدت 29 بلدية من أصل 30 بلدية كبرى (96.7%) الاستثمار في البنية التحتية الرقمية بوصفه هدفًا استراتيجيًا، ما جعله أكثر المحاور الثمانية شيوعًا. ويَرِد سياق المدينة الذكية في 90% من الخطط عند احتساب كلٍّ من الأهداف التي تتبنّاها البلديات ذاتها والإحالات إلى وثائق السياسات ذات المستوى الأعلى. وفي المقابل، يُرصد الحضور الصريح للذكاء الاصطناعي في 63.3% من البلديات. ويشير هذا الفارق، الذي يعادل ثماني بلديات، إلى أن نسبة معتبرة من البلديات تضع الذكاء الاصطناعي ضمن خطاب المدينة الذكية بصورة ضمنية، دون تسميته صراحةً. ولا يَرِد الذكاء الاصطناعي بوصفه وسيلةً لتحسين الخدمات إلا في 36.7% من الخطط. ويُعدّ محور الشفافية والأخلاقيات (26.7%، أي ثماني بلديات)، ومحور الموارد البشرية والقدرات المؤسسية (23.3%)، من أقلّ المحاور شيوعًا. وتتعلّق النتيجة الأبرز بالموازنة وتخصيص الموارد؛ إذ لا يظهر بند موازنة مخصّص للذكاء الاصطناعي إلا في الخطة الاستراتيجية لبلدية واحدة، هي إسطنبول (3.3%). وباستثمارات في تكنولوجيا المعلومات تبلغ 38.7 مليار ليرة تركية، و30 هدفًا مستقلًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي، تمثّل إسطنبول الحالة الإيجابية الوحيدة في الدراسة ضمن هذه الفئة. وتتراوح الدرجات الإجمالية بين صفر في شانلي أورفا وثماني نقاط في إسطنبول، وتتوزّع على أربع شرائح: بلديتان في الشريحة العليا (7–8 نقاط)، و11 بلدية في الشريحة المتوسطة العليا (5–6 نقاط)، و13 بلدية في الشريحة المتوسطة (2–4 نقاط)، وأربع بلديات في الشريحة الدنيا (0–1 نقطة). وبناءً على ذلك، لا تتّسم بالنمط الشامل سوى إسطنبول وغازي عنتاب؛ فيما تتّسم 11 بلدية بالنمط المتقدّم، وتقدّم التطبيقات البرمجية الأربعة للذكاء الاصطناعي المستخدمة فعليًا في مرسين، واستراتيجية المدينة الذكية في قونية، التي تضمّ 142 إجراءً وطُوّرت بالتعاون مع شركة أسيلسان (ASELSAN)، أمثلةً على المبادرات الملموسة. وتتّسم 13 بلدية بالنمط الموجَّه بالخطاب، ومن أمثلته إنشاء قيصري إدارةً مختصّة بالمدينة الذكية دون إدراج الذكاء الاصطناعي بوصفه هدفًا مستقلًا؛ بينما تتّسم أربع بلديات بالنمط الأدنى.

تُظهر الدراسة أن الرؤية الوطنية التركية للذكاء الاصطناعي لم تنعكس بعد بصورة كاملة في الخطط الاستراتيجية لبلديات المدن الكبرى. ويَرِد الذكاء الاصطناعي في الغالب بصورة غير مباشرة، من خلال خطاب المدينة الذكية أو الإحالات إلى وثائق السياسات ذات المستوى الأعلى. وتشير هذه النتائج إلى نمط يمكن تفسيره من خلال مفهوم التماثل المؤسسي في النظرية المؤسسية؛ إذ تعكس أوجه التشابه القوية في خطاب المدينة الذكية سعيًا إلى اكتساب الشرعية، في حين يوحي غياب التخصيص الملموس للموارد الداعمة لهذا الخطاب بأن التبنّي لا يزال، إلى حدّ كبير، شكليًا وطقوسيًا. وتقدّم الدراسة إسهامين نظريين، يتمثّلان في تطوير بروتوكول ترميز قابل للتكرار (T1–T8) ومكيَّف مع السياق التركي، وتوفير أدلة إمبريقية على أن انتشار سياسات الذكاء الاصطناعي من الحكومة المركزية إلى الإدارات المحلية يتشكّل بفعل القدرات المؤسسية والالتزام التنظيمي، وليس بفعل الإلزام القانوني وحده. كما توسّع نطاق البحوث التي تستخدم وثائق سياسات الإدارات المحلية بوصفها مؤشرات على تبنّي الذكاء الاصطناعي، وتمهّد لدراسات مستقبلية تستخدم المناهج المختلطة لفحص العلاقة بين الخطط الاستراتيجية والتنفيذ الفعلي بصورة مباشرة. وتستند إلى النتائج توصياتٌ بربط أهداف الذكاء الاصطناعي ببنود موازنة محدّدة ومؤشرات أداء، وتعزيز الأخلاقيات والشفافية، وإنشاء آليات مشتركة لشراء التكنولوجيا للحدّ من التفاوت في القدرات بين البلديات. ونظرًا إلى اقتصار الدراسة على محتوى الخطط الاستراتيجية وعدم قياسها التنفيذ بصورة مباشرة، فإنها تضع أجندة بحثية لمقارنة الخطاب الاستراتيجي بتقارير الأنشطة السنوية، ولإجراء دراسات طولية لفترات التخطيط اللاحقة للفترة 2025–2029.

Résumé structuré :

L’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme une technologie susceptible de transformer la prise de décision gouvernementale, la gestion des ressources et la prestation des services publics. La Turquie a formulé une vision ambitieuse dans ce domaine à travers sa Stratégie nationale d’intelligence artificielle pour la période 2021–2025. Toutefois, la mesure dans laquelle cette vision nationale se reflète dans les documents institutionnels des collectivités locales demeure largement méconnue. Les municipalités métropolitaines constituent un cadre pertinent pour examiner cette question, compte tenu de l’étendue de leurs compétences en matière de services, de leurs ressources financières relativement importantes et de leurs obligations légales en matière de planification stratégique. Les plans stratégiques vont au-delà de simples déclarations d’intention : conformément à la législation turque, le plan stratégique et le programme de performance servent de fondement à l’élaboration du budget municipal et doivent être examinés et approuvés par le conseil municipal avant celui-ci. L’inscription d’un objectif dans le plan stratégique influe donc directement sur ses perspectives de financement. Néanmoins, aucune étude examinant de manière exhaustive la place de l’IA dans les plans stratégiques de l’ensemble des municipalités métropolitaines de Turquie n’a été recensée. Afin de combler cette lacune, la présente étude vise à déterminer les thématiques, l’intensité et le niveau de présence de l’IA — discours ou engagement concret — dans les plans stratégiques 2025–2029 des 30 municipalités métropolitaines de Turquie. Elle entend apporter deux contributions. Sur le plan conceptuel, elle développe un cadre de codage comprenant huit thématiques issues de la littérature afin d’examiner la relation entre le discours sur l’IA et l’engagement concret. Sur le plan empirique, elle propose un état des lieux exhaustif de la place de l’IA dans les priorités des collectivités locales, à partir d’un recensement des plans stratégiques en vigueur dans les 30 municipalités métropolitaines.

L’étude repose sur un dispositif d’analyse qualitative de contenu. La population étudiée comprend les 30 municipalités métropolitaines de Turquie, et une démarche de recensement exhaustif, sans échantillonnage, a été retenue. Les données sont constituées des plans stratégiques municipaux en vigueur pour la période 2025–2029, publiés sur le Portail des plans stratégiques de la Présidence de la stratégie et du budget. Le cadre de codage comporte huit catégories (T1–T8), élaborées à partir d’une synthèse thématique de la littérature internationale consacrée à l’utilisation de l’IA dans l’administration publique et les collectivités locales : la présence explicite de l’IA, le contexte de la ville intelligente, l’amélioration des services, la prise de décision fondée sur les données, les infrastructures numériques, les ressources humaines et les capacités institutionnelles, la transparence et l’éthique, ainsi que le budget et l’allocation des ressources. Le codage distingue les cas où une thématique figure comme un objectif propre à la municipalité, apparaît dans une citation d’un document de politique publique de niveau supérieur, est absente ou demeure ambiguë. Les catégories et les règles de codage ont été définies avant la collecte des données, et les décisions de codage ont été consignées avec leurs justifications. Le codage s’est déroulé en deux étapes. Dans un premier temps, un chercheur a lu l’ensemble des documents et attribué des codes justifiés à chaque municipalité. Un second chercheur a ensuite examiné, de manière indépendante, les décisions relatives aux cas limites, et une procédure d’évaluation de l’accord intercodeurs a été appliquée. Les résultats sont présentés sous la forme de scores totaux par municipalité et de distributions de fréquences par thématique. Sur la base de leurs scores totaux, les municipalités ont été classées selon quatre profils de maturité : global, avancé, à dominante discursive et minimal.

Les résultats révèlent un décalage structurel marqué entre le discours sur l’IA et l’engagement concret. Vingt-neuf des 30 municipalités métropolitaines (96,7 %) définissent l’investissement dans les infrastructures numériques comme un objectif stratégique, ce qui en fait la plus répandue des huit thématiques. Le contexte de la ville intelligente apparaît dans 90 % des plans lorsque les objectifs propres aux municipalités et les références aux documents de politique publique de niveau supérieur sont pris en compte conjointement. En revanche, la présence explicite de l’IA est observée dans 63,3 % des municipalités. Cet écart, correspondant à huit municipalités, suggère qu’une proportion substantielle d’entre elles inscrit implicitement l’IA dans le discours sur la ville intelligente sans la nommer expressément. L’IA comme moyen d’amélioration des services n’apparaît que dans 36,7 % des plans. La transparence et l’éthique (26,7 %, soit huit municipalités), ainsi que les ressources humaines et les capacités institutionnelles (23,3 %), figurent parmi les thématiques les moins présentes. Le résultat le plus frappant concerne le budget et l’allocation des ressources : une ligne budgétaire spécifiquement consacrée à l’IA n’apparaît que dans le plan stratégique d’une seule municipalité, İstanbul (3,3 %). Avec 38,7 milliards de livres turques d’investissements dans les technologies de l’information et 30 objectifs distincts de mise en œuvre de l’IA, İstanbul constitue l’unique cas positif de l’étude dans cette catégorie. Les scores totaux s’échelonnent de 0 (Şanlıurfa) à 8 (İstanbul) et se répartissent en quatre tranches : deux municipalités dans la tranche supérieure (7–8 points), 11 dans la tranche intermédiaire supérieure (5–6 points), 13 dans la tranche intermédiaire (2–4 points) et quatre dans la tranche inférieure (0–1 point). Ainsi, seules İstanbul et Gaziantep présentent un profil global ; 11 municipalités présentent un profil avancé, les quatre applications logicielles d’IA opérationnelles de Mersin et la stratégie de ville intelligente de Konya, comprenant 142 actions et élaborée en coopération avec ASELSAN, illustrant des initiatives concrètes ; 13 présentent un profil à dominante discursive, illustré par la création, à Kayseri, d’un service dédié à la ville intelligente sans que l’IA soit définie comme un objectif distinct ; enfin, quatre présentent un profil minimal.

L’étude montre que la vision nationale de la Turquie en matière d’IA ne se reflète pas encore pleinement dans les plans stratégiques des municipalités métropolitaines. L’IA y apparaît principalement de manière indirecte, à travers le discours sur la ville intelligente ou les références aux documents de politique publique de niveau supérieur. Ces résultats suggèrent une configuration pouvant être interprétée à la lumière du concept d’isomorphisme de la théorie institutionnelle : les fortes similitudes dans le discours sur la ville intelligente traduisent une recherche de légitimité, tandis que l’absence d’une allocation concrète de ressources à l’appui de ce discours suggère que l’adoption demeure largement cérémonielle. L’étude apporte deux contributions théoriques en développant un protocole de codage T1–T8 reproductible, adapté au contexte turc, et en fournissant des éléments empiriques montrant que la diffusion des politiques d’IA de l’administration centrale vers les collectivités locales est façonnée par les capacités institutionnelles et l’engagement organisationnel, plutôt que par la seule obligation légale. Elle prolonge les recherches qui mobilisent les documents de politique publique des collectivités locales comme indicateurs de l’adoption de l’IA et pose les jalons de futures études recourant à des méthodes mixtes pour examiner directement la relation entre les plans stratégiques et leur mise en œuvre effective. Les résultats étayent des recommandations visant à associer les objectifs en matière d’IA à des lignes budgétaires précises et à des indicateurs de performance, à renforcer l’éthique et la transparence, ainsi qu’à instaurer des mécanismes d’achat conjoint de technologies afin de réduire les disparités de capacités entre municipalités. Étant donné que l’étude se limite au contenu des plans stratégiques et ne mesure pas directement leur mise en œuvre, elle définit un programme de recherche axé sur la comparaison du discours stratégique avec les rapports annuels d’activité, ainsi que sur des études longitudinales portant sur les périodes de planification postérieures à 2025–2029.

Resumen estructurado:

La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una tecnología con potencial para transformar la toma de decisiones gubernamentales, la gestión de recursos y la prestación de servicios públicos. Türkiye articuló una visión ambiciosa en este ámbito mediante su Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial para el período 2021–2025. Sin embargo, sigue siendo ampliamente desconocido en qué medida esta visión nacional se refleja en los documentos institucionales de los gobiernos locales. Las municipalidades metropolitanas constituyen un contexto adecuado para examinar esta cuestión, dadas sus amplias responsabilidades en la prestación de servicios, sus recursos financieros relativamente cuantiosos y sus obligaciones legales en materia de planificación estratégica. Los planes estratégicos trascienden las meras declaraciones de intenciones: conforme a la legislación turca, el plan estratégico y el programa de desempeño constituyen la base para elaborar el presupuesto municipal y deben ser deliberados y aprobados por el concejo municipal antes de la aprobación de dicho presupuesto. Por consiguiente, la inclusión de un objetivo en el plan estratégico incide directamente en sus posibilidades de obtener financiación. No obstante, no se identificó ningún estudio que examinara exhaustivamente el posicionamiento de la IA en los planes estratégicos de todas las municipalidades metropolitanas de Türkiye. Para abordar esta laguna, el estudio tiene como objetivo determinar las temáticas, la intensidad y el nivel —discurso o compromiso concreto— con que la IA aparece en los planes estratégicos 2025–2029 de las 30 municipalidades metropolitanas del país. Se propone realizar dos contribuciones. En el plano conceptual, desarrolla un marco de codificación de ocho ejes temáticos, derivado de la literatura, para examinar la relación entre el discurso sobre la IA y el compromiso concreto. En el plano empírico, ofrece una descripción exhaustiva del lugar que ocupa la IA en la agenda de los gobiernos locales mediante un censo de los planes estratégicos vigentes de las 30 municipalidades metropolitanas.

El estudio adopta un diseño de análisis cualitativo de contenido. La población de investigación comprende las 30 municipalidades metropolitanas de Türkiye, y se empleó un enfoque censal sin recurrir al muestreo. Los datos consisten en los planes estratégicos municipales vigentes para el período 2025–2029, publicados en el Portal de Planes Estratégicos de la Presidencia de Estrategia y Presupuesto. El marco de codificación comprende ocho categorías (T1–T8), derivadas de una síntesis temática de la literatura internacional sobre el uso de la IA en la administración pública y los gobiernos locales: presencia explícita de la IA, contexto de ciudad inteligente, mejora de los servicios, toma de decisiones basada en datos, infraestructura digital, recursos humanos y capacidad institucional, transparencia y ética, y presupuesto y asignación de recursos. Los códigos distinguen si un eje temático aparece como un objetivo propio de la municipalidad, si se incorpora mediante una cita de un documento de política pública de nivel superior, si está ausente o si su presencia resulta ambigua. Las categorías y las reglas de codificación se establecieron antes de la recopilación de datos, y las decisiones de codificación se registraron junto con sus justificaciones. La codificación se desarrolló en dos etapas. En primer lugar, un investigador leyó todos los documentos y asignó códigos justificados a cada municipalidad. Un segundo investigador revisó de forma independiente las decisiones relativas a los casos limítrofes, y se aplicó un procedimiento de evaluación de la concordancia entre codificadores. Los resultados se presentan mediante puntuaciones totales por municipalidad y distribuciones de frecuencias por eje temático. En función de sus puntuaciones totales, las municipalidades se clasificaron en cuatro perfiles de madurez: integral, avanzado, de predominio discursivo y mínimo.

Los resultados revelan una marcada brecha estructural entre el discurso sobre la IA y el compromiso concreto. Veintinueve de las 30 municipalidades metropolitanas (96,7 %) identifican la inversión en infraestructura digital como un objetivo estratégico, lo que la convierte en el más frecuente de los ocho ejes temáticos. El contexto de ciudad inteligente aparece en el 90 % de los planes cuando se consideran conjuntamente los objetivos propios de las municipalidades y las referencias a documentos de política pública de nivel superior. En cambio, la presencia explícita de la IA se observa en el 63,3 % de las municipalidades. Esta diferencia, equivalente a ocho municipalidades, sugiere que una proporción considerable sitúa implícitamente la IA dentro del discurso sobre la ciudad inteligente sin mencionarla de manera expresa. La IA como medio para mejorar los servicios aparece únicamente en el 36,7 % de los planes. La transparencia y la ética (26,7 %, ocho municipalidades), así como los recursos humanos y la capacidad institucional (23,3 %), se encuentran entre los ejes temáticos menos frecuentes. El hallazgo más destacado concierne al presupuesto y la asignación de recursos: solo el plan estratégico de una municipalidad, İstanbul (3,3 %), incluye una partida presupuestaria específica para la IA. Con una inversión de 38.700 millones de liras turcas en tecnologías de la información y 30 objetivos diferenciados de implementación de la IA, İstanbul constituye el único caso positivo del estudio en esta categoría. Las puntuaciones totales oscilan entre 0 (Şanlıurfa) y 8 (İstanbul) y se distribuyen en cuatro franjas: dos municipalidades en la franja superior (7–8 puntos), 11 en la franja media-alta (5–6 puntos), 13 en la franja media (2–4 puntos) y cuatro en la franja inferior (0–1 puntos). En consecuencia, únicamente İstanbul y Gaziantep presentan un perfil integral; 11 municipalidades tienen un perfil avanzado, con ejemplos de iniciativas concretas como las cuatro aplicaciones informáticas de IA operativas de Mersin y la estrategia de ciudad inteligente de Konya, que comprende 142 acciones y fue desarrollada en cooperación con ASELSAN; 13 presentan un perfil de predominio discursivo, ilustrado por la creación en Kayseri de un departamento específico de ciudad inteligente sin definir la IA como un objetivo diferenciado; y cuatro presentan un perfil mínimo.

El estudio muestra que la visión nacional de Türkiye en materia de IA todavía no se refleja plenamente en los planes estratégicos de las municipalidades metropolitanas. La IA aparece predominantemente de manera indirecta, a través del discurso sobre la ciudad inteligente o de referencias a documentos de política pública de nivel superior. Estos resultados sugieren un patrón que puede interpretarse mediante el concepto de isomorfismo de la teoría institucional: las marcadas similitudes en el discurso sobre la ciudad inteligente reflejan una búsqueda de legitimidad, mientras que la ausencia de una asignación concreta de recursos que respalde dicho discurso sugiere que la adopción sigue siendo, en gran medida, ceremonial. El estudio realiza dos contribuciones teóricas al desarrollar un protocolo de codificación T1–T8 replicable y adaptado al contexto turco, y al aportar evidencia empírica de que la difusión de las políticas de IA desde el gobierno central hacia los gobiernos locales está condicionada por la capacidad institucional y el compromiso organizacional, y no únicamente por la obligación legal. Asimismo, amplía las investigaciones que utilizan los documentos de política pública de los gobiernos locales como indicadores de la adopción de la IA y sienta las bases para futuros estudios con métodos mixtos que examinen directamente la relación entre los planes estratégicos y su implementación efectiva. Los resultados fundamentan recomendaciones orientadas a vincular los objetivos de IA con partidas presupuestarias específicas e indicadores de desempeño, fortalecer la ética y la transparencia, y establecer mecanismos de adquisición conjunta de tecnología para reducir las disparidades de capacidad entre municipalidades. Dado que el estudio se limita al contenido de los planes estratégicos y no mide directamente su implementación, establece una agenda de investigación que contempla la comparación del discurso estratégico con los informes anuales de actividades, así como la realización de estudios longitudinales sobre los períodos de planificación posteriores a 2025–2029.

结构化摘要：

人工智能（AI）已成为一项具有变革政府决策、资源管理和公共服务供给潜力的技术。土耳其通过《2021—2025年国家人工智能战略》提出了这一领域的宏伟愿景。然而，这一国家愿景在多大程度上体现于地方政府的机构文件之中，目前仍缺乏充分认识。大都市市政府承担广泛的公共服务职责，拥有相对充足的财政资源，并负有法定战略规划义务，因此为考察这一问题提供了适宜的研究场域。战略规划不仅是意向声明：根据土耳其法律，战略规划和绩效计划构成编制市政府预算的基础，且必须先于预算由市议会审议并批准。因此，某项目标是否纳入战略规划，直接影响其获得资金支持的可能性。然而，尚未发现全面考察人工智能在土耳其所有大都市市政府战略规划中定位的研究。为填补这一空白，本研究旨在确定人工智能在土耳其30个大都市市政府《2025—2029年战略规划》中所呈现的主题、出现强度及其所处层次，即话语表达或实质性承诺。研究力求作出两方面贡献。在概念层面，基于文献构建包含八个主题的编码框架，以考察人工智能话语与实质性承诺之间的关系。在实证层面，通过对全部30个大都市市政府现行战略规划开展全样本考察，全面揭示人工智能在地方政府议程中的地位。

本研究采用定性内容分析设计。研究总体涵盖土耳其全部30个大都市市政府，采用总体普查方式，不进行抽样。研究数据由各市政府现行的《2025—2029年战略规划》构成，相关文件均发布于土耳其总统府战略与预算局的战略规划门户网站。编码框架基于对公共行政和地方政府人工智能应用领域国际文献的主题综合，包含八个类别（T1—T8）：人工智能的明确呈现、智慧城市语境、服务改进、数据驱动决策、数字基础设施、人力资源与机构能力、透明度与伦理，以及预算与资源配置。编码区分某一主题是作为市政府自身目标出现、通过引述上位政策文件出现、未出现，还是其呈现情况不明确。类别与编码规则均在数据收集之前确定，编码决策及其依据均予以记录。编码分两个阶段进行。首先，一名研究者阅读全部文件，并为各市政府赋予附有理由说明的编码。随后，第二名研究者独立复核边界性编码决策，并实施编码者间一致性评估程序。研究结果以各市政府的总得分和各主题的频数分布形式呈现。依据总得分，将市政府划分为四种成熟度类型：全面型、进阶型、话语主导型和最低限度型。

研究结果揭示了人工智能话语与实质性承诺之间显著的结构性差距。30个大都市市政府中，有29个（96.7%）将数字基础设施投资确定为战略目标，使其成为八个主题中最普遍的主题。合并计算市政府自身目标和对上位政策文件的引用后，智慧城市语境出现在90%的规划中。相比之下，明确提及人工智能的市政府占63.3%。这一相当于八个市政府的差额表明，相当一部分市政府将人工智能隐含地置于智慧城市话语之中，却未明确使用其名称。仅有36.7%的规划将人工智能作为改善服务的手段。透明度与伦理（26.7%，即八个市政府）以及人力资源与机构能力（23.3%）属于出现频率最低的主题之列。最突出的发现涉及预算与资源配置：仅伊斯坦布尔（İstanbul）一个市政府的战略规划设有人工智能专项预算科目，占比为3.3%。伊斯坦布尔拥有387亿土耳其里拉的信息技术投资，以及30项独立的人工智能实施目标，是本研究在该类别中唯一的正向案例。总得分最低为尚勒乌尔法（Şanlıurfa）的0分，最高为伊斯坦布尔的8分，分布于四个区间：高分区间（7—8分）有两个市政府，中高分区间（5—6分）有11个，中分区间（2—4分）有13个，低分区间（0—1分）有四个。据此，仅伊斯坦布尔和加济安泰普（Gaziantep）属于全面型；11个市政府属于进阶型，其中，梅尔辛（Mersin）四项已投入运行的人工智能软件应用，以及科尼亚（Konya）与阿塞尔桑公司（ASELSAN）合作制定、包含142项行动的智慧城市战略，为具体举措提供了实例；13个市政府属于话语主导型，其代表性案例是开塞利（Kayseri）虽设立了专门的智慧城市部门，却未将人工智能定位为独立目标；另有四个市政府属于最低限度型。

研究表明，土耳其国家人工智能愿景尚未充分体现于大都市市政府的战略规划之中。人工智能主要通过智慧城市话语或对上位政策文件的引用而间接出现。这些发现呈现出一种可借助制度理论中的同形化概念加以解释的模式：智慧城市话语的高度相似性反映了对合法性的追求，而缺乏支撑这一话语的具体资源配置，则表明相关采纳在很大程度上仍具有仪式性。本研究作出两项理论贡献：一是开发适用于土耳其情境、可重复实施的T1—T8编码规程；二是提供实证证据，表明人工智能政策从中央政府向地方政府的扩散受到机构能力和组织承诺的塑造，而非仅由法律义务驱动。研究拓展了以地方政府政策文件作为人工智能采纳指标的相关研究，并为未来采用混合研究方法直接考察战略规划与实际实施之间的关系奠定基础。研究结果为以下建议提供了依据：将人工智能目标与具体预算科目及绩效指标相衔接，强化伦理与透明度，并建立技术联合采购机制，以缩小市政府之间的能力差距。鉴于本研究仅限于战略规划内容，未直接测量实施情况，因此提出了后续研究议程，包括将战略话语与年度工作报告进行比较，以及针对2025—2029年之后的规划周期开展纵向研究。

Структурированная аннотация:

Искусственный интеллект (ИИ) стал технологией, обладающей потенциалом трансформации принятия государственных решений, управления ресурсами и предоставления публичных услуг. Турция сформулировала амбициозное видение развития этой сферы в Национальной стратегии в области искусственного интеллекта на 2021–2025 годы. Однако степень отражения этого общенационального видения в институциональных документах органов местного самоуправления остаётся в значительной мере неизученной. Муниципалитеты крупных городов представляют собой подходящий объект для исследования данного вопроса ввиду широкого круга их полномочий по предоставлению услуг, относительно значительных финансовых ресурсов и законодательно установленных обязательств в области стратегического планирования. Стратегические планы представляют собой нечто большее, чем декларации о намерениях: согласно турецкому законодательству, стратегический план и программа результативности служат основой для подготовки муниципального бюджета и должны быть рассмотрены и утверждены муниципальным советом до утверждения бюджета. Следовательно, включение цели в стратегический план непосредственно влияет на перспективы получения финансирования для её достижения. Вместе с тем не было выявлено исследований, всесторонне рассматривающих место ИИ в стратегических планах всех муниципалитетов крупных городов Турции. Восполняя этот пробел, настоящее исследование ставит целью определить тематику, интенсивность и уровень представленности ИИ — на уровне дискурса или конкретных обязательств — в стратегических планах 30 муниципалитетов крупных городов Турции на 2025–2029 годы. Исследование предполагает внесение вклада в двух направлениях. В концептуальном отношении оно разрабатывает основанную на литературе схему кодирования, включающую восемь тематических категорий и предназначенную для изучения соотношения между дискурсом об ИИ и конкретными обязательствами. В эмпирическом отношении оно предлагает всестороннюю характеристику места ИИ в повестке местного самоуправления на основе сплошного обследования действующих стратегических планов всех 30 муниципалитетов крупных городов.

Исследование основано на качественном контент-анализе. Генеральную совокупность составляют все 30 муниципалитетов крупных городов Турции; применён метод сплошного обследования без формирования выборки. Данные включают действующие муниципальные стратегические планы на 2025–2029 годы, опубликованные на Портале стратегических планов Управления стратегии и бюджета при Президенте Турции. Схема кодирования включает восемь категорий (T1–T8), сформированных посредством тематического синтеза международной литературы по применению ИИ в государственном управлении и местном самоуправлении: явное присутствие ИИ, контекст умного города, совершенствование услуг, принятие решений на основе данных, цифровая инфраструктура, человеческие ресурсы и институциональный потенциал, прозрачность и этика, а также бюджет и распределение ресурсов. Кодирование позволяет разграничить случаи, когда тема представлена в качестве собственной цели муниципалитета, появляется в цитате из документа политики более высокого уровня, отсутствует либо её представленность остаётся неясной. Категории и правила кодирования были определены до сбора данных, а решения о присвоении кодов фиксировались вместе с их обоснованиями. Кодирование осуществлялось в два этапа. Сначала один исследователь изучил все документы и присвоил каждому муниципалитету коды с соответствующими обоснованиями. Затем второй исследователь независимо проверил решения по пограничным случаям, после чего была применена процедура оценки межкодировочного согласия. Результаты представлены в виде суммарных баллов по муниципалитетам и частотных распределений по тематическим категориям. На основании суммарных баллов муниципалитеты были распределены по четырём профилям зрелости: комплексному, продвинутому, дискурсивно ориентированному и минимальному.

Результаты выявляют выраженный структурный разрыв между дискурсом об ИИ и конкретными обязательствами. Двадцать девять из 30 муниципалитетов крупных городов (96,7 %) определяют инвестиции в цифровую инфраструктуру как стратегическую цель, что делает эту тему наиболее распространённой среди восьми рассматриваемых категорий. При совместном учёте собственных целей муниципалитетов и ссылок на документы политики более высокого уровня контекст умного города присутствует в 90 % планов. Напротив, явное присутствие ИИ зафиксировано в 63,3 % муниципалитетов. Это различие, соответствующее восьми муниципалитетам, позволяет предположить, что значительная их часть неявно помещает ИИ в контекст дискурса об умном городе, не называя его напрямую. ИИ как средство совершенствования услуг фигурирует лишь в 36,7 % планов. Прозрачность и этика (26,7 %, восемь муниципалитетов), а также человеческие ресурсы и институциональный потенциал (23,3 %) относятся к наименее распространённым темам. Наиболее примечательный результат касается бюджета и распределения ресурсов: отдельная бюджетная статья, специально предназначенная для ИИ, присутствует в стратегическом плане лишь одного муниципалитета — Стамбула (3,3 %). При объёме инвестиций в информационные технологии в 38,7 млрд турецких лир и наличии 30 отдельных целевых задач по внедрению ИИ Стамбул является единственным положительным случаем в данной категории. Суммарные баллы варьируются от 0 у Шанлыурфы до 8 у Стамбула и распределяются по четырём диапазонам: два муниципалитета входят в верхний диапазон (7–8 баллов), 11 — в средневерхний (5–6 баллов), 13 — в средний (2–4 балла), а четыре — в нижний (0–1 балл). Соответственно, комплексный профиль имеют только Стамбул и Газиантеп; продвинутый профиль характерен для 11 муниципалитетов, причём примерами конкретных инициатив служат четыре функционирующих программных приложения на основе ИИ в Мерсине и разработанная в сотрудничестве с ASELSAN стратегия умного города Коньи, включающая 142 мероприятия; дискурсивно ориентированный профиль имеют 13 муниципалитетов, что иллюстрирует пример Кайсери, где создано специализированное подразделение по вопросам умного города, однако ИИ не выделен в качестве самостоятельной цели; ещё четыре муниципалитета характеризуются минимальным профилем.

Исследование показывает, что национальное видение Турции в области ИИ пока не получило полного отражения в стратегических планах муниципалитетов крупных городов. ИИ преимущественно представлен косвенно — через дискурс об умном городе или ссылки на документы политики более высокого уровня. Эти результаты указывают на закономерность, которую можно интерпретировать с помощью понятия изоморфизма в институциональной теории: выраженное сходство дискурса об умном городе отражает стремление к легитимности, тогда как отсутствие конкретного распределения ресурсов в поддержку этого дискурса позволяет предположить, что принятие соответствующих подходов остаётся в значительной мере церемониальным. Исследование вносит два теоретических вклада: разрабатывает воспроизводимый протокол кодирования T1–T8, адаптированный к турецкому контексту, и предоставляет эмпирические свидетельства того, что распространение политики в области ИИ от центрального к местному уровню определяется институциональным потенциалом и организационной приверженностью, а не только юридическими обязательствами. Оно развивает исследования, использующие документы политики органов местного самоуправления в качестве индикаторов принятия ИИ, и создаёт основу для будущих исследований с применением смешанных методов, непосредственно изучающих взаимосвязь между стратегическими планами и их фактической реализацией. Полученные результаты обосновывают рекомендации по увязке целей в области ИИ с конкретными бюджетными статьями и показателями результативности, укреплению этических принципов и прозрачности, а также созданию механизмов совместных закупок технологий для сокращения различий в потенциале муниципалитетов. Поскольку исследование ограничивается содержанием стратегических планов и непосредственно не измеряет их реализацию, оно формирует повестку дальнейших исследований, предусматривающую сопоставление стратегического дискурса с ежегодными отчётами о деятельности, а также проведение лонгитюдных исследований периодов планирования, следующих за 2025–2029 годами.

संरचित सार:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक ऐसी प्रौद्योगिकी के रूप में उभरी है जिसमें सरकारी निर्णय-निर्माण, संसाधन प्रबंधन और सार्वजनिक सेवा प्रदाय को रूपांतरित करने की क्षमता है। तुर्किये ने 2021–2025 की अपनी राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता रणनीति के माध्यम से इस क्षेत्र में एक महत्त्वाकांक्षी दृष्टि प्रस्तुत की। तथापि, यह राष्ट्रीय दृष्टि स्थानीय सरकारों के संस्थागत दस्तावेज़ों में किस सीमा तक प्रतिबिंबित होती है, यह अभी भी काफी हद तक अज्ञात है। महानगरीय नगरपालिकाएँ अपने व्यापक सेवा-संबंधी दायित्वों, अपेक्षाकृत पर्याप्त वित्तीय संसाधनों और रणनीतिक नियोजन संबंधी वैधानिक दायित्वों के कारण इस प्रश्न की जाँच के लिए उपयुक्त संदर्भ प्रदान करती हैं। रणनीतिक योजनाएँ केवल आशय की घोषणाएँ नहीं हैं: तुर्किये के विधिक प्रावधानों के अनुसार, रणनीतिक योजना और निष्पादन कार्यक्रम नगरपालिका बजट तैयार करने का आधार होते हैं तथा बजट से पहले नगरपालिका परिषद द्वारा इन पर विचार-विमर्श और इनका अनुमोदन किया जाना अनिवार्य है। इसलिए, रणनीतिक योजना में किसी लक्ष्य का समावेश उसके लिए वित्तपोषण प्राप्त करने की संभावनाओं को प्रत्यक्ष रूप से प्रभावित करता है। फिर भी, ऐसा कोई अध्ययन चिह्नित नहीं हुआ जो तुर्किये की सभी महानगरीय नगरपालिकाओं की रणनीतिक योजनाओं में एआई की स्थिति का व्यापक परीक्षण करता हो। इस शोध-अंतराल को संबोधित करते हुए, प्रस्तुत अध्ययन का उद्देश्य तुर्किये की 30 महानगरीय नगरपालिकाओं की 2025–2029 की रणनीतिक योजनाओं में एआई की उपस्थिति के विषयगत आयामों, उसकी सघनता और उसके स्तर—विमर्श अथवा ठोस प्रतिबद्धता—का निर्धारण करना है। अध्ययन दो प्रकार के योगदान देने का प्रयास करता है। अवधारणात्मक स्तर पर, यह एआई संबंधी विमर्श और ठोस प्रतिबद्धता के बीच संबंध की जाँच के लिए साहित्य से व्युत्पन्न आठ विषयगत आयामों वाला एक कूटांकन ढाँचा विकसित करता है। अनुभवजन्य स्तर पर, यह सभी 30 महानगरीय नगरपालिकाओं की वर्तमान रणनीतिक योजनाओं के पूर्ण गणना-आधारित अध्ययन के माध्यम से स्थानीय सरकारों की कार्यसूची में एआई के स्थान का व्यापक विवरण प्रस्तुत करता है।

अध्ययन में गुणात्मक अंतर्वस्तु विश्लेषण की शोध-अभिकल्पना अपनाई गई है। शोध समष्टि में तुर्किये की सभी 30 महानगरीय नगरपालिकाएँ शामिल हैं, और प्रतिचयन के बिना पूर्ण गणना पद्धति अपनाई गई है। आँकड़ों में नगरपालिकाओं की 2025–2029 की वर्तमान रणनीतिक योजनाएँ शामिल हैं, जो राष्ट्रपति कार्यालय के रणनीति एवं बजट निदेशालय के रणनीतिक योजना पोर्टल पर प्रकाशित हैं। कूटांकन ढाँचे में आठ श्रेणियाँ (T1–T8) हैं, जिन्हें लोक प्रशासन और स्थानीय सरकारों में एआई के उपयोग संबंधी अंतरराष्ट्रीय साहित्य के विषयगत संश्लेषण से विकसित किया गया है: एआई की स्पष्ट उपस्थिति, स्मार्ट सिटी का संदर्भ, सेवा सुधार, आँकड़ा-आधारित निर्णय-निर्माण, डिजिटल अवसंरचना, मानव संसाधन एवं संस्थागत क्षमता, पारदर्शिता एवं नैतिकता, तथा बजट एवं संसाधन आवंटन। कूटों के माध्यम से यह भेद किया जाता है कि कोई विषय नगरपालिका के अपने लक्ष्य के रूप में उपस्थित है, उच्चतर स्तर के नीति-दस्तावेज़ से लिए गए उद्धरण के माध्यम से प्रस्तुत है, अनुपस्थित है अथवा उसकी उपस्थिति अस्पष्ट है। श्रेणियाँ और कूटांकन नियम आँकड़ों के संकलन से पहले निर्धारित किए गए तथा कूटांकन संबंधी निर्णयों को उनके औचित्य सहित दर्ज किया गया। कूटांकन दो चरणों में किया गया। पहले चरण में, एक शोधकर्ता ने सभी दस्तावेज़ों का अध्ययन किया और प्रत्येक नगरपालिका के लिए औचित्य सहित कूट निर्धारित किए। दूसरे शोधकर्ता ने सीमांत मामलों से संबंधित निर्णयों की स्वतंत्र समीक्षा की, और कूटांकनकर्ताओं के बीच सहमति का आकलन करने की प्रक्रिया लागू की गई। निष्कर्षों को नगरपालिका-स्तरीय कुल अंकों और विषयगत आवृत्ति-वितरणों के रूप में प्रस्तुत किया गया है। कुल अंकों के आधार पर नगरपालिकाओं को परिपक्वता की चार श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया: समग्र, उन्नत, विमर्श-प्रधान और न्यूनतम।

निष्कर्ष एआई संबंधी विमर्श और ठोस प्रतिबद्धता के बीच एक स्पष्ट संरचनात्मक अंतराल दर्शाते हैं। 30 महानगरीय नगरपालिकाओं में से 29 (96.7%) डिजिटल अवसंरचना में निवेश को रणनीतिक लक्ष्य के रूप में चिह्नित करती हैं, जिससे यह आठों विषयगत आयामों में सर्वाधिक प्रचलित आयाम बन जाता है। नगरपालिकाओं के अपने लक्ष्यों और उच्चतर स्तर के नीति-दस्तावेज़ों के संदर्भों को संयुक्त रूप से शामिल करने पर स्मार्ट सिटी का संदर्भ 90% योजनाओं में मिलता है। इसके विपरीत, एआई की स्पष्ट उपस्थिति 63.3% नगरपालिकाओं में देखी गई। आठ नगरपालिकाओं के बराबर यह अंतर संकेत करता है कि नगरपालिकाओं का एक उल्लेखनीय अनुपात एआई का स्पष्ट नाम लिए बिना उसे स्मार्ट सिटी संबंधी विमर्श में अंतर्निहित रूप से स्थान देता है। सेवा सुधार के साधन के रूप में एआई केवल 36.7% योजनाओं में दिखाई देता है। पारदर्शिता एवं नैतिकता (26.7%, अर्थात् आठ नगरपालिकाएँ) तथा मानव संसाधन एवं संस्थागत क्षमता (23.3%) सबसे कम प्रचलित विषयगत आयामों में शामिल हैं। सबसे उल्लेखनीय निष्कर्ष बजट एवं संसाधन आवंटन से संबंधित है: एआई के लिए विशिष्ट बजट मद केवल एक नगरपालिका, इस्तांबुल (İstanbul), की रणनीतिक योजना में दिखाई देती है, जो कुल का 3.3% है। सूचना प्रौद्योगिकी में 38.7 अरब तुर्की लीरा के निवेश और एआई कार्यान्वयन के 30 पृथक लक्ष्यों के साथ, इस्तांबुल इस श्रेणी में अध्ययन का एकमात्र सकारात्मक उदाहरण है। कुल अंक शानलिउर्फ़ा (Şanlıurfa) के 0 से लेकर इस्तांबुल के 8 तक हैं और चार अंक-समूहों में विभाजित हैं: उच्च समूह (7–8 अंक) में दो नगरपालिकाएँ, उच्च-मध्य समूह (5–6 अंक) में 11, मध्य समूह (2–4 अंक) में 13 और निम्न समूह (0–1 अंक) में चार नगरपालिकाएँ हैं। तदनुसार, केवल इस्तांबुल और गाज़ियांतेप (Gaziantep) समग्र श्रेणी में आते हैं; 11 नगरपालिकाएँ उन्नत श्रेणी में हैं, जिनमें मेर्सिन (Mersin) के चार परिचालनरत एआई सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोग और ASELSAN के सहयोग से विकसित कोन्या (Konya) की 142 कार्यवाहियों वाली स्मार्ट सिटी रणनीति ठोस पहलों के उदाहरण प्रस्तुत करती हैं; 13 नगरपालिकाएँ विमर्श-प्रधान श्रेणी में हैं, जिसका उदाहरण काइसेरी (Kayseri) में एआई को पृथक लक्ष्य के रूप में स्थापित किए बिना एक समर्पित स्मार्ट सिटी विभाग की स्थापना है; और चार नगरपालिकाएँ न्यूनतम श्रेणी में हैं।

अध्ययन दर्शाता है कि एआई संबंधी तुर्किये की राष्ट्रीय दृष्टि अभी तक महानगरीय नगरपालिकाओं की रणनीतिक योजनाओं में पूर्ण रूप से प्रतिबिंबित नहीं हुई है। एआई मुख्यतः स्मार्ट सिटी संबंधी विमर्श अथवा उच्चतर स्तर के नीति-दस्तावेज़ों के संदर्भों के माध्यम से अप्रत्यक्ष रूप में उपस्थित है। ये निष्कर्ष एक ऐसे प्रतिरूप का संकेत देते हैं जिसकी व्याख्या संस्थागत सिद्धांत की समरूपता की अवधारणा के माध्यम से की जा सकती है: स्मार्ट सिटी संबंधी विमर्श में प्रबल समानताएँ संस्थागत वैधता अर्जित करने के प्रयास को प्रतिबिंबित करती हैं, जबकि इस विमर्श के समर्थन में ठोस संसाधन आवंटन का अभाव संकेत करता है कि अंगीकरण काफी हद तक अनुष्ठानिक बना हुआ है। अध्ययन तुर्किये के संदर्भ के अनुरूप एक पुनरावृत्तियोग्य T1–T8 कूटांकन प्रोटोकॉल विकसित करके तथा यह अनुभवजन्य साक्ष्य प्रस्तुत करके दो सैद्धांतिक योगदान देता है कि केंद्र से स्थानीय सरकारों तक एआई नीति का प्रसार केवल विधिक दायित्व से नहीं, बल्कि संस्थागत क्षमता और संगठनात्मक प्रतिबद्धता से भी आकार ग्रहण करता है। यह उन शोधों का विस्तार करता है जो स्थानीय सरकारों के नीति-दस्तावेज़ों को एआई अंगीकरण के संकेतक के रूप में उपयोग करते हैं, और रणनीतिक योजनाओं तथा वास्तविक कार्यान्वयन के बीच संबंध की प्रत्यक्ष जाँच करने वाले भावी मिश्रित-पद्धति अध्ययनों के लिए आधार तैयार करता है। निष्कर्ष एआई लक्ष्यों को विशिष्ट बजट मदों और निष्पादन संकेतकों से जोड़ने, नैतिकता एवं पारदर्शिता को सुदृढ़ करने तथा नगरपालिकाओं के बीच क्षमता-संबंधी असमानताओं को कम करने के लिए संयुक्त प्रौद्योगिकी खरीद तंत्र स्थापित करने की अनुशंसाओं का आधार प्रदान करते हैं। चूँकि अध्ययन रणनीतिक योजनाओं की अंतर्वस्तु तक सीमित है और कार्यान्वयन का प्रत्यक्ष मापन नहीं करता, इसलिए यह रणनीतिक विमर्श की वार्षिक गतिविधि प्रतिवेदनों से तुलना करने तथा 2025–2029 के बाद की नियोजन अवधियों का अनुदैर्ध्य अध्ययन करने के लिए एक शोध कार्यसूची निर्धारित करता है।