Bu çalışma, yapay zekâ tabanlı sohbet robotlarının (ChatGPT, Gemini, Copilot) çok kriterli karar verme (ÇKKV) süreçlerinde nasıl kullanılabileceğini incelemektedir. Günümüzde karar verme süreçleri giderek daha karmaşık hale gelirken, yapay zekâ destekli sistemler bu süreçleri hızlandırmak ve objektif bir bakış açısı sunmak açısından önemli bir potansiyele sahiptir. Bu bağlamda, çalışmada Türkiye otomotiv pazarında 2024 yılının ilk on ayında en çok satılan elektrikli SUV modelleri olan TOGG-T10X, Tesla Model Y, KG Mobility Torres, BMW X1, Mercedes EQB, Mini Countryman ve MG ele alınmıştır. 

Söz konusu modeller, menzil, batarya kapasitesi, motor gücü, şarj süresi, hızlanma süresi, enerji tüketimi ve fiyat gibi çeşitli performans ve maliyet kriterleri çerçevesinde değerlendirilmiştir. Çalışmanın temel amacı, belirlenen kriterlerin ağırlıklarının tespitinde hem CRITIC gibi objektif bir yöntem hem de LBWA gibi sübjektif bir yöntemin yanı sıra, yapay zekâ sohbet robotları tarafından önerilen ağırlıkların karşılaştırmalı analizini yapmaktır.

Alternatiflerin sıralanmasında TOPSIS yöntemi kullanılarak, geleneksel yöntemlerle yapay zekâ destekli kriter ağırlıklandırma yaklaşımlarının sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu sayede, yapay zekâ sohbet robotlarının ÇKKV süreçlerine katkısının ne ölçüde güvenilir ve tutarlı olduğu değerlendirilecektir. Elde edilen bulgular, yapay zekâ tabanlı sistemlerin ÇKKV süreçlerine entegrasyonu konusunda önemli çıkarımlar sunarak, bu tür sistemlerin karar destek mekanizmalarındaki rolü hakkında yeni bir perspektif sağlamaktadır. Ayrıca, geleneksel yöntemler ile yapay zekâ tabanlı yöntemlerin sunduğu avantajlar, dezavantajlar ve farklılıklar ortaya konmuştur.