Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) destekli karar destek sistemlerinin (KDS) yönetim bilişim sistemleri (YBS) ile entegrasyonunu inceleyerek, işletmelerin karar alma süreçlerindeki dönüşümünü ele almaktadır. Günümüz iş dünyasında artan veri hacmi ve karmaşıklığı, geleneksel karar alma yöntemlerini yetersiz kılmakta; bu nedenle veri odaklı, dinamik ve otomatik çözümler sunan YZ destekli KDS’ler (YZ-KDS) önem kazanmaktadır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi teknolojiler, büyük veri analitiği, tahminleme ve optimizasyon gibi alanlarda KDS’leri güçlendirerek, işletmelerin operasyonel verimliliğini artırmakta ve stratejik rekabet avantajı sağlamaktadır. YZ-KDS’ler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz ederek, geçmiş verilerden öğrenip geleceğe yönelik senaryolar sunabilmektedir. Ancak, bu sistemlerin başarısı veri kalitesi, model şeffaflığı, ölçeklenebilirlik ve güvenlik gibi faktörlere bağlıdır. Derin öğrenme modellerinin “kara kutu (black box)” niteliği, şeffaflık ve yorumlanabilirlik zorlukları yaratırken, açıklanabilir yapay zekâ (Explainable Artificial Intelligence - XAI) yaklaşımları bu sorunlara çözüm sunmaktadır. Ayrıca, veri güvenliği ve etik konular, sistemlerin uygulanabilirliğini etkileyen kritik unsurlardır; anonimleştirme, şifreleme ve erişim kontrolü gibi yöntemler bu alanda öne çıkmaktadır. YZ-KDS’nin YBS ile entegrasyonu, finans, tedarik zinciri ve insan kaynakları gibi alanlarda stratejik planlamayı desteklemekte; ancak teknik, yönetsel ve etik boyutların dengelenmesi gerekmektedir. Gelecekte kuantum hesaplama ve sürekli öğrenme gibi yenilikler, bu sistemlerin potansiyelini artıracaktır. İşletmeler, veri odaklı karar alma kapasitelerini güçlendirmek için bu teknolojilere yatırım yapmalı ve etik ile güvenlik standartlarını gözetmelidir.