Bu tədqiqat süni intellektin təşkilati kouçinq daxilində necə istifadə oluna biləcəyini sınaqdan keçirilmiş “insan kouçunu əvəz etmə” modeli kimi deyil, qərar səlahiyyətləri və nəzarət mexanizmləri aydın şəkildə müəyyən edilmiş proses arxitekturası kimi nəzərdən keçirir. Təklif olunan süni intellekt dəstəkli təşkilati kouçinq çərçivəsi, OSCAR kouçinq modelini əsas proses sütunu kimi istifadə edən; KSA ilə səriştə hədəflərini konkretləşdirən, Situational Leadership ilə rəhbərlik səviyyəsini əməkdaşın hazırlıq vəziyyətinə uyğunlaşdıran və KPI strukturu ilə irəliləyişi izlənilə bilən edən 10 mərhələli dizayn çərçivəsidir. Tədqiqat; strukturlaşdırılmış ədəbiyyat icmalını, nəzəri çərçivənin hazırlanmasını, üç müxtəlif ümumi təyinatlı böyük dil modeli xidməti ilə iki uydurma ssenari üzərində prototipləşdirməni, n8n əsaslı iş axını üzrə konsepsiyanın sübutunu və altı mütəxəssisdən ibarət onlayn fokus-qrup qiymətləndirməsini bir araya gətirir.

Tədqiqatın əsas nəticəsi budur ki, çərçivə prototip səviyyəsində tətbiq oluna bilən, izlənilə bilən və təşkilati idarəetməyə bağlana bilən dizayn artefaktıdır. Eyni struktur müxtəlif süni intellekt xidmətlərində SMART hədəfi, inkişaf səviyyəsi, seçimlər, fəaliyyət planı, KSA xəritəsi, KPI dəsti və nəzərdən keçirmə planı kimi gözlənilən çıxışları yarada bilmişdir. Lakin tədqiqat real əməkdaşlarla uzunmüddətli sahə tətbiqi aparmamış, nəzarət qrupundan istifadə etməmiş, insan kouçinqi ilə müqayisəli effektivlik sınağı həyata keçirməmiş və yaradılan KPI-ların real performans inkişafını proqnozlaşdırdığını göstərməmişdir. Buna görə nəticələr effektivliyin sübutu deyil; proses bütövlüyü, prototipin tətbiq oluna bilməsi və idarəetmə baxımından təşkilati tətbiq oluna bilmə ehtimalını dəstəkləyən erkən mərhələ sübutu kimi şərh edilməlidir.

Tədqiqatın həll etməyə çalışdığı problem

Süni intellekt dəstəkli kouçinq ədəbiyyatı əlçatanlıq, fərdiləşdirmə, davamlı izləmə, strukturlaşdırılmış sualvermə və verilənlərə əsaslanan refleksiya kimi mümkün üstünlükləri təsvir edir. Bununla yanaşı, məxfilik, qərəz, şəffaflıq, empatiyanın itirilməsi, həddindən artıq avtomatlaşdırma və yanlış tövsiyələrə həddən artıq etibar kimi risklər də önə çıxır. Tədqiqatın müəyyən etdiyi əsas boşluq bu üstünlük və risklərin təşkilati istifadə üçün vahid iş axınında kifayət qədər inteqrasiya edilməməsidir. Ədəbiyyatda süni intellekt kouçinqinin imkanları, mənimsənilmə şərtləri və etik prinsipləri ayrı-ayrılıqda müzakirə edilsə də; kouçinq mərhələlərinin necə sıralanacağı, səriştə hədəflərinin necə müəyyən ediləcəyi, irəliləyişin hansı ölçülə bilən nəticələrlə izlənəcəyi və insan nəzarətinin hansı qərar nöqtələrində işə düşəcəyi barədə praktik, inteqrasiya olunmuş arxitektura çatışmır.

Buna görə tədqiqat sualı “Süni intellekt kouçinqi işləyirmi?” formasında qurulmamışdır. Tədqiqatın diqqət yetirdiyi sual, biznes strategiyası ilə uyğun səriştə inkişafını dəstəkləyərkən idarəetməni və insan nəzarətini qoruyan süni intellekt dəstəkli təşkilati kouçinq prosesinin necə layihələndirilə və idarə oluna biləcəyidir.

Süni intellekt dəstəkli təşkilati kouçinq bu tədqiqatda necə qurulur?

Tədqiqatda süni intellekt dəstəkli təşkilati kouçinq, süni intellektin hədəf müəyyənləşdirmə, vəziyyəti strukturlaşdırma, seçimlər yaratma, fəaliyyət planlaşdırma, səriştə hədəfləri formalaşdırma və izləmə artefaktları hazırlama tapşırıqlarında kömək etdiyi; bunun müqabilində yekun qərar və təsdiq səlahiyyətinin əməkdaşda, rəhbərdə və ya təşkilati təsdiqləyicidə qaldığı, OSCAR mərkəzli çoxqatlı proses arxitekturasıdır.

Çərçivənin nəzəri mərkəzində OSCAR dayanır. OSCAR; Outcome, Situation, Choices, Actions və Review mərhələlərini əhatə edən həll yönümlü kouçinq sütunudur. Tədqiqat OSCAR-ı digər komponentlərlə eyni səviyyədə “nəzəriyyə paketi” kimi istifadə etmir. Bunun əvəzinə hər komponentə məhdud və ayrıca funksiya verir:

• OSCAR: Kouçinq dialoqunun proses sütununu və irəliləyiş ardıcıllığını təmin edir.
• KSA (Knowledge, Skills, Abilities): Geniş inkişaf hədəflərini bilik, bacarıq və qabiliyyət səviyyəsində daha aydın səriştə hədəflərinə çevirir.
• Situational Leadership: Əməkdaşın səriştə və bağlılıq/hazırlıq profilinə görə rəhbərliyin nə qədər istiqamətləndirici və ya muxtariyyət verən olacağını tənzimləyir.
• KPI: İnkişaf planını hədəf, məlumat mənbəyi, ölçmə tezliyi, məsul şəxs və nəzərdən keçirmə ritmi kimi izlənilə bilən sahələrə bağlayır.

Bu fərq vacibdir: çərçivənin yeniliyi çoxsaylı modelləri eyni vaxtda istifadə etmək deyil, hər modeli fərqli dizayn ehtiyacına bağlayaraq proses, səriştə, uyğunlaşdırma və ölçmə qatlarını bir-biri ilə əlaqələndirməkdir.

On mərhələli kouçinq dövrü

Dövr niyə xətti deyil?

Çərçivə dizayn və proqram təminatının tətbiq oluna bilməsi baxımından ardıcıl mərhələlərlə göstərilir; lakin kouçinq birtərəfli forma doldurma prosesi kimi nəzərdə tutulmur. Review mərhələsində hədəfin artıq uyğun olmadığı, vəziyyətin dəyişdiyi, seçilmiş variantın işləmədiyi, fəaliyyət planının real olmadığı və ya KPI-ların mənasını itirdiyi görünərsə, proses müvafiq əvvəlki mərhələyə qayıda bilər. Bu yenidən giriş məntiqi çərçivənin yalnız “10 qutudan keçən” avtomatlaşdırma deyil, əks əlaqə ilə özünü düzəldən kouçinq dövrü olmasını hədəfləyir.

Çərçivədə insanın qərar səlahiyyəti necə qorunur?

Çərçivədə süni intellekt məlumat istəmək, girişləri strukturlaşdırmaq, seçimlər yaratmaq, təsnifat təklif etmək və SMART hədəfi, KSA xəritəsi, KPI dəsti və ya fəaliyyət planı kimi qaralama artefaktlar hazırlamaq səlahiyyətinə malikdir; lakin əhatə dairəsini təsdiqləmək, real inkişaf hədəfini seçmək, seçimləri qəbul etmək, resurs və vaxt öhdəliyi götürmək, KPI idarəetməsini təsdiqləmək və yüksək riskli hallarda yekun qərar vermək səlahiyyəti insanlarda saxlanılır.

Bu yanaşmanın səbəbi yalnız etik deyil. Təşkilati kouçinq; büdcə, rol sərhədləri, əməkdaş məxfiliyi, performansın qiymətləndirilməsi və rəhbər məsuliyyəti kimi süni intellektin təkbaşına müəyyən edə bilməyəcəyi institusional nəticələr doğura bilər. Buna görə tədqiqat süni intellekti avtonom qərarverici deyil, məhdud asanlaşdırıcı və qaralama yaradıcısı kimi mövqeləndirir.

İdarəetmə və risk nəzarətləri

Tədqiqat həmçinin başlanğıcda süni intellektlə qarşılıqlı əlaqədə olunduğunun açıqlanmasını, yalnız tapşırıq üçün zəruri verilənlərin işlənməsini, əhatə dairəsindən çıxışın aşkarlanmasını, əsas çıxışlarda insanın override səlahiyyətinin qorunmasını, qərar və Review qeydlərinin audit edilə bilməsini və qərəz/zərər baxışının idarəetmə prosesinə əlavə olunmasını təklif edir. Bunlar tədqiqatda tam institusional uyğunluq auditindən keçirilmiş nəzarətlər deyil; çərçivənin dizaynına daxil edilmiş idarəetmə mexanizmləridir.

Bu tədqiqat süni intellekt kouçinqinin insan kouçinqindən daha effektiv olduğunu göstərirmi?

Xeyr. Tədqiqatda insan kouçinqi ilə süni intellekt dəstəkli kouçinq arasında nəzarət olunan müqayisə aparılmamış, nəzarət qrupu istifadə edilməmiş və real əməkdaşlarda uzunmüddətli davranış dəyişikliyi, səriştə inkişafı, KPI icrası və ya təşkilati performans ölçülməmişdir; buna görə nəticələr müqayisəli effektivlik və ya üstünlük sübutu kimi şərh edilə bilməz.

Bu fərq məqalənin ən kritik şərh sərhədidir. Tədqiqat çərçivənin tətbiq oluna bilən dizayn olub-olmadığını və gözlənilən artefaktları istehsal edib-etmədiyini araşdırır. “Çərçivə işlədilə bilir” nəticəsi ilə “çərçivə əməkdaşları daha yaxşı inkişaf etdirir” nəticəsi eyni deyil. İkinci iddia üçün real təşkilatlarda, müqayisə qrupları ilə və zaman ərzində nəticələri izləyən yeni tədqiqatlar tələb olunur.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqat dizaynı

Tədqiqat çoxmərhələli, qarışıq metodlu və dizayn yönümlü yanaşmanı qəbul edir. Bununla belə “qarışıq metod” ifadəsi geniş nümunəli kəmiyyət təsir doğrulaması demək deyil. Tədqiqatın empirik doğrulama hissəsi kəşfiyyat xarakterlidir və kiçikdir.

Ədəbiyyat icmalının əhatəsi

Birinci mərhələdə AI dəstəkli kouçinqlə bağlı mənimsənilmə amilləri, bildirilən faydalar və risklər, istifadə olunan sistemlər, dizayn prinsipləri, idarəetmə tələbləri və mövcud nəticə sübutları nəzərdən keçirilmişdir. Mənbə müəllifləri bu mərhələni sistematik şəkildə aparılmış strukturlaşdırılmış icmal kimi təsvir edirlər; lakin onu açıq axtarış sətirləri, seçim sayları və rəsmi axın diaqramı ilə tam hesabatlandırılmış PRISMA uyğun sistematik icmal kimi təqdim etmirlər. Buna görə icmal çərçivə dizaynını qidalandıran strukturlaşdırılmış bilik bazası kimi qiymətləndirilməlidir.

Prototipləşdirmə: iki uydurma istifadə ssenarisi

Prototipləşdirmə real əməkdaşlarla aparılmamışdır. “CreativeTech” adlı uydurma şirkət kontekstində iki ssenaridən istifadə edilmişdir. Birinci ssenaridə Noah adlı baş UX rəhbərinin istifadə edilə bilmə dəqiqliyi ilə sprint məhdudiyyətlərini tarazlaşdırması; ikinci ssenaridə Emily adlı React proqramçısının vaxt təzyiqi altında Angular-a keçidi nəzərdən keçirilmişdir. Hər model/xidmət və hər istifadə halı üçün eyni təşkilati kontekst, rol nümunəsi, mərhələ ardıcıllığı və REVIEW/DONE əmrləri istifadə edilmiş; alətə xas prompt yenidən yazılması aparılmamışdır.

Müqayisənin məqsədi hansı süni intellekt modelinin “daha yaxşı” olduğunu tapmaq deyil. Bir işə salmanın uğurlu sayılması üçün SMART hədəfi, əsaslandırılmış D səviyyəsi, ən azı üç seçim və seçim əsaslandırması, tarixli fəaliyyət planı, hədəf və fəaliyyətlərlə uyğun KSA çıxışı, hədəf/mənbə/tezlik ehtiva edən KPI dəsti və Review planı kimi minimum artefaktların yaradılması gözlənilmişdir. Qiymətləndirmə artefakt tamlığı, daxili ardıcıllıq və proses qaydalarına uyğunluq kimi görünən xüsusiyyətlərə əsaslanmışdır.

Hər model-istifadə halı cütü üçün bir tam işə salma aparılmış; təkrarlı sınaqlar, kor mütəxəssis qiymətləndirməsi və ya modellərarası variasiya təhlili tətbiq edilməmişdir. Buna görə alətlər arasında müşahidə olunan fərqlər nümunə prototip çıxışlarıdır; sabit model performansı və ya etibarlı sıralama kimi şərh edilə bilməz.

n8n avtomatlaşdırması nəyi göstərdi?

Tədqiqat çərçivənin yalnız müstəqil söhbətlərdə deyil, vəziyyət məlumatını daşıyan iş axınında da tətbiq oluna biləcəyini göstərmək üçün n8n üzərində konsepsiya sübutu qurmuşdur. Axında söhbət girişi Trigger düyünündən Tools Agent-a, oradan LLaMA3-70B-8192 modelinə və söhbət kontekstini qorumaq üçün Memory düyününə ötürülmüşdür. Bu quruluş mərhələ məlumatlılığı, izlənilə bilən artefakt istehsalı və sessiya kontekstinin saxlanması baxımından prototipin tətbiq oluna bilməsini göstərmişdir.

Lakin bu avtomatlaşdırma eyni vaxtda çoxistifadəçili yük, növbə idarəetməsi, model provayderinin fasilələri, avtomatik retry/fallback, pozulmuş sessiya vəziyyəti, inkişaf etmiş xəta idarəetməsi, identifikasiya, rol əsaslı səlahiyyətləndirmə, secrets management, müşahidə oluna bilmə, insident idarəetməsi, infrastrukturun sərtləşdirilməsi və ya xərc/performans miqyaslanması baxımından sınaqdan keçirilməmişdir. Buna görə “iş axını işləyir” nəticəsi “institusional istehsala hazırdır” demək deyil.

Fokus qrup necə aparıldı?

İlkin keyfiyyət doğrulaması üçün kouçinq təcrübəsi, psixologiya, öyrənən təşkilatlar/e-təhsil, insan resursları, informasiya sistemləri/ali təhsil və süni intellekt tədqiqatı sahələrini təmsil edən altı mütəxəssis məqsədli seçmə ilə seçilmişdir. Mənbə qrupun ümumilikdə 129 illik peşə təcrübəsinə malik olduğunu; ortalamanın 21,5 il, diapazonun isə 12-32 il olduğunu bildirir. Sessiya 22 iyul 2025 tarixində Microsoft Teams vasitəsilə keçirilmiş, 120 dəqiqə davam etmiş, səs yazısı alınmış və təhlil üçün mətnə çevrilmişdir.

Keyfiyyət təhlili NVivo 15 ilə aparılmışdır. Birinci mərhələdə təkrarlanan mülahizələr, narahatlıqlar, inkişaf təklifləri və idarəetmə müşahidələri açıq kodlaşdırma ilə işarələnmiş; ikinci mərhələdə əlaqəli kodlar mərhələ aydınlığı, axın, səriştə inkişafı, idarəetmə, empatiya və gələcək dizayn təklifləri kimi daha yuxarı kateqoriyalarda birləşdirilmişdir. NVivo-nun süni intellekt dəstəkli xülasələmə funksiyası insan kodlaşdırmasından sonra köməkçi sıxlaşdırma aləti kimi istifadə edilmiş; kodlaşdırma və ya şərhin yerinə keçirilməmişdir. Tədqiqat kiçik keyfiyyət məlumat dəstinə görə rəsmi statistik kodlayıcılararası etibarlılıq əmsalı bildirmir.

Prototipləşdirmədən əldə olunan nəticələr

Prototipləşdirmə üç dar, lakin vacib nəticə sahəsini dəstəkləmişdir. Birincisi əməliyyat tamlığıdır: iki uydurma rolda gözlənilən hədəf, inkişaf səviyyəsi, seçimlər, plan, KSA, KPI və Review artefaktları yaradıla bilmişdir. İkincisi prosedur ardıcıllığıdır: müxtəlif süni intellekt xidmətlərində çərçivənin mərhələ məntiqi ümumilikdə tanınan qalmışdır. Üçüncüsü təşkilati tətbiq oluna bilmə ehtimalıdır: yaradılan artefaktlar ölçülə bilən sahələr, nəzərdən keçirmə ritmi və audit edilə bilən qeydlər kimi idarəetmə baxımından istifadə oluna bilən strukturlara çevrilə bilmişdir.

Bununla yanaşı, sınaqlarda bəzi praktik problemlər müşahidə edilmişdir. Süni intellektlərin bəzən bir neçə sualı eyni anda verməyə meyl etməsi kouçinq axınını mexanikləşdirə bilmişdir. Bəzi mərhələlərdə dərinlik məhdud qalmış və vaxtlaşdırılmış Review kimi davranışların prototipdə tam təmsil edilməsi çətinləşmişdir. Bu müşahidələr nəzəri çərçivənin daha dövrəvi və adaptiv məntiqi ilə sınaq üçün istifadə olunan daha sadə xətti prompt arasında fərq qoyulmalı olduğunu göstərmişdir.

Fokus qrupun əsas rəyləri

Mütəxəssislər tədqiqat mövzusunu aktual və vacib hesab etmiş; çərçivənin xüsusən fəaliyyət planlarını strukturlaşdırma və sessiyaları xülasələmə kimi sərhədləri müəyyən tapşırıqlarda faydalı ola biləcəyini qiymətləndirmişlər. Lakin iştirakçıların təklifləri çərçivənin yalnız danışıq keyfiyyətinə deyil, təşkilati qərar və nəzarət arxitekturasına əsaslanmalı olduğunu gücləndirmişdir.

Tədqiqatın əsas nəticəsi necə şərh edilməlidir?

Tədqiqatın əsas nəticəsi budur ki, təklif olunan çərçivə müxtəlif süni intellekt xidmətlərində və avtomatlaşdırma üzrə konsepsiya sübutunda gözlənilən kouçinq artefaktlarını yarada bilən, mütəxəssislər tərəfindən konseptual baxımdan aydın və idarəetmə baxımından məqbul hesab olunan dizayndır; bu nəticə real əməkdaş performansının artdığını, insan kouçinqinə üstünlük təmin edildiyini və ya yaradılan KPI-ların etibarlı performans ölçüləri olduğunu göstərmir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• OSCAR mərkəzli qatlı arxitektura prototip şəraitində müxtəlif LLM xidmətlərində tətbiq oluna bilən şəkildə işlədilə bilmişdir.
• Çərçivə hədəf müəyyənləşdirmə ilə izləmə arasında SMART hədəfi, inkişaf səviyyəsi, seçimlər dəsti, fəaliyyət planı, KSA xəritəsi, KPI səhifəsi və Review qeydi kimi audit edilə bilən aralıq məhsullar yaratmağa uyğundur.
• n8n konsepsiya sübutu prosesin vəziyyət daşıyan və izlənilə bilən iş axınına çevrilə biləcəyini göstərmişdir.
• Mütəxəssis fokus qrupu aydınlıq, idarəetmə və təşkilati tətbiq oluna bilmə baxımından çərçivədə dəyər görmüş; eyni zamanda daha güclü qərar qapıları, əhatə sərhədləri və insan nəzarəti tövsiyə etmişdir.
• AI-ın proses boyunca rolu dəyişkəndir: bəzi mərhələlərdə məlumat toplayır və strukturlaşdırır, bəzi mərhələlərdə təhlil və qaralama istehsalında daha fəal iştirak edir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• AI dəstəkli kouçinqin insan kouçinqindən daha effektiv olduğu göstərilməmişdir.
• Davranış dəyişikliyi, performans yaxşılaşması, öyrənmə transferi və ya uzunmüddətli səriştə irəliləyişi ölçülməmişdir.
• KPI-ların real performansı proqnozlaşdırdığı və ya adi idarəetmə/kouçinq planlaşdırmasından daha etibarlı olduğu göstərilməmişdir.
• ChatGPT, Gemini və ya DeepSeek arasında eksperimental olaraq etibarlı performans sıralaması aparılmamışdır.
• n8n/LLaMA3 prototipi institusional istehsal yükü, təhlükəsizlik və dayanıqlılıq baxımından doğrulanmamışdır.
• Fokus qrup nəticələri altı mütəxəssislə məhduddur; əməkdaşlar və ya təşkilatlar üzrə statistik olaraq ümumiləşdirilə bilməz.
• OSCAR, KSA, Situational Leadership və KPI qatlarının marjinal töhfələri ayrıca eksperimental ablasiya ilə ölçülməmişdir.

Təşkilatlar üçün təklif olunan mərhələli tətbiq yolu

Tədqiqatın idarəetmə baxımından çıxarışı birbaşa genişmiqyaslı yayım əvəzinə nəzarətli pilot yanaşmasıdır. Təklif olunan yol; dar pilot əhatəsini müəyyən etmək, qərar səlahiyyətlərini və guardrail-ləri qurmaq, KPI və Review qeydləri ilə izlənən kouçinq dövrləri aparmaq, məxfilik/insan təsdiqi/yüksəltmə kimi minimum etik tədbirləri tətbiq etmək və yalnız pilot sübutları yetərli olduqda əhatəni böyütməkdir.

Məhdudiyyətlər və gələcəkdə tələb olunan doğrulamalar

Tədqiqatın prototipləri iki uydurma ssenariyə əsaslanır və real təşkilati istifadəçilərlə təkrarlanan kouçinq dövrlərini ölçmür. İstifadə olunan LLM xidmətlərinin pulsuz versiyaları kontekst uzunluğu və vəziyyət idarəetməsi kimi praktik məhdudiyyətlər daşımış; model çıxışları kor qiymətləndiricilər tərəfindən standart qiymətləndirmə rubrikinə əsasən qiymətləndirilməmiş; model başına təkrarlı sınaqlarla variasiya ölçülməmişdir. Fokus qrup kiçikdir və mütəxəssis yönümlüdür. Ədəbiyyat icmalı tam PRISMA hesabatlandırma standartına çatmamışdır. Avtomatlaşdırma isə konsepsiyanın sübutu səviyyəsində qalmışdır.

Müəlliflərin təklif etdiyi növbəti doğrulama səviyyəsi çərçivədən istifadə edən iştirakçılar ilə istiqamətləndirilməmiş AI istifadəsi, adi iş inkişafı praktikası, yalnız insan kouçinqi və ya hibrid insan-AI kouçinqi kimi müqayisə şərtlərini ehtiva edən nəzarətli tədqiqatlar olmalıdır. Bu tədqiqatlar yalnız artefakt tamlığını deyil; mütəxəssis tərəfindən qiymətləndirilən həyata keçirilə bilənliyi, etibar və faydalılıq qavrayışını, KPI-ların real inkişafla əlaqəsini, davranış dəyişikliyini və təkrarlanan Review dövrlərində səriştə irəliləyişini də ölçməlidir. Texniki tərəfdə paralel sessiya yükü, xətaya davamlılıq, fallback məntiqi, identifikasiya, girişə nəzarət, müşahidə oluna bilmə, audit pipeline-ları, prompt versiya idarəetməsi və xərc/performans təhlili sınaqdan keçirilməlidir.

Mənbə və Metod Qeydi

Özgün başlıq: Adoption of Artificial Intelligence in Organizational Coaching Processes

Müəlliflər: Yanis Faquir; Arnaldo Santos; Henrique S. Mamede.

Qurumlar: Yanis Faquir — Department of Communication and Arts, Universidade de Aveiro, Aveiro, Portugal. Arnaldo Santos və Henrique S. Mamede — INESC TEC—Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência, Porto, Portugal; həmçinin Sciences and Technology Department, Universidade Aberta, Lisboa, Portugal.

Məsul müəllif: Henrique S. Mamede.

Jurnal / nəşr: AI, 2026, cild 7, say 5, məqalə 175. Nəşriyyat: MDPI.

DOI: 10.3390/ai7050175

Nəşr prosesi: Alındı: 2 mart 2026; yenidən işlənib: 12 may 2026; qəbul edildi: 12 may 2026; dərc edildi: 19 may 2026.

Mənbə növü və hüquqi status: Jurnal məqaləsi; MDPI version of record. Məqalə açıq girişlidir və Creative Commons Attribution (CC BY) lisenziyası altında dərc edilmişdir.

Maliyyələşdirmə: Tədqiqat FCT—Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P. milli fondları tərəfindən UID/50014/2025 dəstəyi çərçivəsində maliyyələşdirilmişdir.

Etika / razılıq: Mənbə tədqiqatın Helsinki Bəyannaməsi və GDPR çərçivəsində aparıldığını; peşəkar iştirakçıların könüllü olduğunu və məlumatlandırılmış razılıq verdiyini bildirir.

Verilənlərin əlçatanlığı: Məqalənin nəticələrini dəstəkləyən xam verilənlərin müəlliflərdən sorğu əsasında təqdim ediləcəyi göstərilmişdir.

Maraq toqquşması: Müəlliflər maraq toqquşması bildirməmişlər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma Y.F., A.S. və H.S.M.; metodologiya A.S. və H.S.M.; proqram təminatı, formal təhlil, araşdırma, resurslar və verilənlərin kurasiyası Y.F.; doğrulama Y.F., A.S. və H.S.M.; vizuallaşdırma Y.F. və A.S.; məsləhət/proyekt idarəetməsi A.S. və H.S.M.; maliyyənin cəlbi H.S.M. kimi bildirilmişdir.

Mənbə daxilində mühüm uyğunsuzluqlar: PDF-in metod və prototipləşdirmə bölmələrində istifadə olunan model versiyası etiketləri bir-biri ilə tam uyğun gəlmir: erkən metod təsviri ChatGPT 4.5, Gemini 3 və DeepSeek-V3.2 adlarını verir, sonrakı prototipləşdirmə bölməsi isə ChatGPT 5.2, Gemini 2.5 və DeepSeek V4 etiketlərindən istifadə edir. Bundan əlavə, prototipləşdirmə cədvəlində dəqiq model versiyasının sonradan əlavə edilməsini istəyən yer tutucu mətn vardır. Buna görə Verianla izahı elmi nəticəyə təsir edən fərziyyə irəli sürməmiş, müqayisəni provayder/xidmət səviyyəsində “ChatGPT, Gemini və DeepSeek” kimi təqdim etmişdir. Mənbədə KSA ümumilikdə Knowledge, Skills, Abilities kimi müəyyən edilsə də, bir cədvəl başlığında “Attitudes” ifadəsi görünür; əsas çərçivə tərifi qorunmuşdur.

Əsas metodoloji sərhəd: Tədqiqat dizayn və ilkin doğrulama səviyyəsindədir. İki uydurma prototip ssenarisi, tək model işə salmaları və altı nəfərlik mütəxəssis fokus qrupu; real dünya kouçinq effektivliyi, insan kouçinqinə üstünlük, uzunmüddətli davranış dəyişikliyi və ya təşkilati performans artımı barədə səbəbiyyət nəticəsi çıxarmaq üçün kifayət deyil.

Vizual yenidənqurma: Mənbədə tədqiqat metodologiyası sxemləri, n8n ekran görüntüləri və fokus qrup istilik xəritəsi vardır. Bu Verianla versiyasında nəşriyyatın vizualları kopyalanmamış; çərçivənin mənbədə açıq şəkildə təsvir olunan əlaqələrindən müstəqil 10 mərhələli SVG sxemi yaradılmışdır. Mənbə istilik xəritəsinin dəqiq sayısal paylanması xam məlumat kimi verilmədiyi üçün yenidən çəkilməmişdir.

Verianla Live / Live Figure uyğunluğu: Qismən uyğundur. 10 mərhələli kouçinq dövrünün mərhələ ardıcıllığı və Review vasitəsilə yenidən giriş məntiqi mənbə dəyərlərini dəyişdirməyən Live Process/Live Flow təqdimatı üçün uyğundur. Lakin bu məqalədə texniki Live mühərrik müqaviləsi doğrulanmadığı üçün statik və müstəqil inline SVG üstün tutulmuşdur; istifadəçinin KPI və ya kouçinq parametrini dəyişərək yeni elmi nəticə yaratmasına imkan verən simulyasiya layihələndirilməmişdir.