Umetna inteligenca v praksi ni več prihodnost. Je vaša prednost – če veste, kako jo uporabiti.
Kaj je dejansko umetna inteligenca in kako deluje?
Umetna inteligenca pomeni, da lahko sisteme naučimo razmišljati, predvidevati in odločati. V poslovnem svetu to pomeni manj rutine, boljše napovedi in hitrejše odzive.
Umetna inteligenca ni ena sama tehnologija, temveč skupek pristopov in tehnik, ki omogočajo računalniškim sistemom, da se učijo iz podatkov, prepoznavajo vzorce in sprejemajo odločitve. Temeljne zmožnosti AI se delijo v štiri glavne skupine:
1. Avtomatizacija
Zamenjava ročnih ali rutinskih opravil – brez “nove logike”, ampak z obstoječimi pravili (npr. preverjanje dokumentov, urejanje podatkov, osnovni chatboti).
3. Povečana inteligenca (Augmented AI)
Sistemi, ki pomagajo človeku pri delu – priporočajo naslednji korak, izpostavijo odstopanja, predlagajo prioritete. Primer: sistem, ki opozori HR, da določeni zaposleni kažejo znake izgorelosti.
3. Povečana inteligenca (Augmented AI)
Sodelovanje med človekom in strojem – AI nudi predloge, človek odloča. Primer: vodja dobi tri predlagane profile za interno napredovanje, na osnovi analize kompetenc, rezultatov in potenciala.
4. Avtonomna inteligenca
Sistemi, ki samostojno odločajo in ukrepajo v realnem času – na osnovi ciljev in zaznav okolja. To področje je najnaprednejše in se pojavlja v primerih, kot so avtonomna vozila ali dinamične cene v e-trgovini.
Kaj AI potrebuje, da deluje?
Za razliko od tradicionalne programske opreme, kjer človek napiše vsako pravilo, AI “uči” iz podatkov.
Za osnovno delovanje AI potrebujemo:
Podatke
strukturirane (npr. urniki, ocene, odsotnosti) ali nestrukturirane (npr. besedilo, e-pošta, ankete)
Model
matematična struktura, ki se uči iz preteklih primerov (npr. kateri zaposleni so odšli in zakaj)
Trening
proces, kjer AI povežemo s preteklimi podatki in preverimo, ali se nauči pravilno “predvidevati”
Uporabo v praksi (inferenca)
ko AI na novih primerih (npr. današnji zaposleni) poda oceno, priporočilo ali opozorilo
Kako se AI "vklopi" v podjetje?
AI rešitev ne pomeni novega sistema – pogosto gre za dodatno plast, ki sedi nad obstoječimi sistemi (ERP, HRM, CRM…).
Ta plast lahko deluje na več načinov:
Integracija s podatki
iz obstoječih sistemov (SAP, Oracle, ADP, Excel…)
Vmesnik za uporabnike
(dashboard, e-mail opozorila, integracija v obstoječe portale
Testna faza (MVP)
omejen primer uporabe na manjšem naboru podatkov ali uporabnikov
Varnost in skladnost
AI je zgrajen skladno z GDPR in industrijskimi standardi
Primer: Kaj se zgodi, ko vklopimo Flight Risk AI?
Sistem pregleda podatke za zadnjih nekaj let (fluktuacija, bolniške, struktura ekip)
Ugotovi, kateri dejavniki vodijo v višje tveganje za odhod
Nove zaposlene začne analizirati glede na enake vzorce
Ko zazna povečan Flight Risk, obvesti HR ali vodjo z razlago (npr. “3x več bolniške + stagnacija + nova vodja”)
HR dobi možnost za ukrep: pogovor, povabilo k razvoju, rotacija, sprememba pogojev
MIT: AI vas ne nadomešča. RESNICA: AI vas dopolnjuje.
Ena največjih zmot o umetni inteligenci je, da bo zamenjala ljudi. V resnici AI prevzema tisto, kar ljudi ovira pri njihovem delu, ne pa tistega, kjer ljudje ustvarjajo največjo vrednost.
Kaj AI prevzame:
Ponavljajoče analize podatkov
Povezovanje podatkov iz različnih sistemov
Pripravo poročil, opozoril in predlogov
Identifikacijo vzorcev, ki jih človek ne opazi
Samodejna obvestila ob odstopanjih
Kaj ostane človeku:
Pogovor s sodelavcem, ki razmišlja o odhodu
Odločitev, kdo je pripravljen za napredovanje
Mentoriranje, motivacija, empatija
Priprava strategije na podlagi AI-podatkov
Sodba, kdaj je pravi trenutek za spremembo
AI ne nadomešča vodje. AI da vodji več informacij in manj "meglenih občutkov".
Kako AI vpliva na ključne kazalnike uspeha (KPI-je)
Umetna inteligenca ni “lepa stvar za PR”. Njena vrednost je merljiva – in to hitro. Spodaj je nekaj primerov tipičnih HR in operativnih KPI-jev, kjer se AI takoj pozna.
KPI
Učinek umetne inteligence
Fluktuacija zaposlenih
Napoved in opozorila → pravočasni ukrepi → zmanjšanje odhodov
Čas uvajanja novega kadra
Personaliziran onboarding → krajše usposabljanje → manj napak
Stopnja napak v operativi
Mikro-učenje na osnovi napak → zmanjšanje škarta, reklamacij
Nadure in preobremenjenost
Napoved odsotnosti → boljše razporejanje → manj nadur
Zadovoljstvo zaposlenih
Analiza vedenja + pravočasne intervencije → več psihološke varnosti
Učinkovitost selekcije
AI predizbor + manj pristranskosti → krajši čas do zaposlitve
Delež notranjih napredovanj
Prepoznavanje talentov z AI → večja interna mobilnost
💡 V povprečju lahko podjetja z uporabo ciljane AI rešitve v enem letu:
Znižajo fluktuacijo za 10–30 %
Skrajšajo onboarding čas za 20–50 %
Zmanjšajo obseg nadur za 10–15 %
Povečajo delež internih napredovanj za 2–5x
Seveda pa vse to ni rezultat enega klika – gre za postopno uvajanje, učenje na lastnih podatkih in pametno uporabo, kjer AI deluje kot orodje – ne odločitelj.
Discover how you can accelerate the growth of your company with the HCM platforms.