Search the digital library catalog

Abstract: V magistrskem delu je poudarek na digitalizaciji dokumentov v kadrovskih procesih izbranega podjetja. Raziskujejo se težave, povezane s tradicionalnim upravljanjem papirnih dokumentov, ter prednosti digitalizacije v izboljšanju učinkovitosti, varnosti in skladnosti z zakonodajo. Analiza rezultatov ankete razkriva pogoste težave pri iskanju in dostopu do papirnih dokumentov, kar potrjuje potrebo po digitalizaciji. Rezultati kažejo, da digitalizacija ne povečuje le hitrosti in učinkovitosti obdelave dokumentov, temveč tudi izboljšuje varnost in sledljivost, kar je ključnega pomena za zaščito občutljivih podatkov. Večina anketirancev meni, da digitalizacija zmanjšuje stroške in povečuje produktivnost kadrovske službe, kar potrjuje ekonomske in operativne prednosti digitalne transformacije. Poleg tega digitalizacija izboljšuje skladnost z zakonodajo o varstvu podatkov. Kljub temu pa 28 % anketirancev izraža pomisleke glede stroškov digitalizacije v primerjavi s papirno dokumentacijo. Iz teh ugotovitev izhaja, da digitalizacija kadrovskih dokumentov predstavlja pomemben korak naprej za podjetja, ki želijo izboljšati upravljavske prakse, povečati varnost in zmanjšati stroške. Priporočeno je, da podjetja nadalje raziskujejo možnosti digitalizacije ter razvijejo strategije za njeno uspešno implementacijo in integracijo v obstoječe kadrovske procese.
Keywords: digitalizacija, kadrovski procesi, dokumentacija, učinkovitost
Published in DKUM: 13.05.2025; Views: 0; Downloads: 2
Full text (1,61 MB)

Abstract: Magistrsko delo obravnava uporabo umetne inteligence (UI) kot orodja za izboljšanje učinkovitosti kadrovskih procesov v organizacijah. Namen naloge je raziskati, kako UI prispeva k optimizaciji različnih kadrovskih procesov, ter oceniti njeno uporabnost in potencial za izboljšanje le-teh. Magistrsko delo je sestavljena iz dveh delov: iz teoretičnega in iz empiričnega dela. Temelj empiričnega dela predstavlja kvalitativni pristop k raziskovanju – multipla študija primera in strukturirani intervjuji, kar omogoča analizo trenutnega stanja uporabe UI v slovenskih podjetjih ter identifikacijo ključnih izzivov in priložnosti pri uvajanju tehnologij UI. Rezultati raziskave kažejo, da UI pomembno vpliva na optimizacijo kadrovskih procesov, in sicer s povečanjem učinkovitosti in zmanjšanjem administrativnih obremenitev kadrovikov. Prednosti predstavljajo avtomatizacijo ponavljajočih se nalog, izboljšano analitiko in podporo pri odločanju, slabosti pa tveganja glede pristranskosti algoritmov, etična vprašanja in varstvo osebnih podatkov. UI predstavlja izreden potencial za optimizacijo kadrovskih procesov, pri čemer je uravnotežen pristop pogoj za uspešno integracijo, ki zajema tehnološke in človeške dejavnike, premišljeno uvajanje, upoštevanje zakonodajnih in etičnih smernic. Magistrsko delo ponuja celovit pregled trenutnega stanja na področju uporabe UI v kadrovskih procesih in analizo SWOT, ki izpostavlja ključne prednosti, slabosti, priložnosti in grožnje UI v kadrovskih procesih. Rezultati potrjujejo, da je UI ključni dejavnik prihodnjega razvoja kadrovskih funkcij, ki ponuja trdne temelje za nadaljnje raziskave in implementacijo UI v praksi.
Keywords: umetna inteligenca, kadrovski procesi, optimizacija, digitalizacija, management človeških virov
Published in DKUM: 23.04.2025; Views: 0; Downloads: 12
Full text (1,64 MB)

Abstract: Namen magistrskega dela je preučevanje poslovnih procesov in njihove implementacije s pomočjo programskih rešitev. Seznanili se bomo s stroko upravljanja poslovnih procesov in BPMN notacijo ter s pridobljenim znanjem pripravili primer procesa in njegovo implementacijo v programsko rešitev. Kot programsko rešitev bomo izdelali spletno aplikacijo, ki temelji na ogrodju Spring Boot. Dodatno bomo v aplikacijo integrirali platformo Camunda, ki nam omogoča načrtane procese vključiti in zaganjati v sami aplikaciji programsko ali s pomočjo klicev REST. V delu bomo tako predstavili celoten postopek načrtovanja, izdelave in administracije poslovnih procesov.
Keywords: BPM, BPMN, Camunda, Java, Spring Boot, avtomatizacija, poslovni procesi
Published in DKUM: 27.03.2025; Views: 0; Downloads: 16
Full text (5,52 MB)

Abstract: Ob koncu vojne je v Jugoslaviji Komunistična partija prevzela oblast in pri tem med drugim izvajala represijo proti medvojnim in političnim nasprotnikom. Z analizo neobjavljenih in objavljenih primarnih virov ter primerjavo podatkov iz relevantne literature smo izvedli raziskavo o represiji in prevzemu oblasti v Prekmurju, in sicer v prvem povojnem obdobju, leta 1945. Pokrajina je bila zaradi svoje lege manj vključena v narodnoosvobodilno gibanje in vojno dogajanje, prav tako je bila edina pokrajina, ki je imela madžarskega okupatorja, ki je uvajal svojo raznarodovalno politiko s ciljem madžarizacije prostora. Ob osvoboditvi Prekmurja s strani sovjetske Rdeče armada so oblast hitro prevzeli člani Osvobodilne fronte, ki jim je sledila delegacija Slovenskega narodnoosvobodilnega sveta, ki je utrdila partijski prevzem oblasti. S pomočjo aktivistov iz drugih delov Slovenije so oblikovali vse veje komunistične oblasti in hitro začeli z obračunavanjem z nasprotniki. V prvih tednih po osvoboditvi je bila priprta večina članov okupatorskih organizacij, domnevni sodelavci okupatorja in večji del vidnejših osebnosti predvojnega Prekmurja. Tem posameznikom so nato sodili na hitro oblikovanem vojnem sodišču, kjer so številne obsodili sodelovanja z okupatorjem in jim tudi zaplenili premoženje. Predvsem v prvem obdobju je vojaško sodišče na smrt obsodilo nekatere najpomembnejše osebnosti, pri katerih sta bili obsodba in izvršitev izrečene kazni že v času obsodbe in predvsem po osamosvojitvi Sloveniji razlog za polemike v Prekmurju. Vojnim sodiščem je julija 1945 sledilo sodišče narodne časti, ki je obsodilo še 212 do tedaj neobsojenih domnevnih sodelavcev okupatorja. Obsodbe so povzročile veliko osebnih tragedij, in to ne samo obsojencem, ampak tudi njihovim svojcem, ki so poskušali na vse načine razveljaviti razsodbe in si povrniti status v družbi.
Keywords: Slovenija, Prekmurje, Jugoslavija, komunizem, 1945, druga svetovna vojna, represija, sodišča, OZNA, zaplemba premoženja, sodni procesi, revolucija, prevzem oblasti.
Published in DKUM: 12.03.2025; Views: 0; Downloads: 18
Full text (1,30 MB)

Abstract: Diplomska naloga raziskuje vpliv umetne inteligence na optimizacijo poslovnih postopkov, zlasti na področju prodaje in nabave. Umetna inteligenca podjetjem omogoča večjo učinkovitost, prilagodljivost in zmanjšanje stroškov, hkrati pa izboljšuje uporabniško izkušnjo ter povečuje prihodke. Naloga temelji na preučevanju primerov iz prakse, ki dokazujejo vpliv UI na poslovne rezultate v različnih podjetjih. Teoretični del naloge obravnava ključne koncepte umetne inteligence, vključno s strojnim učenjem in analizo velikih podatkov, ter raziskuje njihove aplikacije v poslovnih procesih. Osredotoča se na uporabo umetne inteligence za avtomatizacijo procesov, napovedovanje povpraševanja in personalizacijo storitev v prodaji in nabavi, kar podjetjem omogoča hitrejše prilagajanje tržnim spremembam. Empirični del naloge vključuje več študij primerov. Amazon uporablja umetno inteligenco za personalizacijo priporočil izdelkov, kar je povzročilo 13% povečanje prihodkov, saj natančnejša priporočila spodbujajo večjo zvestobo strank. Walmart pa je z avtomatiziranimi pogajanji in uporabo e-avkcij v nabavnih procesih izboljšal učinkovitost pogajanj z dobavitelji, kar je privedlo do bolj transparentnih in konkurenčnih dobavnih pogojev ter večje zadovoljstvo končnih strank. Netflix uporablja umetno inteligenco za priporočanje personaliziranih vsebin, kar povečuje angažiranost gledalcev in podaljšuje njihovo uporabo platforme. Prilagajanje vsebin z uporabo UI je prispevalo k večji zvestobi uporabnikov in pomembnim finančnim prihrankom. HubSpot uporablja umetno inteligenco za avtomatizacijo marketinških procesov, kar je povzročilo kar 20% povečanje stopnje konverzij strank, kar dokazuje neposreden vpliv umetne inteligence na izboljšanje marketinških aktivnosti. Kljub številnim prednostim uporabe umetne inteligence naloga obravnava tudi izzive, kot so začetni stroški implementacije, etični pomisleki in odpornost zaposlenih na spremembe. Vendar raziskava kaže, da lahko podjetja, ki uspešno implementirajo umetno inteligenco, dolgoročno pričakujejo nižje stroške, višje prihodke in izboljšano uporabniško izkušnjo. Na podlagi raziskave lahko zaključimo, da ima umetna inteligenca ključno vlogo pri izboljševanju poslovnih postopkov v prodaji in nabavi, saj omogoča večjo učinkovitost, personalizacijo in boljše prilagajanje tržnim spremembam, kar podjetjem omogoča dolgoročno konkurenčno prednost.
Keywords: Umetna inteligenca, podjetje, podatki, procesi, prodaja, nabava.
Published in DKUM: 17.02.2025; Views: 0; Downloads: 84
Full text (1009,54 KB)