1. Trajnostni transport in dostava zadnje miljeKaja Podlesnik, 2025, undergraduate thesis Abstract: Ta diplomska naloga raziskuje izzive in priložnosti trajnostne dostave zadnje milje kot ključni element sodobne logistike. Dostava zadnje milje velja za najdražji in okoljsko najzahtevnejši del dobavne verige, saj predstavlja znaten delež emisij CO2, onesnaženosti zraka in prometnih zastojev v urbanih območjih. Zaradi hitre rasti e-trgovine in spreminjajočih se pričakovanj potrošnikov je potreba po inovativnih in trajnostnih rešitvah večja kot kdaj koli prej.
Naloga analizira različne strategije, vključno z uporabo električnih vozil, tovornih koles, dronov in omaric za pakete. Opisuje tudi digitalna orodja, kot sta optimizacija poti in umetna inteligenca. Dokazano je, da te tehnologije zmanjšujejo vplive na okolje, znižujejo obratovalne stroške in izboljšujejo učinkovitost dostave. Posebna pozornost je bila namenjena sprejemanju s strani uporabnikov in podjetij, pri čemer je bil poudarjen pomen udobja, zanesljivosti in finančne izvedljivosti za uspešno izvedbo.
V diplomskem delu so v nadaljevanju preučene mednarodne najboljše prakse in primerjane s trenutnim stanjem v Sloveniji. Čeprav pobude, kot sta elektrifikacija voznega parka Pošte Slovenije in uvedba mestnih skladišč v Ljubljani in Mariboru, kažejo napredek, ostajajo še vedno omejenega obsega. Na podlagi globalnih modelov iz Finske, Nemčije, Nizozemske in Norveške so predlagana priporočila za Slovenijo, za širitev omaric za pakete, spodbujanje uporabe tovornih koles, pospešitev elektrifikacije voznega parka in vlaganje v digitalno optimizacijo, ki bi Sloveniji pripomogla k čimbolj trajnostni logistiki.
Keywords: trajnostna dostava, umetna inteligenca, elektrifikacija, onesnaženost zraka, optimizacija.
Published in DKUM: 03.12.2025; Views: 0; Downloads: 1
 Full text (1,19 MB) |
2. Povezanost med poročanjem ameriških kabelskih televizijskih postaj o umetni inteligenci in donosi na ameriškem delniškem trguIzak Ravnak, Dejan Romih, Alenka Kavkler, 2025, independent scientific component part or a chapter in a monograph Abstract: Umetna inteligenca je aktualna tema, o kateri se veliko poroča. V tem poglavju proučujemo povezanost med poročanjem ameriških kabelskih televizijskih postaj o umetni inteligenci in donosi na ameriškem delniškem trgu, s čimer zapolnjujemo vrzel v literaturi, ki je nastala po uvedbi klepetalnega robota ChatGPT. Ugotovili smo, da med njima ne obstaja močna povezanost, kar je v skladu z literaturo.
Keywords: delniški trg, kabelska televizija, umetna inteligenca, Združene države Amerike
Published in DKUM: 01.12.2025; Views: 0; Downloads: 1
Full text (4,20 MB) |
3. Merjenje in obvladovanje geopolitičnega tveganja v dobi umetne inteligence : primer na kabelskih novicah temelječega indeksa geopolitičnega tveganjaDejan Romih, Arne Baruca, Alenka Kavkler, 2025, independent scientific component part or a chapter in a monograph Abstract: Geopolitika je aktualna tema. Živimo namreč v času geopolitične napetosti med Vzhodom in Zahodom, ki povzroča potrebo po merjenju in obvladovanju geopolitičnega tveganja. V tem poglavju predstavljamo na kabelskih novicah temelječi indeks geopolitičnega tveganja in primer njegovega obvladovanja. Ugotovili smo, da je bilo v obdobju 2010–2024 geopolitično tveganje največje februarja 2022, ko je prišlo do eskalacije rusko-ukrajinske vojne, ki je povzročila potrebo po ukrepanju. Ugotovili smo tudi, da nenadno in nepričakovano povečanje geopolitičnega tveganja negativno vpliva na industrijsko proizvodnjo.
Keywords: geopolitika, Tajvan, tveganje, umetna inteligenca, Združene države Amerike
Published in DKUM: 01.12.2025; Views: 0; Downloads: 0
Full text (4,20 MB) |
4. Od algoritma do prava : pravni, ekonomski in kulturni izzivi umetne inteligence2025, proceedings Abstract: Umetna inteligenca vse izraziteje preoblikuje sodobno družbo in prodira na skoraj vsa področja človekovega delovanja – od prava, ekonomije in izobraževanja do medijev in kulture. Znanstvena monografija z naslovom Od algoritma do prava – pravni, ekonomski in kulturni izzivi umetne inteligence združuje prispevke, ki se osredotočajo na izzive, priložnosti in posledice uporabe umetne inteligence v sodobnem svetu: od vpliva na kulturno dediščino, kot je digitalizacija in interpretacija vonjev, ekonomskih vidikov, do pravnih vprašanj, povezanih z delovnimi razmerji, ustavnopravnimi dilemami, odgovornostjo za škodo, pametnimi pogodbami, konkurenčnim pravom, kazenskim pravom in z njeno uporabo v sodnih postopkih. Poseben poudarek je namenjen intelektualni lastnini – komu pripadajo avtorsko varovana dela, izumi in videzi izdelkov, ki jih ustvari umetna inteligenca ali pa so nastali z njeno pomočjo, kot tudi vprašanja, povezana s kršitvami. Monografija tako raziskuje ključne pravne, ekonomske in kulturne izzive umetne inteligence, ter spodbuja razmislek o potrebi po večji regulaciji in odgovornem razvoju tehnologije.
Keywords: umetna inteligenca, pravo, kulturna dediščina, ekonomija, konkurenca, pametne pogodbe, intelektualna lastnina
Published in DKUM: 01.12.2025; Views: 0; Downloads: 2
Full text (7,90 MB)
This document has many files! More... |
5. Analiza kulture varne hrane in razvoj spodbujevalcev v izbranem živilskem podjetju : magistrsko deloUrška Vesenjak, 2025, master's thesis Abstract: V magistrskem delu je bila obravnavana kultura varnosti hrane v izbranem živilskem podjetju ter proučevane možnosti njenega izboljšanja s pomočjo vedenjskih spodbujevalcev. Namen raziskave je bil ocenjevanje obstoječega stanja KVH ter preizkušanje učinkovitosti vedenjskih spodbujevalcev pri izboljševanju higienskih praks zaposlenih. Uporabljena je bila kombinacija kvantitativnih in kvalitativnih metod: izveden je bil anketni vprašalnik (n = 200), delno strukturirani intervjuji (n = 10) ter opazovanja vedenja zaposlenih v skupnem prostoru pred in po uvedbi spodbujevalcev želenega higienskega vedenja. Z analizo anketnega vprašalnika so bile ugotovljene visoke ocene kulture varnosti hrane (učinkovitost usposabljanj 4,6; zavedanje tveganj 4,5; obremenjenost na delovnem mestu 4,0; sredstva-viri-okolje 4,5; zavzetost zaposlenih 4,5; komunikacija 4,1; vodenje in podpora sodelavcev 4,2), vendar smo z intervjuji ugotovili vsebinske razlike med odgovori. Izpostavljeni so bili ključni izzivi, ki so pomembni za vodstvo (obremenjenost zaposlenih, komunikacijske težave, pomanjkanje zavzetosti zaposlenih, pomanjkanje priznanj, neenotno izvajanje pravil, prostorska stiska, zastareli spodbujevalci). Vodstvo je bilo ocenjeno kot strokovno in podporno, vendar zaradi preobremenjenosti pogosto premalo v stiku z zaposlenimi. Vizualni in zvočni spodbujevalci, zasnovani s pomočjo umetne inteligence, so vedenje zaposlenih izboljšali za 10,33 %. Ugotovitve potrjujejo pomen celostnih pristopov k spodbujanju in ocenjevanju KVH ter izpostavljajo potencial umetne inteligence pri razvoju izobraževalnih orodij in vedenjskih intervencij. Rezultati nudijo uporabne usmeritve za živilska podjetja pri izboljševanju KVH z uporabo sodobnih orodij in pristopov.
Keywords: kultura varnosti hrane, živilska industrija, anketni vprašalnik, intervju, spodbujevalci želenega higienskega vedenja, umetna inteligenca
Published in DKUM: 26.11.2025; Views: 0; Downloads: 10
Full text (4,02 MB) |
6. Vpliv umetne inteligence na varstvo osebnih podatkov : magistrsko deloMaja Štritof, 2025, master's thesis Abstract: Hitro napredujoča tehnologija, zlasti na področju umetne inteligence in avtomatiziranega odločanja, bistveno prispeva k eksponentnemu povečanju količine dostopnih podatkov. To odpira številne pravne izzive in narekuje potrebo po prilagajanju obstoječih zakonodajnih okvirov. Umetna inteligenca omogoča obsežno zbiranje in poglobljeno analizo podatkov iz različnih virov. Med relevantne primere sodobnih tehnologij spadajo tehnologija za prepoznavo obrazov, računalniški vid, deepfakes, personalizirano oglaševanje, sistemi za samodejno prepoznavo registrskih tablic, avtonomna vozila in internet stvari. Takšna raba tehnologije odpira pomembna etična in pravna vprašanja, zlasti glede zakonitosti, varnosti in transparentnosti obdelave osebnih podatkov. Zaradi tega postaja ključno razumeti vpliv umetne inteligence na pravico do zasebnosti in varstva osebnih podatkov. Za celovito razumevanje tega tehnološkega pojava je nujno tudi dobro poznavanje pravnega okvira, tako na mednarodni ravni kot na ravni Evropske unije. Le tako lahko razumemo, katere pravice nam pripadajo, kateri podatki se lahko obdelujejo ter katera tveganja grozijo varnosti, temeljnim pravicam in drugim družbenim interesom. V magistrskem delu je predstavljen razvoj umetne inteligence in njen vpliv na obdelavo podatkov, pri čemer so izpostavljeni ključni izzivi sodobne tehnologije. Poseben poudarek je namenjen pravnem okviru varstva osebnih podatkov in zasebnosti, s poudarkom na Splošni uredbi o varstvu podatkov (Uredbi GDPR) ter Aktu o umetni inteligenci.
Keywords: umetna inteligenca, varstvo osebnih podatkov in zasebnosti, pravni izzivi sodobne tehnologije, Uredba GDPR, Akt o umetni inteligenci
Published in DKUM: 17.11.2025; Views: 0; Downloads: 33
Full text (1,30 MB) |
7. Filozofska analiza mehanizmov kognitivnega modeliranja in umetne inteligence v izobraževanjuBoris Aberšek, Metka Kordigel Aberšek, 2025 Abstract: Tehnologija je dvoje, je vzrok in posledica za vse hitreje spreminjajočo se družbo. Ko danes govorimo o tehnologiji, govorimo predvsem o inteligentnih sistemih, o tako imenovanih kibernetskih sistemih, pri katerih sistem vsebuje, če govorimo v jeziku tehnologije, strojno opremo, stroje in naprave (človeško telo), in programsko opremo – inteligenco – duha, kar bi v jeziku humanistike lahko poimenovali tudi občutke, intencionalna stanja, čustva ipd. Mnogi problemi, ki so povezani s sodobnimi tehnologijami, so zato povezani tudi z (umetno) inteligenco in učenjem. Za reševanje problemov v zvezi z umetno inteligenco potrebujemo predvsem splošna znanja o svetu, družbi in ljudeh, kar je filozofski problem. Zato je za vse, ki morajo sprejemati odločitve s področja uporabe umetne inteligence, izjemno pomembno, da razumejo osnovne splošne mehanizme inteligence – filozofijo duha, tj. kako deluje naravna, kako deluje človeška inteligenca, kako se človek uči in prilagaja okolju, kar je še posebej pereče na področju vzgoje in izobraževanja.
Keywords: filozofija uma, kognitivna znanost, nevroznanost, kognitivno modeliranje, umetna inteligenca, dinamični sistemi, izobraževanje
Published in DKUM: 11.11.2025; Views: 0; Downloads: 6
Full text (9,11 MB)
This document has many files! More... |
8. Podjetništvo mladih in umetna inteligenca: primerjalna analiza zaznavanja, sprejemanja in uporabe umetne inteligencePina Slaček, 2025, master's thesis Abstract: Magistrsko delo obravnava generacijske razlike v zaznavanju, sprejemanju in uporabi umetne inteligence med podjetniki v Sloveniji ter primerjalno analizira zaznane koristi, tveganja, priložnosti in ovire njenega uvajanja. V ospredju je podjetništvo mladih, pri čemer so analizirane značilnosti, motivacija, priložnosti in ovire za mlade, ki jih spremljajo pri uvajanju novih tehnologij v poslovne modele. V teoretičnem delu so predstavljeni ključni koncepti podjetništva mladih, procesi digitalizacije ter vloga umetne inteligence kot orodja za optimizacijo procesov, personalizacijo storitev, podporo pri odločanju in razvoj inovativnih poslovnih modelov. Empirični del temelji na primerjalni analizi zaznav pozitivnih učinkov umetne inteligence (povečanje produktivnosti, inovativnosti, poslovne rasti in izboljšanje uporabniške izkušnje) ter negativnih učinkov (stroški implementacije, varnostni in etični pomisleki, odpor zaposlenih in strank). Primerjalno analizo smo izvedli med mlajšimi (18–34 let) in starejšimi (34+ let) podjetniki, pri čemer smo s statističnimi preizkusi ocenili razlike v percepciji pozitivnih in negativnih učinkov ter v pripravljenosti za uvajanje umetne inteligence v poslovne procese. Rezultati analize so pokazali, da mlajši podjetniki statistično značilno pogosteje zaznavajo pozitivne učinke in so bolj optimistični glede prihodnje vloge umetne inteligence, medtem ko med generacijami ni bilo razlik pri zaznavanju negativnih učinkov, kar kaže na univerzalnost teh pomislekov. Analiza velikosti učinka je potrdila, da imajo ugotovljene razlike praktični pomen, zlasti pri prihodnjih pričakovanjih glede dolgoročnega potenciala umetne inteligence. Sklepi naloge opozarjajo na potrebo po oblikovanju prilagojenih podpornih politik in programov, ki bodo mladim podjetnikom olajšali sprejemanje in uporabo umetne inteligence, hkrati pa zmanjšali tveganja in digitalne neenakosti med podjetniki različnih generacij.
Keywords: podjetništvo mladih, umetna inteligenca, generacijske razlike, digitalna transformacija, digitalizacija, percepcija in sprejemanje umetne inteligence, podporne politike in programi, Slovenija.
Published in DKUM: 07.11.2025; Views: 0; Downloads: 32
Full text (1,68 MB) |
9. Izzivi računovodskega spremljanja upravljanja skladišč v povezavi z umetno inteligenco v podjetju xLuka Sobočan, 2025, master's thesis Abstract: Magistrsko delo obravnava izzive računovodskega spremljanja in upravljanja skladišča v podjetju X, pri čemer je poseben poudarek namenjen vplivu digitalizacije ter postopni uvedbi tehnologij umetne inteligence. V središču raziskave so sodobni trendi digitalne preobrazbe, ki temeljito spreminjajo tradicionalne pristope k upravljanju zalog in s tem povezano računovodsko spremljanje.
Analiza obstoječega stanja pred uvedbo digitalizacije je pokazala številne težave: zamude pri evidentiranju prejema blaga, netočnosti med inventuro, neučinkovito rabo skladiščnega prostora, pomanjkanje ažurnih informacij o stanju zalog ter šibko sledljivost materialnega toka. Te pomanjkljivosti so negativno vplivale na notranje poslovne procese, kakovost računovodskih podatkov in zadovoljstvo kupcev.
Z uvedbo sodobnih digitalnih rešitev, kot so sistem za upravljanje skladišča (WMS), prenosni terminali, avtomatizacija procesov in povezava z računovodskimi moduli, se je učinkovitost bistveno povečala. Časovno trajanje ključnih opravil se je skrajšalo, napake so se zmanjšale, preglednost zalog se je izboljšala, prav tako pa tudi zanesljivost podatkov in njihova ažurnost. Posledično je digitalna transformacija okrepila povezavo med računovodstvom in operativnimi procesi podjetja, kar je omogočilo bolj ažurno, podatkovno podprto poročanje ter učinkovitejše spremljanje in obvladovanje stroškov.
Rezultati raziskave potrjujejo, da digitalna preobrazba skladiščnih procesov prinaša številne koristi, med katerimi izstopajo večja natančnost, boljša sledljivost, hitrejše izvajanje procesov ter zmanjšanje stroškov, povezanih z naročanjem in zalogami. Sklepni del potrjuje obe postavljeni hipotezi in na podlagi analize poda konkretne predloge za nadaljnji razvoj: razširitev sistemske integracije, vključitev napredne analitike ter postopno uvajanje umetne inteligence pri napovedovanju in odločanju. Digitalizacija se tako izkaže kot ključen dejavnik dolgoročne konkurenčnosti, prilagodljivosti in strateškega razvoja podjetja v hitro spreminjajočem se tržnem okolju.
Keywords: skladiščni procesi, upravljanje skladišč, računovodsko spremljanje skladišč, digitalna transformacija, umetna inteligenca.
Published in DKUM: 03.11.2025; Views: 0; Downloads: 9
Full text (2,61 MB) |
10. |
