Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Magistrsko delo obravnava vpliv umetne inteligence (AI) na računovodske procese v mikro računovodskem podjetju iz Koroške. Raziskava je izpostavila, da AI že omogoča avtomatizacijo rutinskih nalog, kot je optično prepoznavanje podatkov na dokumentaciji (OCR), kar delno pospeši obdelavo dokumentacije. Kljub temu je tehnologija še nezanesljiva in zahteva dodatno človeško kontrolo, zato se čas dela ne skrajša bistveno. Namen magistrskega dela je bil raziskati vpliv AI na računovodske procese v mikro računovodskem podjetju ter ugotoviti, kako zaposleni različnih profilov zaznavajo uvedbo AI v vsakodnevno delo. Delo se osredotoča na vse bolj aktualno področje digitalizacije računovodstva, pri čemer AI postaja pomembno orodje za avtomatizacijo rutinskih nalog, izboljšanje natančnosti podatkov ter povečanje učinkovitosti. Naprednejše funkcionalnosti, kot so napovedovanje trendov in odkrivanje nepravilnosti, v podjetju še niso uporabljene. Ugotovljeno je bilo, da generacijske razlike pomembno vplivajo na dojemanje AI, saj so mlajši zaposleni tehnologiji bolj naklonjeni, starejši pa so previdnejši s tehnologijo in AI, saj je v večini še tudi ne znajo uporabljati. V drugem poglavju smo predstavili osnovne značilnosti AI, vključno s tehnologijami, kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika, računalniški vid in robotizacija procesov. Ugotovili smo, da AI ponuja velik potencial za avtomatizacijo in zmanjšanje stroškov. Tretje poglavje se je osredotočilo na uporabo AI v računovodstvu. Obravnavali smo primere, kot so OCR branje, avtomatsko knjiženje, zaznavanje napak in napovedovanje denarnih tokov. Poudarjeni so bili tudi izzivi, povezani z varnostjo in znanjem uporabnikov. V četrtem poglavju smo analizirali uporabo AI v izbranem mikro podjetju, kjer se uporablja predvsem OCR funkcionalnost znotraj programa E-računi. Kljub poenostavitvi vnosa dokumentov se pojavljajo napake, zato je potreben človeški nadzor. V petem poglavju smo predstavili možnosti za širšo uporabo AI v prihodnosti, kot so napredno knjiženje, poročanje in analitika, ter izpostavili potrebo po dodatnem znanju, zaupanju v tehnologijo in postopni uvedbi rešitev. Vse intervjuvane osebe v raziskavi se strinjajo, da AI ne bo nadomestila računovodij, temveč jim bo v pomoč pri rutinskih opravilih, s čimer bodo imele več časa za zahtevnejše strokovno delo. Ključna ovira za širšo uporabo ostajajo stroški, pomanjkanje znanja in vprašanja o varnosti osebnih podatkov. V zvezi s hipotezami smo ugotovili, da je večina potrjena ali delno potrjena. AI izboljšuje učinkovitost pri obdelavi dokumentov, a še ne zanesljivo. Računovodje se srečujejo s tehnološkimi izzivi in pomanjkanjem znanja, percepcija zaposlenih pa pomembno vpliva na uspešno uvedbo AI. Naprednejše funkcionalnosti še niso v uporabi, zato nekatere podhipoteze ostajajo nepotrjene. Kot nadaljnja področja raziskovanja se ponujajo primerjave med različnimi podjetji, analiza naprednejših funkcij AI in proučevanje vpliva AI na kompetence prihodnjih računovodij.
Ključne besede: Umetna inteligenca, računovodstvo, računovodsko podjetje, računovodski servis, avtomatizacija procesov, implementacija UI.
Objavljeno v DKUM: 03.11.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 15
Celotno besedilo (39,37 MB)

Opis: V diplomskem delu smo obravnavali proces testiranja programske opreme v podjetju HRC informacijski inženiring d. o. o.. Namen naloge je bil analizirati in prenoviti obstoječi proces testiranja in podati predlog za uvedbo avtomatizacije. Delo se nanaša na področje managementa poslovnih procesov in avtomatizacije testiranja. Uporabili smo opisne, analitične in modelirne metode. Najprej smo analizirali obstoječe stanje v podjetju in pripravili arhitekturne ter procesne diagrame ter opisali trenutno stanje. Nato smo izbrali pristop k prenovi, oblikovali načrt uvedbe avtomatizacije ter pripravili strategijo testiranja. Ugotovili smo, da avtomatizacija pomeni dolgoročno priložnost, a je začetna investicija v času in virih velika. Priporočamo postopno uvedbo avtomatizacije in sprotno spremljanje učinkov.
Ključne besede: management poslovnih procesov, prenova poslovnih procesov, modeliranje poslovnih procesov, testiranje, avtomatizacija testiranja
Objavljeno v DKUM: 15.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 12
Celotno besedilo (1,73 MB)

Opis: Zaključno delo obravnava uporabo umetne inteligence (UI) v malih in srednje velikih podjetjih v Sloveniji. Namen raziskave je bil ugotoviti, v kolikšni meri ta podjetja prepoznavajo pomen umetne inteligence, kako jo vključujejo v svoje poslovne procese ter s kakšnimi izzivi in priložnostmi se pri tem srečujejo. Raziskava je bila izvedena s kvalitativno metodo polstrukturiranih intervjujev, v katerih je sodelovalo deset podjetij različnih dejavnosti in velikosti. Skozi intervjuje so bile zbrane informacije o konkretni uporabi umetne inteligence, področjih uporabe, vrstah orodij, stroških uvajanja ter pogledih vodstva in zaposlenih na uporabo tehnologije. Rezultati so pokazali, da vsa sodelujoča podjetja umetno inteligenco že uporabljajo, vendar v zelo različnem obsegu. Najpogostejše oblike uporabe so bili spletni pogovorni roboti, najpogostejša področja uporabe pa so bila marketing, podpora strank in pomoč pri pisanju računalniške kode ter skript. Ugotovljeno je bilo tudi, da podjetja UI dojemajo kot orodje za povečanje učinkovitosti in konkurenčnosti, vendar so hkrati previdna zaradi vprašanj varnosti, pomanjkanja znanja in nezanesljivosti rezultatov. Kot največja ovira za implementiranje umetne inteligence v raziskana podjetja so bile finance, skrbi glede varnosti in etike ter dejavnost podjetja. Na podlagi rezultatov je bilo ugotovljeno, da umetna inteligenca vstopa v mala in srednje velika slovenska podjetja, vendar trenutno še v zelo omejenem obsegu. Veliko podjetij se še ne zaveda popolnega potenciala, ki ga umetna inteligenca lahko doprinese k podjetju. Zaključno delo tako prispeva k boljšemu razumevanju trenutnega stanja uporabe umetne inteligence v slovenskih podjetjih in opozarja na pomembnost pravočasnega odzivanja na tehnološke spremembe.
Ključne besede: umetna inteligenca, mala in srednje velika podjetja, avtomatizacija procesov
Objavljeno v DKUM: 06.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 15
Celotno besedilo (1,64 MB)

Opis: Zaključno delo obravnava optimizacijo delovnih tokov v podjetju Elea iC, kjer se projektanti pogosto soočajo s časovno potratnimi in ponavljajočimi se nalogami, ki niso neposredno povezane s končnim izdelkom projekta, a so kljub temu nujne za njegovo izvedbo. Te naloge vključujejo primerjavo različic načrtov, digitalizacijo arhivskih zapisov, preverjanje sprememb v projektni dokumentaciji in iskanje podatkov v notranjih bazah. Glavni cilj dela je preučiti možnosti avtomatizacije teh procesov ter raziskati, kako lahko umetna inteligenca in sodobna digitalna orodja prispevajo k večji učinkovitosti in zmanjšanju obremenitve zaposlenih. Pri raziskavi so uporabljene metode analize obstoječih delovnih procesov in testiranja digitalnih rešitev, ki omogočajo avtomatizacijo ponavljajočih se nalog. Poseben poudarek je na implementaciji programskih skript v jeziku Python za avtomatizacijo procesiranja podatkov, uporabi SQL podatkovnih baz za učinkovitejše upravljanje podatkov ter integraciji orodij, kot sta PyCharm in pgAdmin. Umetna inteligenca se v delu uporablja za preverjanje načrtov, brskanje po internih bazah znanja in izboljšanje dostopa do informacij. Rezultati dela kažejo, da je z ustreznimi tehnološkimi rešitvami mogoče znatno skrajšati čas, potreben za izvedbo podpornih nalog, zmanjšati napake pri obdelavi podatkov ter izboljšati preglednost in dostopnost dokumentacije. Optimizacija delovnih procesov z avtomatizacijo prispeva k večji produktivnosti zaposlenih in omogoča projektantom, da se osredotočijo na ključne faze projektiranja, ne pa na administrativna opravila.
Ključne besede: optimizacija delovnih tokov, avtomatizacija procesov, umetna inteligenca, digitalizacija podatkov
Objavljeno v DKUM: 03.07.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 0
Celotno besedilo (4,54 MB)

Opis: Umetna inteligenca čedalje bolj posega v vse faze delovnega razmerja, od njegovega nastanka do prenehanja, pri čemer delodajalcem omogoča avtomatizirano dodeljevanje nalog, spremljanje dela, izvajanje nadzora nad delom in celo odločanje o napredovanjih ali odpuščanju delavcev. Takšna avtomatizacija prinaša številne prednosti, kot so večja učinkovitost, nižji stroški in optimizacija delovnih procesov, hkrati pa odpira številna tveganja, ki segajo na področje preprečevanja diskriminacije, varstva osebnih podatkov in zasebnosti delavcev, varnosti in zdravja pri delu in vprašanje odgovornosti za škodo. V magistrski nalogi sem si postavila vprašanje, ali trenutna pravna ureditev zagotavlja ustrezno zaščito delavcev pred tveganji, ki jih prinaša uporaba umetne inteligence v delovnem okolju. Analizirala sem mednarodne pravne vire (Okvirna konvencija o umetni inteligenci in človekovih pravicah, demokraciji in pravni državi), pravne vire EU (Akt o umetni inteligenci, Direktiva o izboljšanju delovnih pogojev pri platformnem delu, Direktiva o preglednih in predvidljivih delovnih pogojih v EU, GDPR in Listina EU o temeljnih pravicah) ter nacionalne pravne vire (URS, ZDR-1, ZVZD-1 in ZVOP-2), ki naslavljajo problematiko uporabe umetne inteligence v delovnem okolju. Ugotovila sem, da določene mehanizme, ki naslavljajo tveganja, povezana z uporabo umetne inteligence v delovnih razmerjih, lahko najdemo že v obstoječem pravnem okviru, vendar pa nobeden izmed naštetih pravnih virov problematike uporabe umetne inteligence v delovnem okolju ne ureja celovito. Trenutna pravna ureditev ne zagotavlja zadostne zaščite delavcev pred tveganji, povezanimi z uporabo umetne inteligence v delovnem okolju, zaradi česar je potrebna dopolnitev obstoječih predpisov oziroma sprejetje specialnih predpisov, ki bodo posebej naslovili tveganja, povezana z uporabo umetne inteligence v delovnem okolju. Umetna inteligenca bo namreč v prihodnosti igrala še pomembnejšo vlogo v delovnem pravu, zato je ključnega pomena, da se pravo pravočasno prilagodi novim izzivom, ki jih umetna inteligenca prinaša.
Ključne besede: umetna inteligenca, algoritemsko upravljanje, avtomatizacija delovnih procesov, diskriminacija, varstvo osebnih podatkov, varstvo zasebnosti, varnost in zdravje pri delu, odgovornost, zaščita delavcev, pravna ureditev
Objavljeno v DKUM: 16.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 126
Celotno besedilo (813,59 KB)