Entries by Klemen Podjed

Kako iz Excel kaosa do upravnih odločitev: kdo bo zmagal z umetno inteligenco?

Finančniki in kontrolorji se vsak dan soočajo z istim problemom: ogromno podatkov v Excelu in premalo časa za smiselne analize. Rutina požre večino časa. Umetna inteligenca to spreminja – ne zato, ker bi bolje računala, temveč ker prevzame operativno delo. Ključno vprašanje danes ni več, kako analizirati podatke, ampak kako hitro na njihovi podlagi sprejeti […]

Sedem najdražjih napak pri rabi umetne inteligence

Vrhunski občutek je, ko s preprostim promptom v brezplačnem orodju, kot je npr. ChatGPT, dosežemo »čuda«. A to lahko naredi tudi spreten 15-letni otrok. Napredna orodja, kot je ChatGPT, lahko malim in srednjim podjetjem (MSP) prinesejo večjo produktivnost in konkurenčnost, vendar le, če so uporabljena odgovorno. Analize kažejo, da večina organizacij še vedno ostane pri […]

Produktivnost 2.0: Umetna inteligenca za vrhunsko organizacijo časa

Umetna inteligenca prinaša dobesedno neslutene možnosti povečanja osebne produktivnosti. Kot trener sem več kot petnajst let vodil delavnice s področja organizacije časa in ugotovil, da večina udeležencev ne pozna osnov: postavljanja ciljev, določanja prioritet in poznavanja metod, kot sta matrika nujno/pomembno (Eisenhowerjeva matrika) ali Paretov princip. Hkrati sem opazil, da imamo vsi na voljo 24 […]

Zapisniki sestankov z umetno inteligenco: Tehnologija ni največji problem, slovenski jezik je

Umetna inteligenca vstopa v vsakdan poslovnih procesov veliko hitreje, kot si večina organizacij priznava. Eden najbolj očitnih primerov so zapisniki sestankov. Tehnologija danes že omogoča samodejno transkripcijo in povzetke skoraj v realnem času. Vendar tu nastane zanimiv paradoks. Tehnologija deluje zelo dobro – dokler govorimo angleško. Pri manjših jezikih, kot je slovenščina, se realnost precej […]

,

Od promptanja k delegiranju: Zakaj je ChatGPT 5.4 pomembnejši premik, kot se zdi na prvi pogled?

Prepričan sem, da večina ljudi pri umetni inteligenci še vedno razmišlja v logiki pogovora. Vprašamo, dobimo odgovor, morda povzetek ali osnutek besedila. Toda zadnje generacije modelov kažejo precej drugačno smer razvoja. Ne gre več predvsem za to, kako dobro model odgovarja, temveč za to, kaj zna dejansko narediti. Moje opažanje je, da s ChatGPT 5.4 […]

, , ,

AI v računovodstvu in financah: samo kompetentna raba prinaša konkretne koristi

Prepričan sem, da v financah trenutno nastaja tiha, a zelo pomembna ločnica. Na eni strani so visoka pričakovanja glede avtomatizacije, na drugi pa realnost: težko merljivi učinki in pomanjkanje konkretnih kompetenc. V praksi ugotavljam, da vprašanje ni več, ali bo umetna inteligenca vstopila v finance. Pravo vprašanje je, kdo jo bo znal uporabiti prej in […]

,

Zakaj umetna inteligenca v podjetjih ne zaživi – in slovenski primer dobre prakse

V tem članku bom – s praktičnega vidika – predstavil izzive uvajanja UI v slovenska podjetja. Na koncu pa prikazal primer dobre prakse za podjetje, s katerim sodelujem kot trener rabe AI in izvajalec. Izkušnje iz uvajanja umetne inteligence v podjetja Razkorak med hitrostjo tehnologije in počasnostjo organizacij. Ko podjetja začnejo razmišljati o uvajanju umetne […]

Prihodnost dela v Evropi v luči umetne inteligence

Najnovejše poročilo LinkedIna Jobs on the Rise 2026 razkriva, da se trg dela v Evropi nahaja na prelomu. 👉 https://lnkd.in/dxAhgA9k Čeprav je umetna inteligenca v ospredju razprav, se pod površjem odvijajo precej bolj kompleksni premiki – takšni, ki bodo dolgoročno zaznamovali naše karierne poti. Tukaj so ključni poudarki za vse, ki spremljate razvoj poklicev na […]

Umetna inteligenca kot novi sodelavec: priložnost ali tveganje za delodajalce? 

Umetna inteligenca kot »novi zaposleni«: hibrid med delavcem in orodjem  Umetna inteligenca prvič resno posega v intelektualno delo, ustvarjalnost in odločanje – prav tja, kjer smo dolgo verjeli, da je človek nenadomestljiv. Za delodajalce to pomeni, da postaja vprašanje “zaposliti človeka ali UI” vse bolj relevantno, še posebej pri rutinskih opravilih z veliko podatki, nalogah, kot so analiza […]