Raba umetne inteligence je organizacijska nuja

Letos na delavnicah rabe AI navajam tale zaključni poudarek:
Raba umetne inteligence je organizacijska nuja, ne več samo osebna izbira posameznika. 

A nova raziskava Bain & Company poudarja nekaj zelo zanimivih ugotovitev. 95 % podjetij že uporablja generativno AI. Večina pa še vedno ne ustvarja prave vrednosti. 

Nova raziskava Bain & Company je zelo jasna: generativna umetna inteligenca je danes skoraj povsod, vendar rezultati močno zaostajajo za pričakovanji. 

Kaj pravzaprav kažejo podatki: 

• 95 % podjetij že uporablja GenAI 

• Število primerov rabe se je v enem letu podvojilo 

• A hkrati ostajajo ključne ovire: varnost podatkov, halucinacije, pomanjkanje znanja in slabi ponudniki. 

To ni toliko problem tehnologije. To je problem organizacije. 

🔹 Največja napaka, ki jo opažam pri manjših in srednje velikih podjetjih:
AI obravnavajo kot orodje za eksperimentiranje, ne (še) kot vzvod za prenovo procesov. 

Bain jasno potrjuje nekaj, kar v praksi vidim vsak teden:
vrednost ne nastane z “uporabo AI”, temveč z vgradnjo AI v konkretne procese, tako ali drugače povezane z: 

• prihodki, 

• stroški, 

• kakovostjo, 

• izkušnjo kupcev oziroma zaposlenih. 

Posebej zanimiv (in pogosto spregledan) del raziskave: kadrovske službe so eden ključnih pospeševalcev uspešne uvedbe AI. 

Ko kadrovski strokovnjaki proaktivno sodelujejo ali vodijo: 

• izobraževanje, 

• smernice rabe, 

• preoblikovanje vlog in dela, 

se AI bistveno hitreje in varneje razširi po organizaciji.
Kadrovske službe so vedno v prvi vrsti velikih organizacijskih sprememb, in so neprecenljive. Ko gre za AI pa jim manjka resničnega uvida, kaj vse UI že danes zmore. Brez česar ni dobro usmerjenih izobraževanj. 

Bain navaja, da lahko AI v HR funkcijah zmanjša operativno delo za 15–35 %, če se procesi resno preoblikujejo. 

Za slovenska podjetja je sporočilo precej neposredno: 

• ne vlagajte le v orodja, 

• vlagajte v znanje, notranje nosilce sprememb (torej konkretne posameznike) in kakovostne primere rabe, 

• začnite z 3–5 jasnimi praktičnimi primeri, lahko pilotnimi projekti, vezanimi na stroške ali prihodke, izkušnjo zaposlenih, ipd.  

Leto 2026 ne bo leto “igranja z AI”. Bo leto resnih odločitev o tem, kdo bo iz AI ustvaril konkurenčno prednost, kdo bo ostal pri pilotih ali pa »zaspal« na tem izjemno kritičnem področju.  

Kaj pa vi opažate v praksi: več eksperimentov ali že resne poslovne učinke?