Ukratko
- AI je uspješan u čitanju nestrukturiranih unosa, izradi nacrta, usporedbi i sažimanju.
- Slab je u točnim izračunima bez podloge u podacima i u odlukama koje zahtijevaju odgovornost.
- Najbolja polazišta su česti procesi koji oduzimaju vrijeme, s jasnim rezultatom i osobom koja odobrava.
- Neke primjene, primjerice filtriranje prijava za posao, prema Aktu o umjetnoj inteligenciji smatraju se visokorizičnima i zahtijevaju posebnu pažnju.
Gdje AI u tvrtki doista pomaže
Iza gotovo svake korisne primjene stoji isti obrazac: informacija stiže nestrukturirano, kao e-pošta, PDF, fotografija ili glasovna poruka. Netko je mora pročitati, razumjeti, povezati s podacima iz programa i od nje nešto napraviti: odgovor, unos, prijedlog. Upravo taj pripremni rad može preuzeti AI. Odluka ostaje čovjeku.
Sljedeći primjeri opisuju tipične procese, a ne projekte klijenata. Pokazuju gdje AI pomaže u pojedinim odjelima. Za sve vrijedi: AI priprema, čovjek provjerava i odlučuje prije nego što se išta pošalje izvan tvrtke ili knjiži.
Dvanaest primjena po odjelima
1. Prodaja: priprema ponuda
AI čita upite, prepoznaje podatke koji nedostaju, predlaže stavke iz Vašeg cjenika i izrađuje nacrt. Više o tome u članku Izrada ponuda uz AI.
2. Prodaja: razvrstavanje potencijalnih klijenata
Novi kontakti dopunjuju se javno dostupnim podacima o tvrtkama, razvrstavaju prema Vašim kriterijima i predaju prodaji uz kratak sažetak.
3. Korisnička podrška: odgovaranje na upite
Upiti se čitaju, razvrstavaju i na njih se odgovara uz točne podatke, isprva u obliku nacrta za odobrenje. Više u članku Automatizacija upita klijenata. Stranica Korisnička podrška uz AI pokazuje kako to postavljamo.
4. Nabava: usporedba ponuda dobavljača
Podaci iz ponuda u različitim formatima izdvajaju se i unose u jedinstvenu tablicu: cijene, rokovi isporuke, uvjeti i odstupanja od upita.
5. Nabava: usporedba potvrda narudžbi
Potvrde dobavljača uspoređuju se s narudžbom. Odstupanja u cijenama, količinama ili terminima odmah se uočavaju.
6. Računovodstvo: evidentiranje ulaznih računa
Računi u obliku elektroničkog računa, PDF‑a ili skena čitaju se, uspoređuju s narudžbom i otpremnicom te pripremljeni predaju dalje. Više na stranici Automatizacija ulaznih računa.
7. Ljudski resursi: odgovaranje na pitanja zaposlenika
Na pitanja o godišnjim odmorima, putnim troškovima ili procesima asistent odgovara na temelju Vaših internih pravila. Novi zaposlenici brže pronalaze dokumente.
8. Kontroling: pisanje izvješća
Prikupljaju se brojke iz računovodstva, sustava za upravljanje robom i CRM-a, označavaju odstupanja i izrađuje tekstualni nacrt mjesečnog izvješća.
9. Logistika: čitanje otpremnica i prijevozne dokumentacije
Podaci iz otpremnica, teretnih listova i carinskih dokumenata evidentiraju se i prenose u sustav za upravljanje robom, a nepodudarnosti se označavaju.
10. Marketing: tekstovi i prijevodi
Tekstovi o proizvodima, objave i prijevodi nastaju kao nacrti u Vašem tonu. Čovjek prije objave provjerava činjenice, cijene i tvrdnje.
11. Uprava: zapisnici i podloge za odlučivanje
Sastanci se sažimaju, bilježe se zadaci s odgovornim osobama i rokovima, a dokumenti se sažimaju u kratku podlogu za odlučivanje.
12. Tehnika i servis: lakše pronalaženje znanja
Priručnici, tehnički listovi i interne upute postaju pretraživi. Zaposlenici postavljaju pitanja vlastitim riječima i dobivaju odgovore s izvorom.
Što ne funkcionira dobro
- Točne brojke bez podloge u podacima: cijene, količine i rokovi moraju dolaziti iz Vaših programa, a ne iz jezičnog modela.
- Odluke koje zahtijevaju odgovornost: otkazi, odluke o kreditima ili pravne procjene ostaju čovjeku.
- Odabir zaposlenika: AI koji filtrira ili ocjenjuje prijave za posao prema Aktu o umjetnoj inteligenciji smatra se visokorizičnim AI‑jem. Više na stranici Kategorije rizika.
- Nejasni procesi: ako nitko ne može točno reći kako proces funkcionira, ni AI ga ne može pouzdano preuzeti. Tada najprije treba razjasniti proces.
Koja tehnologija stoji iza toga
- Jezični modeli: čitaju i pišu tekstove. Povezuju se putem sučelja pružatelja, gdje je moguće uz obradu podataka u EU-u.
- Alati za automatizaciju: programi poput n8n, Make ili Power Automate povezuju korake i Vaše programe. Više o tome u članku n8n u tvrtki.
- Baze znanja: vlastiti dokumenti pripremaju se tako da AI iz njih može dati odgovore s izvorom umjesto da ih slobodno sastavlja.
- Vaši programi: sustav za upravljanje robom, CRM, računovodstvo i arhiva ostaju. Povezuju se putem sučelja.
Kako pronaći pravo polazište
- Prikupite aktivnosti koje troše vrijeme: u svakom odjelu pitajte na koju se rutinsku aktivnost troši najviše vremena.
- Procijenite: koliko se često ponavlja, postoje li jasna pravila, jesu li podaci digitalni i kolika bi bila šteta u slučaju pogreške?
- Odaberite jedan proces: čest, vremenski zahtjevan, s malim rizikom i osobom koja odobrava rezultate.
- Probni rad: rješenje u početku radi usporedno s dosadašnjim načinom rada, uz jasne pokazatelje.
Ako želite istodobno obuhvatiti više odjela, korisno je kratko savjetovanje o AI‑ju kojim se procjenjuju procesi i utvrđuje redoslijed.