Kako umetno inteligenco vključiti v podjetje tako, da prinese merljiv rezultat? O tem smo se v podcastu Umetna inteligenca v Sloveniji pogovarjali z Aljošo Domijanom iz ENAA.
ENAA umetne inteligence ni začela uvajati z velikim projektom. Začeli so z enim konkretnim problemom. Kako avtomatizirati odgovore kupcem, ki sprašujejo, zakaj njihovo naročilo zamuja. Prva rešitev ni delovala dobro. Ekipa jo je večkrat popravila in po približno dveh mesecih prišla do sistema, ki je znal uporabniku dati uporaben odgovor.
Prav ta pristop Aljoša Domijan priporoča tudi drugim podjetjem. Izberite preprost in pogost proces. Postavite jasen cilj. Rezultat mora biti merljiv. Ekipa se tako na konkretnem primeru nauči, kako umetna inteligenca deluje in kje so njene omejitve.
Danes AI v ENAA sam prepozna tip praktično vseh vprašanj kupcev in jih usmeri na pravo mesto. Pri približno 30 odstotkih vprašanj umetna inteligenca odgovori brez posredovanja zaposlenega. Pri preostalih je še vedno potreben človek.
Zakaj ENAA še nima klasičnega AI chatbota
Kljub napredni uporabi AI na spletni strani ENAA ne najdemo chatbota, ki bi se pretvarjal, da zna odgovoriti na vse.
Razlog je preprost. ENAA ima približno 400.000 različnih izdelkov. Da bi chatbot uporabniku svetoval na ravni zaposlenega, mora razumeti izdelke, naročila, reklamacije, interne postopke in podatke iz poslovnega sistema. Dokler sistem tega ne obvlada dovolj dobro, ga podjetje ne želi dati uporabnikom.
To je ena izmed pomembnejših lekcij pogovora. AI rešitve ni smiselno objaviti zato, ker tehnično deluje. Pred objavo mora dovolj dobro reševati problem uporabnika.
AI piše in izboljšuje opise izdelkov
Drugo področje, kjer ENAA veliko uporablja umetno inteligenco, so vsebine spletne trgovine.
Najprej so z AI preverjali, ali so izdelki razvrščeni v prave kategorije. Nato so popravljali nazive, slovnico in obstoječe opise. Naslednji korak je bilo ocenjevanje kakovosti vsebin. Sistem oceni vsebino in pri slabših opisih predlaga, kaj manjka. Danes so praktično vsi opisi izdelkov v večji ali manjši meri obdelani z umetno inteligenco.
Pri tem ne uporabljajo enega univerzalnega prompta. Sistem upošteva vrsto izdelka, ciljno skupino, starost izdelka, prodajo, ocene in druge podatke. Po Domijanovih besedah ima njihov sistem za pripravo opisov približno 260.000 možnih kombinacij promptov.
Rezultate merijo tudi pri uporabnikih. Ocena kakovosti opisov se je po uvedbi takšnega sistema povečala približno z 3,9 na 4,3. Splošna ocena zadovoljstva kupcev na Googlu pa z 4,4 na 4,5.
AI poveča tudi težave slabih procesov
Ena glavnih tem pogovora je bila kakovost internih procesov.
Če ima podjetje slabe podatke, nejasna pravila in nedoločene procese, jih umetna inteligenca ne bo sama uredila. Slabe vhodne podatke in napačne postopke bo prenesla tudi v rezultate.
Domijan poudarja, da mora podjetje jasno vedeti, kaj želi, kako mora proces potekati in kakšen rezultat pričakuje. Šele nato lahko umetna inteligenca ta proces izboljšuje.
Pomembna je tudi tehnološka arhitektura
ENAA večino svoje tehnološke infrastrukture razvija sama. Pred leti so svojo platformo zasnovali tako, da se prek API-jev povezuje z zunanjimi sistemi.
To jim danes omogoča, da AI povezujejo s svojimi bazami, logistiko, dobavitelji, bankami in drugimi sistemi. Podjetjem, ki uporabljajo stare zaprte poslovne sisteme, Domijan svetuje razmislek o vmesni platformi, ki omogoči povezovanje obstoječih sistemov z novimi AI rešitvami.
Naslednji korak je analitika in odločanje
V ENAA so se v letu 2026 začeli intenzivneje ukvarjati tudi z uporabo AI pri analitiki.
Ideja ni več, da AI pomaga analitiku pripraviti tabelo. Cilj je, da prevzame del priprave in analize podatkov ter ljudem, ki sprejemajo odločitve, posreduje že obdelane informacije.
Ekipa razvija tudi sisteme, kjer posamezni AI procesi nadzorujejo in ocenjujejo rezultate drugih AI procesov. Domijan ta razvoj opisuje kot več nivojev umetne inteligence. Posamezni sistemi opravljajo konkretne naloge, nad njimi pa drugi sistemi preverjajo rezultate in iščejo izboljšave.
Kaj se lahko druga podjetja naučijo od ENAA
Najpomembnejša lekcija pogovora je pristop po korakih.
Ne začnite z idejo, da boste z umetno inteligenco spremenili celo podjetje.
Izberite en pogost proces. Določite merljiv rezultat. Vključite zaposlene, ki proces poznajo. Testirajte rezultate. Popravite napake. Ko sistem deluje, ga razširite na naslednje področje.
Tako je ENAA začela z enim tipom vprašanja kupcev. Danes AI uporablja v podpori uporabnikom, upravljanju vsebin, programiranju, analitiki in drugih delih poslovanja. AI je postal del vsakodnevnih orodij njihove ekipe.
Celoten pogovor z Aljošo Domijanom prinaša konkreten pogled podjetja, ki umetne inteligence ne obravnava kot ločenega orodja, temveč jo postopoma vključuje neposredno v svoje poslovne procese.
