Skip to content Skip to footer

Kako uporabiti umetno inteligenco v svojem poslu?

Umetna inteligenca ima danes že številne uspešne primere uporabe v različnih panogah in delovnih procesih. Kot vemo, ima vsak delovni proces vsaj nekaj ponavljajočih se opravil, kot je na primer odgovarjanje strankam, vnašanje podatkov, ustvarjanje poročil in tako dalje, ki nam jemljejo dragoceni čas. Glede na raziskavo skoraj 70 % vprašanih meni, da nenehno opravljajo iste naloge in v povprečju zapravijo vsaj eno uro na dan za naloge, ki bi jih lahko avtomatizirali.

Avtomatizacija, pri kateri igra ključno vlogo umetna inteligenca, omogoča racionalizacijo predvsem rutinskih delovnih procesov, s čimer se prihrani čas, izboljša produktivnost, zmanjša verjetnost človeških napak in krepi sodelovanje med zaposlenimi. To omogoča, da se njihov čas preusmeri v bolj smiselne in strateške naloge.

Izboljšana analiza podatkov

Orodja za umetno inteligenco in strojno učenje sta zmožna obdelovati in analizirati obsežne količine informacij z neverjetno hitrostjo in zmogljivostjo, ki presega človeške kapacitete. Umetna inteligenca je sposobna identificirati vzorce obnašanja in trende, ki morda niso neposredno opazni človeškim analitikom. Ta tehnološka spoznanja so izjemno koristna za napovedovanje prihodnjih trendov in rezultatov na podlagi zgodovinskih podatkov.

Pomoč pri odločitvah

Na podlagi informacij iz izboljšane analitike podatkov lahko nato umetna inteligenca pomaga tudi pri samem odločanju.

Umetna inteligenca lahko izboljša odločanje tako, da pomaga pri prepoznavanju novih poslovnih priložnosti, označevanju operativnih ovir, določanju učinkovitih načinov za personalizacijo ponudbe in dosega na podlagi podatkov o strankah ter nas pripravi na morebitne izzive.

Čeprav lahko umetna inteligenca nudi znatne prednosti, sta človeško strokovno znanje in inteligenca še vedno nujna za zagotavljanje točnosti ter verodostojnosti kritičnih poslovnih procesov in odločitev.

Poglejmo si, kako se lahko umetna inteligenca že danes učinkovito uporablja v različnih dejavnostih.

1. Ustvarjanje vsebine

Ustvarjalci vsebin se vedno bolj obračajo na generativna orodja umetne inteligence, da bi prihranili čas in izboljšali proces ustvarjanja vsebine. Orodja, kot so ChatGPT, Google Bard, Bing in Jasper, omogočajo uporabnikom vnos besedilnih pozivov za hitro ustvarjanje nove pisne vsebine, kot so orisi, e-poštna sporočila ali objave v blogu. Orodja, kot so DALL-E in Midjourney, pa ustvarjajo slike na podlagi naših navodil oziroma t.i. besedilnih pozivov.

Nekatere prednosti uporabe umetne inteligence za ustvarjanje vsebine vključujejo:

  • Povečana produktivnost in razširljivost, ker uporaba orodij UI za ustvarjanje vsebine zahteva manj časa in manj virov, kot lastni razvoj vsebine.
  • Ustvarjalni navdih z uporabo umetne inteligence za razmišljanje in ustvarjanje novih zamisli pred samim razvojem vsebine.
  • Analitika, ki jo poganja UI, sledi meritvam vsebine, vključno s številom ogledov strani, deljenjem v družabnih omrežjih in stopnjami angažiranosti, da pomaga optimizirati strategije ustvarjanja vsebine.

Čeprav lahko umetna inteligenca naredi ustvarjanje vsebine učinkovitejše, se zavedajte, da vsebina z umetno inteligenco ni vedno pripravljena za takojšno objavo. Ustvarjalci vsebine in tržniki morajo videti vsebino umetne inteligence kot navdih za lastno vsebino ali začetni osnutek. Vsako vsebino, ustvarjeno z generativnimi orodji UI, je potrebno urediti in preveriti njena dejstva, da se zagotovi skladnost s slogom ter smernicami blagovne znamke.

2. Marketing in trženje

Orodja umetne inteligence in strojnega učenja uporabljajo marketinške ekipe za analizo podatkov, prepoznavanje trendov ter vzorcev strank, optimizacijo marketinških kampanj in strategij ter izboljšanje uporabniške izkušnje.

Poleg izboljšanja rezultatov marketinške strategije lahko umetna inteligenca pomaga članom ekipe prihraniti čas z avtomatizacijo ročnih opravil.

Tukaj je nekaj primerov, kako se umetna inteligenca uporablja v marketingu in trženju:

  • Izboljšana raziskava trga in analiza konkurence. Marketinške ekipe in strokovnjaki za trženje porabijo precej časa za izvajanje raznih tržnih raziskav in raziskav konkurence. Sistemi in orodja umetne inteligence imajo napredne zmogljivosti za iskanje, organiziranje in analizo ustreznih tržnih ter konkurenčnih podatkov, s čimer prihranijo čas, ki bi ga porabili za ročne raziskave. Ker lahko umetna inteligenca samodejno obdela velike količine podatkov, se lahko odkrijejo pomembni vpogledi na trg ali konkurenco, ki so jih člani marketinške ekipe morda spregledali.
  • Izboljšana segmentacija občinstva in personalizacija. UI lahko poenostavi, kako tržniki sledijo, razumejo in napovedujejo vedenje strank. Z uporabo orodij UI lahko podjetja ustvarijo tudi profile strank tako, da stranke segmentirajo v različne kategorije glede na njihovo vedenje, želje in demografske kazalnike. Na podlagi profilov strank lahko marketinške ekipe prilagodijo sporočila in komunikacije, da poudarijo izdelke, storitve ali promocije, ki so najbolj pomembne za določene segmente strank.
  • Prediktivna (napovedna) marketinška analitika. Tržniki lahko uporabljajo napovedno analitiko za prepoznavanje vzorcev in trendov iz preteklih ter trenutnih podatkov o strankah, kar ekipam omogoča učinkovitejše napovedovanje, katere strategije ali kampanje so lahko najbolj učinkovite v prihodnosti. Prediktivna analitika pomaga predvideti potrebe strank, optimizirati ciljanje in prepoznati priložnosti za nadgradnjo ter navzkrižno prodajo.

3. Prodaja

Analitika in algoritmi, ki jih poganja umetna inteligenca, omogočajo prodajnim ekipam, da bolje razumejo vedenje in želje strank ter avtomatizirajo in izboljšajo prodajne operacije.

Prodajne ekipe lahko uporabljajo umetno inteligenco za pomoč pri naslednjih vidikih prodajnega procesa in strategije:

  • Avtomatizacija ročnih opravil. Raziskava je pokazala, da prodajni zastopniki v povprečju porabijo manj kot 30 % časa za dejansko prodajo. Veliko svojega časa namreč porabijo za ročna opravila, kot je vnos podatkov in deljenje posodobitev o njihovih poslih v pripravi. Orodja UI lahko pomagajo avtomatizirati zamudna opravila, tako da lahko prodajni predstavniki porabijo več časa za prodajo.
  • Napovedovanje povpraševanja. Umetna inteligenca lahko pomaga pri analizi pretekle uspešnosti in trenutnih ekonomskih kazalnikov, da prodajnim ekipam pomaga napovedati prihodnje povpraševanje. Analiziranje podatkov o strankah, interakcij in preteklih prodajnih vzorcev z algoritmi umetne inteligence lahko pomaga prepoznati potencialne stranke, dati prednost potencialnim strankam, določiti naslednje korake ali dejanja za vključitev potencialnih strank in optimizirati prodajni proces.
  • Spremljanje potencialnih strank. Orodja za ocenjevanje potencialnih strank, ki jih poganja umetna inteligenca, uporabljajo algoritme strojnega učenja, da prodajnim ekipam zagotovijo aktualne podatke v realnem času, kar pomaga zagotoviti, da so rezultati potencialnih strank točni in posodobljeni. Vsakič, ko potencialna stranka klikne povezavo v e-poštnem sporočilu, algoritem umetne inteligence samodejno posodobi rezultat potencialne stranke.
  • Pisanje in prilagajanje izhodnih e-poštnih kampanj. Podobno kot pri ustvarjanju vsebine se lahko generativna orodja umetne inteligence, kot je ChatGPT, uporabljajo za osnutke odhodnih e-poštnih sporočil strankam in potencialnim strankam. Z izkoriščanjem podatkov iz orodij za ocenjevanje možnih strank, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko člani prodajne ekipe tudi prilagodijo doseg in delijo priporočila za izdelke na podlagi posameznikove ocene, preferenc in vedenja.

4. Storitve za stranke

Umetna inteligenca lahko pomaga preoblikovati, kako podjetja sodelujejo s strankami, prepoznati ustrezne vpoglede in izboljšati uporabniško izkušnjo. Nekatere prednosti uporabe umetne inteligence za storitve za stranke vključujejo hitrejše odzivne čase, 24/7 razpoložljivost in podporo ter priložnosti za ponudbo prilagojenih rešitev, ki temeljijo na posebnih potrebah strank.

Pogoste uporabe umetne inteligence v storitvah za stranke vključujejo:

  • Klepetalni roboti, ki jih poganja UI. Klepetalni roboti uporabljajo obdelavo naravnega jezika in strojno učenje za komunikacijo s strankami v realnem času. Številna spletna mesta in aplikacije, namenjene potrošnikom ter podjetjem (B2B), v različnih panogah vključujejo klepetalne robote, ki jih poganja UI, za hitro odgovarjanje na vprašanja strank, ponujanje prilagojenih priporočil in zagotavljanje podpore. Klepetalni roboti omogočajo strankam, da prejmejo pomoč, ne da bi čakali na naslednjega razpoložljivega predstavnika službe za stranke, in pomagajo podjetjem prihraniti čas ter vire. Ko poizvedba zahteva dodatno podporo človeškega predstavnika, lahko klepetalni roboti stranke tudi usmerijo k pravemu agentu ali kanalu.
  • Sistemi baze znanja. Podobno kot klepetalni roboti, sistemi z bazami znanja strankam pomagajo, da same poiščejo odgovore na njihova vprašanja in rešitve pogostih težav. Ti sistemi imajo funkcijo naprednega iskanja in vključujejo vire, kot so pogosto zastavljena vprašanja (FAQ), vadnice, vodniki za odpravljanje težav ter interaktivna orodja. Dostop do virov v sistemih zbirk znanja strankam pomaga prihraniti čas in predstavnike službe za stranke osvobodi odgovarjanja na ista vprašanja ali sprehajanja skozi ponavljajoče se navodila.
  • Izboljšana analitika in vpogled v stranke. Podatkovna analitika, ki jo poganja umetna inteligenca, lahko zagotovi podrobne vpoglede v razpoloženje in zadovoljstvo na podlagi podatkov iz interakcij s strankami, vključno z dnevniki klepetalnic, e-pošto, objavami v družabnih omrežjih, ocenami in anketami. Z uporabo teh podatkov lahko podjetja prepoznajo želje strank, njihove težave in priložnosti za izboljšave, kar lahko pomaga izboljšati in prilagoditi celotno izkušnjo strank.

5. IT poslovanje

V zadnjih letih je umetna inteligenca postala tako razširjena na IT področju, da se je zanje skoval izraz »AIOps« za opis kombinacije velikih podatkov, analitike, obdelave naravnega jezika in strojnega učenja za avtomatizacijo IT-procesov.

AIOps omogoča IT-ekipam, da integrirajo več ločenih orodij z uporabo centralizirane platforme, kar podjetjem pomaga pri učinkovitejšem upravljanju vedno večjega IT tržišča. Posledično se lahko IT-ekipe hitro odzovejo, prepoznajo težave in izpade, kar zmanjša motnje v vsakodnevnih poslovnih operacijah.

Ključne prednosti AIOps vključujejo:

  • Hitrejši odzivni čas in hitrejši čas reševanja težav ter izpadov.
  • Nižji operativni stroški s kombinacijo in integracijo IT-sistemov ter orodij.
  • Izboljšano sodelovanje in spremljanje funkcij integriranih orodij za upravljanje ter varnost.
  • Izboljšano dodeljevanje virov z avtomatizacijo ročnih opravil in omogočanjem IT-jevcem, da porabijo čas za bolj zapleteno delo.
  • Možnost predvidevanja na podlagi t. i. napovedne analitike.

6. Človeški viri

Izkoriščanje umetne inteligence v celotnem življenjskem ciklu zaposlenih – vključno z iskanjem in zaposlovanjem kandidatov, vključevanjem, upravljanjem evidenc in njihovim razvojem – kadrovskim službam lahko pomaga povečati učinkovitost in ohraniti aktivnost talentov.

Nekateri izmed številnih primerov uporabe umetne inteligence v človeških virih vključujejo:

  • Pisanje vsebine za zaposlitve. Kadrovske službe za zaposlovanje in pridobivanje talentov lahko uporabljajo generativna orodja umetne inteligence, kot sta npr. ChatGPT ali Google Bard, za pomoč pri sestavljanju besedila za namene zaposlovanja, vključno z opisi delovnih mest, vprašanji za razgovore, e-poštnimi sporočili za pomoč kandidatom ter ponudbami za delo.
  • Avtomatizirano preverjanje kandidatov. Številni sistemi za sledenje kandidatom in podobne rešitve vključujejo tehnologijo umetne inteligence za samodejno preverjanje kandidatov na podlagi posebnih meril ter kvalifikacij in izločanje posameznikov, ki morda niso primerni. To omogoča skupinam za zaposlovanje in pridobivanje talentov, da svoj čas osredotočijo na najbolj kvalificirane talente.
  • Spodbujanje in vodenje kandidatov. Podobno kot klepetalni roboti za stranke imajo nekateri delodajalci t.i. chatbote kot inovativno rešitev za spodbujanje kandidatov. Podjetja vključujejo klepetalne robote z umetno inteligenco in virtualne pomočnike na svojih spletnih straneh, da posameznike usmerjajo na delovna mesta, ki so v skladu z njihovimi veščinami in izkušnjami, jih vodijo skozi interaktivni postopek prijave ter odgovarjajo njihova na pogosta vprašanja.
  • Poenostavitev načrtovanja delovne sile. Tehnologija, kot so sistemi za upravljanje talentov in človeških virov, centralizira podatke o zaposlenih, kar podjetjem olajša upravljanje ter avtomatizacijo kadrovskih procesov. S temi sistemi lahko organizacije upravljajo npr. plačilne liste, ugodnosti, delovni čas in prisotnost, učenje ter razvoj talentov in druge kadrovske zadeve. Številni od teh sistemov vključujejo tudi podatke, povezane s pregledi talentov, uspešnostjo, zavzetostjo, zadrževanjem in veščinami, kar organizacijam pomaga bolje razumeti kompetence delavcev, vrzeli v spretnostih ter prihodnje potrebe po delovni sili.

7. Kibernetska varnost

Ker kibernetski kriminalci postajajo vse bolj izpopolnjeni, varnostne ekipe potrebujejo najnovejšo tehnologijo za odkrivanje in zmanjšanje tveganja nastajajočih groženj.

Umetna inteligenca in strojno učenje sta lahko koristna pri kibernetski varnosti. Omogoča nam, da smo lahko vedno korak pred kibernetskimi kriminalci, avtomatiziramo odkrivanje groženj in se lahko hitro odzovemo na vsa najnovejša tveganja.

Nekaj primerov kibernetske varnosti z umetno inteligenco:

  • Odkrivanje groženj in odziv. Umetna inteligenca lahko analizira velike količine podatkov, da prepozna vzorce v vedenju uporabnikov in samodejno označi anomalije, ki lahko kažejo na goljufijo ali drugo kibernetsko grožnjo. To lahko ekipam za kibernetsko varnost pomaga odkriti grožnje v realnem času. Orodja, ki podpirajo umetno inteligenco, lahko tudi avtomatizirajo naloge, povezane z odzivom na incidente in sanacijo, ter tako pomagajo obravnavati grožnje, preden povzročijo znatno škodo.
  • Varnostni nadzor. Grožnje kibernetski varnosti se še naprej razvijajo in rešitve za spremljanje varnosti, ki jih poganja umetna inteligenca, uporabljajo analitiko podatkov za nenehno učenje ter prilagajanje razvijajočim se grožnjam in okoljem. Z uporabo teh podatkov je mogoče modele zaznavanja sčasoma prilagoditi, kar pomaga izboljšati varnostne zmogljivosti in bolj proaktivno odkrivati ter preprečevati grožnje.
  • Preprečevanje botov. Boti predstavljajo številne grožnje za podjetja, vključno z dostavo neželene e-pošte (spam), pošiljanjem velike količine nelegitimnega prometa na spletna mesta in sprožitvijo prevzemov računov z uporabo ukradenih poverilnic. Algoritme strojnega učenja, ki jih poganja umetna inteligenca, je mogoče uporabiti za samodejno skeniranje dohodne e-pošte, sumljivih prilog in zlonamernih IP naslovov ter spletnih povezav.

Čeprav lahko umetna inteligenca poveča učinkovitost in izboljšave z vidika kibernetske varnosti, lahko orodja umetne inteligence predstavljajo tveganje za varnost in zasebnost. Potrebno je temeljito preveriti vse rešitve umetne inteligence ali za to najeti zunanjega strokovnjaka, preden izberete orodja umetne inteligence, ki jih boste uporabljali v svoji organizaciji. Nikakor ne smete pozabiti izdelati tudi pravilnika za varno uporabo orodij umetne inteligence.

8. Pravne službe

Pravne službe podjetij obdelujejo in analizirajo velike količine podatkov in dokumentov. Namesto ročnega pregledovanja dokumentov in dokončanja drugih administrativnih postopkov lahko umetna inteligenca poenostavi številne pravne naloge ter pravnikom omogoči, da porabijo več časa za zagotavljanje strokovnih navodil strankam ali zaposlenim.

Tukaj je nekaj načinov uporabe umetne inteligence v pravnih oddelkih:

  • Raziskave in analize. Pravne raziskave med drugim vključujejo porabo precejšnje količine časa za pregled pravnih primerov, zakonov, predpisov in dokazov. Orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko samodejno pridobijo, organizirajo in analizirajo ustrezne pravne dokumente, kar pravnim strokovnjakom olajša iskanje pravih informacij, pridobivanje ključnih vpogledov in sprejemanje odločitev na podlagi teh podatkov.
  • Pregled pogodb in drugih dokumentov. Ročno pregledovanje pravnih pogodb in dokumentov je lahko dolgotrajno in lahko povzroči človeške napake. Poleg tega, da jih pregledajo pravni strokovnjaki, lahko orodja umetne inteligence z zmožnostmi strojnega učenja pregledajo in analizirajo dokument, da označijo morebitne nepravilnosti ali neugodne pogoje, ki bi jih sicer lahko spregledali.
  • Avtomatizacija dokumentov. Umetna inteligenca lahko pomaga ustvariti začetne osnutke standardnih pravnih dokumentov, kot so pogodbe, pogodbe o nerazkritju podatkov (NDA), oporoke in najemne pogodbe, s čimer pravnim ekipam prihrani čas in zmanjša število človeških napak. Čeprav lahko umetna inteligenca ustvari osnutke pravnih dokumentov, ne pozabite, da je temeljit pregled s strani pravnega strokovnjaka ključnega pomena, preden uporabite kateri koli dokument, ustvarjen z umetno inteligenco.
  • Skladnost. Različne industrije in podjetja morajo vzdrževati skladnost s posebnimi predpisi, kot je npr. GDPR za podjetja, ki zbirajo osebne podatke od državljanov EU. Standardi skladnosti so zapleteni in neupoštevanje lahko povzroči kršitve ali kazni. Podjetja lahko izkoristijo in usposobijo algoritme umetne inteligence za razumevanje določenih zakonov in predpisov ter učinkovitejše odkrivanje neskladij kot ročne metode.

9. Računovodstvo

Računovodske službe oz. oddelki pogosto porabijo veliko časa za ročna, ponavljajoča se opravila, kot so vnos podatkov, vodenje plačilne liste in odobritev stroškov. Z vključitvijo umetne inteligence v računovodstvih oddelkih je veliko teh nalog mogoče avtomatizirati, s čimer prihranite čas in sredstva.

Prednosti uporabe orodij umetne inteligence v računovodstvu vključujejo:

  • Avtomatizirana opravila. Umetna inteligenca lahko avtomatizira številna ročna računovodska opravila, vključno z zbiranjem podatkov, vnosom podatkov, kategorizacijo, usklajevanjem in izdajanjem računov, s čimer računovodjem sprosti čas za delo na bolj strateških projektih in interakcijo s strankami.
  • Poenostavljeno upravljanje plač. Umetna inteligenca in strojno učenje lahko samodejno obdelata obračun plač, s čimer prihranita čas, odpravita človeške napake in zagotovita točnost obračuna plač.
  • Podpora davčnemu nadzoru. Orodja za podporo davčnim revizijam, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko revizorjem in računovodjem pomagajo pri učinkoviti pripravi računovodskih izkazov in evidenc ter zagotovijo, da so ti točni, posodobljeni in ustrezni. Umetna inteligenca prav tako poenostavlja upravljanje dokumentov, kar davčnim revizorjem omogoča enostavno prepoznavanje in dostop do ustreznih finančnih podatkov ter skrajša čas in vire, porabljene za dokončanje revizij.

10. Finance

Implementacija umetne inteligence v financah lahko pomaga finančnim skupinam in organizacijam pri analizi vzorcev iz velikih podatkovnih nizov, racionalizaciji procesov, izboljšanju odločanja, preprečevanju goljufij in ohranjanju skladnosti.

Nekaj načinov uporabe umetne inteligence v finančnem sektorju:

  • Analiza podatkov v realnem času. Finančne ekipe in organizacije za finančne storitve upravljajo veliko količino podatkov. Orodja UI lahko samodejno obdelajo velike količine podatkov in prepoznajo vzorce ter trende, s čimer prihranijo čas in odkrijejo informacije, ki bi bili sicer spregledani. Ti podatki pomagajo finančnim strokovnjakom sprejemati boljše odločitve na podlagi podatkov v zvezi z upravljanjem kredita, izračunom tveganja, preverjanjem posojilojemalcev in določanjem naložb.
  • Odkrivanje goljufij in preprečevanje pranja denarja. Številni postopki odkrivanja goljufij in preprečevanja pranja denarja so ročni, zamudni ter predstavljajo tveganje človeške napake. Podatkovno analitiko, ki jo poganja umetna inteligenca, je mogoče uporabiti za ovrednotenje finančnih transakcij in povezanih dejavnosti v realnem času za prepoznavanje običajnega v primerjavi z nenormalnim ali sumljivim vedenjem. Ko je zaznana sumljiva dejavnost, lahko orodja UI obvestijo človeške analitike ali druge ustrezne strani za nadaljnji pregled, kar pomaga povečati učinkovitost.
  • Skladnost. Umetna inteligenca lahko pomaga avtomatizirati preverjanje skladnosti in vzdrževati evidenco vseh finančnih transakcij ter dejavnosti v realnem času, kar lahko zmanjša splošno tveganje kršitev predpisov in kazni.
  • Napovedovanje in proračun. Orodja umetne inteligence lahko analizirajo finančne podatke za napovedi. Umetna inteligenca lahko obdela velike količine preteklih podatkov o uspešnosti, vključno s tržnimi trendi, ekonomskimi kazalniki in meritvami, specifičnimi za podjetje, da ustvari napovedi o prihodnjih trendih ali rezultatih. Posledično lahko umetna inteligenca pomaga obveščati o izboljšanem načrtovanju proračuna in odločitvah o dodeljevanju sredstev, hkrati pa zmanjša morebitna finančna tveganja.

Naj umetna inteligenca postane vaš nov sodelavec …

Z integracijo umetne inteligence v vaše delovne procese lahko vaša organizacija prihrani čas, zmanjša stroške in izkoristi napredne podatke za izboljšano odločanje ter omogoči vašim zaposlenim, da se osredotočijo na bolj strateško pomembne in prednostne naloge.

Uporabljajte umetno inteligenco le na področju, katerega sami res dobro poznate, saj boste le tako lahko ugotovili, če so informacije pridobljene s pomočjo umetne inteligence pravilne in jih boste le tako lahko koristno uporabili pri svojem nadaljnjem delu. Ne pozabite, da vse najuspešnejše pobude umetne inteligence poganja strokovno znanje človeka.

Če iščete strokovno podporo za povečanje poslovnih koristi umetne inteligence, razmislite o angažiranju neodvisnega strokovnjaka za umetno inteligenco. Strokovnjaki za umetno inteligenco bodo vaši ekipi pomagali prepoznati in implementirati učinkovita orodja umetne inteligence.

Naj vas ne prehiti konkurenca, ki že uporablja orodja umetne inteligence.