Kako smo s pomočjo AI agenta ustvarili novo izkušnjo za zaposlene

Sodobna delovna okolja se utapljajo v informacijah – vendar ne vedno v pravih, dostopnih ob pravem času. Zaposleni se vsakodnevno znajdejo v situacijah, ko potrebujejo hitro in zanesljivo informacijo, a jo težko najdejo. Posledica? Izguba časa, frustracija in dodatna obremenitev podpornih služb.

In tukaj vstopi umetna inteligenca.

Z razmahom generativnih AI modelov, kot so veliki jezikovni modeli (Large Language Models – LLM), se odpirajo nove možnosti za ustvarjanje pametnih internih rešitev, ki zaposlenim ne ponujajo zgolj hitrih odgovorov – temveč kontekstualizirane, strukturirane in relevantne informacije.

V Agitavit Solutions smo se tega izziva lotili z vizijo: razviti lastnega AI agenta, ki zaposlenim v naravnem jeziku odgovarja na vprašanja in s tem poenostavi iskanje znanja znotraj podjetja.

Kako smo AI agenta zasnovali kot strateški odgovor na informacijski kaos

Vsaka dobra rešitev se začne z razumevanjem problema. V našem primeru je bilo vprašanje jasno: katere informacije zaposleni najtežje najdejo – in zakaj?

Analiza je pokazala, da so najpogosteje iskane vsebine povezane s pravilniki, internimi postopki in vsakodnevnimi operativnimi navodili. Informacije, ki so sicer na voljo, a razpršene po številnih sistemih, mapah in dokumentih. To pomeni izgubo časa in povečanje števila vprašanj, naslovljenih na podporne službe, kot sta IT in HR.

Naš cilj je bil jasen:

• omogočiti hiter in intuitiven dostop do informacij,
• zmanjšati obremenitev podpornih oddelkov ter
• povečati digitalno samozadostnost zaposlenih.

V času, ko generativna umetna inteligenca omogoča nove pristope k avtomatizaciji znanja, smo prepoznali priložnost za strateški preskok. Odločili smo se razviti AI agenta, ki bo temeljil na LLM tehnologiji in bo integriran z internimi viri znanja – kot so intranet, baze dokumentov, navodila in obrazci.

Ideja ni bila zgolj tehnološka – temveč uporabniška. Ustvariti smo želeli konverzacijski vmesnik, ki bo zaposlenim omogočil, da v naravnem jeziku postavijo vprašanja in takoj prejmejo ustrezne, strukturirane ter kontekstualizirane odgovore – brez nepotrebnega iskanja ali čakanja na pomoč.

Tehnologija v ozadju: zakaj RAG in zakaj agilni pristop?

Čeprav LLM modeli ponujajo izjemne zmogljivosti, imajo tudi svoje meje – predvsem pri obdelavi velikih količin dokumentov v realnem času. Zato smo se odločili za napredno arhitekturo Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Predstavljajte si digitalnega pomočnika, ki najprej »odide« v knjižnico, poišče najbolj relevantne vire in šele nato generira odgovor – točno na podlagi teh vsebin. To je moč RAG pristopa: združuje zanesljivost dejanskega iskanja z močjo generativnega jezika. To pomeni zmanjšanje tveganja netočnih odgovorov in večjo zanesljivost informacij, kar je ključno v reguliranih in kompleksnih poslovnih okoljih.

Razvoj smo zastavili agilno – s hitrim prototipiranjem, testiranjem v realnem okolju in iterativnim izboljševanjem. Vsaka povratna informacija pilotnih uporabnikov je bila dragocen vpogled, ki smo ga vključili v naslednjo verzijo rešitve.

Kaj smo se naučili? Zaposleni ne iščejo zgolj hitrih odgovorov. Želijo smiselne, človeško strukturirane informacije, pogosto iz več virov hkrati. Umetna inteligenca to lahko omogoči – a le, če so tudi vsebine pripravljene kakovostno.

To je vodilo do nepričakovanega spoznanja: del projekta je postal tudi dvig kakovosti vsebin. Pregledali smo številne dokumente, jih jezikovno izboljšali, odpravili nejasnosti in jih strukturirali za boljše razumevanje.

Zaključek? Tehnologija brez vsebine nima vrednosti. In vsak, ki načrtuje uvedbo podobne rešitve, se bo moral soočiti z vprašanjem: ali so naši viri znanja pripravljeni na inteligentnega pomočnika?

Kaj nam je prinesla uvedba? Več kot le hiter odgovor

Zaposleni so do odgovorov, za katere so prej potrebovali več minut ročnega iskanja, z agentom prišli v nekaj sekundah. Takšen premik v hitrosti dostopa do informacij ni zgolj uporabniški »bonbonček« – gre za neposreden prihranek časa in zmanjšanje odvisnosti od podpornih oddelkov. Manj vprašanj za IT in HR pomeni več prostih rok za strateške naloge in razvojne pobude.

Največ koristi so prinesla prav najbolj vsakdanja vprašanja:

• Kje najdem obrazec za potne naloge?
• Kako poteka oddaja dopusta?
• Katera navodila veljajo za uporabo internega sistema?

To so vprašanja, ki se ponavljajo znova in znova – in prav tu se pokaže moč AI agenta kot prve kontaktne točke, ki je na voljo 24/7 in natančno razume kontekst organizacije.

Zakaj smo razvili lastno rešitev?

Na trgu obstaja obilica »plug-and-play« chatbotov. A resnica je: rešitve iz škatle redko ustrezajo zapletenosti in specifičnim potrebam večjih organizacij. Zato smo se odločili za razvoj lastne platforme – popolnoma prilagojene našemu okolju, integrirane z našimi sistemi in vsebinami ter pripravljene na nadaljnjo rast.

To ni bila le tehnična odločitev – temveč strateška poteza, ki nam je zagotovila:

• polno prilagodljivost,
• večjo neodvisnost ter
• hitrejšo nadgradnjo in možnost širjenja rešitve na nova področja (onboarding, tehnična podpora, produktna baza znanja ipd.).

Kaj smo se naučili?

Uvedba AI agenta ni bila le tehnološki eksperiment – bila je učna izkušnja na več ravneh. Skozi proces razvoja, testiranja in uvedbe smo pridobili pomembne uvide, ki jih lahko prenesemo tudi v druge organizacije:

1. Tehnologija deluje le toliko, kolikor ji omogočimo z dobrimi vsebinami
   
   Kakovost in struktura virov neposredno vplivata na kakovost odgovorov. AI agent ne »izmišljuje« – gradi na tem, kar mu ponudimo. Če želimo pametne odgovore, moramo zagotoviti smiselno strukturirane, ažurne in slovnično ustrezne vsebine.
   
   
2. Uporabniki ne iščejo hitrosti – iščejo zanesljivost
   
   Presenetilo nas je, kako pomembno je uporabnikom, da je odgovor jasen, kontekstualiziran in zaupanja vreden. Hitrost je pričakovana. Vrednost prinese tisto, kar presega hitrost – zanesljivost in uporabnost.
   
   
3. AI agent odpira tudi organizacijske priložnosti
   
   Projekt je razkril, kako razpršene so informacije v organizaciji. Hkrati je vzpostavil novo kulturo samoiskanja in samozadostnosti, ki razbremenjuje interne službe in krepi digitalno pismenost zaposlenih.
   
   
4. Agilni pristop je ključ do uspeha
   
   Z iterativnim razvojem in vključevanjem uporabnikov smo se izognili dolgotrajnim in predrago načrtovanim uvedbam. Namesto tega smo hitro testirali, izboljševali in nadgrajevali – kar je povečalo hitrost učenja in zmanjšalo tveganje.
   
   
5. Uvedba AI pomeni tudi spremembo miselnosti
   
   Pomemben del projekta ni bil zgolj tehnični razvoj, temveč tudi notranja komunikacija in uvajanje sprememb. Zaposleni so morali sprejeti nove načine iskanja informacij – kar zahteva zaupanje, jasno komunikacijo in postopno uvajanje.

Pogled naprej: od informacijske podpore k pametnemu sodelavcu

Izkušnja nas je naučila, da uporabniki ne iščejo zgolj hitrih, temveč predvsem zanesljive, smiselne in kontekstualizirane informacije. Umetna inteligenca to omogoča – a le, če so viri ustrezno pripravljeni. Zato bo skrb za vsebinsko kakovost ključna tudi v prihodnje.

Naša razvojna usmeritev vključuje:

• širitev vsebinskih virov na produktna, projektna in tehnična področja,
• vzpostavitev dvosmernega učenja, kjer agent izboljšuje svoje odgovore na podlagi uporabniških odzivov,
• uvedbo avtomatiziranih opravil, ki bodo dodatno razbremenila zaposlene in optimizirala interne procese.

Naš dolgoročni cilj? AI agent, ki ni zgolj digitalni pomočnik – temveč inteligenten sodelavec, ki aktivno prispeva k produktivnosti, osredotočenosti in kulturi samozadostnosti v podjetju.

Čas za strateško odločitev

V času, ko umetna inteligenca postaja nepogrešljiv del sodobnega delovnega okolja, je pravi trenutek, da izkoristimo njen potencial.

Izkušnja, ki smo jo v Agitavitu pridobili z razvojem lastnega AI agenta, je jasna: uspeh ni odvisen zgolj od izbire tehnologije, temveč od sposobnosti, da razumemo potrebe uporabnikov, poskrbimo za kakovost vsebin in zagotovimo fleksibilno platformo, ki bo rasla z organizacijo.

Če razmišljate o podobni rešitvi ali želite preveriti, kako bi umetna inteligenca lahko konkretno pomagala vaši organizaciji – vabljeni, da nas kontaktirate. Z veseljem delimo izkušnje, izzive in uspehe.