From Tools to Work Methods

17. 6. 2026 - Velik del današnje razprave o umetni inteligenci izhaja iz dejstva, da je razkorak med tem, kar današnji modeli AI zmorejo, in tem, kar organizacije dejansko uvajajo, še vedno precej velik. Microsoft zato opozarja, da težava ni le v tem, da so podjetja previdna ali počasna, temveč tudi v tem, da številne organizacije še vedno skušajo AI vpeti v obstoječi način dela, namesto da bi začele pri vprašanju, kako bi se to delo sploh moralo izvajati. Resnična preobrazba ne prihaja z

„boljšimi modeli“, temveč s prenovo načina dela, tako da tehnologija postopoma postane neopazen, a ključen del vsakdana.

Ta teza je pomembna, ker fokus premakne od fascinacije nad novo tehnologijo k operativni zrelosti. Če pogledamo, kako so se širile prejšnje velike tehnologije, je vzorec enak: spletne in mobilne tehnologije niso spremenile poslovanja zato, ker so bile nove, temveč takrat, ko so postale infrastrukturna plast pod uporabniško izkušnjo, ki je ljudem že imela smisel. Enako po Microsoftovem videnju velja tudi za umetno inteligenco. Vrednost tehnologije raste takrat, ko uporabniški vmesnik preneha

biti glavna novica, delo pa začne potekati enostavneje, hitreje in z manj trenja.

Prav zato je pomembno, da trenja, ki danes spremljajo uvajanje AI, ne smemo samodejno razumeti kot birokratsko oviro. Identiteta, dovoljenja za dostop, povezanost s poslovnimi podatki, evidenca o tem, kaj je AI počel, ter integracija v orodja, v katerih vsakodnevno delo že poteka, niso ovire za inovacije, temveč infrastruktura, ki tej inovaciji omogoča širitev. Brez te plasti AI ostaja le ločen dodatek poslovanju.

Microsoft pri tem poudarja, da organizacije ne smejo graditi le »promptov«, temveč tudi to, kar imenuje „skills“ (strukturirani sklopi navodil, ki kodificirajo, kako se določeno delo v resnici izvaja). Medtem ko prompt od AI zahteva, da sklepa, kaj je treba narediti, skill pove, kako se je organizacija odločila, da se delo opravlja. Prav tu, med improvizacijo in formalizacijo, nastane razlika med dobro financiranim pilotnim projektom in operativnim modelom, ki lahko zdrži dejansko

uporabo.

Ko tehnologija vstopi v točke, kjer delo dejansko obstane

Primeri iz regije kažejo, da vrednost AI nastaja tudi zato, ker tehnologija vstopa na mesta, kjer delo dejansko obstane. Na Hrvaškem Infobip uporablja Microsoft 365 Copilot za povzemanje internih in zunanjih pogovorov, določanje naslednjih korakov ter analizo strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Veselin Vuković, glavni direktor za partnerstva (chief alliances officer) v Infobipu, poudarja, da je njegov način odločanja izrazito usmerjen v podatke: „Moj najljubši način dela in

razmišljanja o želenih izidih in odločitvah je zelo usmerjen v podatke in dejstva,“ pravi ter dodaja, da je „Copilot odlično orodje, ki pomaga, da se te odločitve sprejemajo hitreje in učinkoviteje.“ Učinek je merljiv: „Meni osebno in naši organizaciji je veliko lažje priti do hitre analize in sprejeti odločitev — v nekaterih primerih se čas analize skrajša z dni na ure.“ Infobip uporablja tudi Copilot Studio za razvoj prilagojenih agentov v Microsoft Teamsu, usmerjenih v konkretne poslovne

procese, od internih pomočnikov do botov, ki podpirajo delovne tokove. Posebej pomembno je, da se lahko kontekst s sestankov prenese v e-pošto v Outlooku, strukturirane povzetke v Wordu ali naloge v Plannerju, brez ročnega preklapljanja med orodji in koraki. Vukovićev nasvet drugim je prav tako operativen: „Vložiti moramo v razmislek o tem, katere poslovne probleme želimo rešiti. To zahteva interne pogovore, mapiranje obstoječih procesov, razumevanje, kako stvari zdaj delujejo, in

prevpraševanje nekaterih ustaljenih načinov dela. V tem smislu moramo ostati radovedni.“

Zavarovalnica Triglav v visoko regulirani panogi zavarovalništva uporablja Microsoft 365 Copilot v vrsti internih scenarijev, kjer sta enako pomembni tako hitrost kot skladnost s pravili. Klemen Ramoveš, glavni direktor za digitalizacijo (chief digital officer) v Triglavu, poudarja, da uporabe ne poganjajo le orodja, temveč tudi organizacijska struktura — mreža 40 „digitalnih mentorjev“, usmerjenih v Copilot in agente Copilot. „Resnično verjamemo, da so ti digitalni mentorji ključni, saj ne

omogočite le ene stvari, temveč opolnomočite celo vojsko ljudi za njimi s pravim znanjem,“ pravi Ramoveš.

Eden prvih internih klepetalnih botov je bil razvit za teme, povezane s človeškimi viri. „V zavarovalništvu obstaja veliko pravil in postopkov, ki se jih morajo ljudje držati,“ pojasnjuje Ramoveš. „Zato je onboarding zelo relevanten primer uporabe — ne gre le za to, da se na osnovna vprašanja odgovori hitreje, temveč tudi za to, da se zaposleni z večjo gotovostjo znajdejo v visoko reguliranem okolju.“ V drugih scenarijih Copilot povzema dokumentacijo o škodah in pospešuje pripravo pravnih

osnutkov po pritožbah strank: po internih meritvah se je priprava osnutkov za pravno ekipo v večini primerov skrajšala z nekaj ur na pet do deset minut.

„Še vedno verjamemo,…