Generativno umetno inteligenco uporablja 71 % zaposlenih – koliko pa za službene namene?
SURS navaja 71 % zaposlenih uporabnikov AI. Razložimo razliko med uporabniki in službenim namenom ter kaj naj preveri zaposleni.
AI-ilustracija
Podatek SURS, da generativno AI uporablja 71 % zaposlenih, opisuje skupino uporabnikov glede na njihov zaposlitveni status. Ne pomeni, da jo 71 % zaposlenih uporablja za službene naloge.
Uvod
Številka 71 % hitro postane argument, da umetno inteligenco pri delu uporablja skoraj vsak zaposleni. Toda SURS v objavi z dne 08.10.2026 meri uporabo orodij v prvem četrtletju leta in ločeno prikazuje namene uporabe. Med uporabniki generativne AI jih je 37 % orodja potrebovalo za službene namene. Podatka imata različni osnovi in ju ne moremo enačiti.
1. Kaj pomeni številka 71 %?
Pomeni delež zaposlenih, ki so uporabljali orodja generativne AI. Posameznik je lahko zaposlen, orodje pa uporablja za zasebno potovanje, učenje jezika ali ustvarjanje slike. Zaposlitveni status ne določa namena posamezne uporabe.
SURS za leto 2025 pri zaposlenih navaja 43 %. Rast je 28 odstotnih točk. Tak podatek pokaže razširjenost orodij v tej skupini, še vedno pa ne pove, koliko časa, kako pogosto in s kakšnim učinkom so jih uporabljali pri delu.
2. Kaj meri podatek 37 %?
Meri službeni namen med uporabniki orodij generativne AI v raziskovanju. Osnova za izračun niso samo zaposleni. Zato ne smemo zapisati »37 % zaposlenih uporablja AI pri delu«, če tega ne potrjuje ločena tabela.
| Podatek | Kaj nam pove | Česa iz njega ne moremo sklepati |
|---|---|---|
| 71 % zaposlenih | Uporaba generativne AI med zaposlenimi | Da so vse uporabe službene |
| 37 % uporabnikov | Uporaba za službeni namen | Delež vseh zaposlenih, ki jo uporablja pri delu |
Vir: SURS. Za delovno okolje je zato koristen lasten pregled uporabe, podprt z registrom AI-orodij.
UREDITE UPORABO AI V SVOJI EKIPI
3. Ali več uporabnikov pomeni večjo produktivnost?
Sama pogostost uporabe ne dokazuje boljšega delovnega rezultata. Za podjetje so pomembni kakovost končnega izdelka, čas preverjanja, popravljene napake in primernost naloge.
Karlion priporoča, da ekipa primerja dve izvedbi iste nekritične naloge: običajno izvedbo in izvedbo z dovoljenim orodjem. Upošteva naj tudi pregled rezultata. To je praktičen način učenja; iz statistike prebivalcev ni mogoče izračunati prihranka konkretnega podjetja.
4. Kaj naj zaposleni vpraša pred službeno uporabo?
Vprašati mora, katero orodje sme uporabiti, katere podatke sme vnesti in kdo potrdi rezultat. Če odgovor ni jasen, naj najprej preveri pravila pri odgovorni osebi.
Posebno pozornost zahtevajo podatki strank, zaposlenih in poslovnih partnerjev. Različni računi in nastavitve imajo različna pravila obdelave. To podrobneje pojasnjuje članek kam gredo podatki v brezplačnem AI-orodju.
5. Kako naj podjetje ugotovi dejansko službeno uporabo?
Z jasnimi vprašanji o nalogah in dovoljenih orodjih, ob ustreznem varovanju zasebnosti. Smiselno je vprašati, pri katerih postopkih orodje pomaga in kaj zaposleni najtežje preveri. Podatke zbiramo za ureditev dela, ne za tekmovanje v številu pozivov.
Odgovori naj vodijo v uporabna navodila: dovoljene naloge, prepovedani podatki, obvezne kontrole in pot prijave napake. Pri uvedbi pomaga priprava ekipe na AI-orodja.
6. Kaj je naslednji smiseln korak za delavca?
Izbere naj eno dovoljeno nalogo z majhnim tveganjem in osvoji preverjanje rezultata. Na primer pripravo strukture besedila brez osebnih podatkov. Nato rezultat preveri glede na dejanska navodila in namen.
Delavec, ki orodja še ne uporablja, iz same številke 71 % ne sme sklepati, da je strokovno zaostal. Bolj koristno je vprašanje, katera znanja potrebuje za svoje delo in kakšno podporo mu podjetje ponuja.
Napačna osnova ustvari napačno poslovno odločitev
Dober naslov lahko opozori na velik premik. Dobra odločitev pa potrebuje še razumevanje, koga smo merili in kaj pomeni uporaba. Razlikovanje med osebo, namenom in rezultatom je za AI enako pomembno kot pri katerikoli poslovni metriki.
