<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=98168"><dc:title>Uporaba umetne inteligence v notranji reviziji in njena povezanost z učinkovitostjo notranje revizijske dejavnosti v slovenskih organizacijah</dc:title><dc:creator>Zemljič,	Tamara	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kolar,	Iztok	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>umetna inteligenca</dc:subject><dc:subject>notranje revizija</dc:subject><dc:subject>digitalna transformacija</dc:subject><dc:subject>TOE model</dc:subject><dc:subject>učinkovitost notranje revizije</dc:subject><dc:subject>SPSS analiza.</dc:subject><dc:description>Umetna inteligenca postaja vse pomembnejši dejavnik digitalne transformacije organizacij in pomembno vpliva tudi na področje notranje revizije. Zaradi vse večje količine podatkov, kompleksnosti poslovnih procesov ter potrebe po hitrejšem in učinkovitejšem izvajanju revizijskih postopkov organizacije vse pogosteje uvajajo različna AI-orodja in napredne analitične tehnologije. Uporaba umetne inteligence notranji reviziji omogoča avtomatizacijo rutinskih nalog, hitrejšo obdelavo podatkov, učinkovitejše zaznavanje nepravilnosti ter izboljšanje kakovosti odločanja. Hkrati pa njena uporaba odpira tudi številna vprašanja glede varnosti podatkov, zanesljivosti rezultatov, regulative in etičnih vidikov uporabe.
Magistrsko delo obravnava uporabo umetne inteligence v notranji reviziji slovenskih organizacij ter njeno povezanost z zaznano učinkovitostjo in kakovostjo notranjerevizijske dejavnosti. Posebna pozornost je namenjena organizacijskim, tehnološkim in kompetenčnim dejavnikom, ki vplivajo na uvedbo umetne inteligence, ter zaznanim oviram in tveganjem pri njeni uporabi.
Rezultati raziskave kažejo, da organizacije umetno inteligenco v notranji reviziji večinoma uporabljajo v omejenem obsegu, predvsem pri pripravi poročil, analiziranju dokumentov in podpori načrtovanju revizijskih postopkov. Med najpomembnejšimi ovirami so respondenti izpostavili tveganja glede varnosti, zaupnosti in zasebnosti podatkov, visoke stroške uvedbe ter regulativno negotovost. Ugotovitve raziskave prav tako kažejo, da je višja stopnja uporabe umetne inteligence povezana z višjo zaznano učinkovitostjo in kakovostjo notranjerevizijske dejavnosti.
Magistrsko delo prispeva k boljšemu razumevanju uporabe umetne inteligence v notranji reviziji slovenskih organizacij ter odpira možnosti za nadaljnje raziskovanje in razvoj sodobnih notranjerevizijskih praks v digitalnem okolju.</dc:description><dc:publisher>T. Zemljič]</dc:publisher><dc:date>2026</dc:date><dc:date>2026-05-21 16:33:12</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>98168</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>