| Title: | Podpora poslovodnega računovodstva ciljnemu delovanju v dobi umetne inteligence |
|---|
| Authors: | ID Spasovska, Irena (Author)
ID Kolar, Iztok (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  UN_Spasovska_Irena_2026.pdf (640,60 KB)
MD5: 182B6A90E6D254657E906FE721F20EDF
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | EPF - Faculty of Business and Economics
|
|---|
| Abstract: | Diplomsko delo obravnava vlogo poslovodnega računovodstva pri določanju, spremljanju in prilagajanju poslovnih ciljev v dobi umetne inteligence. Namen raziskave je bil proučiti razlike med napovedno analitiko in generativno umetno inteligenco, njun vpliv na planiranje, spremljanje ključnih kazalnikov uspešnosti in poslovno odločanje ter pomen kakovosti podatkov, človeške presoje in odgovornosti. V teoretičnem delu smo z analizo domače in tuje literature predstavili sodobno vlogo poslovodnega računovodstva, ključne kazalnike uspešnosti, drseče napovedi, digitalizacijo, napovedno analitiko in generativno umetno inteligenco. Raziskavo smo teoretično oprli na teorijo kontingence in teorijo virov podjetja. Empirični del je bil izveden kot kvalitativna večkratna študija primera treh izbranih podjetij. Podatke smo pridobili s tremi pisnimi polstrukturiranimi intervjuji, manj izčrpna odgovora pa smo dopolnili s kratkimi dodatnimi vprašanji. Zbrano gradivo smo analizirali z metodo tematske analize. Rezultati so pokazali, da napovedna analitika neposredneje podpira kvantitativno ocenjevanje prodaje, zalog, denarnih tokov in drugih prihodnjih rezultatov, medtem ko se generativna umetna inteligenca uporablja predvsem za povzemanje, razlago in predstavitev informacij. Podjetja se razlikujejo po digitalni zrelosti: eno podjetje uporablja več digitalnih in generativnih orodij, drugo umetno inteligenco uvaja postopoma, tretje pa je še ne uporablja. Kot ključni pogoji za uspešno uporabo umetne inteligence so se pokazali kakovost in pravočasnost podatkov, ustrezna infrastruktura, znanje zaposlenih, organizacijska pripravljenost in podpora managementa. Med tveganji so bili izpostavljeni nekakovostni ali pristranski podatki, netočne napovedi, omejena preglednost modelov, kibernetske grožnje, težave pri preverjanju podatkov ter stroški in zahtevnost uvajanja. Vsi intervjuvanci so poudarili, da mora imeti človeška presoja prednost pred priporočili sistema, končna odgovornost za odločitve pa mora ostati pri ljudeh. Omejitev raziskave predstavljajo majhno število intervjuvancev, pisna oblika intervjujev in različna poglobljenost odgovorov, zato ugotovitev ni mogoče posploševati na širšo populacijo podjetij. |
|---|
| Keywords: | poslovodno računovodstvo, določanje ciljev, umetna inteligenca, napovedna analitika, generativna umetna inteligenca, ključni kazalniki uspešnosti. |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Publisher: | I. Spasovska] |
|---|
| Year of publishing: | 2026 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-98939 |
|---|
| UDC: | 657:004.8 |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 290322691 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 08.09.2026 |
|---|
| Views: | 117 |
|---|
| Downloads: | 6 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | EPF
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
