Raziskava Mednarodne organizacije dela (ILO) kaže, da kitajska podjetja umetno inteligenco vse bolj vključujejo v svoje poslovanje. Čeprav poročajo o občutnih povečanjih produktivnosti, ostajajo izzivi pri merjenju učinkov, razvoju znanj in obvladovanju vplivov na zaposlene.
Umetna inteligenca (UI) postaja sestavni del poslovanja kitajskih podjetij različnih velikosti in dejavnosti. To ugotavlja raziskovalni pregled Mednarodne organizacije dela (ILO), objavljen 15. septembra 2026, ki preučuje uvajanje umetne inteligence, njene učinke na produktivnost ter posledice za zaposlovanje in prihodnost dela.
Raziskava temelji na poglobljenih intervjujih z 21 podjetji iz proizvodnje, financ, poslovnih storitev, gradbeništva, izobraževanja, medijev in turizma. Vsa so navedla, da umetno inteligenco že uporabljajo ali pa imajo konkretne načrte za njeno skorajšnje uvajanje. Dopolnilna anketa, v kateri je sodelovalo 1591 strokovnjakov, razkriva, da 56 odstotkov vprašanih umetno inteligenco dojema kot neizogiben trend, 47 odstotkov pa jih meni, da ustvarja več delovnih mest, kot jih ukinja.
Povečanje produktivnosti, a pomanjkljivo merjenje učinkov
Podjetja, vključena v raziskavo, poročajo o pomembnih izboljšavah učinkovitosti pri različnih poslovnih procesih. Umetna inteligenca omogoča hitrejšo obdelavo podatkov, avtomatizacijo ponavljajočih se opravil in večjo zmogljivost pri delu s strankami.
Med konkretnimi rezultati raziskava navaja 57-odstotno skrajšanje časa, potrebnega za zaposlitveni postopek, ter 150-odstotno povečanje dnevnega števila obravnavanih poizvedb strank. Pri ključnih delovnih procesih so podjetja poročala o povečanju učinkovitosti za 30 do 100 odstotkov, v pametni proizvodnji pa o 20- do 30-odstotnem izboljšanju proizvodne učinkovitosti.
Uvajanje umetne inteligence lahko zmanjša tudi obseg dela, potrebnega za obdelavo podatkov. V posameznih primerih so podjetja poročala o prihranku dela, ki ustreza zmogljivosti petih do šestih zaposlenih za polni delovni čas.
Kljub obetavnim rezultatom pa je merjenje dejanskih učinkov še vedno pomanjkljivo. Večina proučevanih podjetij nima vzpostavljenih sistematičnih okvirov za vrednotenje rezultatov uvajanja umetne inteligence. To otežuje primerjavo dosežkov in presojo, v kolikšni meri izboljšave izhajajo prav iz uporabe novih tehnologij.
Trije modeli uvajanja umetne inteligence
Raziskava prepoznava tri organizacijske modele vključevanja umetne inteligence v podjetja, ki se razlikujejo glede na velikost organizacije, dejavnost in način upravljanja tehnoloških sprememb.
Prvi je centralizirani model, pri katerem za uvajanje in razvoj rešitev skrbijo specializirane ekipe. Ta je značilen predvsem za tehnološka podjetja.
Drugi je integracija v poslovne enote, pri kateri se umetna inteligenca vključuje neposredno v vsakodnevne delovne procese. Takšen pristop je pogost v dejavnostih, ki so v neposrednem stiku s strankami.
Tretji model predstavlja postopno uvajanje od spodaj navzgor, pri katerem zaposleni sami preizkušajo in širijo uporabo orodij umetne inteligence. Ta način je značilen zlasti za manjša podjetja.
Po ugotovitvah ILO se učinki na produktivnost poglabljajo, ko podjetja prehajajo od uporabe umetne inteligence kot pripomočka za učinkovitejše izvajanje posameznih nalog k optimizaciji celotnih procesov in nazadnje k inovacijam poslovnih modelov.
Zaskrbljenost zaradi prihodnosti delovnih mest in dohodkov
Uvajanje umetne inteligence prinaša tudi pomembne spremembe za zaposlene. Med ključnimi izzivi raziskava izpostavlja odpor do novih tehnologij, razlike v digitalnih znanjih med generacijami ter strah pred izgubo delovnih mest.
Posebej izstopa podatek, da 39 odstotkov anketiranih strokovnjakov pričakuje zmanjšanje svojih dohodkov zaradi umetne inteligence.
Podjetja ugotavljajo, da je umetna inteligenca najučinkovitejša pri avtomatizaciji ponavljajočih se nalog, ki vključujejo obdelavo velikih količin podatkov. Vendar njena uporaba praviloma ne pomeni popolne odprave človeškega dela. Pogosteje nastajajo hibridni delovni procesi, v katerih umetna inteligenca prevzame določene naloge, zaposleni pa ohranijo nadzor, presojo in odgovornost za rezultate.
Takšen način sodelovanja zahteva tudi prilagajanje organizacije dela ter razvoj novih znanj in spretnosti.
Kakovost rezultatov in znanja ostajajo ovire
Kljub vse širši uporabi umetne inteligence podjetja še vedno naletijo na ovire pri njenem poglobljenem vključevanju v poslovanje. Med najpomembnejšimi so omejitve kakovosti rezultatov, regulativne zahteve in pomanjkanje ustreznih znanj.
Raziskava tako opozarja, da tehnološka uvedba sama po sebi še ne zagotavlja dolgoročnih izboljšav. Za učinkovito uporabo so potrebni ustrezna organizacijska ureditev, usposobljeni zaposleni in sistematično spremljanje doseženih rezultatov.
Ugotovitve ILO kažejo, da se kitajska podjetja vse bolj usmerjajo k sodelovanju med ljudmi in umetno inteligenco. Pri tem ostaja pomembno vprašanje, kako povečanje produktivnosti povezati z razvojem znanj, prilagajanjem delovnih mest in obvladovanjem tveganj za zaposlene.
