Zakaj infrastruktura odloča o uspehu poslovne umetne inteligence
18. 6. 2026
Serija: Podatki, pripravljeni na umetno inteligenco — 3. del V prejšnjem članku smo se posvetili enemu najpomembnejših temeljev zaupanja vredne umetne inteligence: kontekstu. Lukas Zimmermann je na našem dogodku AI Success Starts with AI-Ready Data prikazal, zakaj priprava podatkov za AI ne vključuje zgolj vprašanje prenosa podatkov na sodobno platformo ali gradnje nove nadzorne plošče. ...
VEČKo nadzorne plošče nadomestijo ugibanje: Resaltina pot do operativnega kontrolinga v realnem času
16. 6. 2026
Vpogledi z 21. Adriatik kontroling konference Kako upravljati portfelj 229 aktivnih projektov v sedmih državah, z dvema različnima poslovnima modeloma, pri čemer nekatere pogodbe tečejo tudi 25 let? To vprašanje je bilo izhodišče predavanja Aleša Juraka, direktorja operacij pri Resalti, na letošnji Adriatik kontroling konferenci v Ljubljani. Odgovor ni preprost, je pa konkreten. Od Excelove ...
VEČOd reaktivnega poročanja do proaktivnega kontrolinga: izkušnja Zavarovalnice Sava
11. 6. 2026
Vpogledi z 21. Adriatik kontroling konference Na letošnji, že 21. Adriatik kontroling konferenci, posvečeni modernizaciji kontrolinga, je posebno pozornost pritegnilo predavanje Matica Hrena, arhitekta informacijskih rešitev v Zavarovalnici Sava. Pred občinstvom strokovnjakov je Hren predstavil konkreten primer, kako odločitev o podatkovni infrastrukturi neposredno vpliva na kakovost in pravočasnost poslovnih odločitev in zakaj je ta odločitev ...
VEČPodatkovni kaos ali enoten vir resnice? Samostojna umetna inteligenca proti hibridnemu semantičnemu sloju
5. 6. 2026
Predstavljajte si naslednji scenarij: vaš finančni oddelek poroča o 10 % višjem prihodku kot prodajna ekipa. Vodstvo podjetja medtem od dveh različnih AI agentov prejme še tretjo in četrto različico iste ključne metrike. Zveni znano? V času, ko se podjetja prerivajo, kdo bo hitreje uvedel umetno inteligenco, pogosto pozabljamo na temeljno resnico: AI je le ...
VEČEnoten vir resnice: Zakaj je semantični sloj hrbtenica zanesljive poslovne umetne inteligence
3. 2. 2026
Serija: Podatki, pripravljeni na umetno inteligenco — 2. del V prvem članku v seriji smo postavili jasno diagnozo: uvajanje umetne inteligence običajno ne spodleti zaradi šibkih modelov. Spodleti zato, ker so odgovori nezanesljivi, neizsledljivi in preprosto nevarni za resno poslovno odločanje. To nas pripelje do naslednjega vprašanja: kaj v vsakodnevni realnosti pomeni, da so podatki ...
VEČKako se pripraviti na CBAM zahteve s pomočjo rešitve CCH Tagetik ESG & Sustainability
29. 1. 2026
V času, ko se regulatorne zahteve na področju ESG in finančnega poročanja vse bolj prepletajo, podjetja ne morejo več ločeno reševati izzivov trajnostnega poslovanja in finančne skladnosti. Povečevanje stroškov emisijskih obveznosti in zahteva po transparentnem poročanju sta postala integralna del poslovanja podjetij v EU. Eden ključnih premikov regulatornega okolja je uvedba mehanizma EU Carbon Border ...
VEČ