Milijarda podatkov v podatkovni bazi SiStat

Na vrh strani
Trenutno ste v Izberi podatke

Število podjetij z 10 ali več zaposlenimi in samozaposlenimi po namenu uporabe tehnologije umetne inteligence, kohezijski regiji, Slovenija, večletno

Izbira kategorij

Statistični urad RS, T: (01) 241 64 04, E: gp.surs@gov.si
5. 12. 2024
število
Statistični urad Republike Slovenije
Zdaj ste prišli na stran Izberite spremenljivko. Na tej strani lahko izberete spremenljivke in vrednosti, ki jih želite prikazati v tabeli. Spremenljivka je lastnost statistične enote. Stran je razdeljena na več polj, po eno za vsako spremenljivko, v katerih lahko izberete vrednosti tako, da s klikom označite eno ali več vrednosti. Vedno se začne s statistično spremenljivko, ki je glavna vrednost, ki se šteje v tabeli.
Obvezni izbor

Izbrane kategorije: 0 od 3

Obvezni izbor
Polje za iskanje določenih kategorij na seznamu. Primeri spremenljivk ki jih lahko iščete: 0 Število podjetij , 1 Podjetje uporaba tehnologijo umetne inteligence , 1.1 Za trženje ali prodajo ,

Izbrane kategorije: 0 od 12

Obvezni izbor

Izbrane kategorije: 0 od 3

Število izbranih podatkovnih polj je:
Največje dovoljeno število izbranih podatkovnih polj je 1.000.000.

Prikaz na zaslonu je omejen na največ 1.000 vrstic in 50 stolpcev.

Število izbranih podatkovnih polj presega največje dovoljeno število, tj. 1.000.000. Če želite shraniti vse podatke iz tabele, kliknite na gumb “O tabeli” na vrhu strani in prenesite celotno datoteko v formatu Px.

Opozorila

Vsote se zaradi zaokroževanja včasih ne ujemajo.

NAMEN UPORABE TEHNOLOGIJE UMETNE INTELIGENCE

1.1 Za trženje ali prodajo

Za nudenje podpore strankam, za profiliranje strank, za dinamično prilagajanje cen, za nudenje posamezniku prilagojenih ponudb, za analizo trga na podlagi strojnega učenja, uporaba pogovornega robota (chatbota), ki deluje na podlagi obdelave naravnega jezika, za napoved odziva strank na ponudbo, za napovedovanje nakupov strank.

1.2 V proizvodnem procesu

Npr. orodja, ki klasificirajo izdelke ali najdejo pomanjkljivosti v izdelkih na podlagi računalniškega vida, prediktivno vzdrževanje, ki temelji na strojnem učenju, načrtovanje proizvodnje, optimizacija zalog ali poslovnega procesa, ki temelji na strojnem učenju, uporaba videoanalitike, avtonomnih dronov za nadzor proizvodnje, za zagotavljanje varnosti ali opravljanje pregleda, avtonomnih robotov za izvedbo sestavljalnih, montažnih del.

1.3 Za organizacijo poslovne administracije

Npr. uporaba poslovnega virtualnega asistenta, ki temelji na strojnem učenju in/ali na generiranju naravnega jezika, rešitev, ki zajamejo govor in zvok in ju pretvorijo v besedilo in pripravijo osnutek dokumenta, avtomatizirano planiranje ali načrtovanje, ki temelji na strojnem učenju, strojno prevajanje.

1.4 Za upravljanje podjetja

Za analizo podatkov in nudenje pomoči pri sprejemanju odločitev pri naložbah ali pri sprejemanju drugih odločitev, za prodajne ali poslovne napovedi ali ocenjevanje tveganja na podlagi strojnega učenja, uporaba prediktivne analitike za napovedovanje poslovnih dogodkov/prodaje/učinka tržnih kampanj/odziva strank.

1.5 Za upravljanje človeških virov ali v postopku zaposlovanja

Npr. predizbira kandidatov, prijavljenih na razpis za prosto delovno mesto na podlagi besedilnega rudarjenja, profiliranje zaposlenih (npr. za nudenje posamezniku prilagojenega izobraževanja) ali za analizo njihove uspešnosti na podlagi strojnega učenja, uporaba pogovornega robota (chatbota), ki deluje na podlagi strojnega učenja pri zaposlovanju ali kot pomoč pri upravljanju človeških virov.

1.6 Za organizacijo poslovne administracije ali upravljanje podjetja

Npr. uporaba poslovnega virtualnega asistenta, ki temelji na strojnem učenju in/ali na generiranju naravnega jezika, uporaba rešitev, ki zajamejo govor in zvok, ju pretvorijo v besedilo ter pripravijo osnutek dokumenta, avtomatizirano planiranje ali načrtovanje, ki temelji na strojnem učenju, strojno prevajanje, tehnologije za analizo podatkov in nudenje pomoči pri sprejemanju odločitev pri naložbah ali pri sprejemanju drugih odločitev, za prodajne ali poslovne napovedi ali ocenjevanje tveganja na podlagi strojnega učenja, uporaba prediktivne analitike za napovedovanje poslovnih dogodkov/prodaje/učinka tržnih kampanj/odziva strank, profiliranje zaposlenih (npr. za ponujanje posamezniku prilagojenega izobraževanja) ali analiza njihove uspešnosti na podlagi strojnega učenja.

1.7 V logistiki

Npr. optimizacija poti na podlagi strojnega učenja, napovedovanje stanja zalog, uporaba avtonomnih robotov v skladiščih za izvajanje nalog »izberi in zapakiraj« (pick-and-pack), uporaba avtonomnih robotov za razvrščanje, pošiljanje, distribucijo paketov, uporaba avtonomnih dronov za dostavo paketov.

1.8 Za zaščito in varno uporabo informacijsko-komunikacijske tehnologije

Npr. uporaba biometričnih metod za avtentifikacijo uporabnikov na podlagi računalniškega vida (npr. za odklepanje mobilnega telefona na podlagi prstnega odtisa, obraza), uporaba strojnega učenja za odkrivanje in preprečevanje kibernetskih napadov, uporaba filtrov spam (neželene pošte) pri elektronski pošti.

1.9 V računovodstvu, za nadzor ali upravljanje financ

Npr. uporaba strojnega učenja za analiziranje podatkov, ki pomagajo pri finančnih odločitvah, obdelava računov z uporabo strojnega učenja, uporaba strojnega učenja ali obdelave naravnega jezika za obdelavo knjigovodskih dokumentov.

1.10 Za raziskovalno-razvojno (RRD) ali inovacijsko dejavnost

Npr. uporaba strojnega učenja za analizo podatkov pri izvajanju raziskav, reševanju raziskovalnih problemov, razvoju novega ali bistveno izboljšanega izdelka ali storitve.
Povezane vsebine:
- Metodološka pojasnila

KOHEZIJSKA REGIJA

Podatki so teritorialno razvrščeni po Klasifikaciji statističnih teritorialnih enot v Evropski uniji (The Classification of Territorial Units for Statistics) – NUTS (opis in pojasnila), raven NUTS 2. Podatki o spremembah posameznih kohezijskih regij so dostopni na povezavi.