Integracija analitičke AI u poslovne analize, planove i izvještaje

U organizaciji koristite neku AI aplikaciju, ali još uvijek ne znate kako ju najbolje koristiti za poslovne analize, planiranje i izvještaje? U Arhivanalitici smo s mrežom vanjskih suradnika razvili IT/AI sustav, metode i znanja koji će Vam pomoći u pronalasku odgovora.

Komunikacija pitanja i zadataka LLM-u (prompt inženjering) je važna. No važniji su prethodni i naknadni koraci, njih ukupno sedam, koje ćemo jednim imenom zvati arhitektura sustava i standardizacija postupaka:

1. Definiranje izvora svih relevantnih unutarnjih i vanjskih podataka. Podaci se nalaze u različitim bazama koje treba poznavati i definirati. Cilj ih je povezati. S našim partnerom, hrvatskim poduzećem PravilanovaIT, razvili smo API integraciju s cjelokupnom bazom podataka Eurostata i Europske središnje banke, koje prema potrebi dopunjujemo drugim ad-hoc izvorima podataka poput DZS-a, HNB-a, itd. Naša se baza može otvoriti klijentima radi integracije s drugim vanjskim i klijentovim internim bazama i aplikacijama. Mi nemamo uvid u vaše podatke – samo implementiramo vašu integraciju s našom bazom i stvaramo pretpostavke za sljedeći korak.
2. Povezivanje AI (LLM-a) s bazama podataka. U sljedećem koraku Anthropicov Claude preko MCP servera povezuje se s vanjskim i unutarnjim podacima kako bi se osigurala točnost i ažurnost podataka koji služe kao kontekst analize (eng. RAG – Retrieval Augmented Generation). Time se eliminiraju AI-halucinacije i osigurava stabilan kontekst.
3. Pred-definiranje zadataka. Prije prompt inženjeringa (najčešća pogreška je krenuti s „promptanjem“ kao prvim korakom) opisuju se zadaci za koje očekujemo da ih IT/AI sustav obavi brzo i točno umjesto nas. Primjer analitičkog zadatka koji definiramo ljudskim jezikom i/ili matematikom prije prijevoda u prompt: Naša tržišta su Hrvatska, Slovenija, Austrija i Njemačka, a naš proizvod pripada kategoriji kuhinjskog stakla, kristala i keramike. Želimo imati tromjesečni izvještaj o kretanju cijena i kretanju najbliže kategorije potražnje na relevantnim tržištima. Ovo je primjer jednostavnog analitičkog zadatka koji se može učiniti složenijim, primjerice zahtjevom za izradu kratkoročnih prognoza prije pokretanja godišnjeg ciklusa budžetiranja.      
4. Pred-definiranje analitičkih postupaka i metoda. Iako je nova generacija LLM-a (npr. Claude Opus 4.7) dobra u samostalnom odabiru i izvedbi analitičkih metoda i postupaka, naš pristup je da u poslu moraju sudjelovati ljudi. Ovaj korak završava u 30 sekundi ako je dovoljno pratiti godišnje i mjesečne promjene. No najčešće je potrebno više od toga: naši stručnjaci vođeni poznatim hrvatskim ekonomistom Velimirom Šonje pomažu u prepoznavanju potreba za složenijim postupcima kao što su: otklanjanje sezonskih utjecaja iz zapisa kretanja pojava, identifikacija značajnih trendova, prepoznavanje međuovisnosti pojava (na primjer, očekivana reakcija cijena na rast troškova energenata), izgradnja prognostičkih modela, i sl. Načelo je: AI ne može biti metodološka crna kutija. Vrijedi princip human in the loop.
5. Educirani prompt inženjering. Tehnologija integracije putem MCP servera uvelike pomaže u prijevodu ljudskih upita na jezik LLM-a no tehnologija nije dovoljna. Korisnik mora naučiti komunicirati s LLM-om na strojno razumljiv i efikasan način. Educiramo za prompt inženjering uz pomoć pred-definiranih zadataka. U nastavku je primjer outputa na temelju inputa-zadatka za našeg izvoznika koji izvozi proizvode iz kategorije stakla, kristala i keramike u Sloveniju, Njemačku i Austriju. Iskusan korisnik umjetne inteligencije preveo je zadatak iz točke 3 u prompt i dobio prvi rezultat (uz pomoć Claude Opus 4.7. s Max pretplatom). Rezultat se dalje dorađuje prema potrebama klijenta: identifikacija trendova, interno i eksterno povezivanje s drugim podacima, i sl.

6. Definiranje šireg oblaka relevantnih informacija: obuhvat i način kretanja. Dio integracije analitičke AI u poslovne analize, planove i izvještaje ostavljamo slabije strukturiran i otvoren (open-end pristup). Upućujemo Vas na širi europski i globalni obuhvat informacija od važnosti za vaše poduzeće; izrađujemo nove izvještaje krojene po mjeri Vaših poslovnih potreba. Uz pomoć aplikacije za vizualizaciju podataka gradimo prikaze – dashboarde koji se automatski ažuriraju za redovno praćenje. Izvještaje i dashboarde integriramo u Vaš sustav poslovnog izvještavanja. Time osiguravamo proširenje Vaših vidika i razvoj poslovne kreativnosti koja počiva na brzini ekstrakcije te brzini i točnosti interpretacije relevantnih informacija.  
7. Pokretanje petlje stalnog učenja. Sada imate svoj pješčanik za igru i učenje. Krećete s eksperimentiranjem. Radite na strukturiran i siguran način, bez borbe s halucinacijama i dilemama o tome kako pristupiti AI integraciji i pretplati. Kreću neke nove ideje koje bi trebalo integrirati: pribaviti i strukturirati nove podatke (koraci 1 i 2), definirati nove zadatke, metode i postupke (koraci 3 i 4), osigurati da LLM sve novo brzo i točno razumije (5), proširiti vidike (6). Pokrenuta je petlja iskustva stalnog učenja s Vama i Vašim AI-asistentom u središtu.

Sukus našeg pristupa prikazan je na sljedećoj shemi koja je izrađena uz pomoć Claude AI. Ako ste stigli do ove točke u tekstu, ispod sheme pronaći ćete i uputu kako nam se obratiti, kako se pripremiti za kontakt i sastanak, te kakvi su očekivani financijski okviri suradnje.

Pročitali ste tekst, shvatili načela, postupak i shemu. Imate neku poslovnu potrebu, ideju i pitanja vezana uz ovu temu. Molimo opišite to u e mail poruci koju ćete poslati Velimiru Šonji (vsonje@arhivanalitika.hr). Ako se potreba, ideja i pitanja tiču i područja korporativnih financija i kontrolinga, u cc uključite i našeg suradnika eksperta za to područje, Hrvoja Serdarušića (serdarusic.com@gmail.com).  Poruka mora sadržavati točan naziv i OIB poduzeća ili druge organizacije, Vaše puno ime i prezime, položaj u organizaciji i kontakt telefon. Odgovor ćete dobiti e mailom ili telefonskim pozivom. Ako procijenimo da Vam možemo asistirati, pripremit ćemo se za sastanak na temelju informacija koje ćete nam dostaviti u prethodnoj komunikaciji. Na sastanku – prezentaciji, čije je predviđeno trajanje od 1 do 2 sata, pobliže ćemo se upoznati s Vašim poslovnim problemom, a Vi ćete se pobliže upoznati s našim mogućnostima i načinom rada. Cijena pripreme i sastanka je 1 000 eura plativo na račun Arhivanalitike d.o.o. Nakon sastanka dostavljamo preliminarnu ponudu za daljnu raspravu. Pristup je strukturiran tako da ima smisla za projekte značajnog minimalnog obujma kod kojih investicija opravdava razvoj trajne analitičke infrastrukture.