Na Sveučilištu u Zagrebu Fakultetu organizacije i informatike su održane obrane interdisciplinarnih studentskih projekata koji se provode u sklopu kolegija Primjena umjetne inteligencije u poslovanju (PUIP) iPoslovno odlučivanje (PO). Riječ je o nastavku uspješnog modela povezivanja studenata informatičkog i ekonomskog usmjerenja kroz rad na stvarnim poslovnim izazovima u suradnji s partnerima iz industrije.
Ovi projekti već drugu akademsku godinu zaredom okupljaju studente prijediplomskih studija Informacijski i poslovni sustavi te Ekonomika poduzetništva, koji u interdisciplinarnim timovima zajednički razvijaju rješenja za konkretne problemske zadatke iz poslovne prakse primjenom umjetne inteligencije (AI-ja) i metoda za višekriterijsko odlučivanje. U ovoj akademskoj godini projektni zadaci definirani su u suradnji s partnerima SICK i Emil Frey Digital. Za tvrtku Emil Frey studenti su radili na unapređenju digitalnog procesa prodaje rabljenih vozila kroz primjenu analitičkih modela i preporuka, dok su za tvrtku SICK razvijali rješenja temeljena na umjetnoj inteligenciji za detekciju nepravilnosti u potrošnji goriva, s posebnim fokusom na prepoznavanje potencijalnih krađa goriva i smanjenje financijskih gubitaka.
Inovacija u nastavi
Riječ je o inovaciji u nastavi pod nazivom učenje temeljeno na radu (eng. workbasedlearning -WBL) čijom primjenom se teorija kombinira s praktičnim znanjima i koristi u rješavanju stvarnih problema zadanih od strane tvrtki, a uz mentoriranje od strane profesora i stručnjaka iz IT prakse. Na taj način studentice i studenti FOI-ja razvijaju najtraženija znanja i vještine u doba genAI-ja: kritičko mišljenje, odlučivanje, rješavanje problema, kao i komunikacijske i prezentacijske vještine te rad u interdisciplinarnim timovima.
Na početku ljetnog semestra studenti su upoznati s realnim studijama slučaja koje su predstavili predstavnici partnerskih tvrtki – mentori Marko Mrkonjić i Hrvoje Aničić iz SICK-a te mentor Renato Punčec iz Emil Frey Digitala. Na temelju tih izazova studenti su tijekom semestra radili u timovima sastavljenim od informatičara i ekonomista, pri čemu su kombinirali analitičke, podatkovne i poslovno-strateške pristupe.
Na završnim obranama studenti su predstavili finalna rješenja pred nastavnicima FOI-ja i predstavnicima partnerskih tvrtki, demonstrirajući primjenu umjetne inteligencije, analize podataka i metoda poslovnog odlučivanja u rješavanju složenih poslovnih problema.
Mentorsku podršku studentima pružali su prof. dr. sc. Nina BegičevićReđep, prof. dr. sc. Sandra Lovrenčić, izv. prof. dr. sc. Dijana Oreški, doc. dr. sc. Dino Vlahek i Tena Jagačić, mag. oec., uz aktivno sudjelovanje stručnjaka iz industrije.
Stručnjaci iz industrije kao mentori
Stručnjaci iz partnerskih tvrtki izrazili su zadovoljstvo kvalitetom studentskih rješenja te naglasili kako je rad na stvarnim poslovnim slučajevima i podacima značajno doprinio njihovoj primjenjivosti i razini razrađenosti. Posebno su istaknuli profesionalan pristup studenata, njihovu analitičnost te sposobnost povezivanja akademskih znanja s konkretnim poslovnim izazovima.
Iz Emil Frey Digitala, Renato Punčec istaknuo je važnost rada na konkretnim poslovnim slučajevima:
Suradnja sa studentima i nastavnicima FOI-ja bila je izuzetno pozitivno iskustvo tijekom cijelog semestra. Vrijednost projektnom zadatku dalo je to što su studenti radili s konkretnim poslovnim slučajem i stvarnim poslovnim podacima, što im je omogućilo primjenu teorijskih znanja u realnom poslovnom okruženju. Smatram da je studentima bilo vrlo korisno što su imali priliku posjetiti naše urede i bolje razumjeti poslovne procese s kojima se svakodnevno susrećemo.
Iz SICK-a, Marko Mrkonjić naglasio je kvalitetu studentskih rješenja i važnost razvoja vlastitih AI pristupa:
Posebno me se dojmilo znanje koje su studenti pokazali u području podatkovne znanosti. Pristupili su problemu zrelo i analitički, s razumijevanjem koje nadilazi okvire klasične nastave. Vjerujem da je ovakav pristup velika prednost za njihov daljnji razvoj, jer ih potiče da ne ostanu samo korisnici gotovih AI alata, već da razmišljaju o razvoju vlastitih modela.
Kroz ovakav oblik učenja temeljenog na radu studenti razvijaju ključne kompetencije poput kritičkog razmišljanja, timskog rada, donošenja odluka i prezentacijskih vještina, a interdisciplinarni pristup omogućuje im povezivanje znanja iz područja umjetne inteligencije i poslovne ekonomije u jedinstvena rješenja.
