LLM in agenti brez iluzij: priložnosti, omejitve in uporaba v praksi

Webinar je namenjen razumevanju realnih zmožnosti, omejitev in smiselne uporabe velikih jezikovnih modelov, sistemov RAG ter agentnih rešitev. Udeleženci bodo spoznali, kako se klasične aplikacije, ki temeljijo na LLM, razlikujejo od agentnih sistemov, v katerih primerih je uporaba agentov upravičena in kdaj so primernejši enostavnejši, bolj pregledni ter bolj deterministični pristopi.

Poseben poudarek bo na praktični presoji uporabe umetne inteligence v organizacijah. Webinar bo udeležencem pomagal prepoznati primerne primere uporabe, oceniti ključna tveganja, zmanjšati pogoste napake ter vzpostaviti osnovne varovalke za zanesljivejšo in odgovornejšo uporabo rešitev, ki temeljijo na UI.

Obravnavane bodo tako priložnosti kot omejitve trenutnih tehnologij, vključno s halucinacijami, nekonsistentnostjo odgovorov, napačno uporabo orodij, varnostnimi tveganji, stroški uvedbe in potrebo po ustreznem človeškem nadzoru.

Cilj izobraževanja ni le predstaviti, kaj LLM in agenti zmorejo, temveč udeležencem ponuditi jasna merila za odločanje: kdaj je takšna rešitev primerna, kako jo smiselno načrtovati ter kako se izogniti prekompleksnim, dragim ali premalo zanesljivim implementacijam.

---

Kdaj in kje?

• Datum: 2. julij 2026
• Ura: 13:00 – 15:30
• Lokacija: Spletni webinar (povezavo prejmete po prijavi)

---

Namen izobraževanja

Namen webinarja je udeležencem omogočiti jasno in praktično razumevanje, kaj veliki jezikovni modeli, sistemi RAG in agentne rešitve danes dejansjo zmorejo, kje so njihove omejitve ter kako presoditi, kdaj je njihova uporaba v organizaciji smiselna.

---

Program webinarja

1. Uvod: kaj danes realno zmorejo LLM sistemi
   Kratek pregled trenutnega stanja tehnologije, razlike med pričakovanji in dejanskimi zmožnostmi velikih jezikovnih modelov ter najpogostejše zmote pri uvajanju rešitev, ki temeljijo na umetni inteligenci.

2. LLM, RAG in agentni sistemi: ključne razlike
   Razlaga razlik med uporabo samega jezikovnega modela, pristopom RAG, ki povezuje model z zunanjimi viri znanja, ter agentnimi sistemi, ki lahko uporabljajo orodja in izvajajo več korakov. Poudarek bo na tem, kdaj je posamezen pristop najprimernejši.

3. Tipični primeri uporabe v organizacijah
   Pregled najpogostejših primerov uporabe: digitalni asistenti, iskanje po internih dokumentih, priprava povzetkov, avtomatizacija ponavljajočih se nalog, podpora odločanju ter povezovanje z internimi orodji in podatkovnimi viri.

4. Kdaj je agentni pristop smiseln in kdaj ne
   Predstavitev meril za odločanje o uporabi agentnih rešitev: kompleksnost naloge, potreba po uporabi orodij, zahtevana stopnja avtonomije, tveganje napak, stroški izvedbe ter potreba po nadzoru in validaciji rezultatov.

5. Pogosti načini odpovedi in ključna tveganja
   Obravnava najpogostejših tveganj pri uporabi LLM in agentnih sistemov, vključno s halucinacijami, nekonsistentnimi odgovori, napačno uporabo orodij, zankami v izvajanju, nepričakovanimi stroški, napadi tipa prompt injection, uhajanjem podatkov in nezadostno validacijo izhodov.

6. Osnove dobre prakse za zanesljivejšo uporabo
   Praktični napotki za bolj kakovostno in varno uporabo rešitev: strukturiranje pozivov, premišljena uporaba orodij, preverjanje rezultatov, pristop human-in-the-loop, spremljanje kakovosti, varnosti in stroškov ter vzpostavitev osnovnih varovalk.

7. Zaključek in vprašanja udeležencev
   Povzetek ključnih sporočil webinarja, priporočila za prve korake v organizaciji ter prostor za vprašanja, razpravo in izmenjavo izkušenj.

---

Komu je izobraževanje namenjeno?

Webinar je namenjen organizacijam in posameznikom, ki razmišljajo o uporabi velikih jezikovnih modelov, RAG sistemov ali agentnih rešitev v poslovnih, raziskovalnih, izobraževalnih ali podpornih procesih. Webinar ne zahteva poglobljenega programerskega predznanja, je pa posebej koristen za udeležence, ki sodelujejo pri odločanju, načrtovanju ali uvajanju AI rešitev v organizacijsko okolje.

Primeren je predvsem za:

• vodje digitalizacije, inovacij in razvoja,
• produktne vodje in vodje projektov,
• poslovne analitike in procesne lastnike,
• IT strokovnjake, razvijalce in arhitekte rešitev,
• vodje oddelkov, ki želijo razumeti uporabnost AI rešitev v svojih procesih,
• strokovnjake, ki pripravljajo interne smernice za uporabo umetne inteligence,
• organizacije, ki želijo ločiti med realno uporabnimi AI pristopi in pretiranim tehnološkim navdušenjem.

---

Kaj pridobijo?

• Vodje in odločevalci
  Webinar ponuja jasno sliko o tem, kaj je z velikimi jezikovnimi modeli in agentnimi sistemi smiselno avtomatizirati, kje so ključna tveganja ter kako se izogniti nerealnim pričakovanjem, prekompleksnim rešitvam ali dragim eksperimentom brez jasne poslovne vrednosti.

• Produktni vodje, projektni vodji in poslovni analitiki
  Udeleženci bodo pridobili praktična merila za oblikovanje zahtev, izbiro ustreznega tehnološkega pristopa in presojo, ali je za določen primer uporabe primerna klasična LLM aplikacija, rešitev RAG ali agentni sistem.

• IT ekipe in razvijalci
  Webinar bo pomagal razumeti arhitekturne razlike med posameznimi pristopi, tipične načine odpovedi ter osnovne dobre prakse za bolj zanesljivo, varno in nadzorovano uporabo rešitev, ki temeljijo na LLM.

• Organizacije ako celota
  Webinar podpira bolj trezen, strukturiran in odgovoren pristop k uvajanju umetne inteligence: manj tehnološkega navdušenja brez jasnega cilja, več premišljenih kriterijev, obvladovanje tveganj in bolj smiselna izbira primerov uporabe.