| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Uzņēmējdarbība un vadīšana |
| Nosaukums |
Pētījums par mākslīgā intelekta rīku izmantošanas iespējām mazajos un vidējos uzņēmumos Vācijā |
| Nosaukums angļu valodā |
Research on the possibilities of using artificial intelligence tools in small and mediumsized enterprises in Germany |
| Struktūrvienība |
22000 Inženierekonomikas un vadības fakultāte |
| Darba vadītājs |
Leonards Budņiks |
| Recenzents |
Angelina Roša |
| Anotācija |
Abdukodirova, K. Pētījums par mākslīgā intelekta rīku izmantošanas iespējām mazajos un vidējos uzņēmumos Vācijā : Bakalaura darbs /vad. Budņiks, L. (2026). Rīga: RTU IEVF, bakalaura akadēmiskā studiju programma "Uzņēmējdarbība un vadīšana", 96 lpp.
Bakalaura darbs uzrakstīt latviešu valodā, to veido ievads, 2 daļas, secinājumi un priekšlikumi. Darba apjoms ir 96 lpp., tajā iekļauti 5 attēli, 12 tabulas. Izmantotajā literatūras un avotu sarakstā ietverti 63 avoti angļu un 10 vācu valodā. Darbam pievienoti 2 pielikumi.
Pētījuma mērķis ir noskaidrot, vai un kā mākslīgā intelekta rīki var palīdzēt Vācijas mazajiem un vidējiem uzņēmumiem ar ierobežotām digitālajām spējām apkopot un pārvaldīt siltumnīcefekta gāzu emisiju datus ilgtspējas pārskatu sagatavošanai.
Pirmajā darba daļā veidots teorētiskais pamats. Izskaidrots, ko praksē nozīmē "zems digitālais briedums", un apskatīti ES noteikumi, kas uzņēmumiem nosaka pienākumu ziņot par siltumnīcefekta gāzu emisijām, tostarp kā šīs prasības ietekmē mazākos piegādātājus. Tāpat ieviests septiņu posmu emisiju datu procesa modelis un novērtēts, kuros posmos mākslīgā intelekta rīki var reāli palīdzēt.
Otrajā darba daļā izklāstīti empīriskie rezultāti: sešas ekspertu intervijas ar mākslīgā intelekta inženieriem un ilgtspējas speciālistiem, kā arī praktisks gadījuma pētījums reālā Vācijas maiznīcā, kur pētnieks un uzņēmuma īpašnieks kopīgi izmantoja mākslīgā intelekta tērzēšanas rīku, lai sagatavotu faktisko emisiju pārskatu.
Nozīmīgākie rezultāti: emisiju pārskatu sagatavošana ar mākslīgā intelekta palīdzību mazajiem uzņēmumiem ir iespējama, taču katrā solī nepieciešams cilvēka atbalsts. Galvenais šķērslis ir datu trūkums digitālā formātā, kuram mākslīgais intelekts varētu piekļūt. Praksē konstatēts būtisks risks: mākslīgais intelekts var sniegt uz pirmo acu uzmetienu pareizu rezultātu, kas tomēr satur kļūdas, kuras nespeciālists nespētu pamanīt. Tāpēc mazajiem uzņēmumiem nekad nevajadzētu paļauties tikai uz mākslīgo intelektu emisiju aprēķinu veikšanā. Katrs mākslīgā intelekta ģenerēts skaitlis pirms iesniegšanas klientam vai regulatoram jāpārbauda, izmantojot oficiālās Vācijas datubāzes. |
| Atslēgas vārdi |
mākslīgais intelekts, siltumnīcefekta gāzes, mazie un vidējie uzņēmumi, ilgtspējas pārskatu sniegšana, digitālais briedums, CSRD, ģeneratīvais MI, Vācija |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
artificial intelligence, greenhouse gas emissions, small and medium-sized enterprises, sustainability reporting, digital maturity, CSRD, generative AI, Germany |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
17.05.2026 14:41:52 |
