Digitālās pārmaiņas sākas šeit – ar cilvēkiem, komandām un drosmi

Problēma: Aģentūrā netika sistemātiski uzskaitīti galvenie snieguma rādītāji (KPI) horizontālajām un atbalsta funkcijām. Lēmumi bieži tika pieņemti intuitīvi, nevis balstoties uz datiem, kas kavēja mērķtiecīgu darba vadību un efektivitāti.

Risinājums: Mācību laikā komanda definēja nepieciešamos KPI, veica datu apkopošanu un klasifikāciju, izveidoja strukturētu uzskaites sistēmu Excel formātā un izstrādāja vizualizācijas Power BI vidē, kas darbiniekiem pieejamas iekšējā tīklā. Ar instrukcijām un skaidru struktūru tika nodrošināta vienota izpratne iestādē. Nākotnē plānots pilnveidot datu automatizāciju un sasaistīt KPI ar darba laika uzskaiti, padarot sistēmu vēl efektīvāku un vadāmu.

Mentors: Mākslīgā intelekta Latvijas asociācijas padomes locekle Oksana Sivokobiļska.

Problēma: Aģentūrā nav vienotas informācijas par darbiniekiem ar kritiski svarīgām zināšanām vai potenciālu nākotnes attīstībai. Šādas zināšanas netiek apzinātas, dokumentētas vai izmantotas mērķtiecīgi, radot riskus zināšanu zudumam.

Risinājums: Projekta laikā komanda veica padziļinātu izpēti par zināšanu tipiem un izstrādāja anketu visiem darbiniekiem, lai identificētu unikālās zināšanas, potenciālos vadītājus, lektorus un starptautiskos pārstāvjus. Izveidota sistēma zināšanu kartēšanai un sasaistīšanai ar cilvēkresursu informācijas sistēmu. Tas ļaus nodrošināt pēctecību, stiprināt institucionālo atmiņu un mērķtiecīgāk attīstīt personālu.

Mentors:Inovāciju vadītājs un tehnoloģiju entuziasts Igors Uhaņs.

Problēma: Pakalpojuma pieprasīšanas process no Fizisko personu reģistra ir lēns un balstīts uz manuāliem soļiem. Trūkst digitāla rīka, kas ļautu klientiem vienkārši un droši pieprasīt datus attālināti.

Risinājums: Izstrādāts prototips modernam e-pakalpojumam ar mākslīgā intelekta (AI) atbalstu, kas automatizē identitātes pārbaudes, dokumentu izvērtēšanu un maksājumu apstiprināšanu. Risinājums ļaus efektīvi apstrādāt pieprasījumus, samazināt administratīvo slogu darbiniekiem un uzlabot klientu pieredzi. Prototips veidots Canva platformā, un komanda turpina izvērtēt ieviešanas iespējas, tostarp ārpakalpojumu piesaisti.

Mentors: ITDA izpilddirektors Deniss Bičkovs.

Problēma: Uzņēmējiem ir grūti orientēties tehniski sarežģītajās prasībās nepārtikas preču jomā. Normatīvā informācija ir izkaisīta un sarežģīti pieejama, kas apgrūtina tās ievērošanu un veicina neatbilstošu preču nonākšanu tirgū.

Risinājums: Komanda izstrādāja portāla prototipu ar viegli pieejamu un strukturētu informāciju par produktu atbilstības prasībām, piemērojamiem noteikumiem, kā arī iespēju pārbaudīt savas zināšanas. Portālā plānots integrēt MI rīkus, lai atvieglotu meklēšanu un sniegtu personalizētus ieteikumus uzņēmējiem. Tiek plānota portāla testēšana un attīstība sadarbībā ar uzņēmēju organizācijām un uzraugošajām iestādēm.

Mentors: IT jomas profesionāle, MI eksperte un Digitālo inovāciju parka vadītāja Agate Ambulte.

Problēma: Juridiskās pārbaudes procesi ir laikietilpīgi un bieži balstās uz juristu manuālu darbu, kas var radīt kļūdas un palēnināt tiesību aktu izstrādi.

Risinājums: Projekta ietvaros tiek izstrādāts specializēts lielais valodas modelis, kas palīdzēs identificēt gramatiskas un strukturālas kļūdas, normu pretrunas un dublēšanos. Risinājums netiek veidots kā jurista aizvietotājs, bet kā palīgs, kas ļauj koncentrēties uz būtisko juridisko analīzi. Plānota pakāpeniska ieviešana, sākot ar prototipa testēšanu un atgriezeniskās saites apkopojumu.

Mentors: AIacademy.lv un uzņēmuma Hyperscan AI līdzdibinātājs un izaugsmes vadītājs Juris Baums.

Problēma: Dati iestādē tiek glabāti sadrumstaloti, informācijas aprite starp struktūrvienībām ir apgrūtināta, un darbiniekiem ir grūti atrast aktuālākos dokumentus.

Risinājums: Tiek izstrādāts risinājums, kas balstīts uz Microsoft SharePoint Online, nodrošinot vienotu datu struktūru un skaidras piekļuves tiesības. Katrai struktūrvienībai paredzētas savas mapes, kā arī kopīgas zonas sadarbībai. Plānots pakāpeniski attīstīt prototipu, pielāgojot to darba vajadzībām un veicot darbinieku apmācības.

Mentors: Latvijas Digitālā akseleratora Rīgas kontaktpunkta vadītāja Līga Ignate.

Problēma: Jaunizveidotai komandai trūka struktūras un skaidrības par darbu sadalījumu, kas radīja haosu un bremzēja efektīvu darbu.

Risinājums: Tika ieviesta Agile pieeja, balstoties uz Scrum ietvaru – definētas lomas, ieviesti sprinti un retrospekcijas, izmantota ClickUp platforma darba plānošanai. Komanda attīstīja spēju pašorganizēties, uzlabojās informācijas aprite un komandas locekļu iesaiste. Apmierinātības pašvērtējums par darbu pieauga par 10–30%.

Mentors: IT koučs, “Zen IS” un “ZenIS.AI” līdzīpašnieks Uldis Karlovs-Karlovskis.

Problēma: Pašreiz darba meklētāji savu aktivitāšu uzskaiti veic papīra formātā vai Word dokumentā, kas ir neērti, grūti izsekojami un rada lieku administratīvo slogu gan klientiem, gan aģentūras darbiniekiem. Uzdevumu progress nav redzams reāllaikā, un dienasgrāmatas saturs nav strukturēts analīzei.

Risinājums: Tiek izstrādāts digitāls rīks, kurā darba meklētāji varēs reģistrēt aktivitātes tiešsaistē, saņemt atgādinājumus, vērot progresu un saņemt atgriezenisko saiti. Darbiniekiem būs piekļuve datiem strukturētā, analīzei piemērotā formātā, veicinot efektīvāku klientu uzraudzību un atbalstu.

Mentors: ZenIS Group izpilddirektors, IT projektu un ekosistēmu attīstītājs Roberts Dzenis.

Problēma: Lai gan EMUS sistēma ļauj kreditoriem iesniegt prasījumus digitāli, to izmanto maz, jo interfeiss ir neintuitīvs, trūkst paskaidrojumu un atbalsta. Rezultātā lietotāji bieži izvēlas dokumentus iesniegt ārpus sistēmas, kas rada lieku administratīvo darbu maksātnespējas administratoriem un kavē digitālās pārvaldības mērķu sasniegšanu.

Risinājums: Tiks ieviests modernizēts e-pakalpojuma risinājums ar intuitīvu saskarni, skaidrām darbību norādēm, integrētiem metodiskajiem materiāliem, automatizētiem atgādinājumiem un iespēju saņemt atbalstu tiešsaistē. Šīs pārmaiņas uzlabos lietotāju pieredzi, veicinās digitālās iespējas maksātnespējas procesos un samazinās manuālo darbu apjomu.

Mentors: IT koučs, “Zen IS” un “ZenIS.AI” līdzīpašnieks Uldis Karlovs-Karlovskis.

Problēma: Pašvaldībā trūkst efektīva, digitāla rīka projektu uzraudzībai – šobrīd izmantots Excel fails ir pārskatāms tikai vienam lietotājam, dati ir sadrumstaloti un neatjaunoti, trūkst vienotas pieejas un iespējas analizēt projektu rezultātus. Tas rada zemu iesaisti no komandas puses un kavē profesionālu projektu vadību.

Risinājums: Izvēlēts Microsoft Lists kā viegli lietojams un strukturēts rīks, kas nodrošina vienotu informācijas pārvaldību, skaidru pārskatu par projekta statusu, termiņiem un budžetiem, kā arī iespēju ģenerēt atskaites un integrēt ar citām Microsoft 365 lietotnēm. Tas veicinās pašvaldības darba efektivitāti un datu kvalitāti.

Mentors: Cēsu Digitālā centra vadītāja vietnieks Aleksandrs Ļubinskis.

Problēma: LNA darbinieki projektu ideju un finansējuma meklēšanai velta nesamērīgi daudz laika – līdz pat 16 stundām mēnesī. Informācija par projektiem ir izkaisīta, tiek apkopota manuāli un nav strukturēta pēc LNA prioritātēm, kas apgrūtina iespēju operatīvi rīkoties un piedalīties atbilstošos konkursos.

Risinājums: Tiek veidots digitāls projektu atlases rīks – “Projektu Tinderis” –, kas automātiski filtrēs pieejamos projektus pēc iepriekš definētiem kritērijiem (nozare, termiņš, atbilstība stratēģijai u.c.). Tas ļaus darbiniekiem ātri atlasīt aktuālos pieteikumus, palielinot organizācijas spēju efektīvi piesaistīt finansējumu un samazinot laika patēriņu meklējumos.

Mentors: Normunds Lauva produktu vadītājs uzņēmumā Emergn.

Problēma: Manuālā datu apstrāde apgrūtina izlūkinformācijas analīzi – liels datu apjoms, nestrukturēta informācija un sarežģīti saistību tīkli kavē operatīvu lēmumu pieņemšanu.

Risinājums: Tiks ieviests i2 Analyst’s Notebook, kas ļaus automatizēt datu ievadi un savstarpējo attiecību vizualizāciju, veidojot efektīvu, interaktīvu darba vidi. Tas ļaus ātrāk identificēt potenciālus riskus un tendences.

Mentors: Biznesa tehnoloģiju eksperts Jānis Paksis.

Problēma: Jauno darbinieku ievadīšana darbā līdz šim notikusi nesistemātiski – informācija bijusi izkaisīta, nav bijis vienota redzējuma par nepieciešamajiem soļiem un atbalstu.

Risinājums: Izveidota digitāla ievadapmācību vide Moodle platformā, kas ietver iepazīšanos ar struktūrvienību, testus, uzdevumus un informatīvus materiālus, kurus jaunais darbinieks apgūst vēl pirms pirmās darba dienas. Uzlabots arī darbinieka aiziešanas process (offboarding).

Mentors: Digitālā akseleratora digitālās transformācijas eksperts Dāgs Putniņš.

Problēma: Attālinātais darbs apgrūtina jauno kolēģu ievadīšanu darbā – nav strukturēta, vienota pieeja informācijas nodošanai un integrācijai komandā.

Risinājums: Izveidots SharePoint balstīts onboarding rīks, kas satur informāciju par organizāciju, procesiem un praktisko darbu uzsākšanu. Risinājums ļauj vadītājam sekot līdzi integrācijas progresam, un jaunajiem darbiniekiem – droši apgūt visu nepieciešamo.

Mentors: Digitālā akseleratora digitālās transformācijas eksperts Dāgs Putniņš.

Problēma: Esošā kultūras statistikas sistēma ir novecojusi, datu ievākšana no dažādiem avotiem ir manuāla, un nav iespējams iegūt precīzu, daudzdimensionālu skatījumu uz kultūras procesiem.

Risinājums: Izstrādāta jauna kultūras datu pārvaldības pieeja, kas paredz integrēt dažādus datu avotus (valsts, pašvaldību, privātos, NVO) vienotā sistēmā. Tā atvieglos kultūrpolitikas plānošanu, ļaujot analizēt kultūras pieejamību, ietekmi un attīstības tendences.

Mentors: Biznesa tehnoloģiju eksperts Jānis Paksis.

Problēma: Akreditācijas process ir sarežģīts, balstīts uz manuālu darbu, kas palēnina lēmumu pieņemšanu un rada kļūdu risku. Liela daļa resursu tiek tērēta dokumentu lasīšanai, novērtējumu sagatavošanai un informācijas atkārtotai ievadei.

Risinājums: Tiks ieviesti mākslīgā intelekta risinājumi, kas analizēs dokumentus, atpazīs atkārtojumus un ļaus veltīt vairāk laika būtiskajām izvērtēšanas niansēm. Tiek prognozēts līdz pat 90% laika ietaupījums dokumentu analīzē un 50% samazinājums novērtējumu sagatavošanā.

Mentors: SIA Tet Mākslīgā intelekta attīstības daļas direktors Pauls Jansons.

Problēma: Atskaites par darba rezultātiem tiek gatavotas manuāli, izmantojot dažādus formātus. Tas kavē salīdzināmību starp struktūrvienībām un traucē datu izmantošanu lēmumu pieņemšanā.

Risinājums: Izstrādāts prototips vienotai rādītāju uzskaites sistēmai (AAR), kas ļaus veidot standartizētas atskaites ar automātisku datu ievadi un pārskatāmu rezultātu atainošanu.

Mentors: Digitālā akseleratora digitālās transformācijas eksperts Edgars Viziņš.

Problēma: Esošā NPAIS sistēma nespēj nodrošināt efektīvu bērnu tiesību aizsardzības koordināciju. Sistēma ir tehniski novecojusi, datu kvalitāte zema, un iestādēm trūkst iespēju ātri reaģēt apdraudējumu gadījumos.

Risinājums: Izstrādāta BAMS (NPAIS II) koncepcija – jauna informācijas sistēma, kas apvienos vairākas datu plūsmas, uzlabos sadarbību starp iestādēm un ļaus savlaicīgi reaģēt uz riskiem bērna tiesību aizsardzībā. Projekts ietver biznesa procesu aprakstus, tehnisko specifikāciju un turpmākās ieviešanas plānu. Mērķis – moderns, uz cilvēku vērsts valsts digitālais risinājums bērnu labā.

Mentors: Mākslīgā intelekta rīku eksperts Aleksis Kālis.

Problēma: Esošais Iestāžu portāls ir tehnoloģiski novecojis un ar ierobežotu funkcionalitāti. Tas darbojas tikai vienā pārlūkprogrammā, nav savietojams ar citām informācijas sistēmām un neļauj efektīvi pārvaldīt dokumentus. Tā kā portāls ir tikai viens no esošās arhīvu sistēmas moduļiem, tā attīstība ir ierobežota. Lietotājiem sagādā problēmas ierobežota dokumentu pārvaldība, nav automātisku atgādinājumu un paziņojumu, trūkst lietotājdraudzīga skata, un elektronisko dokumentu nodošanas funkcionalitāte nedarbojas.

Risinājums: Tiks izstrādāts jauns, no esošās arhīvu sistēmas neatkarīgs IKT risinājums – mūsdienīgs Iestāžu portāls, kurā sadarbība starp Arhīvu un institūcijām notiek caur vienotu, pārskatāmu un automatizētu vidi. Portāls ļaus pārvaldīt dokumentus, nodrošinās paziņojumus un automātisku informācijas apmaiņu, kā arī ievērojami samazinās administratīvo slogu. Prototips jau prezentēts kolēģiem un institūcijām, un pēc atgriezeniskās saites tas tiks uzlabots, virzoties uz pilnvērtīgu ieviešanu.

Mentors: Mākslīgā intelekta eksperts Valters Slava.