Ko umetna inteligenca programira, knjižničar pa razvija storitev

Izvleček

V prispevku je opisan postopek razvoja spletne aplikacije za prikaz razporeda voženj bibliobusa Knjižnice Ivana Potrča Ptuj. Aplikacija je bila razvita brez klasičnega programerskega znanja, izključno s pomočjo orodij generativne umetne inteligence – Claude Sonnet 4.6 (Anthropic) in ChatGPT (OpenAI). Prispevek opisuje celoten potek dela: od opredelitve problema in prenosa podatkov iz obstoječega urnika, iterativnega razvoja in vizualnega oblikovanja, do objave na platformi GitHub Pages in prilagoditvi za mobilne telefone v obliki progresivne spletne aplikacije (PWA). Posebna pozornost je namenjena prenosu vloge zaposlenega v razvojnem procesu, in sicer od neposrednega izvajanja k usmerjanju, vrednotenju in odločanju. Prispevek je namenjen knjižničarjem in informacijskim strokovnjakom, ki jih zanima praktična uporaba orodij umetne inteligence (UI)UI pri razvoju manjših digitalnih storitev, ter knjižnicam z oddelkom potujoče knjižnice, ki bi želele podobno rešitev razviti za lastne potrebe.

1 Uvod

Sodobne knjižnice se soočajo s potrebo po vse hitrejšem uvajanju digitalnih storitev, pri čemer pogosto na voljo nimajo niti ustreznega tehničnega kadra niti zadostnih finančnih virov za razvoj po klasičnih poteh. Hkrati orodja generativne umetne inteligence v zadnjih letih izrazito znižujejo prag vstopa v razvoj preprostih digitalnih aplikacij.

Pričujoči prispevek izhaja iz konkretne prakse: zaposleni v Knjižnici Ivana Potrča Ptuj je s pomočjo orodij UI razvil spletno aplikacijo za prikaz razporeda voženj bibliobusa – potujoče knjižnice, ki deluje že 23 let in obiskuje 56 postajališč v 16 občinah. Namen prispevka ni le opisati tehnični postopek, ampak predvsem premisliti, kaj tak pristop pomeni za vlogo knjižničarjev pri razvoju digitalnih storitev.

Razvoj je potekal vzporedno z ugotovitvami, ki so se uveljavile v širšem strokovnem okolju. Na letni konferenci Združenja ameriških knjižnic (ALA) leta 2024 so strokovnjaki poudarili, da postaja sposobnost učinkovite in etične uporabe tehnologij UI bistvena veščina digitalne pismenosti tudi za knjižničarje (Pavlič, 2024). Nacionalna strategija za umetno inteligenco 2030 pa izrecno navaja knjižnice kot ključne partnerje pri ozaveščanju in izobraževanju javnosti ter krepitvi umetnointeligenčne pismenosti (Nacionalna, 2025).

2 Izhodišče in opredelitev problema

Razpored voženj bibliobusa je bil do zdaj dostopen le v obliki tiskane zloženke in dokumenta PDF na spletni strani knjižnice. Bibliobus v letu 2026 obiskuje 56 postajališč v 16 občinah – seznam je obsežen, pisava v zloženki pa drobna. Uporabniki morajo za poizvedbo o določenem dnevu ali postajališču ročno prebirati celoten urnik.

Cilj je bil ustvariti enostavno mobilno spletno aplikacijo, ki bi omogočala:

• prikaz vseh postajališč za izbrani datum z urami in točno lokacijo,
• iskanje po imenu postajališča z vsemi datumi obiskov v letu 2026,
• prikaz lunine faze za vsak dan – kot vizualna zanimivost za dneve, ko bibliobus ne vozi,
• neposredno odpiranje Google Maps za vsako postajališče,
• enostavno dostopnost na mobilnem telefonu z ikono na domačem zaslonu.

3 Metodologija: iterativni razvoj z orodji UI

3.1 Izbira orodij

Pri razvoju sta bili uporabljeni dve orodji generativne umetne inteligence. Primarno orodje za razvoj aplikacije je bil Claude Sonnet 4.6 (Anthropic), ki je bil v času razvoja junija 2026 privzeti model v vmesniku claude.ai. Gre za model iz družine Claude 4, ki pri kodiranju, vizualnih rezultatih in sledenju navodilom dosega visoko raven (Anthropic, 2026a). ChatGPT (OpenAI) je bil vzporedno uporabljen za svetovanje pri tehničnih rešitvah, zlasti glede objav na platformi GitHub Pages in pri morebitni integraciji z obstoječo spletno stranjo knjižnice.

Obe orodji sta bili nagovorjeni v slovenščini, kar je v celotnem procesu delalo brez večjih težav. Ključna prednost takega pristopa je bila, da je razvoj potekal brez namestitve razvojnih orodij, brez pisanja kod v klasičnem pomenu in brez predhodnega poznavanja programskih jezikov HTML, CSS ali JavaScript.

3.2 Postopek razvoja

Faza 1 – Opredelitev ideje in prenos podatkov. Urnik bibliobusa za leto 2026 je bil v knjižnici na voljo v obliki dokumentov PDF in Wordovih datotek. Te so bile naložene v orodje Claude, ki je samodejno prebral in strukturiral podatke o vseh 56 postajališčih, datumih obiskov za vsak mesec, urah in vrstah lokacij (osnovna šola, gasilski dom, vrtec, vaški dom, dom upokojencev itn.). Ročno pretipkavanje ni bilo potrebno.

Faza 2 – Generiranje prve različice aplikacije. Na podlagi opisanih zahtev (mobilna dostopnost, iskanje, prikaz po datumu) je Claude generiral celotno HTML/CSS/JavaScript aplikacijo v eni datoteki. Aplikacija je delovala neposredno v brskalniku brez strežnika in brez odvisnosti od zunanjih storitev.

Faza 3 – Iterativno izboljševanje. Sledilo je večkratno testiranje in dopolnjevanje v pogovoru z orodjem UI. Postopoma so bile dodane: vizualna podoba v barvah zloženke bibliobusa (temno modra, zlata, zelena), astronomske lunine faze za vsak dan v letu 2026 na podlagi dejanskih novih lun, koordinate za Google Maps za vsa postajališča ter samodejni prikaz aktualnega datuma ob vsakem odprtju aplikacije.

Faza 4 – Objava na GitHub Pages. Ker je bila aplikacija v celoti razvita s pomočjo umetne inteligence, neposredna objava na uradni spletni strani knjižnice ni bila izbrana kot prvi korak. Zaradi odsotnosti programerskega predznanja ni bilo mogoče z zadostno mero gotovosti presoditi ustreznosti in varnosti ustvarjene kode za produkcijsko okolje. Na priporočilo orodja ChatGPT je bila zato za začetno objavo in testiranje izbrana platforma GitHub Pages, ki omogoča brezplačno gostovanje statičnih spletnih aplikacij. Ustvarjen je bil brezplačen repozitorij z imenom projekta, naložena datoteka aplikacije (index.html) in v nastavitvah aktiviran GitHub Pages. Aplikacija je bila javno dostopna v nekaj minutah.

Takšen pristop se je izkazal kot učinkovita rešitev, saj omogoča varno testiranje, enostavno posodabljanje in deljenje aplikacije, ne da bi bilo treba posegati v uradno spletno stran knjižnice. Zaradi teh prednosti predstavlja GitHub Pages smiselno razvojno okolje tudi za prihodnje različice podobnih aplikacij.

Faza 5 – PWA in ikona za mobilne telefone. Na pobudo avtorja je bila aplikacija dopolnjena v obliko progresivne spletne aplikacije (PWA – Progressive Web App). Postopek je zahteval dodajanje treh datotek: manifest.json (ime, barve, ikona), datoteke service worker za delovanje brez interneta in ikone aplikacije v dveh velikostih (192 × 192 in 512 × 512 točk). Ikona je bila oblikovana programsko v Pythonu z elementi, navdihnjenimi z barvami in grafično podobo bibliobusa. Na telefonu z Androidom zadošča odprtje strani v brskalniku Chrome in izbira »Dodaj na začetni zaslon«; na iPhonu enako prek Safarija. Uporabnik dobi ikono na domačem zaslonu in aplikacija se odpira brez naslovne vrstice brskalnika – enako kot prava mobilna aplikacija.

4 Opis aplikacije

Razvita aplikacija je samostojna datoteka HTML brez zunanjih odvisnosti in dostopna prek storitve GitHub Pages. Na spletni strani knjižnice je vgrajena prek preprostega gumba z neposredno povezavo – brez poseganja v ozadje WordPressa.

Aplikacija ponuja dve glavni funkciji. Prva je prikaz po datumu: ob odprtju se samodejno prikaže današnji dan z vsemi postajališči, urami in lokacijo postajališča. Vsako postajališče je klikabilno in s klikom se odpre Google Maps na točni lokaciji. Druga funkcija je iskanje po postajališču: vpisano ime kraja ponudi vse datume obiskov v letu 2026 z urami.

Za dneve, ko bibliobus ne vozi (vikendi, prazniki ali dnevi brez voženj), aplikacija namesto seznama postajališč prikaže fazo lune tistega dne – kot vizualno zanimivost in opombo, da tega dne bibliobus ne vozi. Faza lune je izračunana astronomsko na podlagi dejanskih novih lun za leto 2026 in se za vsak dan razlikuje (nova luna, rastoča luna, polna luna itn.).

Z vidika dostopnosti aplikacija ustreza temeljnim priporočilom WCAG 2.1 (Web Content Accessibility Guidelines): barvni kontrast med svetlim besedilom in temno modrim ozadjem je visok (razmerje nad 7:1 za osnovno besedilo), kar ustreza ravni AAA. Pisava je brezserifna (Source Sans 3), velikost elementov zadostna za dotično upravljanje. Povečava besedila je mogoča prek sistemskih nastavitev telefona ali brskalnika, ne da bi se porušila postavitev. Aplikacija ne vsebuje zvočnih ali video vsebin, ki bi zahtevale podnapise. Za slabovidne uporabnike, ki ne morejo upravljati z mobilno aplikacijo, ostaja na voljo tiskana zloženka, ki je bila v uporabi do zdaj.

5 Vloga zaposlenega v procesu z UI

Ena najpomembnejših ugotovitev tega projekta je, da se vloga zaposlenega v procesu razvoja z orodji UI bistveno razlikuje od klasičnega programiranja. Zaposleni ni pisal kode – je pa opravljal vse preostale ključne naloge:

• opredelitev problema in uporabniških potreb,
• oblikovanje vprašanj in zahtev za orodje UI (t. i. oblikovanje pozivov),
• testiranje in kritično vrednotenje rezultatov,
• odločanje o prioritetah in smereh razvoja,
• zagotavljanje vsebinske ustreznosti in podatkovne točnosti.

Orodje UI je prevzelo vlogo digitalnega izvajalca – a le toliko, kolikor je bilo vprašanje dobro zastavljeno. Mollick (2024) ta premik opisuje kot eno temeljnih značilnosti dela z generativno UI: vloga človeka se premakne od neposrednega izvajanja k usmerjanju, vrednotenju in odločanju. Izkušnja opisanega projekta ta uvid potrjuje v knjižničarskem kontekstu.
Sposobnost postavljanja dobrih vprašanj, poznavanje lastnih potreb in kritično vrednotenje odgovorov se kažejo kot ključne kompetence za knjižničarje v dobi generativne UI. To sovpada z ugotovitvami strokovnjakov na konferenci ALA 2024, ki so poudarili, da se morajo knjižničarji naučiti, kako UI deluje, kako ustreza strokovnim procesom in kako jo je mogoče etično in učinkovito uporabljati (Pavlič, 2024).

6 Možnosti, prenosljivost in omejitve

6.1 Priložnosti za knjižnice

Opisani pristop odpira zanimive možnosti za knjižnice pri razvoju manjših digitalnih storitev:

• hitra izdelava interaktivnih urnikov, koledarjev ali informacijskih strani,
• prototipiranje idej pred večjimi investicijami,
• razvoj mikroaplikacij za specifične storitve, kot so dogodki, razstave ali bralne akcije,
• eksperimentiranje brez potrebe po zunanjem razvijalcu ali večjih stroških.

Posebej velja izpostaviti prenosljivost rešitve. Knjižnice, ki imajo svojo potujočo knjižnico oziroma bibliobus, bi na podlagi opisanega postopka in izkušenj iz tega projekta lahko razvile lastno aplikacijo za prikaz razporeda. Zasnova, struktura podatkov in postopek objave so neposredno prenosljivi. Avtor prispevka je pripravljen tovrstno sodelovanje ponuditi zainteresiranim slovenskim knjižnicam.

6.2 Omejitve in tveganja

Pristop ima tudi jasne omejitve, ki jih je treba upoštevati pri odločitvi za podoben projekt:

• Orodja UI lahko naredijo napake v podatkih ali logiki – kritično preverjanje ostaja odgovornost zaposlenega.
• Vzdrževanje aplikacije ob spremembi podatkov, na primer ob novem letnem urniku, zahteva ponovitev dela z orodjem UI.

6.3 Letno posodabljanje podatkov

Koda aplikacije je zasnovana modularno: vsi podatki, ki se letno spreminjajo (vozni red, prazniki, lunine faze in konfiguracija leta), so zbrani v ločenih, jasno označenih blokih na začetku datoteke. Logika aplikacije, vizualna podoba in Google Analytics ostanejo nespremenjeni.

Postopek letnega posodabljanja za leto 2027 bo obsegal naslednje korake:

• Uvoz novega voznega reda v orodje UI (PDF ali Word) in generiranje posodobljenega bloka SCHEDULE.
• Posodobitev datumov praznikov (blok HOLIDAYS) in luninih faz za novo leto (blok MOON_PHASES).
• Sprememba konfiguracijske vrednosti leta (CONFIG.leto: 2026 → 2027).
• Nalaganje posodobljene datoteke index.html na GitHub Pages – brez spremembe URL-ja ali QR kode.

Ker ostaja spletni naslov aplikacije nespremenjen, ni treba tiskati novih flyerjev ali pripravljati novih QR kod. Prav tako ni treba posegati v namestitev na telefonih obstoječih uporabnikov – ob naslednjem odprtju se aplikacija samodejno posodobi prek mehanizma service worker:

• Za kompleksnejše aplikacije z bazami podatkov, za prijavo uporabnikov ali integracijo z obstoječimi sistemi ta pristop ni zadosten.
• Vprašanja zasebnosti in varstva podatkov pri rabi zunanjih storitev UI zahtevajo posebno pozornost, zlasti pri delu z osebnimi podatki.

7 Zaključek

Primer razvoja aplikacije za razpored voženj bibliobusa Knjižnice Ivana Potrča Ptuj kaže, da generativna UI danes resno znižuje prag razvoja preprostih digitalnih rešitev v knjižnicah. Zaposleni brez programerskega znanja je v razumnem času razvil funkcionalno, vizualno urejeno in javno dostopno spletno aplikacijo, prilagojeno tudi za namestitev na mobilne telefone.

To ne pomeni, da UI nadomešča razvijalce ali da so vse naloge enako preproste. Pomeni zgolj, da knjižničarji, ki so pripravljeni eksperimentirati in kritično vrednotiti rezultate, danes laže kot kadarkoli prej pretvorijo dobro idejo v digitalni prototip. Prav ta zmožnost – hitro prototipiranje in testiranje novih storitev – je lahko pomembna prednost za knjižnice v razmerah omejenih virov.

Ključnega pomena ostaja prav tisto, kar je od nekdaj jedro knjižničarskega dela: razumevanje potreb skupnosti, jasno opredeljevanje problemov in sposobnost kritičnega vrednotenja informacij – tokrat ne le vsebine, ampak tudi kode in algoritmičnih odločitev. Nacionalna strategija za umetno inteligenco 2030 knjižnice navaja kot ključne partnerje pri krepitvi umetnointeligenčne pismenosti (Nacionalna, 2025) in opisani projekt je konkreten korak v tej smeri.

Viri in literatura

Anthropic. (2026a). Introducing Claude Sonnet 4.6. https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-6

Anthropic. (2026b). Claude Sonnet. https://www.anthropic.com/claude/sonnet

GitHub. (2026). GitHub Pages. https://pages.github.com

Kavčič Čolić. A. (2022). Knjižnice na pragu novih informacijsko-tehnoloških sprememb. Knjižničarske novice. https://knjiznicarske-novice.si/knjiznice-na-pragu-novih-informacijsko-tehnoloskih-sprememb/

Mollick, E. (2024). Co-intelligence: Living and working with AI. Portfolio/Penguin.

Nacionalna strategija za umetno inteligenco 2030 (NsUI 2030). (2026). Vlada Republike Slovenije. https://www.gov.si/assets/ministrstva/MNZJU/MDP/DDD/DDD-dokumenti/NsUI2030-1.pdf

Nova spletna aplikacija. Kje je bibliobus? (2026). Knjižnica Ivana Potrča Ptuj. https://www.knjiznica-ptuj.si/o-knjiznici/oddelki/potujoca-knjiznica/

OpenAI. (2026). ChatGPT. https://chatgpt.com

Pavlič, S. (5. 11. 2024). Umetna inteligenca (UI) in knjižničarstvo: ALA 2024. Blog COBISS. https://blog.cobiss.si/2024/11/05/umetna-inteligenca-ui-in-knjiznicarstvo-ala-2024/

Vovk, D. (2025). Uporaba orodij umetne inteligence (UI) pri pisanju prispevkov za portal Knjižničarske novice. Knjižničarske novice. https://knjiznicarske-novice.si/uporaba-orodij-umetne-inteligence-ui-pri-pisanju-prispevkov-za-portal-knjiznicarske-novice/

 

Izjava o uporabi GUI in UI-podprtih tehnologij pri pisanju

Pri pripravi tega prispevka je bilo uporabljeno orodje Claude Sonnet 4.6 (Anthropic, različica iz februarja 2026) za naslednje namene: generiranje in iterativno izboljševanje programske kode spletne aplikacije (HTML, CSS, JavaScript, Python), pomoč pri strukturiranju besedila prispevka ter predlogi za oblikovanje posameznih odstavkov. Orodje ChatGPT (OpenAI) je bilo uporabljeno za svetovanje pri tehničnih rešitvah (GitHub Pages, WordPress integracija). Uporaba UI je vplivala na poglavja 3 (Metodologija) in 4 (Opis aplikacije) ter na samo razvito aplikacijo. Vsa z UI generirana vsebina je bila skrbno pregledana, preverjena in vsebinsko dopolnjena. Vsi podatki o urniku bibliobusa so bili pridobljeni iz uradnih dokumentov knjižnice in ročno preverjeni. Avtor prevzema polno odgovornost za celotno vsebino prispevka, vključno z morebitnimi napakami.

Skladno z navodili portala Knjižničarske novice (Vovk, 2025) orodja UI niso navedena v seznamu referenc, ker niso predmet raziskave, temveč pripomoček pri njenem izvajanju.