Konec novembra smo na Izobraževalnem centru Geoss izvedli Virtualni živi laboratorij (Virtual Living Lab – VLL) v sklopu projekta PAIC – Spodbujanje kompetenc umetne inteligence v poklicnem izobraževanju in usposabljanju. Živi laboratorij je intenzivni, ustvarjalni dogodek, kjer smo udeležence popeljali skozi celoten proces načrtovanja, oblikovanja in programiranja preprostega, delujočega chatbota. Namen dogodka je bil spodbujati učenje, timsko sodelovanje ter uporabo digitalnih orodij na praktičnih primerih.

V okviru dogodka smo ustvarili dva delujoča chatbota:

• enega za trgovino z belo tehniko,

• drugega za trgovino z različnim materialom (npr. gradbeni ali obrtni material).

Dogodek je temeljil na metodologiji Chatbot Hackathona, razvitega v sklopu projekta. VLL je bil zasnovan kot hackathon – kratka, intenzivna delavnica, kjer udeleženci v eni sami seji razvijejo prototip. Namesto tekmovanja je bil poudarek na ustvarjalnosti, učenju, sodelovanju in praktičnem preizkušanju idej. Udeleženci so delali v manjših ekipah (4–6 oseb) in sledili ključnim korakom iz metodologije: od snovanja pogovornega toka do generiranja kode s pomočjo AI in testiranja v okolju OneCompiler.

Prvi del delavnice je bil posvečen načrtovanju pogovornega toka v digitalni beležki FigJam, kjer so udeleženci oblikovali osnovno logiko chatbotov:

• rumeni listki → vprašanja uporabnikov (npr. »Ali imate pomivalne stroje?«),

• modri listki → odgovori chatbota,

• puščice → povezave med vprašanji in odgovori.

Ekipe so za vsakega chatbota pripravile ločen tok pogovora – enega za prodajo bele tehnike (informacije o izdelkih, dostavi, zalogi), drugega za prodajo materiala (cene, vrste materialov, delovni čas, zaloga). Ta korak je ključen, saj ustvari temeljno strukturo, iz katere kasneje AI generira kodo.

Ko so bile pogovorne sheme dokončane, smo jih izvozili v PDF in jih naložili v ChatGPT, kjer se je odvil naslednji del procesa:

1. ChatGPT je iz PDF-jev prebral pogovorne poti.

2. Udeleženci so preverili, ali je AI pravilno prepoznal vsa vprašanja in odgovore.

3. Skupaj smo odpravili napake, ki se pogosto pojavijo, npr. izpuščena vprašanja, napačne povezave.

Po preverjanju je ChatGPT pripravil končni seznam vprašanj in odgovorov, ki sta ga oba chatbota upoštevala pri delovanju.

V naslednjem koraku smo z ustreznim ukazom ChatGPT-ju naročili, naj iz Q&A strukture ustvari enojno HTML datoteko z vgrajenimi CSS in JavaScript deli.
To je omogočilo enostavno kopiranje v spletno okolje OneCompiler, kjer smo chatbota tudi testirali.

Vsak chatbot je vključeval:

• čisto, pregledno uporabniško okolje (okno s sporočili, vnosno polje, tipki »Send« in »Reset«),

• pravila za prepoznavanje vprašanj (case-insensitive),

• sporočilo za nerazpoznane vnose (»Sorry, I don’t understand that yet.«),

• enostavno shranjevanje zadnjih 20 sporočil,

• tipkanje z zamikom (“…”) pred odgovorom.

Po generiranju kode smo chatbota preizkusili v OneCompilerju:

• preverili smo odzive na različna vprašanja,

• popravili logične povezave,

• izboljšali estetski videz (barve, postavitev, okvirji),

• optimizirali uporabniško izkušnjo.

Ko so oba chatbota zanesljivo delovala, smo prototipe shranili, poimenovali ter ustvarili deljive povezave, ki omogočajo testiranje tudi širšemu krogu uporabnikov.

Na koncu dogodka smo uspešno ustvarili chatbota za belo tehniko, ki deluje kot virtualni prodajalec, ki odgovarja na vprašanja o vrstah aparatov, dostavi in garanciji, zalogi, cenah in odpiralnem času, prav tako pa smo ustvarili chatbota za trgovino s tehničnim materialom, ki je specializiran za odgovarjanje na vprašanja o cenah, različnih barvah materiala, garanciji, možnosti plačevanja in dostavi.

Virtualni živi laboratorij je udeležencem omogočil konkretno izkušnjo ustvarjanja digitalnih rešitev – od ideje do delujočega prototipa.
Udeleženci so spoznali tako načrtovalsko kot tehnično plat razvoja chatbotov ter se naučili uporabljati sodobna digitalna orodja (FigJam, ChatGPT, OneCompiler). Izdelana chatbota sta dokaz, da lahko s pravo metodologijo in podporo AI tudi začetniki v kratkem času ustvarijo kakovostne digitalne prototipe, ki so uporabni v realnih okoljih.