Implementace umělé inteligence ve firmách : Přínosy, výzvy a strategie - Hollan, Petr; Vacura, Miroslav; Sigmund, Tomáš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Tato diplomová práce analyzuje úroveň zralosti a přístupy k implementaci umělé inteligence (AI) ve vybraných českých firmách s důrazem na generativní modely. Teoretická část práce vymezuje klíčové pojmy, zasazuje problematiku do kontextu mezinárodních modelů AI zralosti (Gartner, McKinsey, LXT) a popisuje aspekty strategického řízení, governance a legislativního rámce EU AI Act. Praktická část se zabývá komparativní analýzou osmi firem odlišné velikosti a oborového zaměření, od technologických startupů po nadnárodní korporace, přičemž identita tří subjektů byla z důvodu ochrany citlivých údajů anonymizována. Autor v úvodu definuje dvě hypotézy, jejichž platnost je v rámci praktické části ověřována. Za tímto účelem je realizován kvalitativní výzkum formou srovnávacích případových studií, který vychází z polostrukturovaných rozhovorů s klíčovými stakeholdery, analýzy interních dokumentů a konfrontace s expertním pohledem. Dílčím výsledkem diplomové práce je: a) Potvrzení hypotézy číslo 1, že organizace s formální strategií a centrálním řízením vykazují vyšší míru bezpečnosti, avšak dosahují delší doby nasazení než firmy s decentralizovaným přístupem. Výsledky ukazují přímou korelaci mezi mírou formalizace governance a délkou inovačního cyklu. b) Potvrzení hypotézy číslo 2, že technologické firmy budují AI kompetence organicky in-house, zatímco společnosti v jiných odvětvích preferují strategická partnerství s externími dodavateli. Výzkum identifikoval zásadní rozdíl v přístupu k budování kompetencí v závislosti na technologickém zaměření firmy. Výzkum vyvrátil předpoklad, že formální strategie je nutnou podmínkou pro úspěšnou adopci AI v rané fázi. Naopak, u korporací se projevila korelace mezi existencí AI Councilu a schopností škálovat řešení do produkce.
Na základě identifikovaných bariér, jako je kvalita dat či absence řízení životního cyklu projektů, autor vypracoval sadu praktických doporučení pro manažery v oblastech strategie, governance a procesů. Stejně tak jsou v závěru práce podrobně zodpovězeny výzkumné otázky a diskutovány limity kvalitativního výzkumu.
Vedoucí práce: Miroslav Vacura
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2026
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2026
Způsob přístupu: Internet
Keywords: kognitivní informatika [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses