Procesní a časová komparace tvorby obsahu na sociální síti LinkedIn s využitím generativní umělé inteligence a bez jejího využití
| Název práce: | Procesní a časová komparace tvorby obsahu na sociální síti LinkedIn s využitím generativní umělé inteligence a bez jejího využití |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Vilímovský, Jan |
| Typ práce: | Bakalářská práce |
| Vedoucí práce: | Klement, Vítězslav |
| Oponenti práce: | Indra, Jan |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Marketing prochází zásadní transformací v důsledku nástupu generativní umělé inteligence (GenAI), přičemž empirická data o jejím konkrétním dopadu na efektivitu procesu tvorby obsahu (content production workflow) v B2B segmentu zůstávají omezená. Cílem této bakalářské práce je prostřednictvím procesní a časové komparace tradičního postupu a AI-asistovaného workflow vyhodnotit časovou náročnost tvorby obsahu pro síť LinkedIn v prostředí konkrétní technologické společnosti. Práce zodpovídá tři výzkumné otázky: (VO1) o kolik procent AI-asistovaný workflow zkrátí průměrný čas tvorby jednoho LinkedIn příspěvku oproti tradičnímu workflow, (VO2) ve které fázi workflow se projeví největší časová úspora a kde naopak dochází k procesnímu zpomalení, a (VO3) jaká je odhadovaná peněžní hodnota uvolněné pracovní kapacity marketingového specialisty sociálních sítí při využívání AI-asistovaného workflow. Teoretická část vymezuje B2B content marketing, specifika platformy LinkedIn, procesní architekturu workflow a GenAI. Empirická část byla koncipována jako komparativní případová studie realizovaná ve společnosti Resistant AI. Metodou Time and Motion Study (TMS) byl systematicky změřen čas deseti relací, z toho pěti relací tradičního workflow a pěti relací AI-asistovaného workflow. Měření se zaměřilo na tři textově-produkční fáze přímo vykonávané marketingovým specialistou sociálních sítí: (1) ideaci a rešerši, (2) draftování a (3) editaci a revizi. Výsledky prokázaly, že AI-asistovaný workflow zkracuje průměrný čas tvorby jednoho LinkedIn příspěvku o 34,0 %, přičemž největší úspora se projevuje ve fázi draftování (zkrácení o 65,3 %, tj. 87,5 % celkové úspory). K absolutnímu procesnímu zpomalení nedošlo v žádné fázi, v relativním vyjádření však dochází ke strukturálnímu přesunu váhy fází ve prospěch ideace a editace. Roční peněžní hodnota uvolněné pracovní kapacity se v devíti modelových scénářích pohybuje od −1 697 Kč do +19 681 Kč v závislosti na mzdové úrovni a frekvenci produkce. |
| Klíčová slova: | generativní umělá inteligence; content marketing; content production workflow; LinkedIn |
| Název práce: | Process and time comparison of LinkedIn content creation with and without the use of generative artificial intelligence |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Vilímovský, Jan |
| Typ práce: | Bachelor thesis |
| Vedoucí práce: | Klement, Vítězslav |
| Oponenti práce: | Indra, Jan |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Marketing is undergoing a fundamental transformation due to the emergence of generative artificial intelligence (GenAI), yet empirical data on its specific impact on the efficiency of the content production workflow in the B2B segment remains limited. The aim of this bachelor’s thesis is to evaluate the time required for content creation for LinkedIn within the environment of a specific technology company through a process and time comparison of the traditional approach and the AI-assisted workflow. The thesis addresses three research questions: (RQ1) by what percentage does the AI-assisted workflow reduce the average time required to create a single LinkedIn post compared to the traditional workflow, (RQ2) In which phase of the workflow are the greatest time savings realized, and where, conversely, does a process slowdown occur? and (RQ3) What is the estimated monetary value of the freed-up work capacity of a social media marketing specialist when using an AI-assisted workflow? The theoretical section defines B2B content marketing, the specifics of the LinkedIn platform, workflow process architecture, and GenAI. The empirical section was designed as a comparative case study conducted at Resistant AI. Using the Time and Motion Study (TMS) method, the time spent on ten sessions was systematically measured, including five sessions of the traditional workflow and five sessions of the AI-assisted workflow. The study focused on three content-creation phases directly performed by a social media marketing specialist: (1) ideation and research, (2) drafting, and (3) editing and revision. The results showed that the AI-assisted workflow reduces the average time to create a single LinkedIn post by 34.0 %, with the greatest savings occurring in the drafting phase (a reduction of 65.3 %, accounting for 87.5 % of the total savings). There was no absolute slowdown in the process at any stage; however, in relative terms, there is a structural shift in the weight of the stages in favor of ideation and editing. The annual monetary value of the freed-up labor capacity ranges from −1,697 CZK to +19,681 CZK across nine model scenarios, depending on wage levels and production frequency. |
| Klíčová slova: | generative artificial intelligence; content marketing; LinkedIn; content production workflow |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Podniková ekonomika a management |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Bakalářský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Bc. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta podnikohospodářská |
| Katedra: | Katedra marketingu |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 15. 2. 2026 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 13. 5. 2026 |
| Datum obhajoby: | 9. 6. 2026 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/95611/podrobnosti |