Strategie malých a středních firem v éře datové analytiky a umělé inteligence

Název práce: Strategie malých a středních firem v éře datové analytiky a umělé inteligence
Autor(ka) práce: Matěja, Filip
Typ práce: Bakalářská práce
Vedoucí práce: Pour, Jan
Oponenti práce: Fortinová, Jana
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Tato bakalářská práce se zabývá strategiemi malých a středních podniků (MSP) v kontextu rozvoje datové analytiky a umělé inteligence (AI). Cílem práce je identifikovat klíčové přístupy, které MSP volí při rozhodování o adopci technologií, zejména AI, a jaké faktory ovlivňují jejich implementaci. Práce kombinuje teoretická východiska strategického řízení s kvalitativním výzkumem založeným na rozhovorech s představiteli českých MSP. Analýza odpovědí ukazuje, že i přes rostoucí dostupnost AI nástrojů se podniky často potýkají s bariérami, jako je nedostatek znalostí, personální kapacity nebo obtížné vyhodnocení návratnosti investic. Zjištění této práce poskytují ucelený vhled do rozhodovacích procesů MSP a zároveň přináší praktické doporučení pro tvůrce politik a konzultanty v oblasti digitální transformace.
Klíčová slova: Umělá inteligence; Malé a střední podniky; Adopce technologií; Kvalitativní výzkum; Strategie; Datová analytika
Název práce: Medium and Small Business Strategy in the Era of Artificial Intelligence and Data Analytics
Autor(ka) práce: Matěja, Filip
Typ práce: Bachelor thesis
Vedoucí práce: Pour, Jan
Oponenti práce: Fortinová, Jana
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
This bachelor’s thesis focuses on the strategies of small and medium-sized enterprises (SMEs) in the context of data analytics and artificial intelligence (AI) development. The main objective is to identify the key strategic approaches SMEs adopt when deciding on technological implementation, particularly AI, and to examine the factors influencing these decisions. The thesis combines strategic management theory with qualitative research based on interviews with representatives of Czech SMEs. The analysis reveals that despite the growing availability of AI tools, companies often face barriers such as lack of knowledge, limited human resources, or challenges in evaluating return on investment. The findings offer comprehensive insights into SMEs’ decision-making processes and provide practical recommendations for policymakers and consultants in the field of digital transformation.
Klíčová slova: Qualitative research; Artificial intelligence; Data analytics; Strategy; Small and medium-sized enterprises; Technology adoption

Informace o studiu

Studijní program / obor: Aplikovaná informatika
Typ studijního programu: Bakalářský studijní program
Přidělovaná hodnost: Bc.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra informačních technologií

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 12. 6. 2024
Datum podání práce: 12. 5. 2025
Datum obhajoby: 20. 6. 2025
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/88653/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: