Automatizace vývoje MVP s pomocí umělé inteligence
| Název práce: | Automatizace vývoje MVP s pomocí umělé inteligence |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Kříž, Jakub |
| Typ práce: | Diplomová práce |
| Vedoucí práce: | Andera, Michal |
| Oponenti práce: | Stará, Zuzana |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Generativní umělá inteligence snižuje bariéry softwarového podnikání, ale empirické důkazy o její efektivitě pro netechnické uživatele jsou omezené. Práce posuzuje AI potenciál pro tvorbu MVP v B2B SaaS prostřednictvím případové studie elektroinstalačních firem. Metodologie kombinuje kvantitativní srovnání efektivity s kvalitativní validací (N=4) a porovnáním s tradičními dodavateli. Netechnický zakladatel vytvořil funkční MVP za 32,2 hodiny a 11 184 Kč, což představuje 2,95-3,73× rychlejší realizaci a 4,3-15× nižší náklady oproti dodavatelům při srovnatelné kvalitě. Primárním limitem byla znalostní křivka technologických základů (43% času), nikoli limitace AI. Validace potvrdila praktickou použitelnost. Práce poskytuje důkazy o aplikovatelnosti vývoje asistovaného AI pro rychlou validaci nápadů na trzích B2B SaaS. |
| Klíčová slova: | B2B SaaS; MVP; Umělá inteligence |
| Název práce: | Automation of MVP Development Using Artificial Intelligence |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Kříž, Jakub |
| Typ práce: | Diploma thesis |
| Vedoucí práce: | Andera, Michal |
| Oponenti práce: | Stará, Zuzana |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Generative AI reduces software entrepreneurship barriers, but empirical evidence of its effectiveness for non-technical founders remains limited. This study assesses AI potential for MVP development in B2B SaaS through a case study of electrical installation companies. Methodology combines quantitative efficiency comparison with qualitative validation (N=4) and traditional vendor comparison. A non-technical user created functional MVP in 32.2 hours for 11,184 CZK, representing 2.95-3.73× faster delivery and 4.3-15× lower costs versus traditional vendors. Primary limitation was the knowledge curve of technological fundamentals (43% time), not AI capabilities. Validation confirmed practical usability. Study provides evidence of AI-assisted development applicability for rapid idea validation in B2B SaaS markets. |
| Klíčová slova: | Artificial Intelligence; MVP; B2B SaaS |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Management |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Ing. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta podnikohospodářská |
| Katedra: | Katedra podnikání |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 3. 1. 2025 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 20. 8. 2025 |
| Datum obhajoby: | 9. 9. 2025 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/91998/podrobnosti |