Využití umělé inteligence v řízení podnikových procesů
Autor(ka) práce:
Fabian, Tomáš
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Přibil, Jiří
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Diplomová práce se zaměřuje na vyhodnocení úspěšnosti realizace strategického plánu zavedení umělé inteligence (AI) do podnikových procesů společnosti Reservio s.r.o. Cílem je identifikovat procesy s nejvyšším potenciálem optimalizace a kvantitativně vyhodnotit dopad implementace AI na provozní efektivitu a zákaznickou zkušenost. Práce vychází z literární rešerše v oblasti Business Process Managementu a implementačních strategií AI. Praktická část má podobu aplikačně zaměřené případové studie se smíšeným výzkumným designem, která prostřednictvím deskriptivního porovnání procesních metrik před a po implementaci a exploratorní korelační analýzy vyhodnocuje přínosy AI řešení v podnikovém prostředí.
Klíčová slova:
řízení podnikových procesů; digitální transformace; efektivita AI; umělá inteligence; implementace AI
Název práce:
Leveraging Artificial Intelligence in Business Process Management
Autor(ka) práce:
Fabian, Tomáš
Typ práce:
Diploma thesis
Vedoucí práce:
Přibil, Jiří
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This thesis focuses on evaluating the success of implementing a strategic plan for the adoption of artificial intelligence (AI) into the business processes of Reservio s.r.o. The aim is to identify processes with the highest optimization potential and to quantitatively assess the impact of AI implementation on operational efficiency and customer experience. The thesis draws on a literature review in the fields of Business Process Management and AI implementation strategies. The practical part takes the form of an applied case study with a mixed-methods research design, which evaluates the benefits of AI solutions in a business environment through a descriptive comparison of process metrics before and after implementation, complemented by exploratory correlation analysis.
Klíčová slova:
artificial intelligence; digital transformation; AI implementation; business process management; AI efficiency