Leveraging artificial intelligence in B2B Markets

Thesis title: Leveraging artificial intelligence in B2B Markets
Author: Tahvola, Kairit Kristina Rebecca
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Štěrbová, Ludmila
Opponents: Kuivalainen, Olli
Thesis language: English
Abstract:
Currently, artificial intelligence is commonly discussed topic and utilizing this technology in business is something different companies are seeking for. In this thesis, the applications and processes linked to artificial intelligence will be discussed along with enablers, barriers and motivational factors behind utilization of AI. In addition, the thesis will discuss the importance of data and different models of handling it. The empirical section was conducted by interviewing six experts from four different companies on similar industries on B2B-sector. The objectives of the interviews were to compare the applications of AI and to create understanding about the prerequisites of utilization of AI, the net benefits of utilization and the factors, which are enabling or hindering behind the deployment of this tool. By conducting this study, it was found, what companies need to consider, when starting to implement AI, what types of resources company should have and what could be the possible value outcomes.
Keywords: machine learning; algorithms; business processes; artificial intelligence
Thesis title: Nasazení umělé inteligence na trzích B2B
Author: Tahvola, Kairit Kristina Rebecca
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Štěrbová, Ludmila
Opponents: Kuivalainen, Olli
Thesis language: English
Abstract:
Umělá inteligence se v současnosti stává, i přes její těžké uchopení, již běžným tématem. I přes to, že se o umělé inteligenci hodně hovoří, chybí konkrétní kroky při jejím nasazení – zejména tedy pokud jde o trh B2B. Tato studie si klade za cíl poskytnout konkrétní vodítko, jak mohou společnosti začít využívat AI v jejich obchodních procesech. Tato studie pojednává o aplikacích a procesech spojených s umělou inteligencí spolu s hlavními motivačními faktory, aktivátory a bariérami, které jsou spojeny s využitím této technologie. Pojmy související s tématem jsou ve studii definovány spolu s nejběžnějšími definicemi technologie AI. Studie navíc osvětluje důležitost dat a různé fáze zpracování dat. Empirická část byla provedena rozhovorem se šesti odborníky ze čtyř různých společností z podobných průmyslových odvětví v sektoru B2B. Cíle rozhovorů byly porovnat aplikace AI a vytvořit porozumění o předpokladech využití umělé inteligence, výhodách využití a faktorech, které umožňují nebo znemožňují zavedení tohoto nástroje. Tato studie si klade za cíl přispět k tomu, jak mohou společnosti začít využívat umělou inteligenci ve vhodných obchodních procesech, neboť společnostem v současnosti zejména chybí znalosti o tom, kde s implementací začít. Provedením této studie byla identifikována povaha procesů, kde lze AI nasadit spolu s předvídatelnými potenciálními přínosy pro společnost. Tato studie také přispívá k manažerským implikacím, a zejména tedy co společnosti musí vzít v úvahu ve spojení s implementací AI a jaké typy zdrojů by společnost měla mít, a hlavně jaký přínos může mít využití umělé inteligence ve společnosti.
Keywords: umělá inteligence; strojové učení; algoritmy; obchodní procesy

Information about study

Study programme: Mezinárodní ekonomické vztahy/International Business - Central European Business Realities
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of International Relations
Department: Department of International Economic Relations

Information on submission and defense

Date of assignment: 30. 3. 2021
Date of submission: 30. 3. 2021
Date of defense: 6. 4. 2021
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/76772/podrobnosti

Files for download

    Last update: