| Thesis title: |
Koordinace znalostí v rozsáhlé organizaci: Problémy a možný příslib generativní umělé inteligence |
| Author: |
Balej, Tomáš |
| Thesis type: |
Diplomová práce |
| Supervisor: |
Andera, Michal |
| Opponents: |
Hron, Michal |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
Práce zkoumá, jak rozsáhlá mezinárodní organizace koordinuje znalosti a jak může Generative AI řešit zjištěné problémy. V rámci výzkumu bylo provedeno osm polo-strukturovaných expertních rozhovorů s managementem organizace analyzovaných pomocí grounded theory přístupu. Analýza odhalila řadu problémů, jako přílišné množství nevyužitých a nezmapovaných znalostí uzavřených ve funkčních silech a zároveň nedostatečné zachycování tacitních znalostí. Respondenti navrhují využití Generative AI jako podnikového LLM-asistenta napojeného na interní repositáře, jenž uživatelům umožní přirozeným jazykem vyhledávat, kombinovat a personalizovaně získávat znalosti, a tím zpřístupnit nevyužité know-how organizace. Práce přináší návrh konkrétních oblastí implementace Generative AI do managementu znalostí organizace a jak mitigovat potenciální rizika a výzvy, čímž rozšiřuje stávající teoreticky zaměřenou literaturu o praktické poznatky z konkrétní organizace a poskytuje managementu zkoumané organizace doporučení k implementaci. |
| Keywords: |
Management znalostí; Generative AI; umělá inteligence; velké jazykové modely |
| Thesis title: |
Coordination of Knowledge in a Large Organization: Problems and Potential Promise of Generative Artificial Intelligence |
| Author: |
Balej, Tomáš |
| Thesis type: |
Diploma thesis |
| Supervisor: |
Andera, Michal |
| Opponents: |
Hron, Michal |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
This thesis examines how a large multinational organization coordinates knowledge and how Generative AI can address the problems identified. Eight semi-structured expert interviews with the organization’s management were analyzed using grounded-theory approach. The analysis uncovered several issues, including large volumes of unused and unmapped knowledge trapped in functional silos and insufficient capture of tacit knowledge. Respondents propose deploying Generative AI as an enterprise LLM assistant linked to internal repositories, enabling users to search, combine, and obtain knowledge in a personalized way through natural language, thereby unlocking the firm’s unused know-how. The study outlines concrete areas for implementing Generative AI in knowledge management of the organization and ways to mitigate related risks and challenges, thus extending predominantly theory-oriented literature with practice-based insights and offering the company’s management actionable recommendations for implementation. |
| Keywords: |
Knowledge Management; Generative AI; artificial intelligence; Large Language Models |
Information about study
| Study programme: |
Management |
| Type of study programme: |
Magisterský studijní program |
| Assigned degree: |
Ing. |
| Institutions assigning academic degree: |
Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: |
Faculty of Business Administration |
| Department: |
Department of Entrepreneurship |
Information on submission and defense
| Date of assignment: |
26. 2. 2024 |
| Date of submission: |
13. 5. 2025 |
| Date of defense: |
2025 |
Files for download
The files will be available after the defense of the thesis.