Automation of MVP Development Using Artificial Intelligence

Thesis title: Automatizace vývoje MVP s pomocí umělé inteligence
Author: Kříž, Jakub
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Andera, Michal
Opponents: Stará, Zuzana
Thesis language: Česky
Abstract:
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.
Keywords: B2B SaaS; MVP; Umělá inteligence
Thesis title: Automation of MVP Development Using Artificial Intelligence
Author: Kříž, Jakub
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Andera, Michal
Opponents: Stará, Zuzana
Thesis language: Česky
Abstract:
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.
Keywords: Artificial Intelligence; MVP; B2B SaaS

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: 3. 1. 2025
Date of submission: 20. 8. 2025
Date of defense: 9. 9. 2025
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/91998/podrobnosti

Files for download

    Last update: