AI as a Tool for Entrepreneurs: Digital Product Validation Using an MVP

Thesis title: AI jako nástroj podnikatele: Validace digitálního produktu pomocí MVP
Author: Halíř, Tomáš
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Andera, Michal
Opponents: Špaček, Miroslav
Thesis language: Česky
Abstract:
Tato diplomová práce zkoumá, jak generativní AI podporuje podnikatele při tvorbě a validaci MVP. Empirickým předmětem je ScanBass, nástroj převádějící audio smyčky na basovou linku ve formátu MIDI. Cílem je posoudit přínosy AI v cyklu build–measure–learn a dopady na časovou i nákladovou efektivitu vývoje. Metodicky je práce založena na explorační případové studii realizované v průběhu několika iterací MVP. Data tvoří provozní metriky prototypu, landing page, marketingu a kvalitativní zpětná vazba z polostrukturovaných rozhovorů. Výsledky ukazují, že AI nejvýrazněji zrychluje fázi build a snižuje technické bariéry prototypování (pomocí vibecodingu). Ve fázích measure a learn AI podporuje interpretaci výstupů, avšak nenahrazuje kritický úsudek zakladatele. Případová studie potvrzuje funkčnost klíčové hodnotové nabídky ScanBass a identifikuje hlavní bariéry adopce.
Keywords: generativní AI; digitální podnikání; MVP; vibecoding; build–measure–learn
Thesis title: AI as a Tool for Entrepreneurs: Digital Product Validation Using an MVP
Author: Halíř, Tomáš
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Andera, Michal
Opponents: Špaček, Miroslav
Thesis language: Česky
Abstract:
This thesis examines how generative AI supports entrepreneurs in building and validating an MVP. The empirical focus is ScanBass, a tool that converts audio loops into a bassline in MIDI format. The aim is to assess the benefits of AI within the build–measure–learn cycle and its effects on the time and cost efficiency of development. Methodologically, the thesis is based on an exploratory case study conducted across several MVP iterations. The data consist of operational metrics from the prototype, landing page and marketing, as well as qualitative feedback from semi-structured interviews. The results show that AI most strongly accelerates the build phase and lowers technical barriers to prototyping (through vibecoding). In the measure and learn phases, AI supports the interpretation of outputs but does not replace the founder’s critical judgement. The case study confirms the functionality of ScanBass’s core value proposition and identifies the main adoption barriers.
Keywords: generative AI; MVP; digital entrepreneurship; build–measure–learn; vibecoding

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. 2. 2025
Date of submission: 17. 12. 2025
Date of defense: 3. 2. 2026
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/92151/podrobnosti

Files for download

    Last update: