Optimalizace a automatizace procesů ve firmě pomocí umělé inteligence.
Loading...
Date
2025-06-11
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá možnostmi využití generativní umělé inteligence při doporučování školení v rámci firmy Škoda Auto a.s. V teoretické části jsou popsány základy strojového učení, hlubokého učení a principy generativní AI, včetně analýzy současných modelů jako ChatGPT, Copilot a DeepSeek. Praktická část práce se věnuje návrhu, testování a implementaci prototypu systému pro personalizaci doporučování školení zaměstnancům na základě jejich pracovních pozic a individuálních potřeb. Výsledkem je vytvoření funkčního AI asistenta, který umožňuje efektivnější plánování rozvoje zaměstnanců a podporuje přechod od tradičního push modelu vzdělávání k modernímu pull přístupu. Práce dále diskutuje možnosti rozšíření tohoto systému, včetně napojení na interní databáze, automatizace procesů a využití přirozeného jazyka pro komunikaci. V závěru je provedeno ekonomické zhodnocení přínosů a návrh na další aplikace v rámci firemního prostředí.
This thesis focuses on the use of generative artificial intelligence for recommending training programs within the company Škoda Auto a.s. The theoretical part presents the foundations of machine learning, deep learning, and the principles of generative AI, including an analysis of current models such as ChatGPT, Copilot, and DeepSeek. The practical part is dedicated to the design, testing, and implementation of a prototype system for the personalized recommendation of training based on employees' job positions and individual needs. The outcome is a functional AI assistant that enables more efficient planning of employee development and supports the shift from the traditional push approach to a modern pull approach to corporate learning. The thesis also discusses possible system enhancements, including integration with internal databases, automation of processes, and the use of natural language processing for communication. The conclusion includes an economic evaluation of the benefits and outlines further possible applications within the corporate environment.
This thesis focuses on the use of generative artificial intelligence for recommending training programs within the company Škoda Auto a.s. The theoretical part presents the foundations of machine learning, deep learning, and the principles of generative AI, including an analysis of current models such as ChatGPT, Copilot, and DeepSeek. The practical part is dedicated to the design, testing, and implementation of a prototype system for the personalized recommendation of training based on employees' job positions and individual needs. The outcome is a functional AI assistant that enables more efficient planning of employee development and supports the shift from the traditional push approach to a modern pull approach to corporate learning. The thesis also discusses possible system enhancements, including integration with internal databases, automation of processes, and the use of natural language processing for communication. The conclusion includes an economic evaluation of the benefits and outlines further possible applications within the corporate environment.
Description
Subject(s)
ChatGPT, Copilot, Deep Learning, DeepSeek, generativní AI, návrh modelu, personalizace školení, pull přístup, push přístup, strojové učení, Škoda Auto a.s., umělá inteligence, vzdělávání zaměstnanců