Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Digital marknadsföring ställer höga krav på kontinuerlig produktion av kvalitativt innehåll, en process som traditionellt är manuell och tidskrävande. Detta examensarbete adresserar detta problem genom att undersöka hur autonoma AI-agenter kan effektivisera och automatisera innehållsgenerering för sociala medier. En prototyp utvecklades med en självlärande återkopplingscykel, baserad på Googles språkmodell Gemini 2.5 och integrerad med externa verktyg, med inspiration av det nya Model Context Protocol (MCP). Prototypens effektivitet utvärderades genom ett kontrollerat A/B-test där en AI-assisterad process jämfördes med en manuell. Resultatet visade en signifikant produktivitetsökning, med en genomsnittlig tidsbesparing på 79,3%. Medan AI-genererat innehåll höll hög språklig och professionell standard, rankades det manuella innehållet högre i relevans och engagemangspotential. Studien drar slutsatsen att AI-agenter erbjuder en avsevärd potential för att effektivisera kreativa arbetsflöden, men att en hybridmodell där AI assisterar mänsklig kreativitet är den mest framgångsrika strategin för att balansera produktivitet och kvalitet.
Authors: Lindholm, Lowe, Le, Benny
Language: Swedish
Subfield: Marketing
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7112517413