The rise of social media and the use of mobile applications has led to increasing concerns regarding the content that is shared through these apps and whether they are being regulated or not. One of the problems that can arise due to a lack of regulation is that chat messages that are inappropriate or of profane nature can be allowed to be shared through these apps. Thus, it is vital to detect whenever these types of chat messages are shared through these mobile applications. In addition to that, there should also be detection of chat messages that can lead to the identity of the users being revealed as that is how the app in this thesis project was intended to be used. One of the most popular approaches to detect chat messages of this nature is to use machine learning techniques that can classify text. We were quick to discover that there were not many machine learning models that were built to classify short text messages in the Swedish language, thus the main problem of our thesis was the lack of evaluation and analysis of machine learning models for text classification in the context of the chat messages in Swedish. Thus, the purpose of our project was mainly to find the best performing models for text classification, implement these models and evaluate them to find the best among the ones we found. After the models were created, a hosting server, as well as an API, was required for the text classifying system to compute and communicate the prediction results to the mobile application in real-time. Therefore, the models were containerized and deployed as a REST API that serves requests upon arrival on a cloud server. The goal of this project was to help future work being done on text classification in the Swedish language by providing the results of this thesis to any parties that are interested in our line of work. From our own experience, we realized how challenging it can be to find and choose the best machine learning models when one has no previous data on which can be the best performing one. Thus, we believe that the results of this thesis project will greatly aid future projects in this area. The chosen research methodology was qualitative and dealt with quantitative data. The results we received showed that the BERT model was the best choice among the three models that we compared. With minute adjustments, this model should be more than capable of detecting the type of chat messages that it is required within the mobile application. / Uppkomsten av social media och användning av mobilapplikationer ledde till ökande oro om innehållet som är delad inom dessa appar och om dem är reglerad eller inte. Ett problem som uppstår på grund av bristande reglering kan vara att chatmeddelanden som är olämplig eller profan kan bli delad med dessa appar. Därför är det viktig att upptäcka när dessa typer av chatmeddelande är delad genom mobilapplikationer. Dessutom det måste finnas ett system som upptäcker chattmeddelanden som kan hjälpa att avslöja användarens identiteter, som den här appen i detta projekt avsedda att användas. En av mest populära sett att upptäcka den typen av chattmeddelanden är användning av mäskinlärning tekniker som kan klassificera text. Vi snart hittade att det finns inte så många mäskinlärning modeller som var byggt att klassificera texter på svenska, alltså huvudproblem med vår exam en var bistrande utvärdering och analys av mäskinlärning modeller för textklassificering i kontext av svenska språket. Så, syftet med vårt projekt var att hitta de bästa presenterande modeller för textklassifikation, genomföra dessa modeller själva och sedan utvärdera dem att hitta den bästa. Därtill, för att textklassificering ska beräkna och kommunicera den förutsägelseresultaten till mobila applikationer i realtid behövs en värdserver samt en API. Därför, modellerna containeriserades och distribuerad es som en REST API som betjänar begäran vid ankomst på en molnserver. Målet med det här projektet var att hjälpa framtidsarbete inom textklassifikation på svenska språket genom att tillhandahålla resultaten till partier som är intresserad i vår arbetslin je. Från vår egen erfarenhet, vi insåg att det var svårt att hitta och välja dem bästa mäskinlärning modeller, specifikt när man har inga data som tidigare visat den med bäst prestanda. Och därför vi anser att den resultaten av den har examen kommer att v ara stor hjälp till framtida projekt i det här området. Den valda forskningsmetodiken var kvalitativ och handlade om kvantitativ data. Resultaten visade att BERT modell var den bästa bland de tre modellerna som vi jämförde med. Med lite justeringen är mod ellen mer än kapable att detektera den typen av krävs inom mobilapplikationen.

Studien undersöker vilka metoder som är mest lämpliga för rekryteringsprocesser genom att inkludera tre befintliga Artificiell intelligens (AI) verktyg samt en egenutvecklad prototyp. Tidigare studier har visat att AI kan förbättra rekryteringsprocessen genom att öka effektiviteten och minska fördomar, men också att det finns begränsningar i hur väl AI kan bedöma kandidaternas kompetenser. Målet är att bestämma de mest effektiva AI-lösningar för att matcha kvalificerade kandidater till ledande positioner. Identifierade möjligheter till förbättringar i hastighet, noggrannhet och kvalitet av rekryteringsprocessen. Fokuset för detta arbete ligger på analys av befintliga AI-lösningar parallellt med utvecklingen och testningen av en prototyp. Prototypen har designats för att hantera de brister som identifierats i de befintliga metoderna, såsom matchning av nyckelord mellan Curriculum Vitae (CV) och jobbannonsen. Denna metod har begränsningar i hur väl den kan identifiera kandidaters verkliga kompetenser och relevans för jobbet, vilket utforskas i denna studie. Resultatet från denna studie visar att AI för närvarande har en begränsad, men växande betydelse i rekryteringsprocesser. Detta pekar på en betydande potential för AI att erbjuda nya lösningar som kan leda till mer rättvisa och effektiva rekryteringsprocesser i framtiden. / The study examines which methods are most suitable for recruitment processes by including three existing artificial intelligence AI-tools as well as a custom-developed prototype. Previous studies have shown that AI can improve recruitment processes by increasing efficiency and reducing biases, but also that there are limitations in how well AI can assess candidate’s competencies. The goal is to determine the most effective AI solutions for matching qualified candidates to leading positions. Opportunities for improvement in speed, accuracy, and quality of the recruitment process have been identified. The focus of this work is on analyzing existing AI-solutions in parallel with the development and testing of a prototype. The prototype has been designed to address the deficiencies identified in existing methods, such as matching keywords between Curriculum Vitae (CV) and job advertisements. This method has limitations in how well it can identify candidate’s real competencies and relevance for the job, which is explored in this study. The results from this study show that AI currently has a limited, but growing significance in recruitment processes. This points to significant potential for AI to provide new solutions that can lead to fairer and more efficient recruitment processes in the future.

This master thesis explores the transformative potential of Large Language Models (LLMs) in enhancing business processes across various industries, with a specific focus on Management Innovation. As organizations face the pressures of digitalization, LLMs emerge as powerful tools that can revolutionize traditional business workflows through enhanced decision-making, automation of routine tasks, and improved operational efficiency. The research investigates the integration of LLMs within four key business domains: Human Resources, Tender Management, Consultancy, and Compliance. It highlights how LLMs facilitate Management Innovation by enabling new forms of workflow automation, data analysis, and compliance management, thus driving substantial improvements in efficiency and innovation. Employing a mixed-method approach, the study combines an extensive literature review with surveys and interviews with industry professionals to evaluate the impact and practical applications of LLMs. The findings reveal that LLMs not only offer significant operational benefits but also pose challenges related to data security, integration complexities, and privacy concerns. This thesis significantly contributes to the academic and practical understanding of LLMs, proposing a framework for their strategic adoption to foster Management Innovation. It underscores the need for businesses to align LLM integration with both technological capabilities and strategic business objectives, paving the way for a new era of management practices shaped by advanced technologies. / Denna masteruppsats utforskar den transformativa potentialen hos Stora Språkmodeller (LLMs) i att förbättra affärsprocesser över olika industrier, med särskilt fokus på Management Innovation. När organisationer möter digitaliseringens press, framträder LLMs som kraftfulla verktyg som kan revolutionera traditionella affärsarbetsflöden genom förbättrat beslutsfattande, automatisering av rutinuppgifter och förbättrad operationell effektivitet. Forskningen undersöker integrationen av LLMs inom fyra centrala affärsområden: Human Resources, Anbudshantering, Konsultverksamhet och Regelefterlevnad. Den belyser hur LLMs underlättar Management Innovation genom att möjliggöra nya former av arbetsflödesautomatisering, dataanalys och efterlevnadshantering, vilket driver påtagliga förbättringar i effektivitet och innovation. Genom att använda en blandad metodansats kombinerar studien en omfattande litteraturöversikt med enkäter och intervjuer med branschproffs för att utvärdera påverkan och praktiska tillämpningar av LLMs. Resultaten visar att LLMs inte bara erbjuder betydande operationella fördelar utan även medför utmaningar relaterade till datasäkerhet, integrationskomplexitet och integritetsfrågor. Denna uppsats bidrar avsevärt till den akademiska och praktiska förståelsen av LLMs, och föreslår en ram för deras strategiska antagande för att främja Management Innovation. Den understryker behovet för företag att anpassa LLM-integrationen med både teknologiska kapabiliteter och strategiska affärsmål, vilket banar väg för en ny era av ledningspraxis formad av avancerade teknologier.