Startup di intelligenza artificiale e proprietà intellettuale: studio degli effetti del possesso di brevetti sulle scelte di investimento da parte di attore esterni.

Il presente lavoro di tesi analizza il panorama europeo delle startup che operanti nel campo dell’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di individuare, nel caso in cui siano presenti, le correlazioni tra il possesso di brevetti da parte di queste società innovative e l’ottenimento di finanziamenti da parte di investitori esterni. Il fine ultimo è quello di ricostruire nel dettaglio lo stato attuale della conoscenza brevettata in questo settore, tracciare l’andamento degli investimenti ottenuti dalle startup europee per poi andare a definire un modello di regressione che possa stimare il verificarsi o l’entità di un investimento grazie a regressori significativi. Da studi precedenti svolti sul medesimo campione di startup emerge che il Regno Unito raccoglie il 45,5% degli investimenti totali in Europa, benché ospiti circa un quarto delle startup presenti sul suolo europeo. Francia e Germania seguono rispettivamente al secondo e terzo posto, staccate di circa 4 miliardi di dollari dal UK (che complessivamente raccoglie $5,5 miliardi). L’Europa è caratterizzata quindi da un ecosistema fortemente disomogeneo e sbilanciato verso il Regno Unito e se si considerano anche Francia e Germania si catalizza la quasi totalità dell’attenzione. Al fine di indagare maggiormente questi aspetti si articola l’analisi che in questo elaborato verrà descritta e che si focalizzerà su come i brevetti entrino in gioco nel facilitare o meno il finanziamento di una startup. Sarà dapprima fornita una descrizione del database, indicando i passaggi che hanno portato alla sua realizzazione e descrivendo quali dati esso contenga; i dati saranno quindi analizzati per poter estrapolare i risultati più significativi. L’attenzione si sposterà poi su come sfruttare tali informazioni per la costruzione di un modello di regressione in grado di spiegare la maggior percentuale possibile di variabilità, facendo uso di numerose variabili di controllo, traendo quindi le conclusioni sul reale impatto che ha la proprietà intellettuale protetta da brevetti nell’attirare investimenti da parte di terzi.