
Hermann Iemmolo
Startup IA europee tra automazione e miglioramento: un'analisi sul loro posizionamento e i loro fondatori = European AI startups between automation and augmentation: an analysis of their positioning and founders.
Rel. Elettra D'Amico, Andrea Panelli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2025
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Abstract: |
Negli ultimi decenni, l’interesse verso l’intelligenza artificiale (IA) è cresciuto esponenzialmente e, le startup IA hanno assunto un ruolo sempre più centrale nell'ecosistema imprenditoriale mondiale. In particolare, questo lavoro analizza le startup IA europee, esaminandone gli obiettivi in relazione all’uso della tecnologia. Queste imprese si distinguono non solo per l’innovazione tecnologica, ma anche per le scelte strategiche che ne determinano il posizionamento competitivo, ad esempio la decisione di sviluppare internamente l’algoritmo oppure di adottarne uno esterno. Un aspetto centrale di questa ricerca riguarda l’obiettivo delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, con le startup IA che si orientano verso due modelli principali: l’automazione, che mira a sostituire il lavoro umano, e la complementarietà, volta a migliorare le capacità umane attraverso la tecnologia. Questa distinzione incide non solo sulla crescita aziendale, ma anche sulla percezione degli investitori e sull’adozione delle tecnologie da parte delle imprese. Lo studio esplora anche il ruolo del team fondatore nel determinare tali scelte strategiche, analizzando il legame tra il background accademico e professionale dei fondatori e l’orientamento della startup verso uno dei due modelli. Inoltre, lo studio esamina come queste decisioni influiscano sulla capacità delle startup di raccogliere finanziamenti, valutando le combinazioni di caratteristiche aziendali e dei fondatori che favoriscono maggiori investimenti. L’analisi si basa su un dataset selezionato di 446 startup IA europee, focalizzandosi sulle loro caratteristiche distintive, come il dominio tecnologico e l’area geografica. Attraverso delle analisi descrittive e l’approfondimento delle variabili chiave, questa ricerca mira a identificare tendenze e correlazioni che offrono una visione più chiara delle dinamiche strategiche di questo settore emergente. |
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Relatori: | Elettra D'Amico, Andrea Panelli |
Anno accademico: | 2024/25 |
Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
Numero di pagine: | 95 |
Soggetti: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale |
Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE |
Aziende collaboratrici: | Politecnico di Torino |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/35710 |
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