Riccardo Tavella
Le startup italiane nell'ambito dell'intelligenza artificiale: una mappatura del panorama imprenditoriale emergente = Italian Startups in the Field of Artificial Intelligence: A Mapping of the Emerging Entrepreneurial Landscape.
Rel. Alessandra Colombelli, Elettra D'Amico. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2025
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- Tesi
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| Abstract: |
Le imprese innovative basate sull’intelligenza artificiale hanno assunto un ruolo importante nell’ecosistema imprenditoriale italiano, ma non esistono ancora tassonomie o classificazioni ufficiali che consentano di condurre analisi sistematiche del fenomeno. Questa tesi propone un sistema di classificazione operativa delle AI startup italiane e lo utilizza come base per un’analisi empirica. Dopo una rassegna teorica sul concetto di startup e sulle misure legislative adottate in Italia per favorire e identificare quelle a carattere innovativo, viene approfondito il tema dell’intelligenza artificiale e delle sue implicazioni economiche e sociali, fino alla definizione delle AI startup, identificate come imprese le cui attività si fondano su sistemi di intelligenza artificiale. Un campione di 400 startup innovative, riferite al periodo di tempo 2010-2024 e tratte dal Registro delle Imprese, è stato analizzato mediante un algoritmo di keyword matching sviluppato esternamente, per identificarle e classificarle secondo le suddivisioni teoriche creator-adopter e augment-replace. A seguito di una revisione manuale volta a ridurre errori di identificazione, le analisi descrittive, realizzate con il software Tableau e basate sulla classificazione proposta, mostrano che le AI startup rappresentano il 14,5% del campione, con prevalenza di creator e soluzioni basate su logiche augment. I risultati evidenziano un ecosistema minoritario, ma in crescita e caratterizzato da imprese che tendono a sviluppare internamente soluzioni di AI, utilizzate principalmente come supporto alle competenze umane. L’elaborato presenta una prima mappatura empirica dell’ecosistema nazionale, utile a ricercatori e decisori pubblici per comprendere le dinamiche del settore e orientare future politiche di sostegno all’innovazione basata sull’intelligenza artificiale. |
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| Relatori: | Alessandra Colombelli, Elettra D'Amico |
| Anno accademico: | 2025/26 |
| Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
| Numero di pagine: | 73 |
| Soggetti: | |
| Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale |
| Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE |
| Aziende collaboratrici: | NON SPECIFICATO |
| URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/38273 |
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