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ANALISI DEGLI INVESTIMENTI IN STARTUP ATTIVE NELL’AMBITO DELL’AI: EVIDENZE EMPIRICHE DAL CONTESTO EUROPEO

Serena Barbagallo

ANALISI DEGLI INVESTIMENTI IN STARTUP ATTIVE NELL’AMBITO DELL’AI: EVIDENZE EMPIRICHE DAL CONTESTO EUROPEO.

Rel. Emilio Paolucci, Elettra D'Amico. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2020

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Abstract:

Il presente lavoro di tesi si è posto l’obiettivo di analizzare il panorama europeo delle startup attive nell’ambito dell’AI, al fine di creare una classificazione delle attività di intelligenza artificiale e di comprendere il grado di appropriazione delle competenze in questo ambito. In prima battuta si è cercato di definire cosa fosse l’intelligenza artificiale mediante un’analisi della letteratura esistente che ha permesso di definirne i concetti base e parallelamente di approfondire i vari campi di applicazione. Il passo successivo è stato quello di definire le startup AI. Il loro sviluppo, negli ultimi anni, è aumentato notevolmente grazie all’elevato tasso di innovazione che queste apportano nei settori industriali, rappresentando un fattore disruptive in grado di cambiare il modo in cui si crea il valore. Per raggiungere questi obiettivi è stato analizzato un dataset di 1136 Startup Europee che sviluppano “AI” fondate tra il 2005 e il 2019, estratto dal database di aziende Crunchbase. Ciò, ha reso possibile l’identificazione di una classificazione dell’AI mediante individuazione delle principali macro attività (Image processing, Natural languages process, computer vision, indipendent activities), attività e identificazione dei settori di competenza. Successivamente, analizzando il rapporto esistente tra AI e la capacità dell’uomo si è osservato che questo è strettamente correlato al settore. Si è quindi deciso di restringere il campo di indagine alle startup operanti nei settori “Health” e “Customer Service”, aventi comportamenti opposti, per poter mettere in luce eventuali differenze e analogie durante l’analisi di fondatori e investitori. Infatti, il primo utilizza l’AI come fattore incrementante delle capacità umane, mentre il secondo come fattore sostitutivo. A questo punto, l’analisi si è rivolta all’approfondimento della composizione dei team imprenditoriali e della natura degli investimenti. Lo scopo è stato quello di chiarire l’assetto geografico dei fondatori e il loro background scolastico e lavorativo per identificare eventuali schemi ricorrenti. Infine, è stata effettuata un’analisi degli investimenti incentrata sui primi tre round raccogliendo informazioni relative all’ammontare dell’investimento, al grado di partecipazione progressivo ai diversi round e alla provenienza dei lead investor. Questo, al fine di determinare se le competenze sviluppate dalle startup europee restano confinate all’interno del continente o esiste una tendenza da parte degli stati extraeuropei, con particolare focus sugli USA, ad appropriarsene.

Relators: Emilio Paolucci, Elettra D'Amico
Academic year: 2019/20
Publication type: Electronic
Number of Pages: 110
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-31 - MANAGEMENT ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/14262
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