Artificial intelligence : analysis and evolution of the international startup ecosystem

Although common thinking about Artificial Intelligence is of a futuristic phenomenon, it is a research field born long time ago, soon after first computational systems, so much so that its name was coined in 1956. It was 1950 when Alan Turing developed the so called Turing Test, a test of a machine’s ability to exhibit intelligent behaviour equivalent to that of a human. While nowadays there are still no systems so advanced, many solutions of artificial intelligence are starting to change the reality in which we live. Just in the last years, thanks to both the increasing computational power of machines and the huge amount of data available to train these systems, it was possible to begin to develop these technologies in all their potential. Artificial intelligence systems allow to reduce times and cost, risks and dangers of innumerable activities. In everyday life the interaction with artificial intelligence systems is increasingly common. AI systems are spreading in every industry, answering the need for cost reduction and increasing efficiency in each business process. As the title of this thesis may suggest, the aim of this study is to understand, through a specifically analysis of the international startup ecosystem, the development of AI systems in the world as well as the main trends towards which the most promising solutions are evolving. In order to fulfil this objective, the first step was to comprehend the foundation of Artificial Intelligence by researching its history and the technologies through which is developed. Once understood the pillars of the subject, it was carried out a research about the actual limits of these systems and their adoption in the market. Furthermore, being an analysis of the startup ecosystem, it was acknowledged the importance of Open Innovation in artificial intelligence development, in particular it was given a brief overview at the Corporate Capital Venturing phenomenon in the AI context. On the basis of the literature review it was developed a framework in order to classify a database made by startup involved in the development of AI solutions. This made possible to analyse where and in which way the startup ecosystem is influencing the AI expansion in the world. The results of the analysis highlighted the principal trends seen in the literature review: the maturity of some solutions widely developed as chatbots or recommendation systems, and an increasing interest towards newest solutions as self-driving cars or autonomous robot. Nevertheless, there are some limits in the analysis, in fact there is a single source of data, that might influence the study. It is recommendable to use in future research a database with data coming from different sources and from websites of different regions.

Nonostante il pensiero comune immagini l’intelligenza artificiale come un fenomeno altamente futuristico, questo è un campo di ricerca che nasce molto tempo fa, poco dopo i primi sistemi computazionali, tanto che il suo nome fu coniato nel 1956. Fu addirittura nel 1950 che Alan Turing sviluppò il cosiddetto Test di Turing, un criterio per determinare se una macchina fosse in grado di pensare in modo equivalente a un umano. Sebbene nessun sistema sia ancora tanto avanzato da raggiungere la concezione di intelligenza di una macchina come la intendeva Turing, molte soluzioni di intelligenza artificiale stanno iniziando a cambiare la realtà in cui viviamo. Solo negli ultimi anni, grazie al miglioramento dei sistemi computazionali da una parte e dall’enorme mole di dati necessari per “addestrare” questi sistemi dall’altra, è stato possibile iniziare a sviluppare in tutto il loro potenziale e in modo più efficiente queste tecnologie. L’intelligenza artificiale permette di ridurre tempi e costi, rischi e pericoli di innumerevoli attività. Nella vita di tutti i giorni l’interazione con sistemi che usano intelligenza artificiale è più comune di quanto si immagini e in continuo aumento. I sistemi AI si stanno diffondendo in ogni settore, in quanto l’esigenza di ridurre i costi e di aumentare l’efficienza in tutti i processi aziendali è sempre più impellente. Come si evince dal titolo, obiettivo di questa tesi è quello di comprendere, attraverso una specifica analisi dell’ecosistema internazionale delle startup, lo sviluppo dei sistemi AI nel mondo, nonché la direzione verso cui si stanno evolvendo le soluzioni più promettenti. Per realizzare questo obiettivo il primo passo è stato quello di comprendere le basi dell’intelligenza artificiale, quindi la sua storia e le tecnologie che la rappresentano. Una volta capite le fondamenta è stata effettuata una ricerca sui limiti attuali di questi sistemi e le principali adozioni nel mercato odierno. Inoltre, essendo un’analisi dell’ecosistema delle startup si è riconosciuta l’importanza dell’Open Innovation nello sviluppo dell’intelligenza artificiale e si è dato uno sguardo al fenomeno di Corporate Capital Venturing nell’ambito AI. Sulla base della letteratura e delle ricerche svolte è stato sviluppato un framework con l’obiettivo di classificare e catalogare un database di startup che sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale. In questo modo è stato possibile analizzare in prima persona dove e in che modo l’ecosistema delle startup sta influenzando lo sviluppo dell’intelligenza artificiale nel mondo. I risultati dell’analisi portata avanti hanno evidenziato i principali trend esaminati nella parte di letteratura, ovvero una maturità di alcuni tipi di soluzioni ampiamente utilizzate come chatbot o sistemi di raccomandazione, e un interesse crescente nei confronti di altre soluzioni come auto a guida autonoma o robot autonomi. Tuttavia la fonte dei dati utilizzati rappresenta un limite in quanto, essendo unica, potrebbe influenzare l’analisi. Un database composto da dati provenienti da più fonti e da siti di diverse regioni porterebbe sicuramente a un’analisi più accurata dell’ecosistema internazionale delle startup di intelligenza artificiale.