Artificial intelligence : state of the art and trend analysis from the startup ecosystem

In today's world, the term Artificial Intelligence is associated with futuristic technologies, from what we will see in the literature review instead, this field of research was born in the early '50s, precisely the name was coined in 1956. Alan Turing was the first, through the Turing Test, to develop a criterion to determine whether a machine was able to think like a human being. Although there are still no systems that can replicate human behavior as Turing had intended, in the last decade many Artificial Intelligence solutions are beginning to change the world we live in. All this has been possible thanks to the amount of data that we have available and the improvement of computational systems, which have allowed exponential growth in this field. The main theme of the thesis focuses on understanding the development of AI systems, highlighting the evolution and advancement within the market through an in-depth analysis of the international ecosystem of startups. The study is introduced with a brief summary of the main historical phases of artificial intelligence that have marked the continuous development of the technology. This is followed by a research on the current limitations of the systems and the main uses of AI within the current market. Subsequently, a database of startups adopting artificial intelligence technologies was developed, through which it was possible to classify and catalog them thanks to the literature and research carried out. This made it possible to perform an analytical analysis to understand how the startup ecosystem influences the development of artificial intelligence nowadays. The results of the research led to particular trends that show a maturity of certain types of solutions such as computer vision in the healthcare sector and the transportation sector with the entry of self-driving cars in the market. However, it must be kept in mind that the use of a single source of data (Crunchbase) from a single country, can be a limitation in obtaining an accurate and real analysis of the current AI startup ecosystem in the world. Expanding the study with data from different sources could prove to be an improvement for such a study in order to ensure the completeness of the database.

Nel mondo d’oggi il termine Intelligenza Artificiale viene associato ad una tecnologia futuristica, da quello che si evincerà nello studio litterale invece, questo campo di ricerca nasce nei primi anni 50, precisamente il nome fu coniato nel 1956. Alan Turing fu il primo, che con il Test di Turing, sviluppò un criterio per determinare se una macchina fosse in grado di pensare come un essere umano. Anche se non esiste ancora nessun sistema in grado di replicare il comportamento umano come Turing aveva inteso, nell’ultimo decennio molte soluzioni di Intelligenza Artificiale, stanno iniziando a cambiare il mondo in cui viviamo. Tutto questo è stato possibile grazie alla mole di dati che abbiamo a disposizione e al miglioramento dei sistemi computazionali, che hanno permesso una crescita esponenziale in questo campo. Il tema principale della tesi si focalizza sulla comprensione dello sviluppo dei sistemi AI, evidenziandone l’evoluzione e l’avanzamento all’interno del mercato tramite una approfondita analisi dell’ecosistema internazionale delle startup. Lo studio è introdotto con una breve ricapitolazione sulle fasi storiche principali dell’intelligenza artificiale che hanno segnato il continuo sviluppo della tecnologia. Segue una ricerca sui limiti attuali dei sistemi e sui principali utilizzi di esso all’interno del mercato attuale. Successivamente, è stato sviluppato un database di startup che adottano tecnologie di intelligenza artificiale, attraverso le quali è stato possibile classificarle e catalogarle grazie alla letteratura e le ricerche svolte. Ciò ha reso possibile realizzare un’analisi analitica per comprendere il modo in cui l’ecosistema delle startup influenzi lo sviluppo dell’intelligenza artificiale al giorno d’oggi. I risultati della ricerca hanno condotto a particolari andamenti che evidenziano una maturità di alcuni tipi di soluzioni come computer vision nel settore sanitario e nel settore dei trasporti con l’ingresso in mercato delle auto a guida autonoma. Bisogna però tenere in considerazione che l’utilizzo di una sola fonte di dati (Crunchbase) proveniente da un unico paese, può rappresentare un limite per l’ottenimento di un’analisi precisa e reale dell’attuale ecosistema delle startup AI nel mondo. Ampliare lo studio con dati provenienti da diverse fonti potrebbe risultare un miglioramento per tale studio in modo tale da garantire una completezza del database.