AI & Energy: relevant applications and innovative start-ups business models

Digitalization is revolutionizing many industries, including the energy sector, driving innovation and influencing business models. Particularly relevant is the impact of Artificial Intelligence, which, emerging as a driving force for change, is greatly influencing start-ups in the energy sector. Starting with an analysis of business models and innovative business models, it is examined how AI is enabling new business configurations, particularly in start-ups operating in both the energy and non-energy sectors. From this analysis, a gap in the research is identified: the lack of a comprehensive analysis delineating the relevant intersections between energy Domains and AI Functionalities, called Applications. In addition, there is a need to identify a set of business model archetypes that can represent the various alternatives present in this domain. To fill these gaps, a quantitative analysis was conducted, through which the top seven AI Applications in the energy sector were identified by cross-referencing the outputs obtained from analyses conducted with respect to a database of scientific articles and one of start-ups. With the support of existing literature and the start-up database, four business model archetypes were developed for AI start-ups operating in the energy sector through a qualitative analysis. These models were validated, when possible, with interview based empirical analysis, thus providing a deeper understanding of how AI is shaping the future of the energy sector, particularly through start-ups. This thesis thus provides a detailed and up-to-date overview of AI-enabled start-up business models in the energy sector, providing a solid foundation for further research and practical developments in this rapidly evolving field.

La digitalizzazione sta rivoluzionando numerosi settori, tra cui quello energetico, guidando l'innovazione e influenzando i modelli di business. Particolarmente rilevante è l'impatto dell'intelligenza artificiale che, emergendo come forza motrice di cambiamento, sta influenzando notevolmente le start-ups nel settore energetico. Partendo dall'analisi dei modelli di business e dei modelli di business innovativi, si esamina come l'AI stia abilitando nuove configurazioni di business, in particolare nelle start-ups operanti sia nel settore energetico che non. Da questa analisi si identifica un gap nella ricerca: la mancanza di un'analisi completa che delinei le intersezioni rilevanti tra i Domini energetici e le Funzionalità AI, detti Applicativi. Inoltre, si rileva la necessità di identificare un set di archetipi di business model in grado di rappresentare le diverse alternative presenti in questo settore. Per colmare queste lacune, è stata condotta un'analisi quantitativa, attraverso la quale sono stati identificati i sette principali Applicativi di AI nel settore energetico, incrociando gli output ottenuti da analisi condotte relativamente a un database di articoli scientifici e uno di start-up. Con il supporto della letteratura esistente e del database di start-ups, sono stati sviluppati quattro archetipi di modelli di business per le start-ups AI che operano nel settore energetico tramite una analisi qualitativa. Questi modelli sono stati validati, ove possibile, con una analisi empirica basata sulle interviste, fornendo così una comprensione più profonda di come l'AI stia plasmando il futuro del settore energetico, in particolare attraverso le nuove imprese. Questa tesi fornisce quindi una panoramica dettagliata e aggiornata sui modelli di business delle start-ups abilitati dall'AI nel settore energetico, offrendo una base solida per ulteriori ricerche e sviluppi pratici in questo ambito in rapida evoluzione.