How european AI firms adapt intellectual property strategies under evolving regulatory contexts

This thesis examines how European companies based on artificial intelligence (AI) align their intellectual property (IP) strategies with innovation objectives under growing regulatory requirements, including the EU AI Act, the Data Governance Act, and Horizon Europe regulations. The study is guided by Dynamic Capabilities theory and complemented by Resource-Based and Open Innovation perspectives. It applies a qualitative multiple case design across four European AI based firms: Axelera AI, KONUX, Owkin, and Multiverse Computing. Data from patents, software repositories, and partnership agreements were analyzed through within-case and cross-case approaches. Findings reveal distinct strategic configurations shaped by sectoral contexts, persistent ownership structures, and limited temporal coordination between IP decisions and regulatory developments. The study contributes to enhancing exploratory understanding of how artificial intelligence firms develop and adapt strategic opportunities, offering insights for both theory and practice in technology intensive sectors.

Questa tesi esamina come le imprese europee che sviluppano intelligenza artificiale (IA) allineino le proprie strategie di proprietà intellettuale (PI) con gli obiettivi di innovazione in un contesto di crescenti requisiti normativi, tra cui l'EU AI Act, il Data Governance Act e le normative Horizon Europe. Lo studio si basa sulla teoria delle Dynamic Capabilities ed è integrato dalle prospettive Resource-Based e Open Innovation. Adotta un disegno qualitativo a casi multipli analizzando quattro imprese europee di IA: Axelera AI, KONUX, Owkin e Multiverse Computing. I dati provenienti da brevetti, repository software e accordi di partnership sono stati analizzati mediante approcci within-case e cross-case. I risultati evidenziano configurazioni strategiche distinte, determinate dai contesti settoriali, strutture proprietarie persistenti e limitato coordinamento temporale tra decisioni di PI e sviluppi normativi. Lo studio contribuisce ad approfondire la comprensione in chiave esplorativa di come le imprese di intelligenza artificiale sviluppino e adattino opportunità strategiche, offrendo contributi sia per la teoria che per la pratica nei settori ad elevata intensità tecnologica.