La tesi analizza come e attraverso quali meccanismi l’intelligenza artificiale modifichi le attività, i processi di apprendimento e le decisioni nelle cinque fasi del Lean Startup Approach: esplorazione e prioritizzazione delle opportunità, progettazione del modello di business, apprendimento validato, sviluppo del Minimum Viable Product e decisioni di perseveranza, crescita o pivot. Il lavoro adotta una revisione della letteratura con sintesi qualitativa, basata su una ricerca bibliografica condotta mediante Google Scholar e sull’analisi di 40 contributi. Le fonti sono organizzate secondo le cinque fasi e un’area di inquadramento trasversale, collegando le capacità dell’intelligenza artificiale alle attività interessate, ai meccanismi di trasformazione e alle condizioni di applicabilità. I risultati suggeriscono che l’intelligenza artificiale possa ampliare l’esplorazione delle alternative, sostenere l’analisi e la previsione dei feedback, agevolare la prototipazione e offrire supporto informativo alle decisioni. Tali possibilità accrescono, tuttavia, le esigenze di selezione, interpretazione e verifica degli output. Emergono inoltre due distinzioni fondamentali: tra intelligenza artificiale incorporata nell’offerta e impiegata nei processi imprenditoriali, e tra efficienza operativa, qualità dell’apprendimento e qualità delle decisioni. Il contributo della tesi consiste in una lettura comparativa delle trasformazioni nelle cinque fasi e nell’individuazione di implicazioni manageriali per l’integrazione dell’intelligenza artificiale. Le evidenze disponibili, eterogenee e limitate sul piano causale e longitudinale, non consentono di attribuire un miglioramento generalizzato delle performance alla sua adozione. Il valore dell’intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati, dalle competenze del team e dalla sua integrazione con sperimentazione, riscontri di mercato e giudizio imprenditoriale
L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE COME FATTORE DI TRASFORMAZIONE DEL LEAN STARTUP APPROACH: OPPORTUNITÀ, CONDIZIONI DI APPLICABILITÀ E IMPLICAZIONI PER LA CREAZIONE DI NUOVE IMPRESE
GAVIN, FRANCESCO
2025/2026
Abstract
La tesi analizza come e attraverso quali meccanismi l’intelligenza artificiale modifichi le attività, i processi di apprendimento e le decisioni nelle cinque fasi del Lean Startup Approach: esplorazione e prioritizzazione delle opportunità, progettazione del modello di business, apprendimento validato, sviluppo del Minimum Viable Product e decisioni di perseveranza, crescita o pivot. Il lavoro adotta una revisione della letteratura con sintesi qualitativa, basata su una ricerca bibliografica condotta mediante Google Scholar e sull’analisi di 40 contributi. Le fonti sono organizzate secondo le cinque fasi e un’area di inquadramento trasversale, collegando le capacità dell’intelligenza artificiale alle attività interessate, ai meccanismi di trasformazione e alle condizioni di applicabilità. I risultati suggeriscono che l’intelligenza artificiale possa ampliare l’esplorazione delle alternative, sostenere l’analisi e la previsione dei feedback, agevolare la prototipazione e offrire supporto informativo alle decisioni. Tali possibilità accrescono, tuttavia, le esigenze di selezione, interpretazione e verifica degli output. Emergono inoltre due distinzioni fondamentali: tra intelligenza artificiale incorporata nell’offerta e impiegata nei processi imprenditoriali, e tra efficienza operativa, qualità dell’apprendimento e qualità delle decisioni. Il contributo della tesi consiste in una lettura comparativa delle trasformazioni nelle cinque fasi e nell’individuazione di implicazioni manageriali per l’integrazione dell’intelligenza artificiale. Le evidenze disponibili, eterogenee e limitate sul piano causale e longitudinale, non consentono di attribuire un miglioramento generalizzato delle performance alla sua adozione. Il valore dell’intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati, dalle competenze del team e dalla sua integrazione con sperimentazione, riscontri di mercato e giudizio imprenditoriale| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14253/110687