Intelligenza artificiale, competitività e strategia aziendale

La tesi esplora l’impatto dell’Intelligenza Artificiale (IA) sulla gestione aziendale attraverso quattro traiettorie analitiche interdipendenti. Il primo capitolo ripercorre lo sviluppo tecnologico dalle origini simboliche alle reti neurali profonde, delineando implicazioni metodologiche, ricadute sui flussi decisionali, profili giuridici e direttrici di sostenibilità. Il secondo capitolo indaga come algoritmi di previsione, automazione produttiva e pricing dinamico alimentino il vantaggio competitivo, offrendo modelli di valutazione economica tarati sul rischio e sul rendimento degli investimenti. Il terzo capitolo sposta l’attenzione sull’assetto interno: pianificazione data-driven, ruoli ibridi, leadership che coordina cultura sperimentale e governance etica, alleanze inter-impresa fondate sulla condivisione di dataset qualificati. Il quarto capitolo converte la visione strategica in misurazione: indicatori emergenti (Algorithmic Learning Velocity, Carbon Compute Intensity, Quantum of Bias Mitigated), tecniche di analisi predittiva per rolling forecast e sistemi di reporting evoluti che fondono contabilità storica, scenari probabilistici e parametri ESG. La tesi suggerisce che l’IA non rappresenti una mera leva operativa ma un paradigma totalizzante che ridefinisce le procedure di controllo, le metriche di performance e, nel complesso, le configurazioni di mercato. Ne scaturiscono linee guida per studiosi, policy maker, studiosi e manager intenzionati a integrare algoritmi, responsabilità e creazione di valore duraturo.