ETD

• big tech
• innovazione tecnologica
• m&a
• strategia aziendale.

La tesi analizza il ruolo delle fusioni e acquisizioni (M&A) come strumento strategico per promuovere l’innovazione tecnologica, con particolare attenzione alle Big Tech e al contesto dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo principale del lavoro è comprendere in che modo le operazioni di M&A contribuiscano allo sviluppo, alla diffusione e al consolidamento di nuove tecnologie, nonché a rafforzare il potere competitivo delle grandi imprese tecnologiche in mercati caratterizzati da rapida evoluzione e forte intensità innovativa. Nella prima parte, la tesi offre un inquadramento teorico delle fusioni e acquisizioni, analizzandone le principali definizioni, tipologie e motivazioni economico-strategiche. Le operazioni di M&A vengono esaminate non solo come strumenti di crescita dimensionale, ma anche come meccanismi volti alla creazione di sinergie operative, finanziarie e tecnologiche. Particolare rilievo è attribuito al concetto di innovazione, intesa sia come innovazione incrementale sia come innovazione radicale, e al ruolo che le imprese svolgono nell’integrare nuove competenze attraverso l’acquisizione di società altamente specializzate. La tesi evidenzia come, nell’economia digitale, l’innovazione tecnologica rappresenti un fattore chiave di vantaggio competitivo. In questo contesto, le Big Tech adottano strategie di M&A per accelerare i processi di innovazione, ridurre l’incertezza legata allo sviluppo interno delle tecnologie e acquisire rapidamente know-how, brevetti e capitale umano altamente qualificato. Le acquisizioni di startup innovative consentono infatti alle grandi imprese di presidiare nuovi segmenti di mercato e di rafforzare la propria posizione in ecosistemi tecnologici complessi. Un’attenzione specifica è dedicata al settore dell’intelligenza artificiale, considerato uno dei principali motori della trasformazione digitale contemporanea. La tesi analizza come le Big Tech utilizzino le operazioni di M&A per incorporare tecnologie basate su machine learning, big data e automazione avanzata, integrandole nei propri modelli di business. L’intelligenza artificiale viene così interpretata non solo come una tecnologia abilitante, ma come un elemento strategico capace di ridefinire i processi produttivi, i servizi offerti e le modalità di interazione con gli utenti.
Nella parte empirica, il lavoro esamina alcune operazioni di acquisizione realizzate dalle principali BIH Tech, mettendo in luce le logiche strategiche sottostanti e gli effetti sull’innovazione. L’analisi mostra come tali operazioni siano spesso orientate all’assorbimento di competenze tecnologiche critiche piuttosto che alla sola espansione del mercato. Tuttavia, la tesi evidenzia anche i potenziali rischi connessi a un’eccessiva concentrazione del potere economico e tecnologico, sollevando interrogativi in merito alla concorrenza, alla tutela dell’innovazione e al ruolo delle autorità antitrust.
Un ulteriore aspetto affrontato riguarda il rapporto tra M&A, innovazione e regolamentazione. La tesi sottolinea come le autorità di vigilanza e antitrust siano chiamate a bilanciare la necessità di favorire l’innovazione con quella di prevenire comportamenti anticoncorrenziali. In particolare, nel settore dell’intelligenza artificiale, le acquisizioni da parte delle Big Tech possono generare effetti ambivalenti: da un lato accelerano la diffusione delle tecnologie, dall’altro possono limitare l’accesso al mercato da parte di nuovi entranti.
In conclusione, la tesi sostiene che le fusioni e acquisizioni rappresentino un motore fondamentale dell’innovazione tecnologica, soprattutto nell’era dell’intelligenza artificiale. Le Big Tech emergono come attori centrali di questo processo, capaci di orientare lo sviluppo tecnologico attraverso strategie di integrazione mirate. Tuttavia, il lavoro evidenzia la necessità di un quadro regolamentare adeguato che garantisca un equilibrio tra crescita, innovazione e concorrenza, al fine di assicurare uno sviluppo tecnologico sostenibile e inclusivo nel lungo periodo.


inglese

This thesis examines the role of mergers and acquisitions (M&A) as a strategic driver of technological innovation, with a specific focus on Big Tech companies in the era of artificial intelligence. The main objective is to investigate how M&A transactions contribute to the development, diffusion, and consolidation of new technologies, while strengthening the competitive position of large technology firms in fast-evolving and innovation-intensive markets.
The first part of the thesis provides a theoretical framework for mergers and acquisitions, outlining their main definitions, types, and strategic motivations. M&A activities are analyzed not only as tools for firm growth, but also as mechanisms for generating operational, financial, and technological synergies. Particular emphasis is placed on the concept of innovation, both incremental and radical, and on the role of acquisitions in enabling firms to integrate new capabilities and specialized knowledge.
In the digital economy, technological innovation is identified as a key source of competitive advantage. Within this context, Big Tech companies increasingly rely on M&A strategies to accelerate innovation processes, reduce uncertainty associated with internal R&D, and rapidly acquire know-how, patents, and highly skilled human capital. The acquisition of innovative startups allows large firms to enter new technological domains and strengthen their position within complex digital ecosystems.
Special attention is devoted to the artificial intelligence sector, which is considered one of the main drivers of contemporary digital transformation. The thesis analyzes how Big Tech firms use M&A transactions to incorporate AI-based technologies, such as machine learning, big data analytics, and advanced automation, into their business models. Artificial intelligence is thus interpreted not only as an enabling technology, but also as a strategic asset capable of reshaping production processes, service offerings, and user interactions.
The empirical section examines selected acquisition cases involving major Big Tech companies, highlighting the underlying strategic rationales and their impact on innovation. The analysis shows that these transactions are often aimed at acquiring critical technological capabilities rather than merely expanding market share. At the same time, the thesis addresses the potential risks associated with increased economic and technological concentration, raising concerns about competition, innovation incentives, and the role of antitrust authorities.
Finally, the thesis discusses the relationship between M&A, innovation, and regulation, emphasizing the need for competition authorities to strike a balance between fostering technological progress and preventing anti-competitive behavior. In the field of artificial intelligence, acquisitions by Big Tech firms may produce ambivalent effects: while they can accelerate technological diffusion, they may also create barriers to entry for new competitors.
In conclusion, the thesis argues that mergers and acquisitions represent a key engine of technological innovation, particularly in the era of artificial intelligence. Big Tech companies emerge as central actors in shaping technological development through targeted integration strategies, highlighting the importance of an effective regulatory framework to ensure sustainable and competitive innovation in the long run.