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Analisi sui processi decisionali delle startup early-stage: L'impatto delle esperienze manageriali sui bias cognitivi

Mishel Heba

Analisi sui processi decisionali delle startup early-stage: L'impatto delle esperienze manageriali sui bias cognitivi.

Rel. Emilio Paolucci. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2024

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Abstract:

Il seguente lavoro di tesi ha come obbiettivo d'investigare l'impatto dei bias cognitivi sui processi decisionali delle start-up in fase early-stage. Il seguente lavoro di tesi sarà svolto utilizzando un approccio qualitativo, utilizzando dati provenienti da più di 300 start-up italiane realmente esistenti. Inoltre, questo lavoro sfrutterà tecniche NLP per l'analisi dei casi studio realizzati. Per molti anni la figura dell’imprenditore è stata vista e giudicata in diversi modi e sotto differenti punti di vista, da persone che cercavano di capire cosa avesse di diverso dai manager e dai normali lavoratori. Negli ultimi anni un certo tipo di imprenditore ha iniziato a farsi strada tra gli altri e a prendere forma, cioè colui che fonda una startup innovativa. In questa tesi affronteremo la figura dell’imprenditore di startup sotto diversi aspetti, sia psicologici, sia scientifici. In particolare, verranno analizzati i bias cognitivi degli imprenditori nelle fasi early stage delle startup. I dati presi in analisi provengono dal progetto di InnoVenture Lab, nel quale sono stati seguiti centinaia di fondatori di startup nei loro percorsi con lezioni periodiche atte a dare le giuste nozioni per affrontare il mondo dell’innovazione secondo tre metodi diversi: scientifico, effettuativo e di controllo. I dati in questione provengono sotto forma di interviste, nelle quali sono stati individuate le frasi contenenti bias cognitivi e in seguito sono state svolte le analisi quantitative. Obiettivo della tesi è di capire quali sono gli impatti di questi bias sul successo delle startup in relazione alle esperienze pregresse degli imprenditori.

Relatori: Emilio Paolucci
Anno accademico: 2023/24
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 30
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: Politecnico di Torino
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/31149
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