Analisi degli approcci decisionali delle startup early-stage: L'impatto dei bias cognitivi sulle scelte imprenditoriali.

Nella storia recente si sta assistendo sempre più alla nascita di nuovi business attraverso alla creazione di startup. Questo modello di business è caratterizzato da un alto grado di incertezza, dalla propensione alla mancanza di risorse e da un elevata attitudine alla velocità ed al cambiamento. Molti imprenditori commettono sbagli nello sviluppo della propria startup, dettati dalla presenza di bias cognitivi o scelte errate. La conduzione di una attività di impresa da parte di startupper soggetti a distorsioni cognitive può risultare nella visione distorta della realtà in cui l’impresa si sviluppa e ad errori decisionali che possono portare a conseguenze irreversibili per l’impresa. A seconda della tipologia di trattamento che gli incubatori delle startup attuano nel processo di early stage, i bias a cui gli imprenditori sono soggetti potrebbero essere differenti. Il focus del lavoro proposto è dunque quello di analizzare tre tipologie di approccio e la reazione degli imprenditori, nel tentativo di formulare un’ipotesi sui bias più ricorrenti nelle varie casistiche, così da essere a conoscenza delle aree da tenere maggiormente sotto controllo durante l’attività di accelerazione. Le tre tipologie di trattamento analizzate sono: Scientific, Effectuation e Controllo. Per l’attività di analisi sono state selezionate più di 60 start-up facenti parte del progetto di InnoVentureLab. Esse sono state divise in tre gruppi in base al tipo di trattamento utilizzato dal founder tra quelli sopra citati e analizzate a partire da interviste suddivise in dieci round differenti nell’arco di una quindicina di mesi. Le interviste sono state registrate con l’obiettivo di identificare e definire la ricorrenza di alcuni bias cognitivi determinati per lo studio, consentendone un successivo studio statistico. L’analisi quantitativa proposta ha come obiettivo finale quello di determinare se vi siano alcuni bias cognitivi che vengono enfatizzati da un determinato approccio così da porre maggiore attenzione in futuro al monitoraggio di questi per gli imprenditori di startup in early-stage soggetti aI trattamento analizzato. Nel lavoro di tesi verrà inoltre imposto il focus sui metodi di raccolta dati e su come renderli più automatici.