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Gabriele Libri
Gli effetti dei bias cognitivi sulle decisioni in ambito imprenditoriale: uno studio sulle start-up early-stage = The effects of cognitive bias on entrepreneurial decision-making: a study of early-stage start-ups.
Rel. Emilio Paolucci, Andrea Panelli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2024
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- Tesi
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Abstract: |
Gli effetti dei bias cognitivi sulle decisioni in ambito imprenditoriale: uno studio sulle start-up early-stage.Il panorama imprenditoriale contemporaneo assiste a un'ondata impetuosa di startup caratterizzate da elevati livelli di incertezza, scarsità di risorse e una spinta incessante verso l'adattamento al mercato contemporaneo in continua evoluzione. Il percorso verso il successo per queste imprese nascenti è spesso costellato di insidie, molte delle quali derivano da bias cognitivi e decisioni sbagliate da parte dei loro fondatori. Quando gli startupper cedono alle distorsioni cognitive, rischiano di percepire il panorama aziendale attraverso una lente distorta, conducendo a errori critici nel processo decisionale che lede la sopravvivenza della stessa startup. Sono centinaia i bias che gli imprenditori affrontano e sono diversi in base al loro background culturale e sociale ed esperenziale. Lo studio della tesi in scopo approfondisce l'intricata relazione tra approcci imprenditoriali e bias cognitivi, con l'obiettivo di identificare i bias ricorrenti associati a ciascun approccio. Comprendendo quali si possano individuare nelle differenti aree che richiedono un'attenzione maggiore durante il processo di crescita aziendale. La ricerca si concentra su tre approcci distinti: Scientifico, Effectuation e Controllo. Per ottenere una comprensione completa dei bias prevalenti in ciascun approccio, è stato accuratamente selezionato un campione di oltre 60 startup partecipanti al progetto InnoVentureLab. Queste startup sono state categorizzate in base all'approccio adottato e sottoposte a interviste approfondite condotte nel corso di un periodo di circa 15 mesi, comprendenti dieci round di raccolta dati. Le interviste sono state meticolosamente registrate per facilitare l'identificazione e la quantificazione di bias cognitivi specifici pertinenti allo studio. La successiva analisi statistica mira a determinare se alcuni bias siano maggiormente evidenti all'interno di approcci specifici, consentendo una concentrazione mirata sul monitoraggio di degli stessi tra gli imprenditori di startup in fase iniziale. Inoltre, la tesi esplorerà metodi efficaci di raccolta dati e indagherà su potenziali percorsi di automazione e analizzerà i dati trovati. |
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Relatori: | Emilio Paolucci, Andrea Panelli |
Anno accademico: | 2023/24 |
Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
Numero di pagine: | 96 |
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/32052 |
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