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Il processo di Apprendimento Imprenditoriale nelle start-up high-tech: un modello concettuale e l'analisi di alcuni casi italiani.

Imprenditorialità (entrepreneurship) ed innovazione sono concetti fortemente correlati nella letteratura economica. Uno degli economisti industriali più influenti del secolo scorso, Joseph Schumpeter, definisce l’imprenditore (entrepreneur) come l’innovatore che destabilizza l’equilibrio economico durante un periodo di incertezza e di cambiamento tecnologico (Schumpeter, 1934; Dutta & Crossan, 2005). La letteratura esistente considera gli imprenditori attori chiave per la crescita economica, evidenziando come le piccole imprese imprenditoriali riescano più efficacemente a gestire le innovazioni radicali. Nonostante le piccole imprese imprenditoriali siano più flessibili delle grandi imprese e quindi più adatte a sfruttare le nuove opportunità aperte dall’innovazione radicale, le osservazioni empiriche hanno mostrato che il 60% delle start-up (del settore high-tech) fallisce nei primi sei anni di vita (Sjölander, 2005).
Una delle ragioni di un così alto tasso di mortalità sembra essere l’incapacità degli imprenditori di adottare adeguati modelli di Apprendimento Imprenditoriale (AI) (Hellström & Sjölander, 2005; Cope 2003; Politis, 2005). Ad esempio, la presenza di una domanda di mercato insufficiente può essere riconducibile a uno sbagliato targeting del segmento di mercato da parte dell’imprenditore. In questo caso l’imprenditore correggerà l’errore attraverso un ciclo di apprendimento che avrà come output il nuovo (e corretto) segmento di mercato da servire.
L’Apprendimento Imprenditoriale (AI) è qui definito come “quel processo ‘continuo’, caratterizzato tuttavia da forti discontinuità ad alto contenuto conoscitivo (Eventi Critici di Apprendimento), attraverso il quale l’imprenditore acquisisce informazioni dall’ambiente esterno trasformandole in conoscenza e competenze utili per essere efficace ed efficiente nella gestione del proprio business”.
La letteratura esistente ha individuato due concetti chiave relativi all’AI: dimensioni e modalità. Le dimensioni fondamentali “lungo le quali” l’AI e di conseguenza, i suoi effetti sulla crescita dell’impresa possono essere compresi sono (Hellström & Sjölander, 2005): (i) il Business Model (BM), e (ii) la Tecnologia.
Precedenti studi (Hellström & Sjölander, 2005) hanno mostrato che la strategia di sperimentare (EXP) lungo la Tecnologia o lungo il BM è estremamente più fruttuosa rispetto alle altre alternative. La principale ragione di questo è associata all’obiettivo dell’AI: aumentare la comprensione dei principi operanti in un particolare momento della vita dell’impresa. È estremamente difficoltoso raggiungere questo obiettivo se tutti i parametri dell’impresa (BM e Tecnologia) variano contemporaneamente perché è impossibile individuare la causa di un cambiamento ambientale osservato (Hellström & Sjölander, 2005). Gli imprenditori per poter sopravvivere nel mercato dovrebbero dunque reagire ai cambiamenti nell’ambiente esterno sperimentando in modo mutuamente esclusivo la Tecnologia o il BM.
L’obiettivo di questo studio è di analizzare “lungo quali” dimensioni e “come” gli imprenditori apprendono in reazione a stimoli provenienti dagli attori esterni (“da chi”), cercando di indicare alcune implicazioni manageriali delle combinazioni “lungo quali- come- da chi” osservate.
Per raggiungere questo scopo, sono stati intrapresi tre passi fondamentali. Dapprima è stata presentata una review della letteratura in tema di imprenditorialità ed in particolare degli argomenti riguardanti l’AI. Successivamente, sulla base della letteratura e della stakeholder theory, è stato sviluppato un modello per l’analisi dei fenomeni empirici di AI. I building block del modello sono stati: (i) dimensioni di AI (“lungo quali”); (ii) modalità di AI (“come”); (iii) variabili esterne, cioè gli attori dai quali gli imprenditori apprendono (“da chi”). In fine, usando il framework come guida logica per l’interpretazione dei dati empirici, è stato condotto un case-study multiplo su cinque imprese che nel corso di 2 anni hanno affrontato (con successo o no) significativi cambiamenti nell’ambiente esterno. Ciò ha permesso di: (i) fornire una validazione preliminare del modello proposto sull’AI; (ii) elaborare alcune implicazioni manageriali e strategiche collegate alle differenti combinazioni di “lungo quali - come - da chi”.
La discussione dei risultati ottenuti ha portato alla formulazione delle seguenti implicazioni per gli imprenditori:
(i) creare e gestire relazioni forti e durature con gli attori critici;
(ii) sperimentare lungo una dimensione ed apprendere in modo selettivo lungo il BM;
(iii) focalizzarsi sul cliente;
(iv) sperimentare e conseguentemente apprendere in modalità FB;
(v) focalizzare la propria offerta su una nicchia di mercato.

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I Sommario Questo lavoro è stato realizzato nell’ambito di un progetto di ricerca sull’imprenditorialità che si pone l’obiettivo di modellizzare il processo di Apprendimento Imprenditoriale (AI), inteso come quella sequenza di attività ed azioni volte all’acquisizione di conoscenza utile ad essere efficaci ed efficienti nel business. Il lavoro è sostanzialmente esplorativo e si basa sulla formulazione di un modello (combinando la letteratura esistente con la stakeholder theory) e una prima validazione di esso attraverso l’utilizzo di 5 casi di studio di start-up di settori high-tech. Oggetto della ricerca Imprenditorialità (entrepreneurship) ed innovazione sono concetti fortemente correlati nella letteratura economica. La letteratura esistente considera gli imprenditori attori chiave per la crescita economica, evidenziando come le piccole imprese imprenditoriali riescano molto efficacemente a gestire le innovazioni radicali. Nonostante le piccole imprese imprenditoriali siano più flessibili delle grandi imprese e quindi più adatte a sfruttare le nuove opportunità aperte dall’innovazione radicale, le osservazioni empiriche hanno mostrato che il 60% delle start-up (di settori high-tech) fallisce nei primi sei anni di vita (Sjölander, 2005). Una delle ragioni di un così alto tasso di mortalità sembra essere l’incapacità degli imprenditori di adottare adeguati modelli di AI (Hellström & Sjölander, 2005; Cope 2003; Politis, 2005).

Laurea liv.II (specialistica)

Facoltà: Ingegneria

Autore: Francesco D'onghia Contatta »

Composta da 173 pagine.

 

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