Uncertainity perception and entrepreneurial learning: exploring partnerships between startups and large firms (2023)
- Authors:
- Autor USP: MORAGA, FRANCISCA NICOLE URRA - FEA
- Unidade: FEA
- DOI: 10.11606/D.12.2023.tde-11042024-155905
- Subjects: EMPREENDEDORISMO; APRENDIZAGEM ORGANIZACIONAL; INOVAÇÃO; GESTÃO DE NEGÓCIOS; TOMADA DE DECISÃO; PESQUISA QUALITATIVA
- Keywords: Entrepreneurial learning stream; Incertezas; Open innovation; Uncertainty perception in entrepreneurship
- Language: Inglês
- Abstract: O tema desta pesquisa é a percepção de incertezas e aprendizagem de empreendedores na parceria entre startups e grandes empresas. Enquanto empreendedores que decidem estabelecer colaborações com grandes empresas são atraídos pela disponibilidade de recursos, infraestrutura, redes, conhecimento e acesso ao mercado oferecidas pelas grandes firmas, enquanto essas últimas procuram integrar novas tecnologias e inovações que possam melhorara a sua vantagem competitiva no mercado. Essa jornada para empreendedores, em muitos casos, é marcada pela experimentação, e, consequentemente, a aprendizagem. O processo de aprendizagem empreendedora é entendido na aquisição de informação e habilidades (i.e. conhecimento) por meio da experiência e experimentação principalmente durante a gestão de incertezas. Já a gestão de incertezas é definida como o processo pelo qual os empreendedores lidam no decorrer do tempo com lacunas de informação percebidas, não tendo controle nem previsibilidade das probabilidades nem dos resultados ao momento de agir em certas situações. Embora a literatura sobre incertezas e a gestão delas por parte dos empreendedores abordem explicitamente de experimentação, as duas não estão devidamente conectadas. De fato, a experimentação recebe bem menos atenção do que as fases de percepção e análise das incertezas. Esta dissertação, portanto, procura compreender como os empreendedores gerenciam de forma integrada a incerteza e a aprendizagem no decorrer de parcerias entrestartups e grandes firmas. O objetivo principal deste trabalho visa explorar os padrões pelos quais empreendedores integradamente lidam com as tensões e consequências vinculadas a expandir, contrair ou manter o escopo da experimentação frente a percepção de incertezas em parcerias entre startups e grandes empresas. Para abordar este problema de pesquisa, a metodologia qualitativa, foi escolhida. São utilizados dados primários e secundários com os quais será realizado o artefato timeline para realizar o mapeamento das decisões, ações e eventos críticos. Como estratégia na análise, será utilizada a construção da árvore do Método Gioia
- Imprenta:
- Data da defesa: 12.09.2023
- Este artigo possui versão em acesso aberto
- URL de acesso aberto
- PDF de acesso aberto
- Versão do Documento: Versão submetida (Pré-print)
-
Status: Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access) -
ABNT
MORAGA, Francisca Nicole Urra. Uncertainity perception and entrepreneurial learning: exploring partnerships between startups and large firms. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-11042024-155905/. Acesso em: 16 mar. 2026. -
APA
Moraga, F. N. U. (2023). Uncertainity perception and entrepreneurial learning: exploring partnerships between startups and large firms (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-11042024-155905/ -
NLM
Moraga FNU. Uncertainity perception and entrepreneurial learning: exploring partnerships between startups and large firms [Internet]. 2023 ;[citado 2026 mar. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-11042024-155905/ -
Vancouver
Moraga FNU. Uncertainity perception and entrepreneurial learning: exploring partnerships between startups and large firms [Internet]. 2023 ;[citado 2026 mar. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-11042024-155905/
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
