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Algoritmos em favor da diversidade

Se usarem dados, os investidores podem combater o próprio preconceito –e o “estigma do cupcake”– e tomar decisões mais justas e eficazes

Morela Hernandez, Roshni Raveendhran, Elizabeth Weingarten e Michaela Barnett
12 de julho de 2024
Algoritmos em favor da diversidade
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É comum que, ao apresentarem suas propostas de startups, homens e mulheres vivenciem experiências bem diferentes. “Fale sobre sua visão nesse empreendimento” pode ser a solicitação feita por um investidor ao homem que queira ter seu negócio próprio. Já para uma mulher, talvez a solicitação seja: “Fale sobre sua experiência em relação a esse tipo de empreendimento”. 

Como várias pesquisas mostram, a abordagem dos investidores em relação a empreendedores homens costuma ter como foco o incentivo e a apreciação do risco. Já com as empreendedoras, o foco é preventivo e de aversão ao risco.

Colaboração de alto impacto
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Morela Hernandez, Roshni Raveendhran, Elizabeth Weingarten e Michaela Barnett
Morela Hernandez e Roshni Raveendhran são professoras da Darden School of Business, da University of Virginia. Elizabeth Weingarten é sócia da ONG ideas42 e editora da publicação The Behavioral Scientist. Michaela Barnett é doutoranda na Convergent Behavioral Science Initiative, da University of Virginia.

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