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Oleksii Kofanov, Oleksandr Zozul`ov
Para lograr transformaciones socioeconómicas positivas, se propuso el concepto de desarrollo sostenible y se puede implementar a través de la innovación. Y las startups se encuentran entre los impulsores de la innovación moderna. Por lo tanto, el objetivo de la investigación fue identificar los factores clave de éxito de startups y desarrollar un instrumento para la evaluación del éxito de startups con el fin de minimizar la pérdida de tiempo y recursos y superar en parte las altas tasas de incertidumbre específicas de la industria de startups, partiendo de un enfoque multidisciplinar y, a su vez, contribuir a la implementación del desarrollo sostenible. Se descubrió que hay tres componentes principales que influyen en el éxito de los startups: el entorno externo, la actividad de startups y el entorno interno de startups. Los factores de éxito determinados se analizaron de acuerdo con los grupos que corresponden a estos constituyentes. Se desarrolló el modelo matemático en forma de red Bayesiana para la evaluación y predicción del éxito de la startup. Se encontró que la probabilidad de éxito de la startup modelada es más probable que sea de un nivel bajo o promedio. La distribución de probabilidades condicionales para el éxito de la puesta en marcha también se analizó. El modelo desarrollado se puede usar para la determinación de los niveles de éxito de las startups en un país en particular, un mercado específico, etc.
In order to make positive socio-economic transformations, the concept of the sustainable development was proposed and it can be implemented through the innovation. And startups are among the modern innovation drivers. So, the aim of the research was to identify the key startup success factors and to develop an instrument for startup success evaluation in order to minimize the loss of time and resources and partly overcome the high uncertainty rates, specific to the startup industry, using multidisciplinary approach and, in turn, contribute to the sustainable development implementation. It was found that there are three main constituents which influence the startup success – an external environment, startup activity and an internal startup environment. The determined success factors were analyzed according to the groups which correspond to these constituents. The mathematical model in the form of the Bayesian network for evaluation and prediction of the startup success was developed. It was found that the modeled startup success probability is most likely to be of a low or an average level. The conditional probabilities distribution for the startup success was also analyzed. The developed model can be used for the startups success levels determination in a particular country, specific market, etc.
