En este documento, establecimos un modelo de agencia en tiempo continuo en el que un capitalista de riesgo (VC) averso a la ambigüedad emplea a un emprendedor (EN) neutral a la ambigüedad para gestionar un proyecto innovador. Analizamos la conexión entre el intercambio de ambigüedad y los incentivos bajo una doble moral hazard. Aplicando un enfoque de programación dinámica estocástica, resolvimos el problema de maximización del VC y obtuvimos la ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) bajo una forma especial de la función de valor. Mostramos que la sensibilidad óptima entre el pago y el rendimiento era un punto fijo de una ecuación no lineal. La ambigüedad del modelo en la medida de probabilidad indujo un equilibrio entre el intercambio de ambigüedad y la compensación de incentivos que mejoró el nivel de sensibilidad del pago al rendimiento del EN. Además, simulamos el modelo y demostramos que cuando dos esfuerzos eran complementarios, el esfuerzo del VC no disminuía de forma monótona con respecto a la sensibilidad del pago al rendimiento, mientras que el esfuerzo del EN no aumentaba de forma monótona en el nivel de sensibilidad del pago al rendimiento. Más importante aún, encontramos que a medida que los esfuerzos tendían a ser más complementarios, la sensibilidad óptima entre el pago y el rendimiento tendía a acercarse a aquellas que maximizaban los esfuerzos realizados por el EN y el VC.