La Innovación Abierta Empresarial
Este artículo es una expansión del contenido de la información sobre propiedad industrial y derecho de autor, en esta revista de derecho de empresa.
Basado en la experiencia de varios autores, nuestras opiniones y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros artículos de esta revista de derecho de empresa, en cuanto a la propiedad intelectual e industrial, y respecto a sus características y/o su futuro): Aparte de ofrecer nuevas ideas y consejos clásicos, examina el concepto y los conocimientos necesarios, en el marco de la propiedad intelectual e industrial, sobre la innovación abierta empresarial. Más específicamente, puede verse la "Innovación Empresarial en las Economías Emergentes" y, en general, puede verse la información sobre la innovación empresarial." Te explicamos, en relación al derecho de autor y la propiedad industrial, qué es, sus características y contexto.
La Innovación Abierta Empresarial
La innovación abierta, aplicable a varios ámbitos, describe un modelo emergente de innovación en el que las empresas recurren a la investigación y el desarrollo que pueden encontrarse fuera de sus propios límites. En algunos casos, como el del software de código abierto, esta investigación y desarrollo pueden tener lugar de forma no propietaria. Henry Chesbrough y sus colaboradores investigaron este fenómeno, relacionando la práctica de la innovación con el cuerpo establecido de investigación sobre innovación, mostrando lo que es nuevo y lo que es familiar en el proceso.
Basado en la experiencia de varios autores, nuestras opiniones y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros artículos de esta revista de derecho de empresa, en cuanto a la propiedad intelectual e industrial, y respecto a sus características y/o su futuro): Al ofrecer explicaciones teóricas sobre el uso (y los límites) de la innovación abierta, el libro que escribieron, "Innovación abierta: La investigación de un nuevo paradigma", publicado en 2006, examina la aplicabilidad del concepto, las implicaciones para los límites de las empresas, el potencial de la innovación abierta para demostrar su éxito y las implicaciones para las políticas y prácticas de propiedad intelectual. Una famosa provocación del profesor de la Universidad de Duke Dan Ariely en 2013, referida entonces al Big Data y ahora ciertamente trasladable a la Innovación Abierta, dice así: "La Innovación Abierta del Big Data es como el sexo adolescente: todo el mundo habla de ello, nadie sabe realmente cómo hacerlo, todo el mundo piensa que los demás lo están haciendo, así que todos afirman que lo están haciendo". Evidentemente, se trata de una broma, pero capta a la perfección el objetivo de Imitation Game. La innovación abierta para las medianas y grandes empresas sigue siendo un reto central, porque la transformación empresarial es un imperativo que no puede realizarse plenamente sólo desde dentro. Los recursos, la experiencia, los activos, los conocimientos son limitados por definición, y aprovechar una combinación adecuada de estrategias de innovación interna y abierta conlleva potencialmente mayores oportunidades en términos de velocidad, curva de aprendizaje, inversión, diversificación.
Obviamente, el principal reto reside en la aplicación eficaz de programas continuos de innovación abierta, que cada vez son más multifuncionales, integrales y centrales para la actividad principal de la organización. La cultura de la innovación abierta debe alimentarse y reforzarse progresivamente a medida que crecen las capacidades. El futuro no se predice, se construye, y ya no basta con esperar a que otros lo construyan para luego replicarlo. No sólo porque el factor tiempo es cada vez más una palanca competitiva, sino sobre todo porque el futuro de las empresas será cada vez más personalizado e hiperespecífico.
▷ Competencias tecnológicas básicas" box_color="#242256.
A principios de la década de 1990, se había generalizado la idea de que las grandes empresas intensivas en tecnología, para lograr una ventaja competitiva sostenible, debían ceñirse a sus competencias tecnológicas básicas, explotarlas en el desarrollo de componentes críticos y arquitecturas de productos dentro de sus principales áreas de negocio y buscar oportunidades de diversificación en mercados de productos relacionados con la tecnología. En varios sentidos, esta "sabiduría" estratégica representó un cambio sustancial en los modelos mentales y las prácticas de estrategia empresarial que habían prevalecido durante las décadas anteriores. En primer lugar, reflejaba una ruptura con las tendencias de los años sesenta y setenta hacia la diversificación empresarial no relacionada basada en el pensamiento de cartera, sobre todo en EE.UU.
En la era de los datos en tiempo real, que alimentan la base de conocimientos de las empresas, y sobre todo de la IA generativa, que se nutre de los datos y sus correlaciones, las vías de transformación e innovación empresarial están destinadas a adaptarse cada vez más a cada organización. El tradicional "esperar y copiar" oportunista de los seguidores y los impulsores tardíos está destinado a dar cada vez menos frutos, especialmente en las industrias menos reguladas.
▷ Conexión" box_color="#242256.
Para obtener resultados valiosos de la innovación, las empresas deben abrir sus procesos de innovación y terminar más de lo que empiezan. Deben abrir sus flujos de conocimiento para generar un nuevo crecimiento, y el conocimiento interno no utilizado debe fluir abiertamente hacia otros para generar nuevos ingresos y futuras oportunidades de negocio. Muchos de los aspectos más conocidos de la innovación abierta, como el crowdsourcing, el software de código abierto o los intermediarios de la innovación, no suelen estar bien conectados con el resto de la organización.
Estamos al principio de una discontinuidad epocal, nunca antes experimentada por el homo sapiens, marcada por las múltiples tecnologías de la IA generativa que están tan cerca del hombre común que superan fácilmente la famosa prueba de Turing sobre la IA. No es casualidad que ahora hablemos de Autosapiens, un neologismo necesario, para representar a entidades no biológicas capaces de expresar capacidades de acción, aprendizaje, empatía y mistificación con la imperfección y ambigüedad de sus padres biológicos (alucinaciones y malentendidos incluidos). En enero de 2023, sólo dos meses después de su introducción, ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios. En diciembre del 2023, registró unos ingresos anualizados (valor de las suscripciones activas en el mes multiplicado por 12) de 2.000 millones de dólares, sólo 14 meses después de su lanzamiento. ChatGPT es sólo uno de los primeros servicios de aplicaciones de IA generativa para el mercado de masas, con una tasa de penetración inicial diez veces superior a la de los teléfonos inteligentes y cien veces superior a la de Internet. En realidad, los métodos, prácticas, técnicas, tecnologías y servicios de IA generativa para organizaciones (de grado empresarial, con los consiguientes requisitos de capacidad, seguridad y fiabilidad) se cuentan ya por centenares, y están proliferando gracias al salto cuántico dado por los modelos de gran lenguaje (LLM), que están en la base de esta discontinuidad de época, junto con la computación en nube, las GPU y las nanotecnologías de semiconductores de última generación (3nm). Y aprovechando los LLM, las técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) y las lógicas orquestadas de IA multimodal, también están cobrando protagonismo los grandes modelos de acción (LAM), que pueden guiar a los ciberagentes (Autosapiens) para tomar decisiones y realizar acciones en el mundo real, adaptándose y evolucionando de forma autónoma. Con la IA generativa, la tecnología profunda ya no es un foco de investigación aislado del continuo socio-organizativo. Es naturalmente omnipresente y transversal a todas las funciones y procesos empresariales.
Paradójicamente, es precisamente la función informática la menos afectada, a nivel de discontinuidad estratégica y cultural. Por lo tanto, las habilidades y la madurez empresarial en la capacidad de involucrar a actores y organizaciones (biológicos y no biológicos) para los experimentos de innovación corporativa con IA generativa se convierten en un requisito previo necesario para aprovechar plenamente las oportunidades de transformación empresarial más profundas y discontinuas que jamás haya experimentado la sociedad humana. En los experimentos, el principal resultado es el salto en el conocimiento que luego guía las decisiones industriales informadas en materia de inversión, fusiones y adquisiciones, desarrollo, reorganización, etc.
▷ El crecimiento y la renovación" box_color="#242256. El crecimiento y la renovación de las organizaciones son fundamentales para la supervivencia a largo plazo de cualquier empresa (como se señaló desde principios de los años 90). Las empresas persiguen múltiples enfoques para renovarse. Una vía consiste en obtener nuevas capacidades mediante la adquisición o la fusión con empresas que ofrezcan tecnologías o entre 'e de mercado de las que la empresa focal pueda carecer.
Otro enfoque es el crecimiento orgánico, generativo, es decir, el crecimiento a través del desarrollo de nuevas líneas de negocio basadas principalmente en competencias técnicas alimentadas desde dentro de la organización. Cuando la promesa de la oportunidad es muy grande, y el riesgo y la incertidumbre concomitantes de la oportunidad son elevados, la literatura sobre gestión de la tecnología y la innovación se refiere a ese fenómeno como innovación radical.
El grado de madurez de la innovación empresarial puede clasificarse en varios niveles: Desconectado, Expuesto, Teatro, Abierto, Incrustado, Maestro y Sistémico. La metáfora de la escalera en la infografía pretende sugerir un modelo de madurez en el que las organizaciones pueden pasar de no ser conscientes de la necesidad de innovar (etapa 0), a una etapa en la que la innovación está profundamente arraigada y es sistémica (etapa 6 y posteriores). Cada paso hacia arriba representa una integración más profunda de la innovación en la cultura y los procesos organizativos.
Basado en la experiencia de varios autores, nuestras opiniones y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros artículos de esta revista de derecho de empresa, en cuanto a la propiedad intelectual e industrial, y respecto a sus características y/o su futuro): Algunas transiciones de nivel, en el modelo de madurez, no sólo se consiguen a través de la experiencia y de experimentos de diseño exitosos, sino que requieren discontinuidades organizativas. Por ejemplo, la transición de "Teatro" (nivel 2) a "Abierto" (nivel 3), requiere un salto a nivel funcional con personas de contacto específicas y mandatos que dialoguen con las funciones empresariales para activar proyectos de Innovación Abierta significativos. Pero es el siguiente paso -de Embedded a Master- el que permite a las organizaciones aprovechar las mejores oportunidades de transformación empresarial con la IA Generativa. Este cambio de nivel implica una discontinuidad organizativa en todo el ámbito empresarial. La estrategia de innovación se convierte en una piedra angular validada de la estrategia empresarial; se generaliza la cultura de la innovación, la creación de empresas, las fábricas de innovación y otros programas diseñados para generar innovaciones de gran impacto e inversión intensiva. El último paso, que no es necesario ni practicable para la mayoría de las organizaciones, es el que va de Maestro (nivel 5) a Sistémico (6), donde la discontinuidad se produce a nivel de visión: mucho más allá del perímetro de la empresa para dialogar con las cadenas industriales de interés y la sociedad en general.
Nunca te pierdas una historia sobre el derecho de la propiedad industrial e intelectual, de esta revista de derecho de los negocios:
Son las organizaciones del sistema país o del sistema socioeconómico paneuropeo las que pueden pasar con éxito a esta dimensión de apoyo y circularidad de la innovación como modelo de desarrollo sostenible de la sociedad humana.
▷ Prosperidad sostenible" box_color="#242256. El marco de las condiciones sociales permite comprender el cambio histórico en la dirección de los resultados económicos de EE.UU. -esencialmente el final de la búsqueda nacional de una prosperidad sostenible- centrándose en la transformación del régimen dominante de asignación de recursos entre las grandes empresas industriales estadounidenses, que ha pasado de retener empleados y beneficios y reinvertir el capital a reducir (la plantilla) y distribuir dividendos.
Equiparse adecuadamente (nivel Master) para poder jugar bien sus (muchos) juegos de transformación empresarial con la IA generativa no es sólo uno de varios prerrequisitos básicos (necesarios), sino que es una condición habilitante para dar continuidad al futuro de muchas organizaciones. En 2030, el valor empresarial de una organización no preparada para la IA podría ser devaluado drásticamente por los agentes del sistema financiero (bancos y capital riesgo). Revisor de hechos: Kasey y Mox
Estructura de mercado e innovación en Economía
En inglés: Market Structure and Innovation in economics. Véase también acerca de un concepto similar a innovación general, no sólo empresarial o en economía.
Introducción a: Estructura de mercado e innovación en este contexto
Fue Schumpeter quien argumentó de forma más persuasiva que, a largo plazo, la competencia mediante la introducción de nuevos productos y métodos de producción era mucho más importante que la competencia de precios (véase también acerca de la teoría de precios).
Porque fue a través de la actividad innovadora como se produjo el desarrollo económico que dio lugar a una mayor renta per cápita. Este artículo tratará de equilibrar importantes preocupaciones teóricas con debates empíricos clave para ofrecer una visión general de este importante tema sobre: Innovación empresarial.
Para tener una panorámica de la investigación contemporánea, puede interesar asimismo los textos sobre economía conductual, economía experimental, teoría de juegos, microeconometría, crecimiento económico, macroeconometría, y economía monetaria. Datos verificados por: Sam. Tema: economia-fundamental. Tema: macroeconomia. Tema: microeconomia. Tema: economia-internacional. Tema: finanzas-personales. Tema: ciencia-economica. Tema: pensamiento-economico. Tema: principios-de-economia. Tema: mercados-financieros. Tema: historia-economica. Tema: sistemas-economicos. Tema: politicas-economicas. INTELIGENCIA ARTIFICIAL , INNOVACIÓN CORPORATIVA , EMPRESAS , HABILITACIÓN