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06 abril 2015

Innovación avanzada. El «estado de la nación»

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La «innovación avanzada» (IA),frente a la «innovación incremental» o la «innovación evolutiva», en esta era de actividad empresarial y humana de todo tipo, y caracterizada por una mega competición global, importantes perturbaciones tecnológicas, mayor poder de los clientes y ecosistemas empresariales de rápido cambio (la denominamos la «era de la creatividad»), es la forma de renovar y revitalizar a las grandes empresas para que sigan existiendo como tales.

Estamos ante un tipo de innovación avanzada (IA) cuando se producen mejoras muy avanzadas en el rendimiento y costes existentes gracias a modelos de negocio totalmente nuevos, o a la apertura de un nuevo espacio de mercado y a la generación de un nuevo conjunto completo de características de rendimiento.

Nuestra reciente investigación indica que la mayoría de los consejeros delegados de las mayores empresas consideran que los objetivos de IA específicos y explícitos deben formar parte de la definición de la estrategia formal, aunque menos de la mitad reconocen haberlos establecido ya.

No obstante, la IA sigue siendo un objetivo impreciso, en particular cuando se mide el rendimiento a través de hechos concretos: su aportación media a los ingresos se sitúa en torno al 8 % (un tercio de los generados mediante evoluciones incrementales), las reducciones de costes unitarios que se consiguen con ella transcurridos 5 años están por debajo del 10 %, y el tiempo de rentabilidad, en la mayoría de los casos, pasa de los 3 años.

Curiosamente, hay tantos consejeros delegados insatisfechos con su rendimiento en este ámbito (88 %), como personas que consideran que es de importancia estratégica (89 %) y están surgiendo algunos indicios que apuntan a cuál puede ser el origen de la gran brecha entre el empuje y el rendimiento.

Casi dos tercios de los proyectos declarados en materia de IA se han dedicado a encontrar «El Dorado» de la innovación en productos o servicios. Solo una cuarta parte a la innovación de procesos y apenas una octava parte a la innovación del modelo de negocio. En resumen, este hecho demuestra dos problemas muy significativos:

Por un lado, que la mayoría de las empresas siguen persiguiendo el objetivo equivocado. Resulta bastante intuitivo y razonable pensar que los enormes cambios de nuestras vidas procedentes de la conectividad móvil y las comunicaciones, del uso de datos masivos o de la internet de las cosas y de las personas, tengna mucho más que ver con la forma de hacer las cosas que con los productos o servicios que necesitamos.

Y, por otro lado, que el enfoque para la transformación de la manera de hacer las cosas sigue considerándose una cuestión de evolución de los paradigmas existentes y sigue estando, precisamente, en manos de aquellos que, supuestamente, deberían ser quienes revisen a fondo sus modelos de negocio.

Otra cuestión problemática, de acuerdo con las respuestas de los consejeros delegados, reside en el liderazgo y buen gobierno de los procesos de IA y en los modelos organizativos para abordarla. En mayor o menor medida, la mayoría de empresas se debaten entre definir un liderazgo y equipos dedicados, separados de la organización «tal cual», con distintos niveles de influencia ejecutiva, frente a centrarse en una participación entre funciones y soluciones con «intraemprendedores» y financiación «dirigida a actividades particulares» como parte de la ecuación. Este dilema, que se puede describir como la elección entre llevar a cabo cirugía organizativa (trasplantes incluidos) frente a la transformación «homeopática» de las estructuras existentes, está lejos de resolverse en la mayoría de casos. Más del 40 % de las empresas declara que no existe una organización formal de IA como tal, y la mitad considera que su estructura de liderazgo y buen gobierno a tal fin es ineficaz o muy ineficaz.

Por último, como sucede con frecuencia al abordar asuntos complejos, existe un problema con las métricas, que están orientadas a identificar y premiar logros incrementales a corto plazo y no a medir el impacto potencial y «factores externos» de la IA, e incluso menos aún a determinar adecuadamente cuando se ha llegado a un punto muerto para tomar decisiones que pongan fin a inversiones o iniciativas

¿En qué depositan los consejeros delegados sus esperanzas de mejora?

Siendo cínico o sincero, la mayoría de ellos apuntan a la esfera de las personas y las prácticas. Las tres prácticas con mayores puntuaciones para el desarrollo de la IA, y que puede argumentarse que son, las tres, al menos en teoría, muy fácilmente factibles, son la supervisión de tendencias, redes externas y procesos ágiles: asegurándose de que se tienen en el «radar» todos los ingredientes pertinentes del cóctel futuro, admitiendo que es improbable que toda la información y conocimiento necesarios residan en la organización, e intentando alejarse, cuando sea posible, de la «cascada» a las normas y procedimientos «ágiles», considerados como los resortes clave.

Una última idea que compartir, como principal corolario de este «estado de la nación» en investigación sobre la IA. En gran medida, se trata de ANTICIPARSE, con letras mayúsculas. El catedrático Richard Foster, de la Universidad de Yale, ha medido que el promedio de vida de una sociedad del S&P 500 era de 60 años en la década de los años 60 del siglo pasado, y que esta ha disminuido a 15 años en la actualidad, medio siglo más tarde. La duración de los cargos de los consejeros delegados también ha disminuido en una cuarta parte de la que solía ser. El riesgo de no establecer una «fábrica de IA» o de no tenerla en funcionamiento para desvelar los «desconocidos desconocidos», como diría Donald Rumsfeld: esos riesgos y oportunidades que desconocemos o derivados de no impulsar la innovación que procede de ellos para transformar la organización actual no son razonables. Las empresas que no dedican esfuerzo y talento suficiente a esta misión, simplemente, no están leyendo las «advertencias».

Carlos Abad

Director General. Arthur D. Little España

Esta publicación se basa en las conclusiones del último estudio de Arthur D. Little sobre innovación avanzada y en el trabajo colectivo de su departamento de Gestión de tecnología e innovación.

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