PhD - Paper La Era de la Revolución

Doctorando ULSETB 2010

Georgy Llorens B. 1

Innovación y Estrategia

"Artículo La era de la Revolución de Gary Hamel"

GEORGY A. LLORENS BUENO

E-mail [email protected] Web http://www.stratmcs.com/

Doctorado en Administración de Empresas

Université Libre des Sciences de l’Entreprise

et des Technologies de Bruxelles

Abstract Este artículo trata de la relevancia de los de la continua adaptación a los cambios experimentados por el medio, pero destaca que las empresas que serán exitosas son aquellas que generan el cambio, ya que las que se adaptan son más bien reaccionarias y no impulsan el cambio. Los actuales modelos de gestión han estado focalizados en hacer más eficientes los actuales procesos, y los beneficios marginales de mejorarlos son cada vez menores, por lo que el preciso innovar en una forma distinta a la habitual, una innovación No-Lineal, que responde más a como se desarrolla la realidad del mundo social del ser humano. Modelos de Pensamiento Sistémico y metodologías como System Dynamics permiten analizar la implementación de estrategias diferenciadoras que signifiquen un mayor valor agregado a través de modelos de gestión innovadores. Palabras Claves: Innovation, Business Model, Business Model Concept, System Dynamics, System Thinking, Modelos de Negocios, Planificación Estratégica, Ventaja Competitiva, Lateral Thinking, Innovación

Santiago, Chile, Junio 2010


Georgy Llorens B. 2

Tabla de Contenido

Introducción .............................................................................................................................. 3

Que entendemos por Innovación ............................................................................................... 4

Porqué son importantes los Modelos para la Innovación ............................................................ 4

Modelos de Innovación ......................................................................................................... 4

Modelos Estáticos ................................................................................................................. 4

Modelo de Albernathy-Clark ................................................................................................. 5

Modelo de Henderson-Clark ................................................................................................. 6

Modelo de Christensen ......................................................................................................... 6

Modelo de Teece ................................................................................................................... 7

Modelos Dinámicos ............................................................................................................... 7

Modelo de Abernathy y Utterback........................................................................................ 8

Modelo de Foster .................................................................................................................. 9

La Importancia de del Enfoque Sistémico .................................................................................. 9

Los Modelos Mentales .............................................................................................................. 10

Causa y Efecto ..................................................................................................................... 10

Modelos de Sistemas Dinámicos ......................................................................................... 11

El Pensamiento No Lineal ........................................................................................................ 12

Conclusiones ............................................................................................................................ 14

Bibliografía ............................................................................................................................... 15

Biografía ................................................................................................................................... 15


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Introducción

La innovación es considerada como uno de los factores cruciales de las empresas para sobrevivir y

competir. Para las empresas, la innovación en los sistemas de producción, procesos y conocimiento son

vitales puesto que aseguran su permanencia. En muchos casos, cuando se habla de innovación, se

refieren principalmente a innovación en productos o procesos pero poco se habla de la interacción

entre ambos, que es lo que finalmente genera el mayor valor para una organización.

La innovación es un proceso realmente complejo, puesto que las organizaciones y los medios en los

cuales se desenvuelven, son dinámicos lo que dificulta la implementación de una innovación que

desarrolle una empresa, puesto el tiempo entre el análisis del mercado, la evaluación de una idea de

innovación, la toma de la decisión de implementar una innovación y finalmente su puesta en marcha,

puede significar que ya es tarde para su implementación, o la competencia puede copiar rápidamente esa

innovación, y como resultante la empresa puede que no obtenga los beneficios esperados.

Producto de la complejidad de innovar y su alto riesgo, es que se torna necesario gestionar el proceso de

innovación como si fuese un proceso más de organización, el cual debe considerar las interacciones que

se producen entre el producto, procesos, conocimientos y el medio.

En este punto es donde los modelos de innovación y las metodologías de simulación ayudan a las

organizaciones a evaluar las diversas opciones de innovación antes de incurrir en inversiones o toma de

decisiones que pueden poner en riesgo a la empresa.

En general, las grandes innovaciones han surgido de un solo individuo que mediante una idea, o

modelo mental, logran desarrollar todo un concepto exitoso. Sin embargo, nunca nos detenemos a

hablar de todos aquellos como usted o como yo, que pensamos en una idea, y por algún motivo no

funciona o nos va mal. Téngalo por seguro que estos últimos casos son la mayoría.

Para aumentar las posibilidades de éxito de una innovación, es preciso que el innovador (o el creativo

de la idea), le dedique tiempo importante a analizar su propuesta antes de implementarla. Este tiempo es

el mejor invertido de todo el proyecto, ya que es altamente rentable, puesto que no es necesario realizar

desembolsos, solamente requiere su cerebro y un computador.

Actualmente existen metodologías de simulación que permiten analizar el impacto de una innovación

antes de su implementación. Sin embargo, por desconocimiento, las empresas rara vez recurren a este

tipo de herramientas, por otro lado, son pocos los profesionales en el campo de la administración de

empresas que poseen el conocimiento técnico para efectuar dichos análisis.

Todos hemos escuchado del concepto de sistémico expuesto por autores como Ludwig von Bertalanffy

(Teoría General de Sistemas), Edgar Morin (Pensamiento Complejo y Transdisciplinariedad), Peter Checkland

(Metodología Sistémica), Peter Senge (La Quinta Disciplina), sin embargo aun existe un abismo entre la

teoría y la aplicabilidad de métodos como el de System Dynamics de Jay forrester para la resolución de

problemas empresariales.

Particularmente en Chile, existen falencias en la utilización de herramientas que les permitan a los

innovadores generar un proceso continuo de innovación. Gran parte de la innovación en nuestro país

se basa en la adaptación de innovaciones a la realidad chilena, y la generación de conocimiento, es un

campo sin explorar por lo que resulta atractivo para la nueva generación de investigadores.

En el presente documento veremos los principales modelos de innovación reconocidos

internacionalmente y las herramientas que permiten simular modelos empresariales.


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Que entendemos por Innovación

Los innovadores son aquellas personas capaces de repensar los modelos de negocios existentes y

convertirlos en nuevas formas de crear valor para los clientes, sorprender a los competidores y proveer

nuevas ganancias a sus inversores.

La innovación no-lineal significa que las compañías deben romper con las ataduras del pasado e

imaginar soluciones completamente nuevas para las necesidades de sus clientes. En consecuencia, los

revolucionarios ya saben que la competencia no está planteada en términos de productos o servicios,

sino de conceptos de negocios. La novedad no está dada por características físicas de lo que se compra,

sino por las nuevas relaciones. Por ejemplo, comprar un seguro a través de Internet es un modelo de

negocios radicalmente distinto del acostumbrado, en el cual las personas debían acudir a una dirección

física y realizar una transacción de tipo personal; el nuevo modelo planteado por el comercio

electrónico presenta relaciones virtuales con características propias y, además, permite comparar las

pólizas al instante y asegurarse de que se está tomando la de menor precio.

Porqué son importantes los Modelos para la Innovación

Los modelos representan en forma abstracta una realidad que se pretende analizar. Los modelos nos

permiten analizar, explicar y simular una realidad que puede ser muy sencilla o muy compleja, y

dependerá de los niveles de detalle que se quiere incorporar al modelo.

Modelos de Innovación

Afuah (2003) propone dos grupos de modelos de innovación. Los Estáticos, que explican los factores

que afectan la capacidad innovadora de las organizaciones en un momento determinado del tiempo y

los Dinámicos, lo enfocan desde una perspectiva longitudinal y exploran la evolución de los procesos

innovadores de las empresas.

Modelos Estáticos

La innovación tiene dos tipos de impacto en la empresa. El primero es que el conocimiento exige al

máximo la habilidad productiva de la empresa, los cambios en el conocimiento implican cambios en la

habilidad de la empresa para ofrecer un nuevo producto. Así, una innovación se puede definir en

términos del nivel de impacto que produce en la capacidad productiva de la empresa. Esto se conoce

como Perspectiva Organizacional de la Innovación.

Según ésta perspectiva, una innovación es considerara radical si el conocimiento tecnológico requerido

para desarrollarla y explotarla es muy diferente al conocimiento existente en la organización, haciendo

que ese conocimiento sea obsoleto. Este tipo de innovaciones es conocida como “destructora de la

competencia” (Tushman y Anderson, 1986), según éstos autores, los cambios importantes se producen

después de una innovación tecnológica discontinua. La competencia destructora discontinua requiere de

nuevas habilidades, y conocimiento para ser incorporado a los procesos o al desarrollo de producto. Las

habilidades requeridas para un cambio tecnológico relevante, provocan cambios de estructura y poder

en las organizaciones. Es por ello, que es más común observar los grandes cambios en nuevas

organizaciones, ya que es más fácil implementar dichos cambios radicales.

Una innovación es incremental cuando el conocimiento requerido para el desarrollo de un nuevo

producto o servicio se construye sobre el conocimiento existente al interior de la organización o sobre

un conocimiento que está en el exterior y que puede ser incorporado a la organización (contratación de

personal, contratación de consultorías, capacitaciones, etc.). La mayoría de las innovaciones se producen


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en forma incremental, es decir, se construye sobre algo existente, y se mejoran los procesos.

Las empresas que inician cambios tecnológicos mayores, tendrán tasas de crecimiento mayores que

otras empresas de la competencia.

Una innovación es radical cuando el nuevo producto o servicio es tan superior que hace obsoletos a los

productos existentes. Y es incremental cuando su introducción en el mercado no impide que los

productos existentes desaparezcan.

Modelo de Albernathy-Clark

Según este modelo el impacto de la innovación tecnológica permite conocer el potencial empresarial

para aprovechar las innovaciones, detectar las tendencias tecnológicas y de mercado, y así enfocarse en

un segmento o nicho para materializar un negocio.

Este modelo plantea que existen dos tipos de conocimiento para la innovación: conocimiento

tecnológico y conocimiento de mercado. Esto propone que una empresa puede contar con tecnología

obsoleta y seguir vigente en el mercado. Las innovaciones las clasifica en según su impacto en

Regulares: si conserva las capacidades tecnológicas y de mercado existente, es cuando las innovaciones

se dirigen a los mismos clientes, esto implica el aprovechamiento de las mismas capacidades existentes

en la organización.

Nicho: si conserva las tecnologías pero hace obsoletas las de mercado, es cuando surgen nuevas

oportunidades de mercado, derivado de la innovación en productos conocidos;

Revolucionaria: si hace obsoletas las capacidades tecnológicas, pero mantiene las del mercado y

Arquitectónica: si ambas capacidades, las de mercado y tecnológicas se hacen obsoletas, y se

requerirán cambios mayores para que la empresa pueda mantenerse en el mercado, es decir, la

innovación genera un salto cualitativo y permite la aparición de nuevos sectores de negocio, nuevos

competidores, y nuevas relaciones de mercado.

Figura 1: Modelo de Albernathy-Clark

La matriz identifica el grado en que una innovación tecnológica realiza un quiebre drástico con la

situación y tendencias del mercado o las mantiene. Según el tipo de innovación tecnológica que se

produce, permite analizar el impacto en los procesos de comercialización, ventas, distribución, y otros

procesos internos.

El eje X se refiere al sistema tecnológico con dos posibilidades, una en donde se mantiene la situación

del negocio, y otra en donde se produce una ruptura por el impacto del cambio tecnológico

introducido. El eje Y se refiere al sistema comercial y a las reglas de mercado en el sector, en donde

existen dos opciones, mantenimiento o ruptura.


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Modelo de Henderson-Clark

Estos autores sugieren que las innovaciones están hechas de componentes interrelacionados y que para

desarrollarlas requiere de dos tipos de conocimiento, el de Componentes y de Arquitectura, que se refiere a

los vínculos entre los componentes. Una innovación puede impactar un componente de conocimiento

o de arquitectura o a ambos en diferentes grados.

Esta figura muestra que existen dos tipos de innovaciones, innovaciones que cambian el diseño de los

conceptos claves existentes de una tecnología y las innovaciones que cambian las relaciones entre ellas.

Según este modelo se definen cuatro tipos de innovación. (1) Incremental: es cuando una innovación

mejora los conocimientos del componente y del conocimiento de arquitectura. (2) Radical: es cuando

destruye el conocimiento de componente y el de arquitectura. (3) Arquitectura: si destruye conocimiento

de componente y se mejora el conocimiento de arquitectura. (4) Modular: si destruye conocimiento de

componente y mejora el de arquitectura.

Figura 2: Modelo de Henderson-Clark

Un ejemplo de una innovación modular es el cambio de los teléfonos celulares análogos por los

digitales. Dependiendo del grado del impacto del cambio tecnológico, podemos decir que el reemplazo

de los celulares análogos por los digitales fue una innovación que cambió el concepto del diseño central

del producto sin cambiar la arquitectura del producto.

Modelo de Christensen

Según éste autor, las empresas establecidas fracasan en explotar las tecnologías disruptivas o rupturista,

no porque no capten la esencia de la innovación, o porque las tecnologías son competitivas, sino que

fracasan porque pasan demasiado tiempo con sus actuales clientes, sin pensar en cuáles serán sus

futuros clientes.

Para Christensen, existen tres tipos de innovaciones en los mercados. A la primera, la denomina

“sustaining innovations”, que son aquellas innovaciones que mejoran productos o servicios ya establecidos.

Aviones más rápidos, computadores más veloces, alimentos más saludables, etc. Estas innovaciones de

“mejoramiento” son perfectas para atender al grupo que Christensen califica como “undershot customers”:

los consumidores para quienes los productos y servicios que consumen todavía no cumplen sus

expectativas, es decir, “Consumidores no satisfechos” dispuestos a pagar un precio más alto por un

mejor producto

Este modelo plantea que las tecnologías disruptivas se orientan a clientes que no son usuarios


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actualmente, por tanto son capaces de crear nuevos mercados.

Para Christensen, esta es la fuente de las “innovaciones de ruptura de nivel bajo” (Low-end disruptive

innovations), el segundo tipo en su clasificación. Estas innovaciones se presentan con precios más bajos,

son más especializadas y enfocadas a las expectativas del consumidor.

Modelo de Teece

Este autor propone un modelo que considera dos factores que son relevantes al momento de

rentabilizar una innovación: (1) Facilidad de ser Imitada y (2) Activos complementarios. La imitabilidad puede

venir de la propiedad intelectual, protección de la tecnología o del hecho que los imitadores no tienen

las competencias para imitar la tecnología. Los activos complementarios son las capacidades que la

empresa necesita para explotar la innovación (equipos, personal, conocimiento, cadena de valor, marca,

etc.)

Figura 3: Modelo de Teece

Este modelo es interesante porque recoge una realidad que muchas veces hemos escuchado, donde un

invento innovador no siempre beneficia a su inventor, ya que dependerá del modelo de negocio que

elija para su difusión, y de los poderes de negociación que tengan los actores de la cadena. Bajo este

esquema resulta importante que el innovador piense no sólo en el producto o proceso, sino que

también como traspasará esta innovación al mercado, con tal que pueda obtener el máximo beneficio

posible.

Modelos Dinámicos

Los modelos estáticos presentados anteriormente son de poca utilidad cuando se trata de reflejar los

cambios permanentes que experimenta una industria en cuestión. Es por ello que se torna relevante

incorporar factores que permitan ajustar el modelo a los cambios que experimente el medio, y que el

propio modelo genere conocimiento con tal de mantener una retroalimentación circular que le permita

un crecimiento desde la perspectiva de un sistema.

Para abordar este tipo de realidades más complejas, se han propuesto una serie de modelos que buscan

captar los aspectos dinámicos del proceso competitivo. Estos modelos tienen por objetivo capturar la

influencia de las decisiones estratégicas de las empresas y la realidad estructural de las industrias donde

éstas se desarrollan.

Los modelos dinámicos consideran la utilización de los recursos mediante la cadena de valor y el


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conocimiento externo que es incorporado a la empresa para lograr obtener una ventaja competitiva

sostenible.

Bajo este enfoque, las actividades o acciones de innovación que realice una empresa deben contribuir a

reforzar las actuales capacidades de la empresa o desarrollar nuevas capacidades. Estas iniciativas de

innovación deben generar nuevo conocimiento, el cual debe ser materializado en innovaciones que

generen valor, deben proteger las actuales capacidades mediante la creación de barreras a la imitación, y

debe vencer la inercia de la organización de no hacer cambios. La innovación tecnológica tiende a

confundirse con la estrategia competitiva, ya que la innovación es parte de ésta última y facilita su

ejecución.

Se han propuesto diferentes modelos que permiten recoger los factores de los entornos dinámicos que

afectan el desempeño de una empresa. Se han propuesto modelos que permiten: analizar el rendimiento

de las tecnologías, evaluar el impacto de una tecnología, diseñar organizaciones innovadoras para

erradicar la inercia, y estimular la creación de nuevo conocimiento tecnológico.

Modelo de Abernathy y Utterback

Este modelo se centra en el desarrollo de modelos explicativos que permiten captar la dinámica del

proceso de innovación.

Según estos autores los cambios incrementales en proceso pueden estar relacionados con los cambios

incrementales en el producto. Ellos proponen un modelo cíclico que fue inspirado en el modelo de

ciclo de vida de producto, en el cual las etapas se van repitiendo en el tiempo. De acuerdo con este

modelo, cuando un producto nuevo surge, también surge un patrón predecible de desarrollo

tecnológico.

Figura 4: Modelo Industrial de Productos y Procesos de innovación

(Tomado de paper de P.Milling, 2000)

El ciclo consta de tres fases, cada una de ellas implica tomar diferentes decisiones estratégicas para ser

gestionadas adecuadamente. La primera fase se lleva a cabo las innovaciones del producto. La segunda

fase se caracteriza por innovaciones de proceso y la última se refiere a innovaciones que producen

cambios en productos y procesos simultáneamente. Los objetivos que están implícitos a lo largo del

ciclo son las mejoras de calidad, el aumento de las prestaciones y la reducción de costos.


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Modelo de Foster

Este modelo distingue tres fases en la evolución de la tecnología y el fruto que de ella puede extraer una

empresa. En la primera fase, la tecnología es inmadura y las ventajas obtenibles son menores, en esta

etapa los costos de inversión pueden ser elevados y los beneficios muy bajos. La segunda fase es la de la

explosión y crecimiento de la tecnología y la rentabilidad. La tecnología mejora rápidamente y su efecto

en los productos y procesos es evidente, con resultados positivos. En la última fase, la tecnología ha

madurado y el rendimiento de las inversiones es elevado, se entiende que se ha llegado al límite de la

tecnología.

El modelo “S” explicita las posibilidades de agotamiento en la explotación de una tecnología al

madurar, y ayudó a entender la desaparición de algunas empresas que, sumergidas en su tecnología

madura, son desplazadas por nuevas empresas que utilizan tecnologías más avanzadas capaces de

proporcionar niveles de rendimiento y desempeño muy superiores a los existentes. Moverse sobre la

curva significa que se producen mejoras incrementales con la tecnología existente, mientras que un salto

de una curva S a otra significa la adopción de una nueva tecnología. Este modelo propone que la

innovación en una industria se mueve a través de una sucesión de ciclos tecnológicos.

Para Foster, es relevante que las empresas deben “adoptar nuevos modelos mentales” y diseñar

“estrategias flexibles” que se adapten a un mercado en evolución, mientras “las empresas se construyen

con voluntad de durar”, el mercado se alimenta de la creación y la destrucción constante. Por tanto, el

éxito se basa en adoptar esa necesidad de cambio permanente.

La Importancia de del Enfoque Sistémico

Todo modelo de innovación, al igual que cualquier actividad humana, puede ser analizado desde una

perspectiva de sistemas.

Lo que buscan los modelos de innovación es tratar de representar la realidad en forma esquematizada y

sencilla, con el objetivo que facilite su entendimiento, y finalmente se posible de repetir, es decir, se

pueda implementar en otra organización de manera formal, con tal de lograr resultados sobresalientes.

Edwards Deming, Jay Forrester y Peter Senge, coinciden en que el pensamiento sistémico es la

capacidad más importante para que un grupo de personas logre crear lo que realmente desea.

El pensamiento sistémico es la capacidad de comprender las relaciones entre diversos componentes de

un sistema organizacional que obtiene resultados deseados e indeseados. Según Deming, sólo existe un

sistema cuando sus componentes se relacionan para buscar un fin común.

Lo opuesto al pensamiento sistémico, es el pensamiento lineal, es cuando buscamos la causa inmediata

de un evento sin considerar el sistema del cual forma parte.

El pensamiento sistémico es un pensamiento circular, donde la retroalimentación permite una

transformación constante.

Los pilares fundamentales del pensamiento sistémico son que “El todo es superior a la suma de sus

partes” y que “Todo está conectado con todo”.

Las interacciones en el mundo real no son sencillas, lo que cual hace más difícil entender un problema,

ya que se debe analizar el sistema completo, y no un hecho en concreto. En general, tenemos problemas

para pensar sistémicamente, y tendemos a analizar o juzgar las situaciones en forma lineal. La dinámica

de sistemas propone ayudar al pensamiento sistémico con la elaboración de modelos y la validación de

los mismos apoyándonos en la capacidad de las computadoras.


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Los Modelos Mentales

Los modelos mentales son un elemento esencial en el pensamiento sistémico, ya que recogen los

componentes importantes del funcionamiento de un sistema, el cual no está formalizado o

documentado. Debido a que los elementos de la realidad se encuentran a nuestro alrededor y no en

nuestro cerebro, debemos elaborar un modelo para analizar los problemas.

Al interior de las empresas, muchos procesos funcionan porque las personas que formar parte de ese

proceso, saben cómo se debe hacerse el trabajo, saben lo que está bien y mal, saben cuáles son los

“input” que necesitan para generar los “output” esperados. Estos procesos no funcionarían en forma

automática, si las personas no tienen el conocimiento de lo que se debe hacer y de lo que se espera

obtener del proceso. Todo el conocimiento para que este proceso funcione, se encuentra en la cabeza

de las personas, de ahí el nombre de modelos mentales.

Los modelos mentales son la base de todas nuestras actividades humanas para lograr el desarrollo,

mediante el perfeccionamiento de las actividades que realizamos. Ese perfeccionamiento se logra

mediante el aprendizaje, el cual se forma a su vez, de las experiencias buenas y malas, que nos ayudan a

enriquecer el modelo mental. Este enfoque es la base del crecimiento.

Una vez que el modelo mental funciona, procedemos a sistematizar parte de sus procesos o

componentes con tal de aumentar la eficiencia del proceso. Por ejemplo, pensemos en el caso de un

obrero en la antigua Roma, probablemente para construir un edificio, necesitaban rocas, y herramientas

para modelar la roca y así poder transformarla en un bloque de granito. Una vez que comprendieron

bien el proceso de fabricación de bloques de granito, separaron los componentes del proceso de

fabricación, se especializaron, y dividieron el trabajo en grupos, así un grupo se dedico a buscar las

canteras y extraer las rocas, otro grupo se dedico a cincelarlas y darles forma, otro grupo se dedico a

transportarlas hasta el lugar de construcción, otro grupo se dedico a darle los toques más finos, para que

calcen perfectamente con los otros bloques de granito de la construcción, y otro grupo se dedico a

ponerlas en el muro de la construcción.

La sistematización de un proceso, parte en principio con el modelo mental, luego estudia que partes es

posible sistematizar, y define la sistematización para aquellos componentes donde se logre obtener el

mayor valor.

Un modelo mental posee los siguientes atributos para su conformación:

Eliminación: es cuando eliminamos información de nuestra mente para mantener nuestros

modelos mentales

Construcción: es cuando agregamos información a un modelo mental para complementarlo o

llenar los vacios

Distorsión: es cuando cambiamos la experiencia, ampliamos algunas o disminuimos otra.

Generalización: es cuando convertimos una experiencia en representativa de un grupo mayor.

Prejuicios: es cuando ya poseemos un modelo mental previo que afecta o influye sobre un

nuevo modelo mental

Todos los modelos mentales son posibles de ser modificados si se abordan como sistemas de forma

imparcial.

Causa y Efecto

Según el enfoque de pensamiento lineal, la Causa siempre precede al Efecto, sin embargo, esto no es así

según el pensamiento sistémico, ya que al ser circular, la causa precede al efecto, pero el efecto afecta a

la causa, por lo se hace necesario considerar el todo, no a partir de las partes, sino de las relaciones que

se establecen entre ellas dentro del sistema, lo cual nos lleva a mirar las causas como categorías



dinámicas y analizarlas considerando los factores determinantes.

Según el pensamiento sistémico, los modelos mentales pueden ser estructurados como puntos de

palanca, ya que el cambio de modelo mental incide sobre el sistema.

Modelos de Sistemas Dinámicos

Los modelos de sistemas dinámicos (System Dynamics - SD), tienen su origen con Jay Forrester el cual

fundo este nuevo campo del conocimiento en 1950 al amparo del MIT.

Forrester aplicó su conocimiento de sistemas dinámicos del mundo de la ingeniería a otros campos del

conocimiento como las ciencias sociales, ambientales y la gestión de empresas. El planteó toda una

metodología matemática de análisis para modelos complejos muy diferente a las existentes. Su principal

característica es que sus modelos son de tipo No Lineales, ya que la realidad no es líneal, y recoge las

relaciones entre las partes. Su metodología es de tipo holística, la cual se contrapone con los clásicos

métodos lineales de análisis como por ejemplo, la econometría que son más bien de tipo reduccionistas.

Junto con la metodología, al amparo del MIT y con el surgimiento de los computadores, desarrollaron

un software que les permitía modelar sistemas complejos, con una mayor facilidad, sin requerir grandes

conocimientos matemáticos. Esto marco el despegue de este nuevo campo del conocimiento que ha

significado que muchos sistemas sociales sean analizados desde una perspectiva nunca antes vista.

Para poder desarrollar un modelo bajo el enfoque de SD se deben considerar los siguientes pasos:

La riqueza de estos modelos dependerá del equilibrio que se pueda lograr entre la simplificación y la

pérdida de calidad predictiva. Generalmente, los investigadores, tienden a incorporar demasiadas

variables al modelo, lo que provoca una dificultad para entender el modelo, o sobreestimar el poder de

predicción del mismo.

Formulación del Problema: el cual incluye el modelo mental y el diagrama de relaciones

Construcción del Modelo: el cual contempla los diagramas causales, generalmente representados por cuadros y flechas

Uso del Modelo: el cual contempla los escenarios de análisis



Figura 5: Estructura Loop del Mundo Real

Según Forrester, cada acción está basada en las condiciones actuales, dichas acciones afectan a las

condiciones, y los cambios en las condiciones se transforman en la base de las futuras acciones. No

existe un principio o fin del proceso. Los componentes del sistema están interconectados tal como se

refleja en la Figura 4. A través de una cadena de acciones cada componente del sistema está

constantemente reaccionando a los hechos producto de las acciones pasadas.

En el modelo planteado, la causa y el efecto pueden estar muy distanciados en el tiempo, por lo que

dificulta la toma de decisiones y dimensionamiento del impacto de efecto.

Con este enfoque, el concepto de lógica ha cambiado considerablemente, ya que no es válido nuestra

lógica lineal. El análisis habitual que entendemos por “lógico” puede llevarnos a tomar decisiones

herradas y empeorar la situación, mientras que la verdadera solución puede parecernos que va en contra

del sentido común. El análisis por partes que habitualmente realizamos para comprender una situación,

no es el adecuado al momento de comprender un sistema, puesto que dejamos fuera las relaciones que

existen entre sus partes. Así, no es posible predecir el comportamiento de un sistema tomando de base

el comportamiento de sus partes.

El Pensamiento No Lineal

Tal como mencione anteriormente, el pensamiento lineal se basa en que existe una relación directa y

unidireccional entre la causa y el efecto. Sin embargo, la realidad es mucho más compleja que esto, ya

que existe un conjunto de componentes que afectan el resultado esperado, y el resultado afecta a las

causas que lo originan.

Grafiquemos esto con un ejemplo, supongamos que le preguntamos a un grupo de personas cuanto

tiempo se demora en un viaje de la ciudad de Santiago a la ciudad de Viña del mar, (el tiempo real de

viaje entre ambas ciudades habitualmente es de 1 hora a 1:30 y depende de la hora de viaje y del día que

se trate) y durante el viaje hacen una parada para almorzar de 30 minutos. Las respuestas entregadas por

los miembros de este grupo se pueden clasificar en tres categorías diferentes. La primera agrupa a las

personas que dicen: “…bueno depende, ¿Cuántas personas van en el auto?, ¿Qué automóvil es?”, a este

grupo de personas las podemos denominar las “Líneas Bases”. Este grupo no se siente suficientemente

seguros con la información entregada y requieren que se les entreguen puntos de partida que les permita

entregar una mejor respuesta.

La segunda categoría agrupa a las personas que responden “bueno, supongo que 1 hora 30 minutos, ya

que el promedio del viaje es de 1 hora y paran 30 minutos a almorzar”. Este grupo de personas es la que

denomino pensadores lineales, porque tratan de hacer una estimación lineal en base al tiempo de viaje.

Acción

ResultadoInformación

sobre el problema



La tercera categoría corresponde a las personas que se preguntan a sí mismas, bueno ¿donde conviene

almorzar para no demorar tanto en el trayecto?, muchas de ellas analizaran la situación y dirán que

conviene almorzar al finalizar el viaje en la ciudad de destino, de esa forma hay mayor tranquilidad y

pueden aprovechar un momento de relajación.

Bueno, la pregunta del ejemplo es sencilla, y no existe una respuesta correcta, solo aproximaciones del

tiempo estimado, lo relevante es que las personas que tienen un pensamiento circular (no lineal), tienen

mejores habilidades para tomar decisiones.

El Pensamiento Lineal o vertical es la manera tradicional de pensamiento, es decir, aquella que se

desarrolla generalmente durante la época escolar y en donde se aplica la lógica de manera directa y

progresiva. El hemisferio izquierdo del cerebro humano es el responsable de razonar en forma

secuencial.

El término “Pensamiento Lateral” fue acuñado por Edward de Bono en 1967, para definir todas las

posibles respuestas para dar solución a un problema. Este tipo de pensamiento se desarrolla en el

hemisferio derecho del cerebro, es analógico, atemporal y no secuencial, o sea, que emplea diferentes

esquemas para llegar a la solución de una dificultad o problema

De Bono dijo “Pensar lateralmente evitando lo lógico o lo obvio se podrá convertir en una excelente herramienta para

enfrentar viejos y nuevos problemas con nuevas ideas”. El pensamiento lateral utiliza técnicas como el análisis de

posibilidades, cambio de enfoques, reestructuración de modelos preestablecidos, suposiciones y

desafíos.



Conclusiones

La innovación se ha transformado en un aspecto esencial al momento de la subsistencia de las empresas. Las empresas se deben adaptar rápidamente por la competencia global y los cambios dinámicos del medio. Esto ha significado en una cantidad enorme de nuevos productos y servicios que constantemente se lanzan al mercado. Para las empresas, la innovación es el motor de crecimiento de negocio. La competencia ha acortado los tiempos de desarrollo, por lo que resulta relevante mantenerse vigente mediante un proceso de innovación permanente. Las empresas deben lanzar nuevos productos y deben tener la habilidad de producirlas en gran escala en un tiempo corto con tal de obtener los beneficios antes que sus productos sean copiados. La innovación es el punto central de la estrategia de una empresa. Las empresas son sistemas complejos y dinámicos que mantienen un sin número de interacciones con el medio. Para las empresas la innovación en los producto y los procesos que los sustentas se torna vital, y para ello debe incorporar constantemente nuevo conocimiento al interior de la organización que le permita mantener el ciclo de innovación en funcionamiento permanentemente. Existe un conjunto de modelos de innovación que buscan explicar el funcionamiento, impacto y características del proceso de innovación, sin embargo, existe un abismo entre la teoría y la práctica, ya que ninguno de ellos explica cómo una empresa puede ser exitosa en su innovación. Si alguna empresa seleccionase un modelo para implementarlo en su organización, difícilmente le proveerá de productos o servicios innovadores. El campo de la innovación se ha estudiado como un aspecto relevante en las organizaciones, pero no es posible reproducir el éxito del proceso de innovación de una organización a otra. El único aspecto de los modelos que se puede rescatar es que en general, permiten ordenar y sistematizar un proceso para implementarlo dentro de empresa. Pero los “inputs” y “outputs” que le aporten los creativos serán los elementos que finalmente darán nacimiento a una innovación. Ha surgido con fuerza el concepto de pensamiento sistémico, pensamiento lateral o pensamiento no lineal, como elemento generador de nuevas ideas e innovaciones. Principalmente esto viene dado, porque tendemos a pensar linealmente en nuestra vida cotidiana. Un factor que se destaca en las innovaciones exitosas es que a alguien se le ocurre realizar algo diferente a lo acostumbrado, y cuando esto ocurre, el resto dice “a mí se me había ocurrido lo mismo”, pero lo fundamental es la ejecución de la idea. Para minimizar el riesgo de realizar cambios en los productos y procesos, o para incursionar en nuevos mercados es muy relevante que la empresa pueda evaluar diversos escenarios, considerando, variaciones en los productos, insumos, sistemas de distribución, etc., y para ello, existen metodologías que les permiten simular el desempeño final ante cambios en alguno de sus componentes. Las empresas tienen recursos limitados, por tanto es muy relevante que una innovación sea analizada en todos los aspectos con tal de identificar los factores que más aportarán al resultado final, sin tener que invertir recursos previamente, para ello se torna fundamental traducir el modelo mental del concepto de innovación que se tenga, hacia un modelo computacional que permita simular el impacto de los distintos escenarios. La gran mayoría de las innovaciones vienen dadas por organizaciones que tienen poco que perder, y que por lo general, son empresas pequeñas o empresas nuevas, y que generalmente le han dedicado un buen tiempo al proceso de análisis previo para definir su modelo de negocios. Las empresas establecidas, no le dedican el mismo tiempo al análisis de nuevos negocios, porque su foco y esfuerzo está en mantener los negocios actuales.



Bibliografía

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Biografía

El Profesor Georgy A. LLorens B. posee una amplia experiencia en Control de Gestión, Planificación Estratégica e Inteligencia de Negocios. Es alumno Doctorando en Administración de Empresas de la Université Libre des Sciences de l’Entreprise et des Technologies de Bruxelles, en Magister en Dirección Comercial de la Universidad Adolfo Ibáñez, e Ingeniero Comercial de la Universidad Andrés Bello. Se ha desempeñado en cargos relevantes en importantes empresas multinacionales y chilenas de reconocido prestigio. Sus principales áreas de investigación son Modelos de Gestión, Sistemas de Medición del Desempeño, System Dynamics, Dirección Estratégica.

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PhD - Paper La Era de la Revolución