Mapping the Technological Landscape to Accelerate Innovation

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The quality of an innovative idea and the likelihood that it will lead to a successful new product or service is directly related to the quality of the information that is used to generate the idea and assess its value. Ideas based on a poor understanding of the underlying need or technologies that might be used to address that need will rarely succeed. An assessment of market attractiveness based on faulty estimates of customer readiness for your innovation and current or potential competitors’ activities and their likely response to your offering is a high-risk effort. To successfully innovate, organizations need to have the best information possible to support their development efforts and up-to-date information on the eternal factors affecting an innovative project’s success so they can decide whether it is worth continuing. Competitive Technical Intelligence (CTI) is a branch of Competitive Intelligence (CI) that provides those developing new technologies, products, and services the information required to make better project selection decisions by ensuring the organization has the best information possible on customer needs, technology options (including using external collaborations to speed development and manage risk), and the competitive environment. CTI continues to provide value throughout the development process by alerting project managers to changes that might affect the attractiveness of a project under development. While CTI shares many tools and approaches with other forms of CI, it has special characteristics that call for a different way of managing the intelligence collection and analysis. Specifically, it is common to supplement the CTI staff’s capabilities in ways not often found in other types of CI by leveraging the interest, knowledge, and skills of their users, the technical staff. Drawing on over half a century of research on technology forecasting and innovation, and several decades of the author’s working with organizations to establish CTI programs, this article outlines where and how CTI can help organizations enhance their innovative efforts.

Авторлар туралы

Jay Paap

Paap Associates

Email: jaypaap60@alum.mit.edu
351 Waban Avenue, Waban, MA, US

Әдебиет тізімі

  1. Altshuller G. (1996) And Suddenly the Inventor Appeared: TRIZ, the Theory of Inventive Problem Solving. Worcester, MA: Technical Innovation Center, Inc.
  2. Ashton W.B., Klavans R.A. (1997) Keeping Abreast of Science and Technology: Technical Intelligence for Business. Columbus, OH: Battelle Press.
  3. Ashton W.B., Sen R. (1988) Using Patent Information in Technology Business Planning // Research-Technology Management. Vol. 31. № 6. P. 42-46.
  4. Bright J.R. (1968) Technological forecasting for industry and government. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
  5. Bright J.R. (1969) Some management lessons from technological innovation research // Long Range Planning. Vol. 2. № 1. P. 36-41.
  6. Bright J.R., Schoeman M.E.F. (eds.) (1973) A Practical Guide to Technological Forecasting. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
  7. Burke J. (2007) Connections. New York: Simon & Schuster.
  8. Chesbrough H.W. (2006) Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. Brighton, MA: Harvard Business Review Press.
  9. Cooper R.G. (2011) Winning at New Products (4th ed.). New York: Basic Books.
  10. Davis R.C. (1973) Organizing and Conducting Technological Forecasting in a Consumer Goods Firm // A Practical Guide to Technological Forecasting / Eds. J.R. Bright, M.E.F. Schoeman. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. P. 601-618.
  11. Herring J. (1999) Key Intelligence Topics: A Process to Identify and Define Intelligence Needs // Competitive Intelligence Review. Vol. 10. № 2. P. 4-14.
  12. Hollerith H. (1894) The Electric Tabulating Machine // Journal of the Royal Statistical Society. Vol. 57. № 4. P. 678-682. DOI:https://doi.org/10.2307/2979610
  13. Kelley T. (2016) The Art of Innovation: Lessons in Creativity from IDEO. London: Profile Books.
  14. Maslow A.H. (1954) Motivation and Personality. New York: Harper & Row.
  15. Meyers S., Marquis D.G. (1969) Successful Industrial Innovation. Washington, D.C.: National Science Foundation.
  16. Natale S. (2019) Amazon Can Read Your Mind: A Media Archaeology of the Algorithmic Imaginary // Believing in Bits: Digital Media and the Supernatural / Eds. S. Natale, D.W. Pasulka. Oxford: Oxford University Press. P. 19-36.
  17. PMI (2017) A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) (6th ed.). Newtown Square, PA: Project Management Institute.
  18. Paap J. (1990) A Venture Capitalists Advice for Successful Strategic Alliances. Planning Review. Vol. 18. № 5. P. 20-22.
  19. Paap J. (1991) The VC Opportunity in Corporate Spinoffs // Venture Capital Journal. Vol. 30. № 12.
  20. Paap J. (1994) Technology management and competitive intelligence: New techniques for a changing world // Competitive Intelligence Review. Vol. 5. № 1. P. 2-4.
  21. Paap J. (2007) Competitive Technical Intelligence at Trade Shows and Professional Meetings // Conference and Trade Show Intelligence / Eds. B. Hohhof, J. Calof. Alexandria, VA: Competitive Intelligence Foundation. P. 177-191.
  22. Paap J. (2018) Competitive Intelligence for Innovation. Paper presented at the Martec Executive Workshop, Shanghai, China, June 26-27, 2018.
  23. Paap J., Katz R. (2004) Anticipating Disruptive Innovation //Research-Technology Management. Vol. 47. № 5. P. 13-22.
  24. Roberts E.B. (1988) Managing Invention and Innovation: What We've Learned // Research-Technology Management. Vol. 31. № 1. P. 11-29.
  25. Rosenkranz W. (2003) Continuous Scenarioing and Strategic Early Warning in Pharmaceuticals. Paper presented at the SCIP 2003 International Conference, March 12-15, 2003, Anaheim, California.
  26. Rothwell R., Freeman C., Horsley A., Jervis V.T.P., Robertson A.B., Freeman J. (1974) SAPPHO updated-project SAPPHO phase II // Research Policy. Vol. 3. № 3. P. 258-291.
  27. Vanston J.H. (2003) Better Forecasts, Better Plans, Better Results // Research-Technology Management. Vol. 46. № 1. P. 47-58.
  28. Von Hippel E. (2011) The User Innovation Revolution // MIT Sloan Management Review (Fall). Reprint № 53107. Режим доступа:https://sloanreview.mit.edu/article/the-user-innovation-revolution/, дата обращения 18.05.2020.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».