Картирование технологического ландшафта для ускорения инноваций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Перспективность инновационной идеи и вероятность появления успешного нового продукта или услуги в результате ее реализации напрямую зависят от качества информации, из которой идея возникла и с помощью которой оценивался ее потенциал. Идеи, основанные на недостаточном понимании потребностей или технологий, необходимых для их удовлетворения, редко оказываются прорывными. Ложные представления о рыночной привлекательности, вызванные ошибочным пониманием готовности клиентов к тем или иным инновациям, текущей или потенциальной деятельности конкурентов и их вероятной реакции на появление новой продукции, порождают серьезный риск. Для того чтобы создавать успешные инновации, организациям необходимы максимально полные и репрезентативные данные для принятия решения о разработке продукции и актуальные сведения о внешних факторах, которые определяют, насколько жизнеспособен инновационный проект и оправдано ли его продолжение.Технологическая конкурентная разведка (ТКР) представляет собой направление конкурентной разведки (КР), в задачи которого входит обеспечение разработчиков технологий, продуктов и услуг информацией, требуемой для отбора наиболее перспективных проектов. При этом учитываются наиболее полные и достоверные данные о потребностях клиентов, технологических возможностях (включая потенциал партнерств для ускорения разработки и минимизации рисков) и о состоянии конкурентной среды. ТКР сохраняет свое значение на протяжении всего процесса разработки продукции, поскольку снабжает руководителей проектов сведениями о переменах, способных повлиять на привлекательность новых продуктов. Многие инструменты и подходы ТКР применяются и к другим направлениям КР. Однако специфика «технологического» направления КР заключается в применении специальных методик работы с информацией, позволяющих использовать интересы, знания и навыки пользователей продуктов и технического персонала, что не характерно для других видов КР.В статье рассматривается роль ТКР как инструмента, помогающего бизнесу ускорить создание инноваций. Представленный анализ исходит из многолетнего опыта исследований в области технологического прогнозирования и инноваций, а также из личной практики автора по разработке программ ТКР для различных организаций.

Об авторах

Джей Паап

Paap Associates

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

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».