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Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información, CUTI y Máster en GET. Universidad ORT.Estimación en Mercados Tecnológicos.
Fernando Palop Marro, 12 octubre 2011
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Métodos para la estimación en Mercados Tecnológicos
Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información y Master en Gerencia de Empresas Tecnológicas
<informa@triz.es>, www.triz.es
Montevideo, 12 de octubre de 2011
Fernando Palop Marro
Co-fundador de TRIZ XXI y Profesor Asociado,
Departamento Organización de Empresas,
Universidad Politécnica de Valencia
Agradezco a mi maestro el Prof. Enrique De Miguel Fernández y a mis compañeros Mar Gutiérrez y Xavier Mulet del Departamento de Organización de Empresa de la Universidad Politécnica de Valencia parte del material aquí incluido.
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Nota sobre el “copyright” de esta documentación:
La presente documentación puede ser reproducida exclusivamente para uso interno de la Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información, CUTI y del asistente al Master de la Universidad ORT
en Gestión TICs, siempre y cuando se cite de forma clara su autoría y procedencia, fecha y curso en la que se ha recibido. Cualquier otro destino queda sujeto a la autorización expresa del Prof.
Fernando Palop Marro y de triz XXI SL.
triz XXI S.L.
Ap. Co. 12 122, E-46080 Valencia. (España)
Tfno.: 34-96 3890513 Fax 34-96 3692190
La estimación de mercados
Consideraciones previas sobre la estimación
Estimación y regla de Pareto 20 / 80.
No existe “la técnica” o “método” óptimo. Se recomienda la combinación de varias de las que aquí se exponen.
El propio proceso de trabajo y reflexión aplicando técnicas para estimar esos futuros aporta un alto valor a quienes lo practican al
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El futuro es incierto, no se puede anticipar. Esto no significa que no podamos reducir la incertidumbre inherente al mismo.
Por tanto, podemos y debemos decidir el presente teniendo en cuenta los posibles futuros
estimar esos futuros aporta un alto valor a quienes lo practican al tiempo que genera una ventaja competitiva distintiva en sus decisiones estratégicas.
Toda decisión, en particular las estratégicas, conlleva unas consecuencias sobre el futuro que la misma precipita.
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La estimación de mercados dentro de un proceso de planeación
Paradojas de la Planificación
La precisión en un plan es aconsejable, pero... demasiada exactitud conduce a decisiones irreales.
La incertidumbre propicia la planificación, pero... una elevada incertidumbre hace que la planificación sea menos fiable.
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La planificación requiere implantar planes de acción para el logro objetivos implicando recursos. Pero m.p. y l.p. ...cuanta menos flexibilidad haya menos útil será la planificación.
La planificación indica qué se debe hacer, por parte de quién, en qué momento, y hacia donde se dirigirán los recursos mediante un proceso más o menos participativo. Este contenido puede y debe ser modificado si existen divergencias, pero... una puesta en cuestión permanente genera inseguridad y problemas de coordinación.
La Previsión base de la planificación. Tipos y métodos.
Previsión y estimación
PREVISIÓN: Ver con anticipación; conocer; conjeturar por algunas señales o indicios lo que va a suceder.
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En las ciencias sociales a diferencia de la ciencia muy difícil la previsión
Paso previo en la empresa a la planificación. Para una planificación estratégica es muy conveniente conocer las futuras amenazas y oportunidades del entorno.Efectuar una previsión de hechos futuros, “un pronóstico”.
Condición básica para una correcta toma de decisiones.
¿Para qué sirve?
El directivo tiene que tomar decisiones con consecuencias futuras.
Para identificar futuras oportunidades y amenazas del entorno: Input de la Planificación Estratégica
P d i l i tid b l t ma de decisi nes
Previsión
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Para reducir la incertidumbre en la toma de decisiones
Complejidad de la Previsión en la Empresa
Entorno general turbulento: Improbable e Incierto
Sesgos: Ideas Preconcebidas ancladas en nuestra mente: Existen mecanismos para minimizar su efecto.
Fuente: Prof. E. De Miguel, DOE, UPV
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Métodos para realizar la PREVISIÓN
Métodos informales
Mé dCronológicos / series temporales
Extrapolación
Tipos de Previsión
Intuitivos, carecen de procedimiento sistemático
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Previsión
MétodosFormales
cualitativos
MétodosFormales
cuantitativos Causales o regresivos
Extrapolación
Normativos o deductivos
Exploratorios o prospectivos
Objetivos: encontrar un método preciso, comprensible, que aporte un bº > coste empleo
TIPOS DE PREVISIÓN
Tipo de datos
Informaciónque ofrecen
Proyectiva
Prospectiva
Mixta
Cualitativo
Cuantitativo
Tiempo y probabilidad
Tipos de Previsión
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Previsión
Area queEstudian
HorizonteTemporal
RRHH
Largo Plazo
Medio Plazo
Corto Plazo
Demográfica
De ventas
Tecnológica
Tiempo y probabilidad
Fuente: Prof. E. De Miguel, DOE, UPV
TIPOS DE PREVISIÓN
Tipo de datos
Proyectiva:
Prospectiva
Se utilizan datos históricos
Ej: Previsión demanda / ventas
Se utilizan técnicas de creatividad e inventiva
Tipos
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Mixta
Ej: Estimación subjetiva de ventas
Combinación de los dos anteriores: La empresa no sólo necesita datos históricos, también necesita: Inventiva, Trabajo en equipo y Perspectivas a Largo Plazo.
Entorno Turbulento
Fallos en Previsiones Proyectivas: Uso de InternetFallos en Previsiones Prospectivas: Valor acciones de Terra
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TIPOS DE PREVISIÓN
Si la previsión se hace sobre vbles. medibles
Información Cualitativo
Cuantitativo
Tipos
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La previsión contiene hechos, sucesos o variables no medibles que pueden suceder
que ofrecen Cualitativo
Tiempo y probabilidad
Se considera cuándo se va a producir la previsión y con qué probabilidad
TIPOS DE PREVISIÓN
En las previsiones se pueden fijar plazos de ocurrencia de los sucesos pronosticados
HorizonteTemporal
Largo Plazo
Medio Plazo
Corto Plazo
Tipos
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ocurrencia de los sucesos pronosticados
Area queEstudian
RRHH
Demográfica
De ventas
Tecnológica
Previsiones basadas en la observación del entorno general e inmediato de la empresa
Pronóstico de cambios tecnológicos
Estimaciones de cuotas de mercado
Tasas de natalidad, mortalidad, etc.
Pronóstico necesidades de personal
Cambio tecnológico y previsión
Cambio tecnológico y Previsión
Distintas situaciones en la historia del tejido empresarial nos enseñan lo que ha pasado cuando la empresa no ha aprovechado la previsión:
a) - ver disminuir sus ventas por no haber sabido (o podido) explotar los avances tecnológicos de su negocio habitual. Ej. Paya y el juguete de hojalata, La Papelera Alcoyana, Cartonajes Suñer-Avidesa, Meccano vs. Lego vs. Videoconsolas, Roneo y la multicopista, Cellophane y el polipropileno,...
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b) - que desconozca el progreso de la competencia en nuevas tecnologías. Ej. La Ind. relojera suiza y francesa de relojes mecánicos se ve superada por el reloj japonés digital pero responde con el quartz-electrónico y el concepto de marketing “Swatch”.Graphoplex y la regla de cálculo en base a polímeros acrílicos, 1974 desbordada por las calculadoras electrónicas japonesas, Kodak vs. Polaroid vs. fotografía digital
c) - que la empresa crea que el avance tecnológico tendrá un fuerte despegue. Ej.: TV por satelite (proyecto en España Calviño y Canal 10 precursor comienzo años 90) , telefonía satélite IRIDIUM, Tecersa
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Previsión: La segmentación
La realización de una buena previsión pasa por segmentar el mercado al que se dirige la empresa:
Geográfico (país, región, ciudad, etc.)
SEGMENTACIÓN DEL MERCADO
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g (p , g , , )
Demográfico (edad, sexo, ingresos, estudios, etc.)
Psicosocial (clase social, estilo de vida, personalidad)
Cognoscitivo y Conductual (hábitos de uso, lealtad a la marca, etc.)
Previsión: La segmentación
SEGMENTACIÓN DEL MERCADO USUARIOS INTERNET
Población de
Han utilizado Internet
Clase 14 ñ
PERFIL DE USUARIOS DE INTERNET POR EDAD
Población de
Con acceso
a
Han utilizado
Internet14 años y I el último mes
PERFIL DE USUARIOS DE INTERNET CLASE SOCIAL
Segmentación Demográfica Segmentación Psicosocial
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Clase social
14 años y más el último mes
Alta 7,20% 19,2%
Media Alta 15,00% 26,00%
Media Media 42,30% 40,90%
Media Baja 25,80% 11,90%
Baja 10,50% 2,00%
Edad14 años y
másInternet el último mes
14 a 19 8,30% 3% 17,90%
20 a 24 9,10% 20.7% 20,30%
25 a 34 19,10% 38.6% 31,50%
35 a 44 17,70% 19.9% 18,30%
45 a 54 14,30% 8.8% 8,80%
55 a 64 11,70% 2.1% 2,80%
65 y más 19,80% 0.5% 0,50%
Fuente: Estudio General de Medios. Octubre-noviembre de 2001Mar Gutiérrez – Xavier Mulet
Elemento cuantitativo
ELEMENTO CUANTITATIVOEl elemento cuantitativo nos da información sobre el nivel de comportamiento o de rendimiento (cuantifica el elemento cualitativo)
¿Cómo?
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Definiendo atributos que representen el funcionamiento o característica de una tecnología
Valorando atributos = Parámetros
Representando gráficamente parámetros
Ej: Tanque: velocidad, protección blindaje, capacidad ofensiva
Fuente: Prof. E. De Miguel, DOE, UPV
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Métodos cuantitativos
El pronóstico o previsión descansa sobre modelos matemáticos y datos numéricos:
1. Cronológicos o de series temporales
Usan información de la misma variable cuyo comportamiento se quiere pronosticar
Métodos cuantitativos
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Alisado series temporales (exponencial, medias móviles)
Modelos descomposición temporal y análisis de series
Modelos avanzados (ARIMA, “Chartismo”,)
Modelos probabilísticos (distribución normal de Poisson, Markov,..)
Métodos cuantitativos
2. Causales o regresivos
Usan información de la variable que se va a pronosticar y de otras relacionadas cuya previsión sea más simple
Analógicos (analogías temporales espaciales o naturales)
Métodos cuantitativos
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Analógicos (analogías temporales, espaciales o naturales)
Métodos barométricos (indicadores)
Modelos de simulación deterministas (tablas input-output y simulación de sistemas)
Modelos econométricos y de experimentación social
Fuente: Prof. E. De Miguel, DOE, UPV
Métodos cuantitativos
Métodos cuantitativos
Limitaciones:
•Necesitan datos históricos;
•la necesidad de datos condiciona la elección de variables; relaciones entre variables y datos históricos no son estables dada la actual
l id d d bi
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velocidad de cambios;
•si los datos son dudosos el método no garantiza su precisión; exigen al directivo conocimientos estadistico-matemáticos;
•tendencia a realizar previsiones parciales al no considerar todas las variables
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Series temporales simples
ELEMENTO TEMPORALSeries Temporales simplesSe considera que las pautas establecidas en las tendencias pasadas se mantendrán en el futuro.Se ajusta una curva matemática a los datos pasados y se extrapola para pronosticar los datos futuros.Solo es fiable en las previsiones a corto plazo.
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Lanzamiento Crecimiento Madurez Declive
Curva de vida de un producto
Tiempo
Ventas
Series temporales: Curva crecimiento S
ELEMENTO TEMPORAL
Curvas de crecimiento (S), R. FosterTienen en cuenta que en algún momento se llegará a un cierto nivel donde habrá un límite.Es necesario fijar de antemano el nivel límite.Es uno de los modelos mas útiles para pronosticar la evolución futura cuando se termina la fase de desarrollo rápido (pronóstico mas
l i d d d )
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seguro para el periodo de madurez).La no aplicación de las curvas S es causa de exceso de inversión al principio y al final y falta de inversión en el centro de la curva.
Límite de la curva S
Analogías cuntificadas
ELEMENTO TEMPORAL
Analogías CuantificadasToma como referencia sucesos innovadores en instantes pasados, otros sectores, otros países, etc.
Metodología:1 Determinar suceso análogo precursor
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1. Determinar suceso análogo precursor
2. Representar serie temporal del suceso análogo y del suceso objeto de la previsión
3. Establecer intervalo temporal entre las curvas
4. Utilizar datos pasados del atributo precursor para pronosticar el estado futuro del rezagado
Ejemplos: tecnologías en aviones de combate y de transporte, en coches de carreras y comerciales, etc.
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Curvas de sustitución
ELEMENTO TEMPORAL
Curvas de SustituciónTienen en cuenta la sustitución de un producto por otro en el mercado, de una tecnología por otra...
Pronostican la velocidad con que va a ser sustituido un producto o una tecnología.
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Tiempo
Ventas
Vinilo
CD
Cintas
Distribución Digital: iTunes,etc..
Métodos cualitativos
El pronóstico o previsión descansa sobre la experiencia de las personas (expertos o protagonistas). Se basa no en datos pasados, sino en el procesamiento de esa información, en el conocimiento, la creatividad y el buen juicio:1. Exploratorios o prospectivosSe parte de la experiencia pasada y presente para proyectar al futuro,
d d f b l d d
Métodos cualitativos
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sopesando diferentes posibilidadesEjemplo: la tormenta de ideas, el análisis morfológico, el grupo nominal, la vigilancia del entorno, el método Delfos o Delphi o los escenarios.
2. Normativos o deductivosSe parte de las metas u objetivos a lograr en el futuro y se analiza que se necesita para lograrlos.Ejemplo: los itinerarios tecnológicos o “Technology Road Maps”
Brainstorming
ELEMENTO CUALITATIVOBrainstorming = Tormenta de Ideas
(espoleo de la creatividad)Pautas:
• Se plantea una idea cada vez• Libertad de expresión• No criticar, reirse, ni comentar las ideas de otros• Aprovechar las ideas de otros para desarrollar otras nuevas
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Aprovechar las ideas de otros para desarrollar otras nuevas• Recoger todas las ideas
Duración: Entre 15 y 30 minutos
Asistentes: Entre 4 y 10 personasequipos multidisciplinares expertosnecesario un conductor de la sesión
No debe utilizarse: Soluciones basadas en la experienciaCuando solo existe una solución
Profs. Mar Gutiérrez – Xavier Mulet, DOE, UPV
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Analogías
ELEMENTO CUALITATIVOAnalogías
Pautas:• Buscar analogías entre áreas distintas de conocimiento.
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Ejemplos Analogías:
• Tecnológicas: Fórmula 1 – Automóviles• Biológicas: Murciélago – Radar• Históricas: Redes de caminos – Internet• Estructurales: Planes de estudios distintos países
Profs. Mar Gutiérrez – Xavier Mulet, DOE, UPV
Mapa Contextual
ELEMENTO CUALITATIVO
Mapa Contextual
Descripción:• Representación gráfica de la evolución de una tecnología a lo
largo del tiempo y de las tecnologías que han influido en su avance.
• Se llevan a cabo estudios de series temporales para después
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Se llevan a cabo estudios de series temporales para después extrapolar.
Evolución Tecnológica
Mar Gutiérrez – Xavier Mulet
Evol. Tec.
Análisis Morfológico
ELEMENTO CUALITATIVOAnálisis MorfológicoDescripción:• Modelo de dos dimensiones llamado “matriz morfológica”• La técnica mas sistemática para la previsión de productos /procesos.• Presenta alternativas de forma gráfica para el desarrollo de cada una de
las etapas de un proceso
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ETAPASDEL
PROCESO
Alternativas para completar Etapas
En cada etapa selecciono una alternativa
Mar Gutiérrez – Xavier Mulet
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Análisis de vaciós
ELEMENTO CUALITATIVO
Análisis de vacíos
Descripción:• Se definen las características de los elementos de una matriz
antes de que estos sean conocidos
Ejemplo: Tabla periódica de los elementos (Mendeleev)
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Ejemplo: Tabla periódica de los elementos (Mendeleev)(ordenando los elementos por sus pesos atómicos pudo prever la existencia del galio y germanio)
Aplicación: Búsqueda de huecos de mercado
Mar Gutiérrez – Xavier Mulet
Vigilancia del Entorno
ELEMENTO CUALITATIVO
Vigilancia del Entorno (1) /
“Enviromental Scannning”
Descripción:• Recogida sistemática de datos del entorno general (variables
t ló i s ómi s líti s s i l s ló i s)
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tecnológicas, económicas, políticas, sociales, y ecológicas) referidos a sucesos ocurridos en el tiempo, y que encadenados pueden dar lugar a una innovación o suceso importante para la empresa
Fuente: Revistas, Periódicos, Patentes, Internet, etc..y Expertos
Ejemplo: Boletines de novedades, Informes de V.T., etc..(1) Concepto ligado al de Inteligencia competitiva y Vigilancia Tecnológica
Delfos
ELEMENTO CUALITATIVODelfos (1963, Rand Corp.)
Descripción:• Se plantea un problema a participantes dispersos que proponen
soluciones por escrito a un coordinador que, eliminando los extremos, las resume y distribuye entre los miembros del grupo
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Aplicación: Selección de expertos, recogida de opiniones y logro de consensos. No es una técnica creativa.
Características:Proceso iterativo: expertos deben emitir opinión en más de una ocasión
Anonimato: expertos no deben saber quienes son los otros
Realimentación: expertos van conociendo resultados rondas
Respuesta estadística de grupo: mediana respuestas individuales
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Escenarios
ELEMENTO CUALITATIVOEscenarios
Descripción:• Engloba todas las técnicas de previsión vistas. Consiste en
crear simulaciones de la realidad (empresa + su entorno) futura a partir de la actual aplicando distintos métodos de previsión
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p
Metodología:1. Recogida de Información2. Formulación de los objetivos de la empresa3. Análisis situación
• Amenazas y Oportunidades• Puntos Fuertes y Puntos Débiles
4. Generar y desarrollar Escenarios5. Investigar consecuencias en cada escenario6. Plan de acción
Reforzando conceptos análisis: patrones de cambio en tecnologías y mercados
Reforzando conceptos análisis: patrones de cambio en tecnologías y mercados. Curvas de crecimiento y algunos conceptos básicos
adicionales en la gestión de la innovación tecnológica.
Curvas en “S” , diseño dominante y otros conceptos básicos
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Ciclos “Hype Gartner” en el sector de TICs
Curvas en “S”
Curvas tecnológicas en “S”
Este concepto de Curva-S fue introducido por Richard Foster en 1986, dentro de su libro “Attacker's Advantage”, para describir cómo el rendimiento de una tecnología varía con el tiempo (más estrictamente, cómo este varía con aumentos en el esfuerzo de I+D o en la inversión).
La idea básica es que el rendimiento tecnológico aumenta incrementando el esfuerzo pero
<informa@triz.es>, www.triz.es
Imagen: Adrienne Hart-Davis / DHD Multimedia Gallery
eventualmente choca con un límite superior a partir del cual mejoras adicionales serían imposibles o prohibitivas. Para alcanzar un rendimiento superior haría falta una tecnología diferente, la cual a su vez también seguiría su propia Curva-S. Esta nueva curva puede arrancar a un nivel de rendimiento inferior a la precedente pero posee un potencial capaz de superar a la tecnología precedente.
Ejemplos obvios al respecto serían en la navegación la sustitución de la vela por el motor de vapor, las válvulas por el transistor, en aviación el motor de pistón por el a reacción o la lámpara incandescente por la halógena.
Los primeros vehículos a motor eran más lentos que los coches con caballos
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Curvas en “S”
Existencia de un límite físico, químico, etc...
Rendimiento
Tecnología A
Tecnología B (nueva generación)
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Esfuerzo / tiempo
Discontinuidad tecnológica y en el tiempo
Los retornos al esfuerzo sobre una tecnología decaen a medida que esta llega a su límite.
Los límites de dicha tecnología pueden conocerse en la medida que se conozcan sus límites físicos.
Curvas–S facilitan conocer el final de una tecnología y la aparición de una discontinuidad.
Curvas en “S”
Algunas consideraciones sobre la utilidad de las Curvas en “S”:
– Trazar la curva-S de una tecnología resulta útil para adquirir una comprensión más profunda de su ratio de mejora o de sus límites, pero su valor como herramienta normativa es limitado.
• Los conocimientos que condicionan el verdadero
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• Los conocimientos que condicionan el verdadero límite de una tecnología no son fáciles de determinar
• La forma de la Curva en “S” puede estar influenciada por cambios en el mercado, en los componentes tecnológicos, o en tecnologías complementarias.
• Aquellas empresas que solo se guían por la evolución de las curvas en “S” pueden terminar cambiando de tecnología demasiado temprano o demasiado tarde.
Curvas en “S” y diseño dominante
Rendimiento tecnológico
3º. Periodo de maduración gradual.
Estado del producto maduro
2º Periodo de
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Esfuerzo / tiempo
1º. Periodo de invención. Estado fluido
Mientras que en el primer periodo proliferan los diseños y no se ha impuesto un proceso de producción, la aparición de un diseño dominante conduce hacia la definición de un proceso óptimo, la extensión del mercado y la competencia por coste. La curva de aprendizaje reflejará con el tiempo la reducción del coste por unidad producida.
2 . Periodo de crecimiento explosivo. Surgimiento diseño dominante
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Diseño dominante y Curvas en “S”
Diseño dominante.
El concepto de diseño dominante fue introducido por Abernathy y Utterback en 1978(1) para describir el surgimiento de un diseño principal ampliamente aceptado a partir de un número de alternativas en competencia incompatibles.
Imágenes: Evolución histórica del aprovechamiento de le energía eólica hasta un diseño dominante
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(1) ABERNATHY, W.J. and UTTERBACK, J.M. (1978): "Patterns of Industrial Evolution". Technology Review, 80, pp:41-47.
Diseño dominante en las TICs
Diseño dominante: Evolución de los portátiles o “laptops”
<informa@triz.es>, www.triz.es
Fuente: www.cio.com “The Race to Thin. A Look Back at theIncredible Shrinking Laptop”, Slideshow
Diseño dominante en las TICs
Diseño dominante: Evolución de los GUI
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Xerox Star GUI 1981 Macintosh Desktop 1984
Fuente: www.cio.com The_Evolution_of_the_Desktop, Slideshow
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Diseño dominante en las TICs
Diseño dominante: Evolución de los GUI
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Windows 1.0 1985 NeXT, 1989
Fuente: www.cio.com The_Evolution_of_the_Desktop, Slideshow
Diseño dominante en las TICs
Diseño dominante: Evolución de los GUI
<informa@triz.es>, www.triz.es
Windows 3.0 1990 Mac OS 7.0, 1991
Fuente: www.cio.com The_Evolution_of_the_Desktop, Slideshow
Diseño dominante en las TICs
Diseño dominante: Evolución de los GUI
<informa@triz.es>, www.triz.es
Windows 95, 1995
Fuente: www.cio.com The_Evolution_of_the_Desktop, Slideshow
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Curva “Hype Gartner”
El ciclo Hype Gartner y el sector de las TICs
Es una representación gráfica del crecimiento, maduración y aplicación al
negocio de una tecnología específica siguiendo la evolución de su
visibilidad. De momento se está aplicando principalmente en el sector de
las telecomunicaciones. Esta curva se debe a la consultora Gartner, firma
norteamericana como saben dedicada a la consultoría en tecnologías de la
<informa@triz.es>, www.triz.es
información.
Desde 1995, utiliza los “hiper-ciclos” para caracterizar el sobre-entusiasmo
y susbsiguiente decepción que ocurre muy frecuentemente en la
introducción de nuevas tecnologías. Estas curvas ayudan a identificar los
avances de las tecnologías más allá de la fase “hiper” y permiten separar
las sobreestimaciones de la realidad contribuyendo a decidir cuando la
tecnología está madura para su adopción. Pueden resultar particularmente
útiles en un ámbito como las TIC que requieren de visiones sistémicas,
necesidad estandarización, etc..
Etapas de una Curva “Hype Gartner”
Una Curva “Hype Gartner” comprende 5 etapas:
1. Activador Tecnológico o “Technology Trigger" La aparición de la tecnología mediante el anuncio de un avance, los prometedores resultados de un proyecto u otro acontecimiento despierta interés y se refleja en medios de comunicación.
2. "Pico de expectativas infladas" Un aluvión de publicidad termina generando un entusiasmo desmesurado y expectativas no realistas. Se detallan los beneficios y algunas aplicaciones con éxito pero habitualmente son más las noticias de problemas y fracasos.
<informa@triz.es>, www.triz.es
3. “Depresión de la desilusión” . Las tecnologías no satisfacen las expectativas y dejan de estar de moda. Los medios de comunicación se desinteresan.
4. “Cuesta de la iluminación“. Aunque la tecnología aparece con un perfil bajo en los medios algunas empresas avanzan en su aplicación práctica y obtienen gradualmente resultados positivos.
5. “Meseta de la productividad“. Una tecnología la alcanza cuando sus beneficios son ampliamente demostrados y aceptados. La tecnología cada vez es más estable y fiable y evoluciona a una segunda y tercera generación. Alcanzará la parte más alta de la meseta en función de si su aplicabilidad es amplia o queda confinada en un nicho menor.
Ejemplo Curva “Hype Gartner”
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Gartner Hype Curve
Ejemplo Curva “Hype Gartner”
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En el 2005 Gartner reconoció la elaboración de 68 curvas “hype cycle” posicionando más de 1,600 tecnologías de la información y proporcionando tendencias para más de 60 mercados.
Curva “Hype Gartner”
<informa@triz.es>, www.triz.es
PYME y estimación de mercados tecnológicos
PYME´s y previsión
Suelen realizar previsiones de ventas anuales cuando reflexionan sobre
planificación. Algunos estudios señalan que todavía un alto porcentaje ni siquiera
efectúa estas previsiones.
Todavía más reducida es la atención a la dinámica de evolución de las tecnologías
<informa@triz.es>, www.triz.es
g
de las que dependen, muchas de ellas estratégicamente. Los trabajos del Prof.
Clayton Christensen en el sector de dispositivos de memoria, en los noventa,
resultaron reveladores respecto al carácter disruptivo de ciertas tecnologías y su
efecto letal sobre muchas de esas empresas incluidas las que lideraban.
Sus directivos suelen limitarse a emplear estimaciones subjetivas o extrapolaciones
de resultados pasados con los consiguientes altos porcentajes de error.
Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información, CUTI y Máster en GET. Universidad ORT.Estimación en Mercados Tecnológicos.
Fernando Palop Marro, 12 octubre 2011
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Conclusiones
Conclusiones 1/2
A pesar de las limitaciones vistas, la planificación en la empresa no puede basarse únicamente en la extrapolación de unas líneas de tendencia siguiendo datos históricos.
La empresa necesita inventiva, trabajo en equipo y perspectivas a largo plazo.
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El empleo de métodos prospectivos ayudará a definir estrategias y obtener ideas nuevas.
Los directivos deben acostumbrarse a pensar que semueven en un universo probable o incierto e ir abandonandolos criterios deterministas tan extendidos.
Conclusiones
Conclusiones 2/2
El directivo hoy debe tomar cada vez más sus decisiones con
un alto grado de incertidumbre.
Los directivos siempre son los responsables de las decisiones
de estimación de mercados dentro de la planificación
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de estimación de mercados dentro de la planificación.
Las técnicas de previsión son instrumentos para facilitar los
procesos de decisión.
El directivo necesitará trabajo en colaboración con su equipo
para aplicar estas técnicas, sentido común e intuición, así
como sensibilidad y creatividad.
¿Preguntas?
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¡GRACIAS!Fernando Palop Marro
Co-fundador de TRIZ XXI y Profesor Asociado,
Departamento Organización de Empresas,
Universidad Politécnica de Valencia
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