En un informe desarrollado por tres académicos de la Universidad de Pennsylvania, se demostró que las empresas que tienen una estructura innovadora más descentralizada contratan a más personas con habilidades de análisis de datos que aquellas con una estructura centralizada. En esta nota te contamos en qué consisten dichas estructuras y qué resultados arrojó el estudio.
El análisis acelera el proceso innovador
Las capacidades analíticas facilitan a las empresas recopilar, procesar y distribuir información dentro y fuera de la empresa de manera más amplia. Esta capacidad no solo es necesaria para la toma de decisiones del día a día, sino que además desempeña un papel importante en la innovación al ser un proceso de colaboración que involucra a un gran número de personas que aportan sus experiencias para resolver nuevos problemas. Es en estos procesos en donde el análisis tiene el potencial de acelerar el proceso innovador.
Sin embargo, no todas las organizaciones estructuran su proceso de innovación de la misma manera. De acuerdo a Mark Wilson, escritor de FastCompany, dos de las compañías modernas más innovadoras tienen formas distintas de organizarse. Wilson, utilizando una herramienta de visualización de datos para observar a los inventores nombrados en patentes, encontró que Google tiene una estructura descentralizada de grupos ampliamente distribuidos, mientras que muchas de las patentes de Apple son creadas por pequeños grupos de colaboradores muy unidos. Este contraste es posible apreciarse en otras empresas.
¿Cuáles son las diferencias entre estructuras centralizadas y descentralizadas?
Las estructuras tienen diferentes demandas de información, ventajas y desventajas en la obtención de datos. Las centralizadas pueden compartir información fácilmente a través del equipo de desarrollo y dedicar recursos para recopilar data externa específica que pueda ser aplicable a toda la empresa. En contraposición, las organizaciones descentralizadas enfrentan mayores costos de recolección y coordinación de información externa y tienden a enfocarse en aquellos datos que brinden un beneficio inmediato para el grupo. En estos casos, la tecnología analítica puede reducir esos costos, proporcionando una ventaja a las empresas descentralizadas.
Ambas estructuras organizacionales tienden a producir diferentes tipos de innovación. Las centralizadas cuentan con mayor probabilidad de crear avances disruptivos y las descentralizadas tienen más oportunidades de desarrollar nuevas ideas, productos, procesos o servicios que reutilicen o combinen el conocimiento existente, mejorándolo con nuevas formas.
El estudio
Su objetivo fue lograr una mejor comprensión de cómo la descentralización afecta a la relación entre analítica e innovación, para proporcionar algunos resultados iniciales, argumentos y enfoques metodológicos que puedan respaldar una investigación sobre el papel de las tecnologías de la información en la innovación en general.
Todo esto fue el puntapié para que los académicos planteen esta hipótesis: si bien los análisis de datos pueden apoyar el proceso innovador en general, es probable que sea más útil en las empresas descentralizadas, especialmente en la producción de innovaciones que involucren la reutilización o la combinación de tecnologías existentes.
Utilizando datos de la Oficina de Patentes y Marcas de los Estados Unidos, los académicos pudieron medir la estructura innovadora y los tipos de innovaciones de 1.800 grandes empresas que cotizan en bolsa desde los años 1988 hasta 2013. A partir de la investigación, detectaron que las empresas que tienen una estructura innovadora más descentralizada contratan a más empleados con habilidades de análisis de datos y reciben mayores beneficios de productividad que las empresas con una estructura centralizada. Uno de los motivos por los cuales consideran que es así es porque las empresas que combinan análisis y descentralización son un 2% y 3% más productivas que aquellas que no lo son.
Además, encontraron que las empresas que combinan analítica y descentralización son más innovadoras pero solo en áreas donde es probable que los datos proporcionen una ventaja como la identificación de nuevas combinaciones de tecnologías existentes o el desarrollo de aquellas que existen en un mercado más amplio pero que no han sido desarrolladas previamente por la empresa.
Estos resultados pueden ayudar a explicar una paradoja contemporánea: la aparente desaceleración de la innovación a pesar del reciente aumento en las inversiones en análisis de datos, ya que si bien estos sí pueden mejorar la rentabilidad de la empresa al optimizar los esfuerzos en innovación, es necesario que ambos procesos se acompañen con otras prácticas organizacionales que permitan el aprovechamiento de los datos y la adopción de la cultura de innovación por parte de todas las áreas, no solo de algunas.
Esta fue la conclusión del informe. Para leerlo completo, podés descargarlo aquí.