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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

<[email protected]>, 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.


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


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.


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.


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


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


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


Previsión

Area queEstudian

HorizonteTemporal

RRHH

Largo Plazo

Medio Plazo

Corto Plazo

Demográfica

De ventas

Tecnológica



TIPOS DE PREVISIÓN

Tipo de datos

Proyectiva:

Prospectiva

Se utilizan datos históricos

Ej: Previsión demanda / ventas

Se utilizan técnicas de creatividad e inventiva

Tipos


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


La previsión contiene hechos, sucesos o variables no medibles que pueden suceder

que ofrecen Cualitativo


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


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,...


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


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


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?


Definiendo atributos que representen el funcionamiento o característica de una tecnología

Valorando atributos = Parámetros

Representando gráficamente parámetros

Ej: Tanque: velocidad, protección blindaje, capacidad ofensiva




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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



Alisado series temporales (exponencial, medias móviles)

Modelos descomposición temporal y análisis de series

Modelos avanzados (ARIMA, “Chartismo”,)

Modelos probabilísticos (distribución normal de Poisson, Markov,..)


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)



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




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


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.


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 )


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


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.


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


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


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.


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


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


ETAPASDEL

PROCESO

Alternativas para completar Etapas

En cada etapa selecciono una alternativa




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Análisis de vaciós


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)


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


Vigilancia del Entorno


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)


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


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


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


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


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)


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


• 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


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


(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”


Fuente: www.cio.com “The Race to Thin. A Look Back at theIncredible Shrinking Laptop”, Slideshow


Diseño dominante: Evolución de los GUI


Xerox Star GUI 1981 Macintosh Desktop 1984

Fuente: www.cio.com The_Evolution_of_the_Desktop, Slideshow



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Windows 1.0 1985 NeXT, 1989





Windows 3.0 1990 Mac OS 7.0, 1991





Windows 95, 1995




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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


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.


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”


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”


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


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.



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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.


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


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?


triz XXI: Valencia, Madrid, Bogotá, Santiago de Chile, Sâo Paulo, Monterrey

Ap. Co. 12122, 46080 Valencia

Tfno.: +34 96 3890513* Fax +34 963692190

Correo-e: [email protected] ; web: www.triz.es

¡GRACIAS!Fernando Palop Marro

Co-fundador de TRIZ XXI y Profesor Asociado,

Departamento Organización de Empresas,

Universidad Politécnica de Valencia

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