En esta función especial de invitado, Robert Lowe, director ejecutivo de Wellspring Worldwide, examina cómo el poder de los datos debe ser el área de enfoque clave a medida que el gobierno comienza a actuar sobre la Ley CHIPS y los futuros esfuerzos de innovación. Rob fue anteriormente director de creación de empresas en la Universidad Carnegie Mellon, un puesto creado para proporcionar consultoría de gestión y asistencia a las numerosas empresas de nueva creación de la universidad. También fue profesor de emprendimiento y estrategia comercial en la Universidad Carnegie Mellon y es autor de más de una docena de artículos académicos sobre comercialización de tecnología y nuevas empresas.

La CHIPS and Science Act de 2022 marca un nuevo amanecer para la innovación estadounidense, ya que nada se acerca a sus $ 280 mil millones en nuevas inversiones en nueva ciencia y tecnología. Sin embargo, esta inversión generacional podría desperdiciarse ya que el motor de innovación de Estados Unidos no está listo.

El statu quo ha persistido durante décadas. Las agencias de subvenciones prefieren financiar estrellas de investigación «probadas». Las empresas solo se asocian con universidades de primer nivel. Las métricas tácticas a corto plazo impulsan la toma de decisiones y la asignación de recursos en todos los niveles. Incluso dentro de la comunidad de empresas emergentes, el impulso incesante para alcanzar los hitos de valoración significa que los avances revolucionarios a menudo están fuera de su alcance.

En la carrera de innovación en curso, Estados Unidos tiene la oportunidad de liderar el camino. Pero no sucederá a menos que utilicemos conocimientos basados ​​en datos para hacer que cada etapa del ciclo de vida de la innovación sea cada vez más eficiente, productiva y escalable.

La visibilidad es poder

Las grandes organizaciones de financiación de subvenciones pueden querer invertir en nuevas tecnologías, pero con tantas opciones a considerar, nadie sabe qué tecnología tendrá éxito. Esta «tiranía de elección» obliga a las organizaciones de financiación a: a) elegir un área y centrarse exclusivamente en ella; o b) esparcir las apuestas ampliamente y esperar lo mejor. Ningún enfoque está optimizado para el éxito. El primero corre el riesgo de terminar en un callejón sin salida y, por lo tanto, terriblemente costoso. Es posible que este último no ofrezca suficiente empuje en ningún área para alcanzar la velocidad de escape.

Lo que falta es doble. En primer lugar, las instituciones de financiación carecen de visibilidad para emplear estrategias ágiles que se adapten en función de la retroalimentación iterativa del entorno tecnológico externo. En segundo lugar, es difícil rendir cuentas, y por lo tanto proceder con confianza, cuando se tiene información imperfecta sobre lo que sucede río abajo. El resultado es una mezcolanza de inversiones basadas en supuestos aproximados que siguen siendo inciertos y desconectados a lo largo del tiempo.

Para ser justos, la mayoría de las agencias de subvenciones vigilan de cerca el ecosistema, lo mejor que pueden. Se comunican con IP, asisten a conferencias y realizan su propia investigación de tendencias. Pero sin análisis de datos a gran escala, no pueden realizar ninguna de estas tareas tan sistemáticamente como deberían. Como resultado, Estados Unidos, como sistema de innovación, pierde una gran cantidad de oportunidades para aprovechar al máximo el talento de nuestro país. Hay docenas de profesores que ejecutan laboratorios innovadores esperando su turno, oportunidades de innovación que quedan fuera del radar y combinaciones de tecnologías complementarias que permanecen sin explorar.

La colaboración es un multiplicador de fuerzas

Más allá de la pregunta inicial de dónde invertir, las empresas también luchan con cuándo y cuánto invertir. La mayoría de las empresas ven la necesidad de más innovación, pero eso generalmente se basa solo en ver los contornos aproximados de futuras amenazas y oportunidades. Es difícil justificar una acción agresiva en cualquier dirección en particular, por lo que operan tácticamente, invirtiendo insuficientemente de manera crónica hasta que el camino se vuelve claro.

Durante dos décadas, las empresas han adoptado la práctica de la innovación abierta para intentar superar estas dificultades. El objetivo es encontrar a los mejores innovadores del mundo y luego trabajar con ellos, estén o no empleados en su empresa. En teoría, esta es la mejor manera de acelerar la innovación hacia el impacto en el mundo real: un enfoque de vías paralelas que puede ser un multiplicador de fuerzas. Convenientemente, también mantiene grandes inversiones iniciales en investigación fuera del balance general. Sin embargo, con demasiada frecuencia, estas prácticas acaban diluyendo la agenda general, lo que limita la eficacia del sector empresarial a la hora de impulsar las innovaciones en el mercado. Es demasiado difícil y lleva mucho tiempo vigilar a todos los posibles socios de I+D que existen.

Lo que necesita es una forma escalable de controlar las oportunidades de innovación emergentes en todo el mundo, sin un esfuerzo manual masivo ni limitaciones innecesarias. Desafortunadamente, la mayoría de las empresas hoy en día carecen de las herramientas digitales necesarias para este esfuerzo, ya que la mayoría de los proveedores compiten en especialidades de nicho que carecen de la vista completa. Los equipos de innovación suelen tener una herramienta para investigar la actividad de patentes, otra para investigar nuevas empresas y otra herramienta para facilitar las asociaciones académicas. Ante la complejidad de tantos silos de datos, muchos equipos se dan por vencidos, escalan sus ambiciones, y Google y el boca a boca, luego todos pierden.

el momento es ahora

Si América pretende ganar el 21^callefiebre de la innovación del siglo, la generosidad del gobierno es necesaria pero no suficiente. No podemos darnos el lujo de correr por el barro; en cambio, tenemos que calzarnos las mejores zapatillas. Esto significa proporcionar a los innovadores información basada en datos en todo momento: financiación en etapa inicial, investigación básica, desarrollo de tecnología aplicada, incubación de modelos de negocios, comercialización y ampliación. Necesitamos usar datos para encontrar sistemáticamente cada pepita de oportunidad, amplificar lo mejor de ellos, combinar esas oportunidades en algo más grande y, en el proceso, maximizar nuestro potencial colectivo.

Con el surgimiento de técnicas modernas de IA/ML y big data, podemos descubrir información sobre tendencias de innovación y posibles colaboradores que anteriormente podrían haber estado fuera de nuestro alcance. Las últimas herramientas disponibles comercialmente recopilan conjuntos de datos completos de todo el panorama de la innovación: subvenciones, publicaciones, patentes, nuevas empresas, asociaciones, anuncios públicos, documentos de la empresa, artículos de noticias, etc. Estos sistemas pueden analizar información de una profundidad y amplitud vertiginosas, lo que aumenta significativamente la capacidad de Estados Unidos para impulsar la productividad y el éxito de la innovación al siguiente nivel.

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