En este contexto, la monitorización proactiva debería permitirnos, idealmente, percibir lo que otros aún no han visto.
Pero ¿cómo podemos distinguir, entre la creciente cantidad de información, la débil señal que anuncia un cambio significativo? Adoptando la metodología adecuada y equipándonos con las herramientas adecuadas. Aquí te explicamos cómo.

Señales débiles: definición

Una señal débil es un dato de baja intensidad, o una deducción de un hecho aislado o de una información parcial, que una vez amplificada puede alimentar una reflexión estratégica orientada a anticipar una crisis o sus impactos sobre la empresa.

Nos permite anticipar un evento (o una serie de eventos) mucho antes de que su ocurrencia se vuelva claramente evidente para todos los observadores.

Una señal débil puede pasar desapercibida en un sistema de monitoreo interno sin que se detecte su valor estratégico. A veces, durante una revisión posterior a un incidente, nos damos cuenta en retrospectiva de que teníamos todas las señales de advertencia (aunque débiles) que indicaban que un competidor estaba a punto de lanzar un producto altamente innovador o de gran impacto.

La señal débil es de hecho potencialmente portadora de información clave cuya naturaleza altamente estratégica puede no ser obvia en esta etapa para la mayoría de los empleados que tendrán esta información en sus manos.

Por tanto, una señal débil se refiere a:

• Esta información no tendrá valor estratégico para el 99% de la población
• ¿Pero quién tendrá un impacto en un negocio /una industria/un campo tecnológico?

Es bueno saber: El concepto de señal débil se atribuye a Igor Ansoff en los años 1970 y fue retomado y ampliado en Francia por el profesor Humbert Lesca, profesor emérito de la Universidad de Grenoble, en el marco de su trabajo sobre prospectiva estratégica (SFT).

Señales débiles: dos ejemplos

¡En 2014, el mundo entero descubrió el Apple Watch!

¡Qué sorpresa! Probablemente no para un observador experimentado, que tuvo la oportunidad, desde principios de la década de 2000, de observar el creciente interés del gigante estadounidense en las tecnologías vestibles , ilustrado por algunas adquisiciones y, posteriormente, por la presentación de varias patentes específicas para dispositivos electrónicos vestibles a partir de 2011.

Como ilustra este ejemplo, la convergencia de varios fragmentos de información distintos y fragmentados puede dar lugar a una intuición , un punto de partida para la reflexión del analista. En esta etapa, es evidente que aún se puede cometer un error y encontrar un significado donde quizá no lo haya.

Otro ejemplo: la aparición de la realidad virtual.

En un análisis realizado en 2015, TKM rastreó el surgimiento de la realidad virtual y sus aplicaciones industriales, analizando publicaciones científicas realizadas por cientos de investigadores en todo el mundo durante los 20 años anteriores. 

Los diversos componentes básicos de la realidad virtual fueron inicialmente objeto de investigación completamente independiente. Posteriormente, cada vez más proyectos se centraron en las conexiones entre estos campos (captura de vídeo, geolocalización, potencia de cálculo, modelos digitales, etc.). Estas conexiones se intensificaron , dando lugar al surgimiento de la realidad virtual como un campo diferenciado en el año 2000, cuyo posterior crecimiento goza de amplio reconocimiento en la actualidad.

Un observador atento a la evolución del contenido de estas publicaciones científicas podría así disponer razonablemente de una importante ventaja de anticipación y de arranque respecto a sus competidores.

Estos ejemplos ilustran un punto importante: detectar una señal débil no es suficiente. Debe investigarse, validarse y verificarse. Es necesario encontrar otras señales que permitan transformar esta señal débil, si es necesario, en una señal clara.

¿POR QUÉ ES ESENCIAL ATENDER LAS ALERTAS TEMPRANAS?

Un avance tecnológico también puede ser una señal sutil que puede orientar de forma útil una estrategia de innovación proactiva. Por ejemplo, la posibilidad de integrar industrialmente microLED en textiles podría dar a un responsable de I+D de la industria automotriz la intuición de que hay algo innovador por inventar.

Además, la misma señal débil puede ser indicativa de :

• Una oportunidad : al aprovechar rápidamente la señal débil, puede ser uno de los primeros en aprovechar la nueva aplicación que resulte de ella.
• Una amenaza : esta misma señal débil puede anunciar la llegada de nuevos participantes a un mercado determinado.

En cualquier caso, para evitar ser "uberizados" por competidores más innovadores, es esencial equiparse para identificar señales de alerta temprana y luego decidir qué hacer con ellas.

• Lea también – Inteligencia estratégica: ¿cómo detectar a tiempo oportunidades y amenazas?

¿CÓMO EVITAR PERDER UNA SEÑAL DÉBIL DURANTE EL TRABAJO DE MONITOREO?

Por definición, una señal débil puede provenir de fuentes muy diversas . Puede surgir durante un seguimiento muy específico de un tema, emanar de los resultados de un grupo de trabajo sobre la evolución de una norma, surgir de una patente competidora o incluso originarse en un campo técnico, industrial o económico muy alejado del suyo. Por lo tanto, una señal débil puede detectarse con la misma facilidad en su ámbito cotidiano que en un universo completamente ajeno . ¡Y ahí reside la complejidad del ejercicio!

Por tanto, conviene no limitar el seguimiento al core business , sino más bien prestar atención a: la inteligencia competitiva indirecta, las megatendencias, el seguimiento de las start-ups, el seguimiento reglamentario, el seguimiento financiero, etc.

En el ámbito de la innovación, las bases de datos de patentes y las publicaciones científicas –por supuesto–, pero también los proyectos colaborativos, las tesis, los artículos web… son fuentes esenciales para un seguimiento tecnológico y científico digno de ese nombre.

Sin embargo, en el contexto actual de sobrecarga de información, la búsqueda de una señal débil puede convertirse rápidamente en como buscar una aguja en un pajar enorme.

Para evitar perder su unidad de monitoreo en el laberinto de información irrelevante, es importante equiparla con las herramientas de monitoreo adecuadas.

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La intuición humana es clave para identificar una señal débil. La IA genérica no será suficiente para interpretar fragmentos de información aislados, como lo hace un humano. Sin embargo, la IA puede ser de gran ayuda para sintetizar y desarrollar rápidamente una comprensión básica de un dominio determinado, lo que permite la monitorización de campos distantes.

Con esta mentalidad se diseñó la suite de software de TKM. Gracias a sus mecanismos de búsqueda y síntesis de información, estas herramientas permiten a los analistas reducir el tiempo dedicado a analizar la gran cantidad de información existente, a la vez que facilitan el fenómeno de la "desfijación ". En otras palabras, gracias a nuestra suite de software, las empresas pueden liberarse de sus patrones de pensamiento dominantes y explorar áreas previamente desaprovechadas que podrían presentar señales débiles y ser fuentes de oportunidades interesantes.