Señales débiles: definición
Una señal débil es una información de baja intensidad, o una deducción de un hecho aislado o una información parcial, que una vez aumentada, puede alimentar un pensamiento estratégico prospectivo encaminado a anticipar una crisis o sus impactos en la empresa.
Permite anticipar un evento (o una serie de eventos) mucho antes de que su ocurrencia sea claramente obvia para todos los observadores.
Una señal débil puede pasar desapercibida en un sistema de seguimiento interno sin que se detecte su valor estratégico. A veces sucede que durante un RETEX nos damos cuenta a posteriori de que teníamos en nuestras manos todas las señales de alerta (y de baja intensidad) que sugieren el lanzamiento por parte de un competidor de un producto muy innovador o de gran impacto.
De hecho, la señal débil potencialmente transporta información clave cuya naturaleza altamente estratégica puede no parecer obvia en esta etapa para la mayoría de los empleados que tendrán esta información en sus manos.
Entonces, una señal débil se refiere a:
- Información que no será de utilidad estratégica para el 99% de la población
- Pero que tendrá un impacto en un negocio /un sector/un ámbito tecnológico
Es bueno saberlo: la autoría de la noción de señal débil puede atribuirse a Igor Ansoff en la década de 1970 y retomada y luego amplificada en Francia por el profesor Humbert Lesca, profesor emérito de la Universidad de Grenoble, como parte de su trabajo sobre anticipación estratégica. monitorización (EVA).
Señales débiles: dos ejemplos
¡En 2014, el mundo entero descubrió los relojes Apple!
¿Qué sorpresa? Probablemente no para un observador informado, que tuvo la oportunidad desde principios de los años 2000 de observar el creciente interés del gigante americano por las "tecnologías portátiles" , ilustrado por algunas adquisiciones y luego por la presentación de varias patentes específicas para los "dispositivos electrónicos portátiles". ”de 2011.
Como ilustra este ejemplo, es el encuentro de varias piezas de información distintas y fragmentadas lo que puede dar lugar a una intuición , un inicio de reflexión para el analista. En esta etapa, obviamente todavía podemos cometer errores y ver significado donde quizás no lo haya.
Otro ejemplo: la aparición de la realidad virtual.
En un análisis realizado en 2015, TKM rastreó la aparición de la realidad virtual y sus aplicaciones industriales, analizando las publicaciones científicas realizadas por cientos de investigadores en todo el mundo durante los últimos 20 años.
Los diferentes “bloques de construcción” que contribuyen a la realidad virtual fueron objeto, al comienzo del período, de un trabajo de investigación completamente independiente. Luego, cada vez más proyectos comenzaron a centrarse en las conexiones entre estas áreas (captura de vídeo, geolocalización, potencia informática, modelos digitales, etc.). Estas conexiones se intensificaron hasta dar lugar en el año 2000 a la aparición de la realidad virtual como un campo en sí mismo, cuyo auge todo el mundo conocía entonces.
Un observador atento a la evolución de los contenidos de estas publicaciones científicas podría tener razonablemente una ventaja y una anticipación apreciables respecto a sus competidores.
Estos ejemplos ilustran un punto importante: detectar una señal débil por sí sola no es suficiente. Debe ser investigado, validado y verificado. Debemos poder encontrar otras señales que, si es necesario, transformen esta señal débil en una señal clara.
¿Por qué es fundamental preocuparse por las señales débiles?
Un avance tecnológico también puede constituir una señal débil que será útil para una estrategia de innovación proactiva. Por ejemplo, el hecho de que ahora sea posible injertar micro-LED en textiles de manera industrial puede darle a un gerente de I+D en el sector del automóvil la intuición de que hay algo innovador que inventar.
Además, la misma señal débil puede ser indicativa de :
- Una oportunidad : aprovechando rápidamente la señal débil, podrás ser de los primeros en aprovechar la nueva aplicación que resulta de ella.
- Una amenaza : esta misma señal débil puede presagiar la llegada de nuevos participantes en un mercado determinado.
En cualquier caso, para evitar ser “uberizados” por competidores más innovadores, es fundamental darnos los medios para identificar a tiempo las señales débiles y luego decidir qué queremos hacer con ellas.
¿Cómo no perder una señal débil durante el trabajo de monitoreo?
Por definición, una señal débil puede provenir de orígenes muy variados . Puede provenir de un seguimiento muy detallado sobre un tema muy específico, de los resultados de un grupo de trabajo sobre la evolución de una norma, de una patente competidora o incluso de un universo técnico, industrial o económico muy alejado del suyo. De este modo se puede detectar una señal débil tanto en su campo diario como procedente de un universo completamente no correlacionado . ¡Y esa es la complejidad del ejercicio!
Por lo tanto, es aconsejable no limitar el seguimiento a su actividad principal , sino vigilar: el seguimiento competitivo indirecto, las megatendencias, el seguimiento de las empresas emergentes, el seguimiento regulatorio, el seguimiento financiero, etc.
En el ámbito de la innovación, las bases de datos de patentes y las publicaciones científicas –obviamente–, pero también los proyectos de colaboración, tesis, artículos web, etc., son fuentes esenciales de seguimiento tecnológico y científico digno de ese nombre.
Sin embargo, en el contexto de la infobesidad actual, buscar una señal débil puede convertirse rápidamente en como buscar una aguja en un enorme pajar.
Para evitar perder su unidad de seguimiento en meandros de información irrelevante, es importante equiparla con las herramientas de seguimiento adecuadas.
Software TKM: el software de monitoreo de múltiples fuentes que cambia las reglas del juego
La intuición humana es clave en el proceso de identificar una señal débil. Una IA genérica no será suficiente para dar sentido a información aislada, como puede hacerlo un ser humano. Por otro lado, la IA puede ayudar enormemente a sintetizar y construir rápidamente los inicios de la inteligencia en un área determinada y así permitir monitorear campos distantes.
Es con esta mentalidad que se diseñó el software de monitoreo de TKM. Gracias a sus mecanismos de búsqueda y síntesis de información, esta herramienta permite a los analistas reducir el tiempo dedicado a analizar la masa de información existente, al tiempo que permite el fenómeno de la desfijación . En otras palabras, gracias a TKM Software, las empresas pueden romper con sus patrones de pensamiento dominantes y centrarse en áreas que antes estaban distantes, pero que potencialmente conllevan señales débiles y fuentes de oportunidades interesantes.
