Vol. 70, No. 1, Enero 2003


Publicado en: jueves 30, enero, 2003

(1) “Analizando amenazas y oportunidades tecnológicas en los servicios inalámbricos de datos” (Analyzing technological threats and opportunities in wireless data services), Gert T. du Preez, Carl W. I. Pistorius (pp. 1-20)

La habilidad para evaluar las amenazas y oportunidades que las innovaciones tecnológicas le plantean a la rentabilidad, crecimiento y supervivencia de una organización se ha vuelto uno de los elementos clave en el desarrollo de estrategias de innovación de ataque y defensivas. Central a este proceso de evaluación de amenazas y oportunidades tecnológicas es la necesidad de analizar varios aspectos de los desarrollos tecnológicos identificados. Existe un rango de técnicas de análisis y un número de éstas son discutidas y aplicadas simultáneamente a un desarrollo tecnológico específico. Si bien la evaluación de amenazas y oportunidades es relevante para casi cualquier compañía en cualquier industria, es especialmente relevante para industrias caracterizadas por altas tasas de volatilidad tales como la industria de las comunicaciones. El desarrollo tecnológico que fue seleccionado para aplicarle estas técnicas de análisis es la oferta de servicios inalámbricos de datos de 2.5/3 G, que actualmente es de gran importancia en la industria de las comunicaciones. El punto de vista adoptado es el de un operador europeo de redes móviles que necesita evaluar las amenazas y oportunidades que este desarrollo le plantea a su negocio. El resultado muestra que el proceso de análisis conduce a una mejor comprensión no solo de los desarrollos identificados, sus fuerzas impulsoras y facilitadores, sino también sus posibles impactos sobre la organización. Esto facilita en mucho la evaluación de la magnitud en la que los desarrollos representan una amenaza o una oportunidad para una organización específica. En el marco de referencia de la metodología global de evaluación de amenazas y oportunidades tecnológicas, los resultados del proceso de análisis se alimentarán al proceso de formulación de estrategias donde pueden desarrollarse posibles respuestas organizacionales.

Palabras clave: pronósticos tecnológicos; evaluación de amenazas y oportunidades tecnológicas; estrategias de innovación; estrategias de innovación; servicios inalámbricos para datos; inalámbricos 2.5G; inalámbricos 3G.

(2) “El papel de los pronósticos en la sustentabilidad” (The role of forecasting in sustainability), Jonathan D. Linton, J. Scott Yeomans (pp. 21-38)

Una falta de comprensión del flujo de desperdicios de bienes durables complica los esfuerzos de toma de decisiones que incrementarán la sustentabilidad. Para abordar este problema se considera el modelado del flujo de desechos de bienes durables. Las televisiones son empleadas para ilustrar los requerimientos para la elaboración de pronósticos y la magnitud de la incertidumbre asociada del flujo de desperdicios de un bien durable que resiente el impacto del cambio tecnológico y/o la impredictibilidad en la vida útil. Este ejemplo es oportuno debido a las leyes de desecho que afectan a los tubos de rayos catódicos y el surgimiento de trayectorias tecnológicas alternativas para las televisiones. Los hallazgos sugieren que el reuso del vidrio de los tubos de rayos catódicos portador de plomo vale la pena, a pesar de que la tecnología de televisión de pantalla plana eliminará esta corriente de desechos controversial. Los hallazgos también indican las implicaciones de pronosticar flujos de desechos durables para decisiones sobre políticas, modelos de negocios, infraestructura requerida y administración de la cadena de suministros.

Palabras clave: sustentabilidad; pronósticos; recuperación de desechos; reuso; legislación; toma de decisiones; cambio tecnológico; tubos de rayos catódicos; contenido de plomo; pantallas planas.

(3) “Pronosticando la difusión de los sistemas fotovoltáicos en el sur de Europa: Un enfoque de curva de aprendizaje” (Forecasting the diffusion of photovoltaic systems in southern Europe: A learning curve approach), Andrea Masini, Paolo Frankl (pp. 39-65)

La mayor parte de los analistas están en desacuerdo sobre si los sistemas fotovoltáicos (SF) serán capaces de jugar un papel importante en los escenarios energéticos del futuro. Unos cuantos académicos cuestionan también lo apropiado de políticas que contemplan el uso de subsidios públicos para estimular el crecimiento de esta industria y acelerar su penetración en el mercado. Este artículo contribuye a este debate examinando el si políticas cuidadosamente diseñadas pueden o no iniciar un proceso de difusión de gran escala de SF conectados a la red de potencia, incluso sin la aplicación de subsidios externos. Construyendo sobre una caracterización desagregada del Mercado eléctrico, toma en cuenta, endógenamente, el fenómeno de la curva de aprendizaje y simula la difusión de sistemas fotovoltáicos integrados en las construcciones en cinco países europeos. El análisis está restringido a sistemas de silicio cristalino y se repite bajo cuatro diferentes escenarios macroeconómicos que corresponden a cuatro diferentes políticas energéticas. Los resultados sugieren que ya hoy existen oportunidades para la difusión de los sistemas fotovoltáicos en muchas islas de la región del Mediterráneo, que pueden disparar suficientes economías de escala como para volver a la tecnología competitiva en mercados más grandes. También muestran que el proceso de difusión podría acelerarse mediante la implantación de políticas de impuestos al carbono que apoyen la penetración inicial. Los beneficios ambientales (emisiones netas de CO2 evitadas a lo largo del ciclo de vida del sistema) asociados con la penetración pronosticada también son evaluados.

Palabras clave: sistemas fotovoltáicos; conectados a la red de potencia; curva de aprendizaje; modelos de difusión; políticas energéticas; políticas ambientales; impuestos al carbono; países europeos; oportunidades; islas.

(4) “Un enfoque VBAR de Litterman para pronosticar la producción de industrias tecnológicas” (A Litterman BVAR approach for production forecasting of technology industries), Po-Hsuan Hsu, Chi-Hsiu Wang, Joseph Z. Shyu, Hsiao-Cheng Yu (pp. 67-82)

Pronosticar la producción de tecnología es importante para los empresarios y los gobiernos, pero usualmente sufre de fluctuaciones y explosión de los mercados. Este artículo tiene como objetivo proponer un modelo de Litterman de vector bayesiano de auto-regresión (LVBAR) para la predicción de la producción con base en la interacción de los agrupamientos industriales. Industrias relacionadas dentro de los agrupamientos industriales son incluidas en el modelo LVBAR para proporcionar predicciones más precisas. El modelo LVBAR tiene la superioridad de las estadísticas bayesianas en los pronósticos con muestras pequeñas y tiene la propiedad dinámica del modelo de vector de auto-regresión. Dos industrias tecnológicas en Taiwán, la industria fotónica y la industria de semiconductores, son usadas para examinar el modelo LVBAR empleando un procedimiento de pronósticos rodantes. Como resultado, se encontró que el modelo LVBAR es capaz de proporcionar predicciones sobresalientes de estas dos industrias tecnológicas, en comparación con el modelo de auto-regresión y el modelo de vector de auto-regresión.

Palabras clave: pronósticos de producción; auto-regresión; vector de auto-regresión; vector bayesiano de auto-regresión; agrupamientos industriales; Taiwán; industria fotónica; industria de semiconductores.

(5) “Delfos de políticas desagregadoras: Empleando análisis de agrupamientos como una herramienta para la formación sistemática de escenarios” (Disaggregative policy Delphi: Using cluster analysis as a tool for systematic scenario formation), Petri Tapio (pp. 83-1001)

Una fase crítica de la elaboración de escenarios es la elección de éstos. En el peor de los casos, un investigador de futuros crea escenarios de acuerdo con sus puntos de vista subjetivos y no puede ver la calidad real del material de estudio. La sobresimplificación es un ejemplo típico de esta clase de sesgo. En este artículo se hace un intento por desarrollar un método más sensible a los datos, empleando las políticas de transporte de Finlandia como un ejemplo. Se aplica un método desagregativo en oposición al método Delfos tradicional de consenso. El artículo resume ocho fallas del Delfos y da un ejemplo de cómo evitarlas. Se condujo un Delfos desagregativo de dos rondas, en el que los panelistas fueron representantes de grupos de interés en el sector de tráfico. A los panelistas se les mostró el desarrollo pasado de tres variables clave correlacionadas en Finlandia entre 1970 y 1996: el producto interno bruto; el volumen de tráfico carretero; y las emisiones de dióxido de carbono del tráfico carretero. Se invitó a los panelistas a dar estimaciones de sus organizaciones sobre los futuros probables y preferibles de las variables clave para los años entre 1997 y 2025. Se les pidió también dar argumentos cualitativos y cuantitativos de por qué y los instrumentos de políticas de cómo su imagen del futuro podría ocurrir. Los datos de la primera ronda fueron recolectados mediante un cuestionario relativamente abierto, y los de la segunda ronda mediante una entrevista relativamente estructurada. Las respuestas de las tres variables clave cuantitativas se agruparon de una manera desagregativa mediante el análisis de agrupamientos. Los agrupamientos se complementaron con los respectivos argumentos cualitativos para elaborar escenarios más amplios. Esto ofrece una relevancia a la toma de decisiones que no puede ofrecer un enfoque no sistemático. Por supuesto existen algunos problemas del análisis de agrupamientos empleado de esta manera. Las entrevistas revelaron que las imágenes cuantitativas similares del futuro que fueron elaboradas por los panelistas ocasionalmente tenían diferentes clases de teorías cualitativas de soporte. También, el análisis de agrupamientos no puede decidir en última instancia el número de escenarios, que queda como una elección del investigador. El análisis de agrupamientos, sin embargo, hace que la elección tenga buenos argumentos de respaldo.

Palabras clave: escenarios; futuros probables y preferibles; elección; subjetividad; políticas desagregadas; Delfos; cuestionario; entrevistas; análisis de agrupamientos; políticas de transporte; producto interno bruto; tráfico carretero; emisiones de dióxido de carbono; Finlandia.

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