Introducción.

En el mundo actual, globalizado y dinámico, la innovación sigue dando de que hablar en el desarrollo económico de las naciones y de las empresas, en este sentido, la innovación abierta (IA) no es la excepción, sin embargo, en la nueva economía del conocimiento las ventajas competitivas se enfocan cada vez más en el aprovechamiento de recursos internos y externos, en un mayor entendimiento del ambiente, y en los vínculos con agentes externos para el fortalecimiento de conocimientos y tecnologías internas que permitan acercar más rápido las innovaciones a los mercados y obtener un mejor rendimiento empresarial ( ^{Bernal-Torres y Frost-González, 2015}; ^{Chesbrough y Crowther, 2006}; ^{García, Sánchez y Sevilla, 2014}).

En este sentido, los elementos clave del desarrollo en la economía del conocimiento son la tecnología y la innovación, las relaciones empresariales (a través del uso de alianzas), las relaciones laborales colaborativas, la educación (por medio del aprendizaje y la formación continua), y la explotación de dicho conocimiento para la ceración de bienestar (^{Atkinson y Court, 1998}; ^{CEIM, 2001}; ^{OCDE, 2005}).

En contraste, pareciera ser que las ventajas competitivas sostenibles son cada vez más difíciles de alcanzar, pues los resultados empresariales son efímeros y decrecientes cada día, los ciclos de vida de los productos o servicios son más cortos y es difícil mantener dichos resultados empresariales debido a la competencia, la rivalidad y los acelerados cambios tecnológicos (^{Bianchi, Orto, Frattini, y Vercesi, 2010}; ^{Lööf, y Heshmati, 2006}; ^{Parida, Westerberg y Frishammar, 2012}).

Por lo tanto, la innovación por si sola es insatisfactoria y no garantiza la supervivencia empresarial, ni el rendimiento de las organizaciones, pues los tiempos donde el conocimiento y el desarrollo de las capacidades internas de innovación era resguardado en las áreas de I+D (investigación y desarrollo) para ocultar nuevos productos de la competencia y ser revelados cuidadosamente cuando se creía el momento oportuno para obtener ventajas competitivas en las organizaciones están quedando atrás, porque la experticia de dichos miembros ya no es suficiente para seguir innovando y mantenerse con rendimientos sostenidos (^{Chesbrough, Vanhaverbeke y West, 2006}; ^{EIRMA, 2004}; ^{Enkel, Gassmann y Chesbrough, 2009}).

Sin embargo, una nueva alternativa para el mejoramiento de los resultados empresariales es la puesta en marcha de un nuevo tipo de innovación que fue definida por primera vez con las siguientes palabras: “La innovación abierta significa que ideas valiosas pueden venir del interior o el exterior de la empresa, y también pueden llegar al mercado desde adentro o afuera de la empresa” (^{Chesbrough, 2003, p.43}).

El concepto anterior, pone en sobreentendido que la competencia es más intensa en el mundo actual y globalizado, y que ya no es rentable seguir innovando únicamente por los departamentos de investigación y desarrollo, sino que las empresas necesitan de apertura y colaboración externa, donde los flujos de conocimiento internos y externos conlleven a mejores avances de tecnología y éxitos en el mercado que sumen beneficios empresariales.

En este sentido, algunos ejemplos empresariales de la adopción exitosa de IA a través de flujos de conocimiento y tecnología entrantes y salientes son P&G, IBM, Intel, Philips, Cisco, Safer y Whirpool, que señalan beneficios como la adquisición, aplicación y resguardo de nuevos conocimientos, la interacción de los canales de comunicación y mayor flexibilidad traducida en mejores rendimientos empresariales (^{Chesbrough, 2015}; ^{Ollila et al., 2015}; ^{Sisodiya et al., 2013}).

Sin embargo, para poder obtener beneficios de este nuevo paradigma, primero es necesario entender su definición de una manera clara, pues el concepto de innovación abierta se encuentra en el cisma, esta división se debe a la confusión existente entre el concepto que manejan las ciencias computacionales sobre el código libre y el código abierto, y la expuesta por Chesbrough en la cual se contempla el modelo del negocio; es por ello que uno de los objetivos de este trabajo fue aclarar el concepto, y posterior a ello, establecer el rol que juega en la complementariedad con la innovación tradicionalista cerrada (^{Chesbrough, 2015}; ^{Dahlander y Gann, 2010}; ^{Von Hippel , 2005}; ^{Von Hippel y Von Krogh, 2006}).

Además de lo anterior, la apertura de la innovación abierta también es un tema confuso dentro de la literatura, debido a que la apertura de la IA es usada para referirse al número de fuentes externas de dicho paradigma, pero también se equipara la apertura al hecho de revelar ideas que la empresa guarda celosamente (^{Dahlander et al., 2010}; ^{Henkel, 2006}; ^{Laursen y Salter, 2006}).

Otro problema, estriba en la falta de claridad para que las empresas conozcan como pueden practicar innovación abierta, esto depende básicamente de las estrategias y las prácticas empresariales, por lo tanto, otro de los objetivos de este trabajo fue el identificar las estrategias y las prácticas de las distintas organizaciones a través de la revisión de literatura.

Para lograr lo anterior, el método para analizar la relevancia del tema de la innovación abierta se realizó a través de un análisis bibliométrico, por medio del cual se identificó la tendencia del tema, se identificaron los países en donde más se está documentando la evidencia empírica, los autores más relevantes que están comprobando los determinantes del rendimiento empresarial por medio de la innovación abierta, y las revistas en las que se están publicando dichos hallazgos entre otros datos.

Los principales resultados de la revisión de literatura revelan el uso de la estrategia de IA entrante, saliente y mixta. La relevancia de los hallazgos principal consistió en identificar las prácticas de cada estrategia, como lo son la adquisición de ideas y conocimientos y tecnología, el uso de fuentes externas, la colaboración con distintas fuentes externas, la búsqueda y el aprovisionamiento, y la exploración en la estrategia de innovación abierta entrante; y las ventas de propiedad intelectual (PI), el otorgamiento de licencias, el revelado, el venture y el outsourcing de I+D en la estrategia de IA saliente.

En cuanto a los resultados del análisis bibliométrico, destacan otros hallazgos relevantes, como la tendencia a la alza anual del tema, el documento más citado fue el de ^{Laursen y Salter (2006)}, la revista donde más se ha publicado del tema fue la International Journal of Innovation Management, el tipo de documento con más información del tema son los artículos de investigación, el país donde más se ha estudiado el fenómeno es Italia, el autor más relevante es Ulrich Lichtenthaler, el área donde más se estudia el tema es en negocios, administración y contabilidad, y la institución con la afiliación más numerosa es Zhejiang University de China.

En cuanto a las redes de investigadores del tema, se identificaron en total 11 grupos académicos, de los cuales destacan dos agrupaciones de cinco autores, como la de Wanhaverbeke, W., Chen, J., Chen, Y., Du, J. y Spithoven, A.; y la de Roper, S., Arvanitis, S., Love, J.H., Vahter, P. y Woerter, M. Después de los dos equipos de cinco autores, también destaca un equipo muy homogéneo identificado de cuatro autores, estos son Lamberti, E., Caputo, M., Cammarano, A. y Michelino, F. En cuanto a dúos, destacó el de Lichtenthaler, U. y Frishammar, J.

Por otro lado, también es imprescindible mencionar que en cuanto a las limitaciones principales de este estudio, se encuentra el haber explorado y analizado una sola base de datos (Scopus) para el análisis bibliométrico, por lo que se sugiere complementar con otras búsquedas de diferentes plataformas de bases de datos para futuras investigaciones.

Esta investigación está estructurada primeramente por la introducción en la cual se aborda de manera breve cada uno de los elementos de la investigación, después por la revisión de literatura en donde se abordó el concepto de innovación abierta, su complementariedad con la innovación tradicionalista cerrada, y se identificaron las estrategias y las prácticas usadas, después se presenta la sección de metodología en donde se detalla como se realizó el análisis bibliométrico, posteriormente se presentan los resultados del análisis, en los cuales se muestran las Gráficas y Tablas obtenidas, y finalmente se plantean las conclusiones del trabajo de investigación en la cual se detalla la agenda para futuras investigaciones.

Revisión de literatura

Estrategias de la innovación abierta.

Para entender el paradigma de la innovación abierta es necesario detallar cada una de las estrategias principales a usar en cualquier organización con respecto a los flujos de ideas, conocimiento y tecnología en la colaboración con agentes externos a través de redes; esto es, la estrategia de la IA entrante con flujos que van hacia adentro de la organización , la estrategia de la IA saliente con flujos que parten de la organización hacia el exterior, y el uso de la estrategia de la IA mixta, en la cual se combinan simultáneamente los dos tipos de flujos anteriores ( ^{Chesbrough, 2006}; ^{Lichtenthaler, 2009}, ²⁰¹⁰; ^{Van de Vrande et al., 2009}).

En cuanto a estrategias, diversos estudios empíricos muestran evidencia de como la IA entrante brinda una variedad de resultados exitosos positivos en las organizaciones a través de la interacción de socios externos con fuentes de conocimiento externo y la tecnología, además, dicha colaboración externa puede seguirse combinando con las actividades de I+D y las actividades de innovación de las empresas, lo que permite magnificar el rendimiento organizacional (^{Laursen et al., 2006}; ^{Parida et al., 2012}; ^{Sisodiya, et al., 2013}).

Además, la adopción de la estrategia de IA entrante se destaca en la literatura por fundamentar un crecimiento rentable (^{Chesbrough y Crowther, 2006}), y por acceder al conocimiento y experiencia científica y especializada del exterior (^{Van de Vrande et al., 2009}), y para mercados extranjeros (^{Fry et al., 2016}; ^{Mention y Asikainen, 2012}).

Sin embargo, algunas de las desventajas potenciales de la IA entrante son el aumento de los costos de transacción por la coordinación, dificultades de la prospección derivada del conocimiento, diversas asociaciones difíciles de mantener, y los problemas de gestión relacionados a la IA entre otros (^{Fry, et al., 2016}; ^{Keupp y Gassmann, 2009}).

Por su parte, la estrategia de la IA saliente también ha sido estudiada empíricamente en diversas investigaciones, y se ha podido comprobar que de igual manera que la innovación abierta entrante, también contribuye significativamente al éxito de los resultados empresariales (^{Frishammar, Lichtenthaler y Rundquist, 2012}; ^{Khanagha, Volberda, y Oshri, 2016}; ^{Kutvonen, 2011}; ^{Lichtenthaler, 2009}, ²⁰¹⁰).

No obstante, el aprovechamiento máximo de la IA se logra usando la estrategia de IA mixta, es decir, entradas como salidas de conocimiento, innovación y tecnología en las colaboraciones con agentes externos , esto es, cuando las empresas usan el conocimiento y la tecnología que buscaron y adquirieron, y cuando las empresas explotan los conocimientos y la tecnología interna con el fin de mejorar el rendimiento empresarial, esto depende en gran medida del tipo de empresa y tamaño de la organización (^{Cheng y Huizingh, 2014}; ^{Gassmann y Enkel, 2004}; ^{Mazzola, Bruccoleri, y Perrone, 2012}).

Por consiguiente, las nuevas oportunidades que tienen las organizaciones empiezan realizando innovación abierta entrante con las exploraciones tecnológicas con flujos hacia el interior y paulatinamente pueden practicar la colaboración con agentes externos y a su vez lograr explotar la IA saliente por medio de flujos hacia el exterior, es decir, la IA cuenta con entradas de insumos como conocimiento y tecnologías, y salidas como patentes y desarrollo de productos entre otros (^{Chesbrough, 2003}, ²⁰⁰⁶; ^{Dahlander, et al., 2010}; ^{Van de Vrande, et al., 2009}).

Partiendo de lo anterior, diversos autores han explorado las tres estrategias de IA en diferentes medidas y profundidades (la IA entrante, la IA saliente y la IA mixta) y su relación con los resultados de la empresa, encontrando mayoritariamente una relación significativa y positiva (^{Cheng et al., 2014}; ^{Greco et al., 2016}; ^{Parida et al., 2012}; ^{Rogo et al., 2014}; ^{Sisodiya, et al., 2013}; ^{Wang et al., 2015}). Por lo tanto, los hallazgos empíricos de la IA permiten reafirmar las estrategias empresariales adoptadas en las organizaciones, y se puede confirmar que concuerdan con la revisión de literatura donde se identificaron las tres estrategias de la IA y son presentadas en la Gráfica 1:

Fuente: Elaboración propia a partir de ^{Chesbrough, 2006}; ^{Laursen et al., 2006}; ^{Lichtenthaler, 2009}; ^{Parida et al., 2012}; ^{Van de Vrande et al., 2009}).

Gráfica 1 Estrategias de innovación abierta. 

De la gráfica anterior, se puede notar que las estrategias de la innovación abierta son unidireccionales, ya sea cuando se trabaja estratégicamente en las entradas de flujo de conocimiento y tecnología hacia el interior de la empresa (IA entrante) o cuando se trabaja estratégicamente en las salidas de flujos de conocimiento y tecnología hacia el exterior de la empresa (IA saliente).

Sin embargo, la innovación abierta también puede trabajar en ambos sentidos cuando se mantienen en conjunto las dos estrategias anteriores para trabajar con una IA mixta, aunque es importante aclarar que la combinación de estrategias es más usada en las grandes empresas porque cuentan con recursos suficientes que les permiten hacer inversiones más grandes que las empresas de menor tamaño.

Por último, se puede enfatizar que la innovación abierta en cualquier de sus tres estrategias traspasa los límites de la organización para buscar colaboración con agentes externos a través de redes en donde fluye conocimiento, en estas interrelaciones la idea principal es obtener resultados en materia de innovación, ventajas competitivas y rendimiento incremental y radicales (^{Chesbrough, 2003}, ²⁰⁰⁶; ^{Dahlander, et al., 2010}; ^{Van de Vrande et al., 2009}).

Prácticas de la innovación abierta.

Una vez identificadas las estrategias de la IA, se procedió a identificar las prácticas empresariales más usadas dentro de las investigaciones empíricas de la innovación abierta. Por lo anterior, las prácticas usadas de cada una de las estrategias de IA se muestran en la Gráfica 2.

Fuente: Elaboración propia a partir de ^{Bianchi et al. (2010)}; Bianchi et al. (2015); ^{Bogers (2011)}; ^{Boudreaua y Lakhani (2015)}; ^{Buganza y Verganti (2009)}; ^{Bullinger et al. (2012)}; ^{Chesbrough y Crowther (2006)}; ^{Christensen, Olesen y Kjær (2005)}; ^{Colombo, Dell´Era y Frattini (2011)}; ^{Cui et al. (2015)}; ^{Dahlander et al. (2010)}; ^{Dodourova et al. (2014)}; ^{Domínguez y Alvarez (2012)}; ^{Greco et al. (2016)}; ^{Henkel (2006)}; ^{Krause et al. (2015)}; ^{Laursen y Salter (2006)}; ^{Lichtenthaler (2009)}; Lichtenthaler y Ernst (2007, 2009); ^{Martínez-Torres (2012)}; ^{Parida et al. (2012)}; ^{Rodríguez, et al. (2011)}; ^{Van de Vrande et al. (2009)}; ^{Wang et al. (2015)}; ^{Wang y Zhou (2010)}; West (2003); ^{Yoon (2016)}.

Gráfica 2 Prácticas de innovación abierta. 

De la gráfica anterior, se puede observar que en general, tanto las prácticas de la IA entrante como las prácticas de la IA saliente son muy diversas, aunque se pudieron detectar la misma cantidad de prácticas para cada estrategia. Mientras que las prácticas de la IA mixta resultan de la adición de las prácticas de las dos estrategias anteriores. También resulta interesante aclarar que las prácticas de la IA entrante están más enfocadas a conseguir recursos intangibles, mientras que las prácticas de la IA saliente están más dirigidas a materializar los frutos de la innovación y el rendimiento empresarial. Por lo anterior, en las siguientes secciones se detallan las prácticas empíricas encontradas en las estrategias de la innovación abierta.

Metodología.

En esta sección de metodología se realizó un análisis bibliométrico de la innovación abierta y el rendimiento empresarial, por medio del cual se obtuvo la tendencia del tema, los documentos más citados, las principales revistas fuente, el tipo de documentos utilizados para publicar, los principales países donde se trata del tema, los autores relevantes, las áreas de la ciencia destacadas, las principales universidades y las agrupaciones de investigadores que tratan de la innovación abierta y el rendimiento empresarial. En este sentido, las técnicas de análisis bibliométricas favorecen la búsqueda y explotación de los datos referente a un tema porque se pueden conocer datos como la relevancia del tema, su importancia, la variedad de las líneas de investigación de autores representativos, el número de centros de investigación, los países e instituciones de afiliación más importantes y las agrupaciones de investigadores entre otros elementos. (^{Fahimnia, Sarkis, y Davarzani, 2015}; ^{Guerra, De Zayas y González, 2013}).

En cuanto al método de investigación, se utilizó una base de datos obtenida de la búsqueda en Scopus, posterior a ello se validaron los datos, y se corrigieron algunos errores ortográficos, espacios en blanco, acentos, iniciales que permitieran hacer un análisis estandarizado y confiable de la información, para posteriormente analizarlos a través de tablas y gráficas que muestren la relevancia de los resultados.

Durante el proceso metodológico se utilizó Endnote (herramienta de gestión de bases de datos bibliográficos) para convertir el formato RIS (formato de etiqueta estandarizado para intercambio de datos) descargado de Scopus, Bibexcel ( herramienta de modificación de datos bibliográficos) y Excel para hacer los arreglos correspondientes a la base de datos y generar archivos con extensión net y vec ( extensiones de redes y vectores); y el programa Pajek para convertir dichas extensiones en gráficas que permitieron obtener diferentes estudios (^{Dahlander et al., 2010}; ^{De Nooy, Mrvar y Batagelj, 2005}; ^{García et al., 2015} ).

Las palabras clave para la búsqueda en Scopus fueron “open innovation” y “firm performace”, se buscaron en título, resumen y palabras clave, el periodo de búsqueda comprendió del año 2003 al 2016, y se encontraron 368 resultados. Es importante mencionar que una búsqueda más efectiva se puede realizar escribiendo con comillas “open innovation” y “firm performance”, esto efectúa una búsqueda exacta de las dos palabras consecutivamente, sin embargo, para este análisis se prefirió depurar los documentos no relacionados con el estudio, esto para evitar la pérdida de documentos que aportaran valor y así finalmente trabajar con 359 resultados.

La búsqueda realizada partió del año 2003 por ser el año en que ^{Chesbrough (2003)} acuño el término de innovación abierta. Se buscaron todo tipo de documentos, esto incluyó artículos de investigación científica, artículos de revisión, libros, capítulos de libro, revisiones de conferencias, artículos de conferencias, artículos impresos y notas. La búsqueda incluyó todas las áreas disponibles como ciencias de la vida, ciencias de la salud, ciencias físicas y ciencias sociales, y humanidades.

En cuanto a la base de datos Scopus, cabe destacar que contó con un mayor repertorio de documentos del tema (359 resultados) que otras bases de datos al usar los mismos criterios de búsqueda, algunas otras bases de datos consultadas fueron Thomson Reuters (ISI Web of Knowledge), Sience Direct (59 resultados) y Emerald (190 en total; 6 en título, 61 en resumen, 2 con palabras claves, 2 con subtítulos, estudios de caso 119) por nombrar solo algunas.

Resultados.

De los resultados de la búsqueda descrita anteriormente se realizaron las siguientes Gráficas y Tablas:

Fuente: Elaboración propia a partir de Scopus.

Gráfica 3 Tendencia de artículos por año. 

De la Gráfica anterior, se puede observar que el tema de innovación abierta y rendimiento empresarial sigue manteniendo una tendencia a la alza ( línea punteada), sin embargo, se puede observar que a pesar de que en 2014 y 2015 la cantidad de investigaciones sobre el tema se mantuvo, en el primer semestre del 2016 el tema llevó casi el equivalente a la cantidad de investigaciones como a la de los dos años pasados, por lo que es de esperarse que pudiera duplicarse la cantidad de investigaciones sobre el tema. En este sentido, la media anual de todos los documentos es de 2012.2, considerando que la búsqueda de artículos comenzó desde el 2003, esto posiciona a dicho promedio de los documentos en el tercer cuartil con un 68% del rango del 2003 al primer semestre del 2016.

De la Tabla anterior, se muestran los documentos más nombrados, y en la primera columna se puede observar que el artículo más citado es el de ^{Laursen y Salter (2006)} con 1230 citas, después de este documento los demás están a menos de una cuarta parte de las veces mencionadas del primero, por lo que se puede resaltar que el primer documento es uno de los relevantes del tema. Con respecto a la segunda columna, al obtener el promedio de citas anuales, al dividir la cantidad de citas totales entre los años vigentes del documento desde su publicación, se encontró que en general existen siete documentos que mantienen su permanencia con respecto a los documentos más citados, sin embargo, se aprecia una tendencia de tres documentos a la alza marcados con un asterisco (*), como son ^{Visnjic Kastalli y Van Looy (2013)} relacionados a la innovación abierta en servicios, el autor ^{Berchicci (2013)}, relacionado a los sistemas abiertos de I+D , y los autores Parida, Westerberg y ^{Frishammar (2012)}, relacionados a la innovación abierta entrante en las Pyme; y otros documentos a la baja marcados con dos asteriscos (**), como ^{Cooper y Edgett (2008)}, relacionado a la productividad en el desarrollo de nuevos productos. Vale la pena mencionar, que la ausencia de documentos importantes como los del pionero que acuño el concepto de IA, ^{Chesbrough (2003}, ²⁰⁰⁶⁾, no están considerados puesto que el enfoque de la búsqueda de esta investigación se basó en la innovación abierta con el rendimiento empresarial en conjunto, y no fue una búsqueda unitaria de innovación abierta.

En cuanto a las fuentes principales en donde se publicaron los documentos de innovación abierta y rendimiento empresarial, destacaron la revista International Journal of Innovation Management con 20 publicaciones del tema, la Journal of Product Innovation Management con 16 publicaciones y la revista Research Policy con 12 publicaciones. Cabe mencionar, que la Conferencia anual de las Américas de Sistemas de Información, también fue la fuente más importante en cuanto a publicaciones, pues tan solo en 2012 conto con seis publicaciones y en 2011 con otras cinco publicaciones más.

En cuanto a las fuentes principales de donde provienen los documentos publicados, se puede observar que casi el 70% son artículos, casi el 25% provienen de conferencias, y el restante, a excepción de un documento, son libros y capítulos de libro. Vale la pena mencionar, que de los 359 artículos, solo 13 de ellos que representan el 3.6% se encontraron con acceso abierto a todo el documento.

Del total de los artículos, solo el 10% están dedicados a los artículos de revisión y los artículos impresos; por otra parte, en la sección de conferencias, la producción mayor se debe a los artículos relacionados (71.9% de la sección), y en la sección de libros la (73.7% de la sección) mayoría son capítulos de libro. En cuanto a la sección de notas solo se encontró un documento.

Como se pudo constatar, los artículos científicos fueron el principal medio de herramienta para publicar dentro del tema de innovación abierta y rendimiento empresarial, y al no ser mayoritariamente teóricos, esto hace suponer que las investigaciones se han enfocado en resultados empíricos que aportan a la explicación y el entendimiento del tema que aún está en proceso de crecimiento e interés por parte de la comunidad científica y empresarial. Finalmente, es necesario destacar que el tema ha sido explorado en diferente intensidad en cada lugar del mundo, por ello a continuación se presenta la Gráfica de los países en donde más se ha estudiado dicho tema.

Fuente: Elaboración propia a partir de Scopus.

Gráfica 4 Documentos por continente y país. 

De la Gráfica anterior, se puede apreciar que el continente Europeo cuenta con el 61.4% de los estudios, después Asia con el 22% y América con el 14.1%; y en menores porcentajes se encuentra Oceanía y África. Los países líderes en cada continente son Italia con el 10.8%, China con el 7.5%, Estados Unidos con el 9.6%, Australia con el 1.4% y Sudáfrica con el 0.5%. Por su parte, en América, las economías desarrolladas como Estados Unidos y Canadá conforman el 83% de los estudios, y las economías emergentes y en vías de desarrollo suman el 17% de los estudios. Por lo anterior, los estudios de innovación abierta y rendimiento empresarial de economías en vías de desarrollo y economías emergentes en América ha sido un tema muy poco explorado.

Fuente. Elaboración propia a partir de Scopus.

Gráfica 5 Publicaciones por posición de autor. 

De la Gráfica anterior, se puede apreciar que los tres investigadores que lideran este tipo de investigaciones son Lichtenthaler U. con 15 investigaciones, Chen, J. con ocho investigaciones, y Lazzarotti, V. con siete investigaciones; en específico, el investigador con posición de primer autor es también Lichtenthaler U., sin embargo, hay algunos investigadores que ocupan más posiciones combinadas de segundo y de tercer autor, y se encuentran en los primeros sitios de la Gráfica como es el caso de Chen, J., Manzini, R., y Pellegrini, L., entre otros.

Adicionalmente a lo anterior, también se considera relevante detallar la posición de autor de los 359 documentos, pues el 93 % cuentan con primer autor debido a que el 7% restante pertenece a las conferencias que carecen de autores disponibles en los documentos obtenidos de la base de datos, el 77% de los documentos cuentan con segundo autor, el 46% cuentan con un tercer autor, el 12% cuentan con un cuarto autor, y apenas el 3% cuenta con un quinto autor.

Fuente. Elaboración a partir de Scopus.

Gráfica 6 Áreas donde más se estudia la innovación abierta y el rendimiento empresarial. 

De la Gráfica anterior, se puede observar que la naturaleza del tema ocurre un 42% en el área de Negocios, administración y contabilidad, áreas afines a la anterior son las ciencias sociales que cuentan con un 10.3 %, las ciencias de decisión con un 8.5% y la economía con un 6.4%.Sin embargo, otras áreas donde se estudia el tema en menor medida son la ingeniería con un 15.1% y las ciencias computacionales con un 9.8%.

De la Tabla anterior, se puede apreciar que las universidades principales en donde están afiliados los investigadores del tema de estudio se concentran principalmente en Europa y Asia.

En específico, se puede apreciar que predominaron las instituciones educativas de Italia, China y Bélgica principalmente. También destacan otras instituciones de Alemania, Finlandia, España, Suecia, Países Bajos y Singapur en segundo término.

Después de apreciar las instituciones o afiliaciones que más trabajan el tema, en la siguiente gráfica se observan las redes de investigadores que se identificaron a través del análisis de redes en el programa Pajek.

Fuente: Elaboración propia a partir del procesamiento de datos en Scopus, Endnote, Bibexcel y Pajek.

Gráfica 7 Agrupaciones de investigadores. 

De la Gráfica anterior, cada figura obedece a un grupo de investigadores relacionados por las intersecciones, cada apellido y nombre de autor esta seguido de las veces que ha sido referenciado en el análisis con un signo de pesos ($), y el número entre los vértices significa las veces en que se han citado los autores por otros autores en esos documentos relacionados a cada extremidad de los vértices.

También se puede observar que se identificaron en total 11 grupos; dos equipos de cinco autores cada uno, donde se notó que tuvieron actividad baja a media en cuanto a las veces que los investigadores han participado juntos; un equipo de cuatro autores con actividad media a alta, donde se apreció una homogeneidad en las participaciones, pues de los tres equipos de tres autores cada uno, se visualizó un equipo con actividad alta, otro con actividad media y otro con actividad baja; y por último se obtuvieron cinco duetos de autores donde en general se aprecia una actividad media.

Conclusiones.

Por medio de la revisión de literatura, se clarificó el concepto de innovación abierta, el cual describe que no son actividades aisladas, sino que se arraiga en el modelo de negocio para establecer las prácticas de las estrategias empresariales dentro de la gestión de la innovación y sus resultados empresariales, en este sentido, la innovación abierta traspasa los límites organizacionales para complementarse en conjunto con la innovación tradicionalista cerrada y acelerar los procesos de innovación. También puede concluirse que los resultados revelaron que las estrategias de innovación abierta son la entrante, la saliente y la mixta.

Además, se considera que las empresas Pyme adoptan más fácilmente la estrategia de innovación abierta entrante, esto podría deberse a que este tipo de empresas no cuentan con tantos recursos como las grandes empresas y por lo tanto optan por buscar fuentes externas y alianzas de colaboración que les permitan mejorar sus rendimientos empresariales.

La estrategia de innovación abierta entrante permite captar conocimientos y tecnología del exterior a través de las redes de colaboración, dicha tecnología es asimilada a través del proceso de exploración tecnológica, el cual consiste básicamente en dos actividades, la búsqueda y la adquisición de la tecnología. Dentro de las actividades de búsqueda se puede efectuar con énfasis en la profundidad o en la amplitud, y dentro de las actividades de adquisición se pueden llevar a cabo a través de la propiedad intelectual, las patentes, la tecnología y el conocimiento. Por su parte, la colaboración de red se efectúa por medio de redes con fuentes externas, ya sea por colaboración tecnológica vertical en la cual la empresa se involucra principalmente con el cliente o el usuario final para realizar IA, o ya sea por colaboración tecnológica horizontal, en la cual intervienen los demás agentes externos, como pueden ser intermediarios, competidores, instituciones educativas, gobierno, centros de investigación u otros. En el proceso de colaboración empresarial pueden existir derrames de red, estos derrames se pueden materializar en conocimiento nuevo, outsourcing de I+D, propiedad intelectual, patentes, conferencias y presentaciones, suscripciones a revistas científicas y la interacción empresarial de la industria entre otras.

La innovación abierta saliente por su parte representa los flujos que van de la empresa hacia las demás fuentes externas a través del proceso de la explotación tecnológica, es decir, la innovación de la empresa en conjunto con los conocimientos y la tecnología adquiridos se podría materializar para vender de propiedad intelectual a través de licencias, patentes, concesiones o inclusive pensar en el revelado de información que permita obtener algún tipo de beneficio a mediano y largo plazo.

La innovación abierta mixta consiste en mantener simultáneamente los procesos de exploración y explotación tecnológica a la vez, representa el estado de mas apertura donde las organizaciones logran obtener el máximo aprovechamiento del conocimiento y la tecnología de fuentes externas y a su vez logran obtener ventas de la propiedad intelectual y realizan alianzas que garanticen la continuidad de los procesos de explotación tecnológica.

Cabe mencionar, que el uso de la innovación abierta no impide que la empresa continúe realizando innovación tradicional en los departamentos de I+D, cada empresa puede valorar el grado de uso entre la innovación abierta y la innovación tradicionalista cerrada en base a sus necesidades y contextos, al igual que el uso de las diferentes prácticas de las estrategias de IA.

La relevancia de hallazgos en la revisión de literatura de esta investigación radica principalmente en la identificación de las prácticas de innovación abierta usadas, destacando a la colaboración y las fuentes externas en la estrategia de innovación abierta entrante, y las ventas y el revelado de información en la estrategia de innovación abierta saliente. Con respecto a la limitación principal, fue usar una sola base de datos, por lo que se sugiere un análisis mas completo a futuro. De esta investigación destaca también el uso del método del análisis bibliométrico realizado entre la innovación abierta y el rendimiento empresarial, con ello se llena el vacío de la literatura para comprender mas la importancia del tema.

A través del análisis bibliométrico, se pudo comprobar la tendencia del interés creciente del tema de la innovación abierta y el rendimiento empresarial, el documento más citado fue el de ^{Laursen y Salter (2006)} pues parte desde el año en que se acuño el concepto de innovación abierta y aborda el rol de la apertura en los resultados innovadores en empresas de manufactura, la revista en donde más se ha publicado del tema fue la International Journal of Innovation Management, en general se apreció que la mayoría de las revistas tratan de temas de administración, innovación y tecnología.

El tipo de documento con más información del tema son los artículos de investigación empírica, sin embargo, destaca la falta de evidencia en las Pyme, el país donde más se ha estudiado el fenómeno es Italia y el continente con más actividad y dinamismo en cuanto al tema es justamente el continente Europeo, el autor más relevante es Ulrich Lichtenthaler quien está afiliado a instituciones educativas en Alemania, el área donde más se estudia el tema de la IA y el rendimiento empresarial fue negocios, administración y contabilidad y la institución de donde surgieron más trabajos del tema fue Zhejiang University de China.

En cuanto a las redes de investigadores, se identificaron en total 11 grupos académicos, de los cuales destacan dos agrupaciones de cinco autores, como lo son la de Wanhaverbeke, W., Chen, J., Chen, Y., Du, J. y Spithoven, A.; y la de Roper, S., Arvanitis, S., Love, J.H., Vahter, P. y Woerter, M. Cabe mencionar que el primer grupo presentó una afiliación en instituciones de China y Bélgica, por lo que es de esperarse que colaboren en las investigaciones de sus respectivos continentes. En cuanto al segundo grupo, se pudo apreciar que cuentan con afiliaciones en Suiza y Reino unido, y de igual manera que el grupo anterior es de esperarse que sus investigaciones formen parte de las estadísticas del continente Europeo.

Después de los dos equipos de cinco autores también fue relevante un equipo muy homogéneo identificado de cuatro autores afiliados a instituciones educativas de Italia, fue el caso de Lamberti, E., Caputo, M., Cammarano, A. y Michelino, F. En cuanto a dúos de investigación, se encontraron varios, lo que hace suponer una baja colaboración en los equipos de trabajo para poder colaborar en equipos más grandes, en esta situación destacó el dúo de Lichtenthaler, U. y Frishammar, J. del continente Europeo, cabe destacar que este último autor encabeza las investigaciones.

En cuanto a las limitaciones de la investigación, destaca el hecho de haber realizado el análisis bibliométrico desde la búsqueda exclusiva de la base de datos Scopus, por lo que se sugiere una revisión mas enriquecedora en futuras investigaciones. También se recomienda explorar las posibles relaciones de esta investigación con la globalización empresarial, pues aunque no fue el objetivo principal de este estudio, se puede inferir que dicha globalización empresarial infiere en las áreas de negocios, administración y contabilidad para destacar el tema sobre otras áreas como se apreció en la Gráfica 4 y 6.

Por último, en América Latina, el tema de innovación abierta y rendimiento empresarial ha sido menos estudiado, sin embargo, existe un interés gradual y por lo tanto representa una futura agenda de investigación hacia las economías emergentes como México, en este sentido, se recomienda incrementar la interrelación entre la academia y las empresas, de tal forma que se continúe explorando a fondo el paradigma de la innovación abierta.