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Introducción
Una de las recientes preocupaciones de las economías en el mundo radica en responder a la siguiente pregunta: ¿Cuál es la clave para lograr un verdadero desarrollo económico sostenible para asegurar una alta calidad de vida para sus habitantes? La primera respuesta fue dada por Schumpeter (1934) a principios del siglo XX en su libro La teoría del desarrollo económico, que proporciona la base de la innovación como motor de las economías. Schumpeter (1934) retrata la innovación como una fuerza dinámica que causa la continua transformación de las estructuras sociales, institucionales y económicas. Sin embargo, casi 50 años después, Nelson y Winter (1982) explicaron que la forma en que las empresas generan innovación es a través del conocimiento.
La dominancia de la economía basada en el conocimiento, junto con los rápidos cambios tecnológicos en los campos de la ciencia, la información y la comunicación y el transporte, se han traducido en un cambio de la era de la información a la era del conocimiento (Yigitcanlar, Velibeyoglu, Baum y Global, 2008). Dentro de estos nuevos conceptos de la era del conocimiento, la innovación y la creatividad se han convertido en factores primarios de producción y desarrollo (Scott, 2006).
La economía mundial es cada vez más dependiente de la producción, distribución y uso del conocimiento (Chang y Chen, 2004). Se ha estimado que más de 50 % del producto interno bruto (PIB) de las economías de los principales países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) se basa ahora en el conocimiento (Maskell, Eskelinen, Hannibalsson, Malmberg y Vatne, 1996). Por lo tanto, el gran reto para los países desarrollados y en desarrollo es encontrar la manera de utilizar el conocimiento para mejorar la competitividad.
El éxito de la innovación depende de la manera en la que el conocimiento es obtenido y administrado, en otras palabras, depende de una eficiente gestión del conocimiento (Alavi y Leidner, 2001; Du Plessis, 2007; Hurmelinna-Laukkanen, 2011; Malik, 2004; Popescul, 2011, 2012; White y Bruton, 2010).
Cabe señalar que desde la publicación de Schumpeter en 1911, Teoría del desarrollo económico (Solow, 1956), el concepto de los ciclos económicos complejos tiene una naturaleza caótica; por lo que la innovación es una dinámica no lineal (Goodwin, 1950, 1982, 1990). Esto significa que es más apropiado estudiar a la innovación, como un proceso y como un sistema social, a partir de una perspectiva no lineal o sistémica.
La transferencia del conocimiento (TC) forma una parte importante en esta gestión del conocimiento para la innovación, ya que es un factor crítico en la habilidad de una organización para innovar (Cohen y Levinthal, 1990). Sin embargo, las organizaciones no necesariamente saben todo el conocimiento con el que cuentan. En general, esto se debe a las transferencias internas de conocimiento: en lugar de ser fluidas o sistémicas, a menudo son estáticas o difíciles de lograr (Szulanski, 1994; Von Hippel, 1994). Además, la poca atención sistémica que ha recibido este tema ha provocado que el proceso de TC sea ambiguo en diferentes dimensiones de alcance (Szulanski, 2000), pues los requerimientos son distintos en una empresa o a nivel de una nación. Por tanto, el objetivo de este trabajo es detectar qué ha sucedido en el campo de la TC desde el interior de las organizaciones, entre organizaciones, a nivel sectorial, clúster, regional y a nivel nacional.
Método
Se realizó un proceso de revisión de literatura tradicional (Jesson, Matheson, y Lacey, 2011). Este proceso se centró en las investigaciones de artículos científicos publicados en el periodo de 1997 a 2017 en el Journal of Knowledge Management, así como en Physics Review, Technovation y Technological Forecasting and Social Change. Estos artículos fueron revisados en lengua inglesa e indexados en el ISI Web of Knowledge.
A partir de los artículos obtenidos se formularon las siguientes preguntas:
¿Cuáles han sido los diferentes alcances que ha tenido el estudio de la TC?
¿Qué métodos fueron empleados para analizar tales estudios?
¿Cuáles han sido las investigaciones futuras recomendadas por los estudios realizados y cuáles otras han sido detectadas como una carencia de las revisiones?
El proceso de indagación fue el siguiente. Primero se descargaron todas las publicaciones indexadas en Web of Science (WoS) que contuvieran en el título las palabras clave “knowledge transfer”. Derivada de esta primera búsqueda se encontraron 1099 archivos en total. A continuación, se refinó la búsqueda respecto a las categorías del campo, y se buscó solo artículos que tuvieran relación con los siguientes términos: management, business, economics, multidisciplinary sciences, social sciences interdisciplinary y sociology.
Para garantizar que la revisión incluyera a todos los artículos de revistas relevantes, se consideró el más alto rango de las revistas de gestión del conocimiento, es decir, se incluyó el criterio de Serenko y Bontis (2009), por lo que se consideraron 207 artículos del Journal of Knowledge Management.
Posteriormente, se utilizó una herramienta de búsqueda avanzada de visor de archivos de fuente PostScript para encontrar, por las palabras clave, transfer knowledge en cualquier parte de los documentos en las bases de datos. Después, de acuerdo con los abstracts de los artículos y el objetivo principal, se localizaron las metodologías más representativas que se dedicaban a entender las formas en que el conocimiento se transfiere.
Una vez localizados los artículos, estos fueron extraídos de la base de datos y revisados uno a uno para identificar el objetivo del artículo, autores y su país de origen, hallazgos, metodología empleada, alcance de estudio y futuras recomendaciones.
Enseguida, estos artículos fueron seleccionados y clasificados por el alcance de estudio geográfico en seis categorías: 1) Nacional, 2) Regional, 3) Sectorial, 4) Clúster, 5) Organizaciones y 6) Intra-empresa. La definición de cada una de estas categorías es explicada en la Tabla 1.
Tabla 1. Descripción de los alcances de la revisión
| Alcance | Descripción | Referencias |
| Nacional | Los sistemas nacionales de innovación consideran actores como el Gobierno, dependencias de investigación y empresas, todos sumergidos en una dinámica de política pública nacional para el impulso de la innovación de un país. | (Dosi, Freeman, Nelson, Silverberg y Soete, 1988; Etzkowitz y Leydesdorff, 2000; Freeman, 1987, 1995; Lundvall, 1998; Nelson, 1993) |
| Regional | Las actividades y políticas de innovación aplicadas a nivel regional. El alcance regional puede ser señalado a una ciudad, entidad federativa, o cualquier comunidad específica que albergue y sea afectada por las organizaciones que se encuentren al interior. | (Casas, 2002; Cowan y Zinovyeva, 2013; Leydesdorff y Fritsch, 2006) |
| Sectorial | Las actividades aplicadas al impulso de la innovación a través de prácticas de TC en un sector determinado, por ejemplo, un sector industrial como el manufacturero, o el sector público, de turismo, de producción, pymes, etc. | (Amayah, 2013; Bekkers y Bodas, 2008; Schartinger, Rammer, Fischer y Fröhlich, 2002; Wong y Aspinwall, 2005) |
| Cluster | La TC en grupos bien definidos de empresas que trabajan en coordinación para generar ventajas como economías de escala. | (Arboníes y Moso, 2002; Baptista y Swann, 1998; Connell, Kriz y Thorpe, 2013; Dahl y Pedersen, 2004; Lai, Hsu, Lin, Chen y Lin, 2013; Lindsay, 2005; Scheel, 2002; Tan, 2006) |
| Organizaciones | Actividades aplicadas al impulso de la innovación entre organizaciones de todo tipo como empresas, gubernamentales, universidades, fundaciones, etc., que realizan transferencia de tecnología o conocimiento entre organizaciones. | (Bekkers y Bodas, 2008; Edquist, 1997; Fang, Yang y Hsu, 2013; Kumar y Ganesh, 2009; Marouf, 2007; Siegel, Waldman, Atwater y Link, 2003; Watson y Hewett, 2006; Wilkesmann, Fischer y Wilkesmann, 2009) |
| Intra-empresas | La TC entre los miembros al interior de una empresa u organización. Esta puede ser entre personas o grupo de personas que interactúan dentro y pertenecen a la organización en cuestión. | (Spraggon y Bodolica, 2012; Szulanski, 1994; Van Wijk, Jansen y Lyles, 2008; Vuori y Okkonen, 2012) |
Fuente: Elaboración propia
Resultados
Los alcances identificados en la Tabla 1 son un marco de referencia para clasificar las dimensiones de estudio en las que se ha desarrollado la literatura para la TC.
Posteriormente, debido a la heterogeneidad de los métodos de investigación con los que la TC fue abordada, se realizó una clasificación de dichos métodos en cinco campos: 1) Métodos estadísticos, 2) Análisis conceptuales, 3) Modelos conceptuales, 4) Revisión de la literatura y 5) Otros.
Métodos estadísticos se refiere a la utilización de herramientas de la estadística aplicadas a un conjunto de datos que pudieron ser obtenidos a través de encuestas, entrevistas, y minería de datos para aplicar correlaciones, regresiones y suavización de datos lineal. El análisis conceptual se refiere a la profundización de los conceptos en boga para su análisis, interpretación y ejemplificación para su mayor entendimiento. El modelo conceptual esquematiza el análisis conceptual para visualizarlo gráficamente. La revisión de literatura se enfoca en métodos sistemáticos aplicados a la revisión histórica, contextual y conceptual del tema en revisión; y, por último, la categoría Otros se refiere a otros métodos tales como modelos matemáticos, simulaciones, redes, clústeres y otras técnicas que son diferentes a los cuatro anteriores y, además, implican un análisis matemático más profundo, ya sea lineal o no lineal. En los siguientes párrafos se resume la revisión de la literatura descrita de acuerdo con los autores que han trabajado dichos temas (Nacional, Organizaciones, Intra-empresas, Regional, Sectorial y Clúster).
Respecto al Nacional, se detectaron cinco estratos de clasificación. Análisis estadísticos (Bekkers y Bodas, 2008; Bruneel, d´Este y Salter, 2010; Delgado, Navas, Cruz y Amores, 2011; Jiménez, García y Molina, 2011; Wilkesmann et al., 2009; Linares, 2008; Teo y Bhattacherjee, 2014; Khan, Lew y Sinkovics, 2015); Análisis conceptual (Cowan y Zinovyeva, 2013; Cummings y Teng, 2003; Floysand y Jakobsen, 2011; Ahammad, Tarba, Liu y Glaister, 2016; Frishammar, Ericsson y Patel, 2015); Modelo conceptual (Beesley, 2004; Dang y Umemoto, 2009; De Fuentes y Dutrénit, 2012; Etzkowitz y Leydesdorff, 2000; Levén, Holmstrom y Mathiassen, 2014; Perkmann et al., 2013; Rodriguez, 2014; Sharma, Samuel y Ng, 2009; Siegel et al., 2003); Revisión de la literatura (Clifton, Keast, Pickernell y Senior, 2010; Chang y Chen, 2004; Jackson, Brooks, Greaves y Alexander, 2013; Jensen, Johnson, Lorenz y Lundvall, 2007), y Otros, modelación matemática, regresiones, simulación, sistemas dinámicos y redes (Acs, Anselin y Varga, 2002; Alcacer y Gittelman, 2006; Leydesdorff y Fritsch, 2006; März, Friedrich y Grupp, 2006; Papavassiliou y Mentzas, 2003; Schartinger et al., 2002; Tang, Mu y MacLachlan, 2010; Zeng y Wu, 2009; Zhang, 2012).
En cuanto a Organizaciones, también se encontraron cinco clasificaciones básicas. Análisis estadístico (Boh, Nguyen y Xu, 2013; Casal y Fontela, 2007; Herschel, Nemati y Steiger, 2001; Miao, Choe y Song, 2011; Yun, Shin, Kim y Lee, 2011; Olmos, Castro y D’Este, 2014; Harzing, Pudelko y Reiche, 2016; Szulanski, Ringov y Jensen, 2016; Ranucci y Souder, 2015; Segarra, Roca y Bou, 2014); Análisis conceptual (Argote e Ingram, 2000; Assudani, 2005; Bender y Fish, 2000; Crowne, 2009; Christensen, 2007; Du Plessis, 2007; Iske y Boersma, 2005; Kumar y Ganesh, 2009; Shariq, 1999; Uit Beijerse, 2000; Ensign, Lin, Chreim y Persaud, 2014; Inkpen y Tsang, 2005; Filieri y Alguezaui, 2014; Argote y Fahrenkopf, 2016); Modelo conceptual (Abou Zeid, 2002; Guzman y Wilson, 2005; Husted, Michailova, Minbaeva y Pedersen, 2012; Kakabadse, Kakabadse y Kouzmin, 2003; Kumar, 2013; Liyanage, Elhag, Ballal y Li, 2009; McElroy, 2000; Mentzas, Apostolou, Young y Abecker, 2001; Narteh, 2008; Reagans y McEvily, 2003; Robert, 2009; Schlegelmilch y Chini, 2003; Seufert, Von Krogh y Bach, 1999; Wiig, 2003; Zboralski, 2009; Abou Zeid, 2002; Recruitment, Peltokorpi y Vaara, 2014; Werner, Dickson y Hyde, 2015; Krylova, Vera y Crossan, 2016; Ko, 2014; Kang y Sauk Hau, 2014); Revisión de la literatura (Agrawal, 2001; Augier y Vendelã, 1999; Gao, Li y Nakamori, 2002; Mort, 2001; Quintane, Casselman, Reiche y Nylund, 2011; Swan, Newell, Scarbrough y Hislop, 1999; Van Wijk et al., 2008; Witherspoon, Bergner, Cockrell y Stone, 2013; Zellner y Fornahl, 2002), y Otros, como el método Delphi, sistemas dinámicos, Markov, redes, árbol de decisiones (Chua y Banerjee, 2013; Guechtouli, Rouchier y Orillard, 2013; Huosong, Kuanqi y Shuqin, 2003; Powell y Swart, 2005; Sun y Scott, 2005; Xuan, Xia y Du, 2011; Zhao y Chen, 2013; Aalbers, Dolfsma y Koppius, 2014; Jasimuddin, Connell y Klein, 2014).
A nivel Intra-empresas se cuenta con cinco rubros. Análisis estadístico (Al Alawi, Al Marzooqi y Mohammed, 2007; Ardichvili, Maurer, Li, Wentling y Stuedemann, 2006; Casimir, Lee y Loon, 2012; Durmusoglu, Jacobs, Nayir, Khilji y Wang, 2013; Holste y Fields, 2010; Husted et al., 2012; Lucas, 2005; Madsen, Mosakowski y Zaheer, 2002; Marouf, 2007; Mason y Pauleen, 2003; Paroutis y Al Saleh, 2009; Riege, 2007; Styhre, Ollila, Roth, Williamson y Berg, 2008; Teigland y Wasko, 2009; Van den Hooff, Schouten y Simonovski, 2012; Villasalero, 2013; Vuori y Okkonen, 2012; Yang, 2004; Minbaeva, Björkman, Fey y Park, 2000; Lai, Lui y Tsang, 2016; Lai et al., 2016; Chan, Li y Pierce, 2011); Análisis conceptual (Ardichvili, Page y Wentling, 2003; Bontis, Fearon y Hishon, 2003; Campos y Sánchez, 2003; Carneiro, 2000; Casimir, Ng y Cheng, 2012; Crane, 2012; Ordóñez, 2004; Foos, Schum y Rothenberg, 2006; Gilbert y Cordey-Hayes, 1996; Goh, 2002; Jasimuddin, 2007; Lam y Lambermont-Ford, 2010; Mueller, 2012; Rangachari, 2009; Riege, 2005; Spraggon y Bodolica, 2012); Modelo conceptual (Brachos, Kostopoulos, Soderquist y Prastacos, 2007; Burns, Acar y Datta 2011; Crane, 2012; Diakoulakis, Georgopoulos, Koulouriotis y Emiris, 2004; Fang et al., 2013; Ghobadi y D'Ambra, 2012; Harvey, 2012; Jasimuddin et al., 2014; Mura, Lettieri, Radaelli y Spiller, 2013; Pandey y Dutta, 2013; Preiss, 1999; Snowden, 2002; Yoo, Suh y Kim, 2007; Andersson, Gaur, Mudambi y Persson, 2015), Revisión de la literatura (Echeverri-Carroll, 1999; Nissen, Kamel y Sengupta, 2000; Panahi, Watson y Partridge, 2013; Wang y Noe, 2010; Minbaeva, 2013; Li, Chang, Lin y Ma, 2014), y Otros, como son simulación, correlación, regresión, algoritmos genéticos (Behrend y Erwee, 2009; Huang y Chen, 2009; Kang y Kim, 2013; Meng, Lin y Li, 2011; Nan, 2008; Sackmann y Friesl, 2007; Wang, 2013; Watson y Hewett, 2006; Van Burg, Berends y Van Raaij, 2014; Van Burg et al., 2014; Van Burg et al., 2014).
En el nivel Sectorial cinco estratos fueron encontrados. Análisis estadístico (Amayah, 2013; Barachini, 2009; Blomkvist, 2012; Brachos et al., 2007; Cantú, Criado y Criado, 2009; Huang, Chiu y Lu, 2013; Kim, Newby y Song, 2012; Li, 2010; Martín, Martín y Estrada, 2012; Matschke, Moskaliuk y Cress, 2012; Nakano, Muniz Jr y Batista Jr, 2013; Oerlemans y Knoben, 2010; Rhodes, Hung, Lok, Lien y Wu, 2008; Seba, Rowley y Delbridge, 2012; Van den Hooff y De Ridder, 2004; Wong y Aspinwall, 2005; Yang, 2007; Kalar y Antoncic, 2015; OECD, 2010; Cassia, De Massis, Meoli y Minola, 2014); Análisis conceptual (Chua y Banerjee, 2013; Kwok y Gao, 2004); Modelo conceptual (Appleyard y Kalsow, 1999; Kim, Suh y Hwang, 2003; Sáenz, Aramburu y Blanco, 2012; Syed-Ikhsan y Rowland, 2004; Wagner, 2003; Yakhlef, 2007; Westera, Nadolski, Hummel y Wopereis, 2008); Revisión de la literatura (Graham et al., 2006; Malik, 2004; Mitton, Adair, McKenzie, Patten y Perry, 2007; Thompson, Estabrooks y Degner, 2006), y Otros, integrados por redes, modelos matemáticos, simulación (Kim, Hau, Song y Ghim, 2013; Valdés y Sánchez, 2012; Mudambi, Piscitello y Rabbiosi, 2014; Baggio y Del, 2013; Ziegler, Perry, Jacobs y Braun, 2001; Schomaker y Zaheer, 2014; Ungar, Whitman, Hart y Phipps, 2015).
Otro es el Regional, el cual también cuenta con cinco puntos. Análisis estadístico (Cruz, Pérez y Cantero, 2009; Darroch, 2003; Ding, Liu y Song, 2013; Fang et al., 2013; Fullwood, Rowley y Delbridge, 2013; Goh y Hooper, 2009; Jeon, Kim y Koh, 2011; McAdam, Moffett y Peng, 2012; Pangil y Chan, 2013; Peng, 2013; Rivera, Ortiz y Flores, 2009; Voelpel y Han, 2005; Schulze, Brojerdi y Von Krogh, 2014; Lunnan y Zhao, 2014; Reus, Lamont y Ellis, 2016; Ahammad et al., 2016; Mudambi et al., 2014; Osabutey y Jin, 2016); Análisis conceptual (Hutchings y Michailova, 2004; Schleimer y Riege, 2009; Testa, 2013); Modelo conceptual (Endres, Endres, Chowdhury y Alam, 2007; Strach y Everett, 2006; Taminiau, Smit y De Lange, 2009; Uotila y Melkas, 2008; Ahammad et al., 2016; Miller, Mcadam, Moffett, Alexander y Puthusserry, 2016; Gil y Carrillo, 2016); Revisión de la literatura (Casas, 2002; Clark, 1999); Análisis sectorial (Deeds y Decarolis, 1999); Lunnan y Zhao, 2014; Zhao, Zuo y Deng, 2015), y Otros, con modelación matemática, regresiones, simulación, sistemas dinámicos y redes (Chen, Hsiao y Chu, 2014).
La última clasificación es la de Clúster, que, al igual que las anteriores, está integrada por cinco clasificaciones. Análisis estadístico (Bodas y Marques, 2013; Connell et al., 2013; Dahl y Pedersen, 2004; Hoffmann, Lopes y Medeiros, 2013); Análisis conceptual (Fromhold y Werker, 2013; Guo y Guo, 2011; Tan, 2006); Modelo conceptual (Scheel, 2002; Weidenfeld, Williams y Butler, 2010); Revisión de la literatura (Arboníes y Moso, 2002; Manning, 2013), y Otros: clustering, SOM (Self-Organizing Maps), regresión econométrica, modelos matemáticos (Baptista y Swann, 1998; Chen, Chen y Wu, 2012; Chyi, Lai y Liu, 2012; Giuliani, 2013; Lai et al., 2013; Lin y Li, 2010; Mortazavi y Bahrami, 2012; Leszczynska y Pruchnicki, 2017).
De acuerdo con lo anterior, el alcance que más se ha estudiado en los últimos años (29 %) es el de Intra-empresas, es decir, al interior de las organizaciones se han generado diversos conceptos y las organizaciones (23 %) han sido el punto de partida para los estudiosos de la TC (ver Figura 1). Cabe señalar que las organizaciones estudiadas son, por lo general, grandes empresas.
Una razón por la que los estudios al interior de las organizaciones es la mayoritaria se puede atribuir a que desde los años 40 pioneros como Hayeck (1945), Machlup (1962), Simon (1979, 1991), Fiol y Lyles (1985), Kogut y Zander (1996) y Nonaka y Konno (1998) se han centrado en el estudio del conocimiento de forma individual al interior de las personas que interactúan y laboran en las organizaciones debido a las transferencias de tecnología.
Por otra parte, la metodología más empleada en el alcance de intra-empresas es la de análisis estadísticos, ya que la mayoría de sus resultados se basa en encuestas, entrevistas y cuestionarios para un determinado concepto, lo cual refleja las estructuras internas de las organizaciones; sin embargo, a veces suele ser subjetiva la contundencia de los resultados.
Las principales fuentes de información de estos estudios son gerentes, especialistas y líderes de grupos de trabajo de alta responsabilidad. Estos estudios principalmente se han realizado en Reino Unido, Alemania, Austria e Italia.
A nivel nacional, existe una tendencia más enfocada al empleo de modelos conceptuales y de aquellos pertenecientes a la categoría Otros, es decir, existe una mayor preocupación por hallar modelos más sistematizados que impliquen, por un lado, la discusión de los conceptos que afectan el desarrollo de un país y, por otro lado, la inclusión de variables que puedan medir o modelar las dinámicas socioeconómicas dentro de un marco global. Países como China, Holanda, Estados Unidos, Australia, Grecia y México han realizado algunas aproximaciones con métodos de correlación lineal para hallar indicadores de innovación tecnológica. En los alcances de nivel Sectorial y Regional predominan los análisis estadísticos para el estudio de las capacidades innovativas y las TC entre distintas empresas dentro de un sector productivo o región, donde influyen países como España y China.
El nivel Clúster está siendo estudiado por modelos matemáticos para el análisis de la TC entre las organizaciones de un clúster. Países como China, Japón, Taiwán, Alemania y España han centrado esfuerzos en estudiar sus conglomerados nacionales a través de estrategias para el análisis de políticas públicas para la innovación. Por otro lado, cabe señalar que 30 % de las técnicas utilizadas son análisis estadísticos, 24 % modelos conceptuales (ver figura 2) y 16 % usan técnicas cuantitativas, de las cuales 91 % son métodos que utilizan modelos deterministas a pesar de que la innovación es un proceso no lineal.
Una versión gráfica de dichos hallazgos se muestra en la Figura 3, la cual es una red sociotécnica que asocia a los alcances de la TC con los métodos con los que fueron explorados.
Los nodos en forma de círculo de la parte superior de la red representan los alcances y los nodos en forma de cuadro de la parte inferior representan los métodos.
Las líneas que conectan a dichos nodos representan las relaciones que los asocian y, como se puede observar, estas varían en función del grado de cohesión (número de artículos) entre los nodos. La orientación de la red, así como el grosor de las relaciones, están en función del grado de cohesión de la misma. Es por esto por lo que los nodos en el nivel más bajo poseen un alto grado de cohesión (Análisis estadístico e Intra-firmas o Intra-empresas) y conforme asciende la red disminuye la cohesión entre los nodos (Clúster y Otros).
La figura 3 representa también un resumen de la revisión central de este documento. Sin embargo, cabe señalar que autores como Carayannis y Campbell (2012), Chang y Chen (2004), Choi, Kim y Lee (2010), Fleming y Sorenson (2001), Floysand y Jakobsen (2011), Freeman (1996), Galanakis (2006), Goodwin (1950, 1982, 1990), Hanusch y Pyka (2007), Hirooka (2006), Jensen, Johnson, Lorenz y Lundvall (2007), Kash y Rycroft (2002), Kok (2009), Leydesdorff (2000) y Nonaka, Kodama, Hirose y Kohlbacher (2014) sugieren estudiar a la innovación desde la perspectiva de dinámica de sistemas y teoría de la complejidad, ya que la difusión de la innovación es de carácter logístico no lineal (Griliches, 1957; Goodwin, 1950, 1982, 1990).
Dado lo anterior, se realizó una segunda revisión para encontrar las metodologías que consideraran a la sistémica, enfoques integrales y complejidad.
Los resultados obtenidos muestran que 96 % de los artículos consideran a la innovación como un proceso lineal y utilizan la sistémica desde la perspectiva conceptual más que cuantitativa.
El alcance de estos artículos es diversificado y las publicaciones van del año 2000 al 2014, lo que indica su reciente aplicación. Por último, las futuras investigaciones halladas se muestran en las tablas 2, 3, 4 y 5.
Tabla 2. Futuras investigaciones para la TC
Fuente: Elaboración propia
Tabla 3. Futuras investigaciones para la TC
Fuente: Elaboración propia
Tabla 4. Futuras investigaciones para la TC
Fuente: Elaboración propia
Tabla 5. Futuras investigaciones para la TC
Fuente: Elaboración propia
Las tablas 2, 3, 4y 5 concentran las futuras investigaciones de los artículos revisados, las cuales resaltan la necesidad de profundizar en el papel de los actores involucrados, tipo de organización, elementos socioculturales, nuevas formas de aprendizaje informal y factores motivacionales. También resalta la consideración del uso de otras metodologías, tales como modelos econométricos, enfoques interdisciplinarios, el uso de redes, enfoques de evolución y técnicas multinivel.
Conclusiones
En una economía globalizada impulsada por el conocimiento resulta un reto el lograr una efectiva gestión del conocimiento, toda vez que la diversificación se amplifica en cada contexto de estudio y el número de variables crece indefinidamente. Entonces, el situar cada contexto en su marco de referencia facilita la definición de las variables. De esta manera, se tiene que en los alcances de estudio para la TC las variables estudiadas corresponden en su mayoría a patrones de actuación del conocimiento; es por esto por lo que predominan los análisis estadísticos en las metodologías.
La importancia que se le ha dado al estudio dentro y entre organizaciones se ha vuelto más relevante, aunque la cantidad de estudios en empresas micro y pequeñas es limitada, lo cual es un área de oportunidad en este campo. Al mismo tiempo, se debe considerar a todo el personal de una organización, ya que no solo los altos mandos tienen la responsabilidad de diseminar el conocimiento.
La inclusión de metodologías como las cuantitativas y de orden sistémico podrían ser una herramienta útil para las variables de tipo social. Esto permitirá realizar investigaciones más robustas que aporten resultados cada vez más contundentes. Ejemplos de estas herramientas son la dinámica de sistemas, redes, sistemas suaves y sistemas viables.
Es importante señalar también que las investigaciones para la TC se encuentran más enfocadas en el estudio del emisor del conocimiento que en el receptor. Así, es igual de importante considerar a ambos para poder evaluar la calidad del recurso que están absorbiendo, ya que el conocimiento es un elemento abstracto complicado de medir.
Otras áreas de oportunidad están enfocadas en analizar de forma sistemática cómo el proceso de TC se agencia en cada actor involucrado y cómo se puede medir dicho proceso.
Resulta significativo que los países asiáticos estén realizando grandes esfuerzos en entender los procesos cognitivos relativos al conocimiento, empleando metodologías basadas en el análisis lógico-matemático para hallar resultados con un mayor apego a la realidad.
Finalmente, las investigaciones futuras podrían encaminarse a responder qué tipo de conocimiento es transferido y qué tipo de conocimiento es absorbido durante el proceso de TC, así como intentar medir la tasa de absorción y transferencia a través de análisis de redes, especialmente en las organizaciones, o el empleo de herramientas sistémicas para obtener información a nivel nacional.
