Wprowadzanie innowacji: odkrywanie podstawowych teorii w zarządzaniu innowacjami w zakresie blockchain i automatyzacji

Ten artykuł został po raz pierwszy opublikowany na blogu dr Craiga Wrighta i opublikowaliśmy go ponownie za zgodą autora.

Abstrakcyjny

W artykule omówiono podstawowe teorie i koncepcje leżące u podstaw zarządzania innowacjami oraz ich zastosowanie w nowych technologiach, takich jak blockchain i technologie automatyzacji. Analizuje teorie ekosystemu innowacji, kultury organizacyjnej, otwartych innowacji, dyfuzji innowacji, innowacji przełomowych i poglądu opartego na zasobach, podkreślając ich znaczenie w zrozumieniu wyzwań i możliwości, jakie stwarzają takie technologie. W artykule podkreślono znaczenie wspierania silnych powiązań ekosystemowych, kultywowania kultury innowacyjnej, przyjmowania podejść do otwartych innowacji, zrozumienia dynamiki dyfuzji technologii, wykorzystania potencjału przełomowego i wykorzystania cennych zasobów. Integrując te teorie ze strategiami zarządzania innowacjami, firmy mogą poradzić sobie ze złożonością wdrażania technologii blockchain i automatyzacji, zwiększać wydajność i konkurencyjność oraz napędzać zrównoważony wzrost. Ponadto ciągłe badania i zdolności adaptacyjne są niezbędne, aby dotrzymać kroku postępowi technologicznemu w tej szybko rozwijającej się dziedzinie.

Słowa kluczowe: Zarządzanie innowacjami, Blockchain, Automatyzacja, Ekosystem innowacji, Kultura organizacyjna, Otwarte innowacje, Dyfuzja technologii, Innowacje przełomowe, Podejście oparte na zasobach.

Zarządzanie innowacjami i strategia¹

Wprowadzenie

Zarządzanie innowacjami to dynamiczna dziedzina, która wspiera i kieruje innowacjami w organizacjach. Aby poruszać się w stale zmieniającym się krajobrazie postępu technologicznego, firmy muszą zrozumieć i zastosować podstawowe teorie i koncepcje leżące u podstaw tej dziedziny (Curley i Salmelin, 2017). W artykule omówiono podstawowe teorie zarządzania innowacjami i ich znaczenie dla nowych technologii, w szczególności blockchain i automatyzacji.

Artykuł rozpoczyna się od omówienia znaczenia ekosystemu innowacji w napędzaniu udanych innowacji. Teoria ekosystemu innowacji kładzie nacisk na wzajemne powiązania przedsiębiorstw, instytucji i interesariuszy, podkreślając znaczenie strategicznych partnerstw i współpracy (Fernandes i Ferreira, 2022). Zrozumienie dynamiki ekosystemu staje się kluczowe dla wykorzystania potencjału technologii blockchain i automatyzacji.

Kultura organizacyjna odgrywa kluczową rolę w ułatwianiu innowacji. Teoria kultury organizacyjnej bada bezpieczeństwo psychologiczne, kolektywizm i dystans władzy oraz ich wpływ na wspieranie kultury innowacyjnej (Çakar i Ertürk, 2010). Budowanie wspierającego i włączającego środowiska zachęca do eksperymentowania i przyspiesza innowacje w kontekście blockchain i automatyzacji.

Teoria otwartych innowacji podważa tradycyjne przekonanie, że innowacja jest napędzana wyłącznie wewnętrznymi badaniami i rozwojem. Zamiast tego teoria ta opowiada się za włączaniem pomysłów zewnętrznych i współpracą z ekspertami, w tym ze środowiskiem akademickim, start-upami i konkurentami (De Jong i in., 2008). Takie otwarte podejścia do innowacji mogą przyczynić się do rozwoju i doskonalenia technologii blockchain i automatyzacji.

Zrozumienie teorii dyfuzji innowacji jest niezbędne, aby skutecznie wprowadzać na rynek i wdrażać nowe technologie. Ponieważ blockchain i automatyzacja wciąż się rozwijają, ich powszechne przyjęcie zależy od zgodności technicznej, postrzeganych korzyści i akceptacji kulturowej. Firmy, które rozumieją tę dynamikę, mogą strategicznie wspierać wdrażanie i wprowadzanie na rynek tych technologii (Wang i in., 2019). Alternatywnie, teoria przełomowych innowacji podkreśla potencjał blockchain i automatyzacji w zakresie zakłócania branż poprzez umożliwianie nowych modeli biznesowych (Schmidt i Van Der Sijde, 2022). Skupiając się na zaniedbanych segmentach rynku, mniejsze firmy mogą rzucić wyzwanie istniejącym na rynku podmiotom o ugruntowanej pozycji. Teoria ta pokazuje, jak blockchain i automatyzacja mogą zmienić kształt różnych sektorów, napędzając zmiany transformacyjne (Sáez i Inmaculada, 2020). Wreszcie teoria spojrzenia opartego na zasobach kładzie nacisk na wykorzystanie unikalnych zasobów i możliwości w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej. Wdrażając technologię związaną z blockchainem i automatyzacją, organizacje mogą wykorzystać swoją wiedzę techniczną, własność intelektualną i dostęp do dużych zbiorów danych do opracowania własnych algorytmów lub technologii (Ho i in., 2022).

W artykule zagłębiono się w te teorie i ich implikacje dla zarządzania innowacjami w kontekście blockchain i automatyzacji. Po pierwsze, bada, w jaki sposób firmy mogą zastosować te teorie w celu zwiększenia wydajności, konkurencyjności i zrównoważonego wzrostu. W kolejnych sekcjach szczegółowo opisano każde podejście, badając jego podstawy, praktyczne zastosowania i potencjalny wpływ na strategie zarządzania innowacjami. Integrując te teorie, organizacje mogą poradzić sobie ze złożonością wdrażania nowych technologii i zająć pozycję lidera innowacji (Rehman Khan i in., 2022). Artykuł kończy się argumentacją, że zrozumienie tych teorii i ich zastosowania do blockchain i automatyzacji jest niezbędne dla organizacji pragnących prosperować w coraz bardziej innowacyjnym i napędzanym technologią środowisku biznesowym.

Część 1 – Elementy strategii zarządzania innowacjami

Strategia zarządzania innowacjami odgrywa kluczową rolę w organizacjach, zapewniając systematyczne i celowe podejście do wspierania i kierowania innowacjami w ich działalności. Obejmuje różne elementy niezbędne do kultywowania kultury innowacyjności i napędzania wzrostu organizacyjnego. W artykule zbadano krytyczne elementy strategii zarządzania innowacjami i ich znaczenie w promowaniu i wspieraniu innowacji (Dombrowski i in., 2007).

Przede wszystkim skuteczna strategia zarządzania innowacjami zaczyna się od jasnej wizji i dobrze zdefiniowanych celów. Obejmuje to sformułowanie celów innowacyjnych organizacji, aspiracji i pożądanych wyników. Identyfikując rodzaj poszukiwanych innowacji, np. innowacje dotyczące produktów, procesów lub modeli biznesowych, oraz określając strategiczne obszary zainteresowania, organizacja może dostosować swoje wysiłki w kierunku osiągnięcia znaczących innowacji. Budowanie kultury przyjaznej innowacjom i wykazywanie silnego przywództwa ma kluczowe znaczenie dla strategii zarządzania innowacjami (George i in., 2012). Tworzenie środowiska, które zachęca i nagradza kreatywność, podejmowanie ryzyka i eksperymentowanie, jest niezbędne, aby zainspirować pracowników do nieszablonowego myślenia. Ponadto przywództwo jest niezbędne do nadawania tonu, wspierania programu innowacji, przydzielania niezbędnych zasobów oraz wspierania otwartej i opartej na współpracy atmosfery pracy (Martins i Terblanche, 2003).

Alokacja zasobów jest kluczowym elementem strategii zarządzania innowacjami. Alokacja dedykowanych zasobów, w tym budżetu, czasu i talentów, gwarantuje, że inicjatywy innowacyjne otrzymają niezbędne wsparcie i uwagę. Co więcej, w połączeniu z zasobami niezbędnymi do odkrywania nowych pomysłów, zapewnienie czasu pracownikom pozwala organizacjom uwolnić swój innowacyjny potencjał i napędzać postęp (Nagji i Tuff, 2012).

Generowanie pomysłów i zarządzanie nimi są integralną częścią strategii zarządzania innowacjami. Niezbędne jest ustanowienie mechanizmów wychwytywania, oceniania i ustalania priorytetów pomysłów pochodzących zarówno ze źródeł wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Może to obejmować prowadzenie warsztatów generowania pomysłów, wdrażanie programów sugestii, wykorzystywanie platform crowdsourcingowych lub wykorzystywanie platform zarządzania innowacjami (Zahra i Nambisan, 2012). Narzędzia te pomagają zarządzać przepływem pomysłów, ułatwiają współpracę i zapewniają skuteczne wykorzystanie innowacyjnych pomysłów i przekształcenie ich w wymierne rezultaty.

Współpraca i dzielenie się wiedzą mają kluczowe znaczenie dla wspierania innowacji. Zachęcanie do współpracy międzyfunkcyjnej i ułatwianie wymiany pomysłów, wiedzy specjalistycznej i najlepszych praktyk może znacząco zwiększyć wysiłki innowacyjne. Regularne kanały komunikacji, dedykowane zespoły ds. innowacji i platformy współpracy umożliwiają pracownikom dzielenie się spostrzeżeniami, współpracę przy projektach i wykorzystywanie zbiorowej inteligencji. Eksperymentowanie i prototypowanie stanowią kolejny istotny element strategii zarządzania innowacjami (Davila i in., 2012). Organizacje mogą testować i udoskonalać nowe pomysły, tworząc bezpieczną przestrzeń do eksperymentów przed wdrożeniem na pełną skalę. Ten iteracyjny proces pozwala uczyć się na błędach, minimalizować ryzyko i umożliwia opracowywanie innowacyjnych rozwiązań, które mogą napędzać wzrost i przewagę konkurencyjną.

Podsumowując, skuteczna strategia zarządzania innowacjami obejmuje różne elementy stymulujące i wspierające innowacje organizacyjne (De Jong i in., 2008). Definiując wizję i cele, budując kulturę przyjazną innowacjom, alokując dedykowane zasoby, wdrażając mechanizmy generowania pomysłów i zarządzania, promując współpracę i dzielenie się wiedzą oraz zachęcając do eksperymentowania i tworzenia prototypów, organizacje mogą uwolnić swój potencjał innowacyjny i utorować drogę do trwałego sukcesu szybko rozwijający się krajobraz biznesowy (Nagji i Tuff, 2012).

Część 2 – Zasady ciągłego doskonalenia

Ciągłe doskonalenie kieruje się podstawowymi zasadami, które stanowią podstawę jej podejścia. Zasady te są niezbędne dla organizacji pragnących kultywować kulturę trwałego wzrostu i rozwoju. W tym eseju omówione zostaną podstawowe zasady ciągłego doskonalenia i ich znaczenie w dążeniu do doskonałości organizacyjnej (Teece, 2010, 2019). Jedną z podstawowych zasad ciągłego doskonalenia jest Kaizen (Berger, 1997). Pochodzące z języka japońskiego słowo Kaizen można przetłumaczyć jako „zmiana na lepsze” lub „ciągłe doskonalenie” (Prayuda, 2020). Kładzie nacisk na filozofię dokonywania regularnych, stopniowych ulepszeń. Takie podejście zachęca wszystkich pracowników do przyczyniania się do doskonalenia, wspierając kulturę ciągłego uczenia się i innowacji w całej organizacji.

Rozwiązywanie problemów to kolejna kluczowa zasada ciągłego doskonalenia. Polega na proaktywnym identyfikowaniu problemów i wyzwań oraz rozwiązywaniu ich. Zasada ta kładzie nacisk na stosowanie ustrukturyzowanych technik rozwiązywania problemów, w tym analizy przyczyn źródłowych, w celu zrozumienia podstawowych przyczyn problemów i opracowania praktycznych rozwiązań (de Mast i Lokkerbol, 2012). Organizacje mogą skutecznie rozwiązywać powtarzające się problemy i zapobiegać ich ponownemu pojawieniu się, przyjmując systematyczne podejście do rozwiązywania problemów.

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane jest istotnym aspektem ciągłego doskonalenia. Procesy decyzyjne opierają się na danych i dowodach. Organizacje gromadzą i analizują odpowiednie dane, aby zidentyfikować trendy, wzorce i obszary wymagające poprawy (VanStelle i in., 2012). To podejście oparte na danych pomaga podejmować świadome decyzje, monitorować wpływ inicjatyw usprawniających i identyfikować inne obszary wymagające ulepszeń. Informacje zwrotne i współpraca są integralnymi elementami ciągłego doskonalenia. Zachęcamy do otwartej komunikacji i współpracy na wszystkich poziomach organizacji. Uzyskiwanie informacji zwrotnych od pracowników, klientów i interesariuszy dostarcza cennych spostrzeżeń i pomysłów na ulepszenia. Współpraca pomaga wykorzystać różnorodne perspektywy i doświadczenia w celu generowania innowacyjnych rozwiązań i skutecznego prowadzenia wysiłków na rzecz poprawy (Cross i in., 2010).

Standaryzacja i dokumentacja odgrywają znaczącą rolę w ciągłym doskonaleniu. Standaryzacja polega na ustaleniu spójnych procesów i procedur w organizacji. Organizacje mogą zmniejszyć zmienność i zapewnić stałą jakość i wydajność poprzez standaryzację działań. Dokumentacja najlepszych praktyk jest równie ważna, ponieważ umożliwia dzielenie się wiedzą i powielanie udanych ulepszeń w całej organizacji (Gephart i in., 1996). Ciągłe doskonalenie kładzie także nacisk na uczenie się i rozwój. Sprzyja kulturze ciągłego uczenia się, w ramach której jednostki i zespoły są zachęcane do rozwijania nowych umiejętności, zdobywania wiedzy i bycia na bieżąco z trendami branżowymi. Inicjatywy w zakresie uczenia się i rozwoju umożliwiają pracownikom skuteczne przyczynianie się do doskonalenia i pobudzanie innowacji organizacyjnych.

Podsumowując, ciągłe doskonalenie opiera się na kilku podstawowych zasadach kluczowych dla organizacji pragnących napędzać ciągły rozwój i doskonałość. Zasady te obejmują Kaizen, rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji w oparciu o dane, informację zwrotną i współpracę, standaryzację i dokumentację oraz uczenie się i rozwój (Gephart i in., 1996). Przyjmując te zasady, organizacje mogą stworzyć kulturę ciągłego doskonalenia, prowadzącą do zwiększonej wydajności, innowacyjności i długoterminowego sukcesu. Co więcej, ciągłe doskonalenie nie jest jednorazowym projektem, ale ciągłym, cyklicznym procesem. Obejmuje regularne przeglądanie wyników, wyznaczanie celów ulepszeń, wdrażanie zmian, mierzenie wyników i inicjowanie dalszych ulepszeń. Ten iteracyjny proces pomaga organizacjom dostosować się do zmieniających się warunków rynkowych, zwiększyć wydajność, jakość i satysfakcję klientów oraz zachować konkurencyjność w dynamicznym środowisku biznesowym (Bhuiyan i Baghel, 2005).

Część 3 – Kluczowe obszary w zarządzaniu innowacjami

Zarządzanie innowacjami obejmuje kilka kluczowych obszarów kluczowych dla organizacji dążących do wspierania i napędzania innowacji. W tym eseju zagłębimy się w te obszary i podkreślimy luki w aktualnej wiedzy, które stwarzają możliwości dalszej eksploracji i zrozumienia (Mohr i Sarin, 2009). Istotnym obszarem zarządzania innowacjami są ekosystemy innowacji. Ekosystemy te obejmują sieci organizacji, w tym firm, uniwersytetów i agencji rządowych, współpracujących w zakresie działań innowacyjnych. Chociaż w ostatnich latach badania nad ekosystemami innowacji nasiliły się, wiele pozostaje do poznania na temat funkcjonowania tych ekosystemów i interakcji różnych organizacji w ich obrębie. W rezultacie skuteczne zarządzanie ekosystemami innowacji pozostaje przedmiotem badań, wraz ze zrozumieniem dynamiki i wpływu takiej współpracy.

Otwarte innowacje to kolejny ważny obszar zainteresowania. Opowiada się za napływem i odpływem wiedzy w celu przyspieszenia wewnętrznych innowacji i rozwoju rynków dla zewnętrznego wykorzystania innowacji. Chociaż przeprowadzono obszerne badania na temat otwartych innowacji w dużych firmach, mniej wiadomo na temat tego, w jaki sposób małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) mogą angażować się w otwarte innowacje. Co więcej, zbadanie, w jaki sposób otwarte innowacje mogą zostać zastosowane w kontekstach non-profit lub rządowych, stanowi drogę do przyszłych badań (Chesbrough, 2003).

Kultura organizacyjna i przywództwo odgrywają kluczową rolę w promowaniu lub tłumieniu innowacji. Chociaż jest to temat dobrze ugruntowany, zawsze jest miejsce na bardziej szczegółowe zrozumienie. Na przykład, wpływ zachowań przywódczych na innowacyjne zachowania pracowników w kontekście pracy zdalnej wymaga dalszych badań. Ponadto zrozumienie, w jaki sposób organizacje mogą utrzymać kulturę kreatywną w czasach kryzysu lub szybkich zmian, jest obszarem wymagającym dalszych badań (Mumford i in., 2002). Wreszcie innowacje cyfrowe znacząco zmieniły krajobraz innowacji. Zrozumienie unikalnych aspektów wynalazków cyfrowych w porównaniu z tradycyjnymi dziełami, ich wpływu na modele biznesowe i skuteczne strategie zarządzania to obszary dojrzałe do eksploracji i badań. Dalsze badania mogą dostarczyć cennych informacji organizacjom poruszającym się w erze cyfrowej (Yukl, 2008).

Nowym obszarem zainteresowania jest połączenie zrównoważonego rozwoju i innowacji. Wraz z rosnącą świadomością kwestii środowiskowych, zrozumienie, w jaki sposób innowacje mogą przyczynić się do zrównoważonego rozwoju, ma kluczowe znaczenie. Badania nad ekoinnowacjami, zrównoważonymi modelami biznesowymi oraz rolą przepisów w promowaniu lub utrudnianiu innowacji zorientowanych na zrównoważony rozwój mają zasadnicze znaczenie dla sprostania palącym wyzwaniom globalnym. Pomiar innowacyjności stanowi ciągłe wyzwanie w zarządzaniu innowacjami (Tamayo-Orbegozo i in., 2017). Tematem zainteresowania pozostaje rozwój metod i wskaźników służących do oceny wyników innowacji i określenia krytycznych wskaźników udanej innowacji. Ciągłe badanie i udoskonalanie może zapewnić organizacjom cenne narzędzia do oceny wysiłków innowacyjnych.

Wreszcie zarządzanie innowacjami obejmuje różnorodne obszary, które wymagają dalszych badań i zrozumienia (Del Vecchio i in., 2018). Wypełniając luki w wiedzy w ekosystemach innowacji, otwartych innowacjach, kulturze innowacji i przywództwie, innowacjach cyfrowych, zrównoważonym rozwoju i innowacjach oraz pomiarach i wskaźnikach innowacji, organizacje mogą skutecznie zwiększać swoje możliwości innowacyjne i poruszać się w zmieniającym się krajobrazie innowacji (Papadonikolaki i in., 2022). ).

Część 4 – Odkrywanie możliwości w systemach i automatyzacji Blockchain

Zastosowanie systemów blockchain i automatyzacji w celu zwiększenia efektywności biznesowej i ograniczenia strat to rozwijająca się dziedzina oferująca liczne możliwości badawcze. Skutecznie zarządzając strategiami związanymi z tymi technologiami, firmy mogą zintegrować je ze swoją działalnością, aby usprawnić procesy i zminimalizować straty. W tej sekcji wskazano krytyczne obszary, w których potrzebne są dalsze badania, aby w pełni zrozumieć ich wdrożenie i potencjalne korzyści (Papadonikolaki i in., 2022).

Zarządzanie łańcuchem dostaw wyróżnia się jako jedno z najbardziej obiecujących zastosowań technologii blockchain. Wykorzystując technologię blockchain, firmy mogą osiągnąć przejrzystość, identyfikowalność i efektywność operacyjną w swoich łańcuchach dostaw. Istnieje jednak potrzeba dalszych badań w celu zidentyfikowania najlepszych praktyk wdrażania blockchain w różnych typach łańcuchów dostaw. Ponadto zrozumienie wpływu blockchainu na wydajność łańcucha dostaw i znalezienie sposobów pokonania barier utrudniających jego przyjęcie to istotne kwestie w tym obszarze (Rehman Khan i in., 2022).

Inteligentne kontrakty oferują ogromny potencjał automatyzacji procesów biznesowych i ograniczania strat wynikających z oszustw lub błędów. Te samowykonujące się systemy elektronicznej wymiany danych (EDI) włączają warunki umowne bezpośrednio do kodu (Law, 2017). Pozostają jednak pytania dotyczące ich statusu prawnego, bezpieczeństwa i konkretnych procesów biznesowych, dla których są one najbardziej odpowiednie. Dalsze badania mogą rzucić światło na te aspekty, zapewniając efektywne wykorzystanie inteligentnych kontraktów w różnych kontekstach (Sklaroff, 2017).

Koncepcja zdecentralizowanego i bezpiecznego udostępniania danych dzięki technologii blockchain może potencjalnie zrewolucjonizować wiele branż. Firmy muszą jednak znaleźć kompromis między udostępnianiem danych a prywatnością. Dlatego potrzebne są badania, aby skutecznie opracować ramy i strategie zarządzania tymi kwestiami. Ponadto zapewnienie zgodności z przepisami o ochronie danych staje się kluczowe w wykorzystaniu blockchain do celów udostępniania danych (A. Kumar i in., 2020).

W miarę jak coraz więcej przedsiębiorstw wdraża systemy blockchain, potrzeba interoperacyjności między tymi systemami staje się coraz bardziej oczywista. Możliwości badawcze leżą w badaniu standardów, protokołów i mechanizmów osiągania interoperacyjności blockchain (A. Kumar i in., 2020; N. Kumar, 2020). Ponadto badanie implikacji biznesowych interoperacyjności może pomóc organizacjom ocenić korzyści i wyzwania związane z integracją systemów blockchain na różnych platformach i sieciach.

Technologie automatyzacji, w tym blockchain, mogą zakłócić tradycyjne rynki pracy i zastąpić wiele konwencjonalnych ról. W rezultacie firmy muszą zarządzać tą transformacją i wyposażyć swoich pracowników w umiejętności niezbędne na przyszłość (Børing, 2017). Badania mogą koncentrować się na zrozumieniu, w jaki sposób firmy mogą skutecznie przeprowadzić tę transformację, zapewnić płynne przejście i zapewnić wskazówki dotyczące umiejętności wymaganych przez pracowników w zmieniającym się krajobrazie pracy.

Zużycie energii przez technologie blockchain, w szczególności te wykorzystujące mechanizmy konsensusu oparte na dowodach pracy, takie jak Bitcoin, wzbudziło obawy dotyczące zrównoważonego rozwoju. Dlatego konieczne są dalsze badania skutków energetycznych systemów blockchain, aby ocenić ich wpływ na środowisko i zbadać sposoby poprawy efektywności energetycznej. Organizacje mogą wdrożyć technologie blockchain, rozwiązując te problemy, minimalizując jednocześnie swój ślad ekologiczny (Sarkodie i Owusu, 2022).

Zastosowanie systemów i automatyzacji blockchain stwarza ekscytujące możliwości usprawnienia procesów biznesowych i ograniczenia strat (Ho i in., 2022). Dzięki wysiłkom badawczym skupiającym się na zarządzaniu łańcuchem dostaw, inteligentnych kontraktach, udostępnianiu danych i prywatności, interoperacyjności, przenoszeniu stanowisk pracy oraz zużyciu energii i zrównoważonym rozwoju, organizacje mogą uzyskać głębszy wgląd w skuteczne wdrażanie tych technologii i ich długoterminowy wpływ na różne operacje biznesowe (A. Kumar i in., 2020; V. Kumar i Raheja, 2012).

Część 5 – Cel analizy literatury

Literatura badawcza dotycząca zarządzania innowacjami odgrywa kluczową rolę w kierowaniu wdrażaniem systemów blockchain i automatyzacji w celu poprawy efektywności biznesowej i ograniczenia strat (Attaran, 2020). Analizując istniejące badania, organizacje mogą uzyskać cenne informacje na temat stosowania tych technologii w różnych obszarach. Na przykład badania nad zarządzaniem innowacjami kierują planowaniem strategicznym podczas badania praktyk biznesowych. Zrozumienie potencjalnych zakłóceń i przewag konkurencyjnych, jakie blockchain i automatyzacja mogą przynieść różnym branżom, ma kluczowe znaczenie dla skutecznego planowania.

Ponadto badania pomagają przedsiębiorstwom stawić czoła wyzwaniom związanym z wdrażaniem i przyjmowaniem tych technologii, w tym wybierać odpowiednią technologię, zarządzać procesem zmian i dostosowywać technologię do ogólnej strategii i kultury biznesowej (Cabrera i in., 2001). Wreszcie zarządzanie ryzykiem to kolejny obszar, w którym badania odgrywają kluczową rolę. Firmy mogą opracować skuteczne strategie łagodzenia zagrożeń technologicznych, prawnych, regulacyjnych i biznesowych poprzez identyfikację typowych ryzyk związanych z blockchainem i automatyzacją (Mendling i in., 2018).

Badania dotyczące zarządzania innowacjami podkreślają potencjał innowacji włączających w inicjatywach na rzecz zmian społecznych. Blockchain umożliwia bezpieczne i zdecentralizowane udostępnianie danych, wzmacniając pozycję jednostek i społeczności. Wdrożona w sposób przemyślany automatyzacja może uwolnić czas człowieka na bardziej wartościowe czynności. Badania kierują tymi inicjatywami, badając metody angażowania różnych interesariuszy w proces innowacji i rozumiejąc społeczne implikacje tych technologii (Mohr i Sarin, 2009). Decydenci i organy regulacyjne również opierają się na badaniach, aby podejmować świadome decyzje dotyczące polityki i przepisów związanych z blockchainem i automatyzacją. Badania pomagają im zrozumieć szersze implikacje tych technologii, takie jak ich wpływ na miejsca pracy, dystrybucję dochodów i zużycie energii.

Należy zauważyć, że zastosowanie wyników badań będzie zależeć od konkretnego kontekstu każdej organizacji lub inicjatywy zmiany społecznej. Badania akademickie należy uzupełniać spostrzeżeniami praktyków, raportami branżowymi, studiami przypadków i innymi źródłami wiedzy. Ciągłe uczenie się jest niezbędne, ponieważ technologie blockchain i automatyzacja ewoluują szybko, dzięki czemu organizacje są na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i rozumieją ich potencjalne konsekwencje (Mohr i Sarin, 2009).

Podsumowując, badania nad zarządzaniem innowacjami dostarczają cennych informacji dla organizacji i inicjatyw w zakresie zmian społecznych, które chcą wykorzystać systemy blockchain i automatyzację (Anceaume i in., 2017). Uwzględniając wyniki badań, firmy mogą podejmować świadome decyzje dotyczące planowania strategicznego, wdrażania, przyjęcia, zarządzania ryzykiem i rozważań dotyczących wpływu społecznego. Jednakże niezwykle istotne jest uwzględnienie konkretnego kontekstu i uzupełnienie badań akademickich innymi źródłami wiedzy, aby zmaksymalizować korzyści płynące z tych technologii transformacyjnych.

Część 6 – Wpływ zmiany

Trwające badania skupiają się na potencjalnym wpływie innowacji w różnych obszarach. W pierwszym badaniu zbadano wpływ powiązań firmy z ekosystemem na jej możliwości innowacyjne. Ustalono, że firmy produkujące białka roślinne były bardziej zorientowane na innowacje niż tradycyjni producenci żywności, co sugeruje, że stowarzyszenia branżowe, rządy i inne firmy rolnicze odgrywają znaczącą rolę we wspieraniu innowacji. Badanie to podkreśla znaczenie kultywowania silnych powiązań z podmiotami ekosystemu w celu zwiększenia potencjału innowacyjnego i może prowadzić do opracowania strategii zarządzania innowacjami skupionych na tworzeniu sieci kontaktów i współpracy (Youtie i in., 2023).

W drugim badaniu zbadano rolę czynników kultury organizacyjnej w kształtowaniu kontekstu zarządzania społecznego i wydajnościowego, co ostatecznie wpływa na wyniki w zakresie innowacji. Położono w nim nacisk na stworzenie wspierającej i włączającej kultury w celu napędzania innowacji. Wyniki sugerują, że organizacje mogą potrzebować ponownego przemyślenia swojej kultury i praktyk zarządzania, aby wspierać innowacje, co potencjalnie może prowadzić do przyjęcia strategii zarządzania innowacjami bardziej skoncentrowanych na ludziach (Zhang i in., 2023).

Trzecim badaniem badającym związek pomiędzy innowacjami w zarządzaniu, wynikami firmy i innymi formami innowacji był systematyczny przegląd literatury. Badanie wykazało, że innowacje w zarządzaniu to dziedzina rozwijająca się. Ponadto zidentyfikowano kilka obszarów przyszłych badań, w tym konceptualizację, definicje i pomiary innowacji w zarządzaniu oraz jej czynników napędzających, poprzedników oraz roli jako zmiennej mediatora/moderatora. Przegląd ten może przyczynić się do bardziej szczegółowego zrozumienia wpływu innowacji w zarządzaniu na wyniki firmy i interakcji z innymi rodzajami innowacji. W konsekwencji może to prowadzić do opracowania skuteczniejszych i bardziej zróżnicowanych strategii zarządzania innowacjami (Henao-García i Cardona Montoya, 2023).

Wyniki badań mogą potencjalnie znacząco wpłynąć na praktyki zarządzania innowacjami. Mogą inspirować zmianę w kierunku podejścia holistycznego, uwzględniającego różne czynniki, takie jak powiązania ekosystemowe, kultura organizacyjna i praktyki zarządzania. Ponadto mogą stymulować dalsze badania w niezbadanych obszarach, przyczyniając się do postępu w tej dziedzinie. Wdrażając te spostrzeżenia, organizacje mogą ulepszyć praktyki zarządzania innowacjami, poprawiając efektywność biznesową i konkurencyjność (Tiwari, 2022).

Część 7 – Podejście do innowacji i technologii

O'Sullivan i Dooley (2008) skupiają się na praktycznych aspektach wdrażania innowacji w organizacjach. Autorzy podkreślają potrzebę ustrukturyzowanego podejścia do integracji innowacji z podstawową działalnością i kulturą firmy. Autorzy badają różne strategie i narzędzia wspierające innowacje, w tym generowanie pomysłów, myślenie projektowe, prototypowanie i współpracę. Podkreślają znaczenie tworzenia środowiska zachęcającego do eksperymentowania, podejmowania ryzyka i uczenia się na błędach. O'Sullivan i Dooley podkreślają, że innowacje nie powinny ograniczać się do konkretnych działów lub osób, ale powinny angażować wszystkich pracowników w całej organizacji. Podkreślają znaczenie wsparcia przywództwa oraz ustalenia jasnych celów i wskaźników pomiaru wpływu inicjatyw innowacyjnych.

Forcadell i Guadamillas (2002) przedstawiają studium przypadku dotyczące wdrażania strategii zarządzania wiedzą zorientowanej na innowacje. Celem badania jest zbadanie, w jaki sposób organizacje mogą wykorzystać praktyki zarządzania wiedzą do napędzania innowacji, poprzez analizę wyzwań stojących przed firmami podczas promowania innowacji i podkreślanie kluczowej roli, jaką odgrywa zarządzanie wiedzą w tym procesie. Podkreślają, że skuteczne zarządzanie wiedzą może ułatwić tworzenie, dzielenie się i stosowanie wiedzy w organizacji, prowadząc do zwiększenia możliwości innowacyjnych. Studium przypadku przedstawia rzeczywisty przykład organizacji wdrażającej strategię zarządzania wiedzą, która sprzyja innowacjom. Omówiono podjęte kroki, takie jak identyfikacja i zdobywanie odpowiedniej wiedzy, organizowanie i kategoryzowanie jej oraz udostępnianie pracownikom w całej firmie.

W pracy tej podkreślono znaczenie tworzenia kultury ceniącej dzielenie się wiedzą i współpracę, a także potrzebę wsparcia przywództwa w celu napędzania wdrażania strategii. Podkreślają także rolę technologii we wspieraniu wysiłków w zakresie zarządzania wiedzą, w tym wykorzystania narzędzi do dzielenia się wiedzą, współpracy i uczenia się. Kaplan (1998) bada koncepcję badań w zakresie działań innowacyjnych i ich potencjał w zakresie generowania nowych teorii i praktyk w zarządzaniu. Podkreślając znaczenie łączenia praktycznych działań z rygorystycznymi badaniami w celu stymulowania innowacji w zarządzaniu, Kaplan argumentuje, że same tradycyjne metody badawcze mogą nie wystarczyć do sprostania złożonym wyzwaniom związanym z zarządzaniem oraz że badania w działaniu, które obejmują aktywne wdrażanie i testowanie nowych pomysłów w świecie rzeczywistym mogą dostarczyć cennych spostrzeżeń i prowadzić do opracowania nowych teorii i praktyk. W badaniu zauważono, że rola umiejętnych menedżerów ma kluczowe znaczenie w napędzaniu innowacji poprzez aktywne angażowanie się w eksperymenty, uczenie się i adaptację. Kaplan sugeruje, że menedżerowie otwarci na nowe pomysły i skłonni do podejmowania ryzyka mogą znacząco przyczynić się do tworzenia innowacyjnych podejść do zarządzania.

Część 8 – Teorie strategii innowacji

Chociaż nie ma jednej „głównej teorii” zarządzania innowacjami, dziedzina ta opiera się na kilku podstawowych teoriach i koncepcjach, które stanowią podstawę zrozumienia. Oto kilka kluczowych elementów:

1. Teoria ekosystemu innowacji: teoria ta zakłada, że ​​na zdolność innowacyjną firmy wpływają jej powiązania w ramach większego ekosystemu interesariuszy, w tym innych przedsiębiorstw, rządów i stowarzyszeń branżowych (Arenal i in., 2020; Asplund i in., 2021; Dodgson i in. in., 2013; Nylund i in., 2021). Chociaż teoria ta nie ma jednego konkretnego twórcy, wielu badaczy rozwijało i rozwijało tę ideę w badaniach nad innowacjami przez wiele lat. Sugeruje, że zdolność innowacyjna firmy jest kształtowana przez jej powiązania z szerszą siecią lub „ekosystemem” innych firm, instytucji i interesariuszy. W dzisiejszej połączonej gospodarce globalnej teoria ta podkreśla znaczenie strategicznych partnerstw, współpracy i sojuszy branżowych w napędzaniu innowacji
2. Teoria kultury organizacyjnej: Ta perspektywa sugeruje, że czynniki kultury organizacyjnej, takie jak bezpieczeństwo psychiczne, kolektywizm i dystans władzy, mogą znacząco wpływać na wyniki w zakresie innowacji. Bezpieczeństwo psychiczne i kolektywizm generalnie pozytywnie wpływają na innowacje, podczas gdy duży dystans władzy (kultura hierarchiczna) może mieć negatywny wpływ (Kwantes i Boglarsky, 2007; Lee i in., 2019; Schneider i in., 2013). Podobnie teoria ta jest owocem wkładu wielu uczonych na przestrzeni czasu. Zakłada, że ​​kultura organizacji – jej wspólne przekonania, wartości i praktyki – może znacząco wpłynąć na zdolność organizacji do innowacji. We współczesnym kontekście biznesowym firmy w coraz większym stopniu skupiają się na wspieraniu kultur zachęcających do kreatywności, podejmowania ryzyka i współpracy jako kluczowych czynników napędzających innowacje.
3. Teoria otwartych innowacji: teoria ta, zaproponowana przez Henry'ego Chesbrough, sugeruje, że firmy mogą i powinny wykorzystywać wewnętrzne i zewnętrzne teorie oraz ścieżki wejścia na rynek, próbując ulepszyć swoją technologię (de Jong i in., 2010; van de Vrande i in., 2010). Henry Chesbrough (2003) kwestionuje tradycyjne pojęcie innowacji napędzanej wyłącznie przez wewnętrzne prace badawczo-rozwojowe, zamiast tego sugeruje, że przedsiębiorstwa powinny wykorzystywać wewnętrzne i zewnętrzne pomysły oraz ścieżki w celu udoskonalenia swojej technologii. Obecnie wiele firm stosuje to podejście, współpracując z zewnętrznymi badaczami, klientami, a nawet konkurentami, aby wprowadzać innowacje.
4. Teoria dyfuzji innowacji: Teoria ta, opracowana przez Everetta Rogersa, opisuje, jak z biegiem czasu pomysł lub produkt nabiera rozpędu i rozprzestrzenia się (lub rozprzestrzenia) w określonej populacji lub systemie społecznym (Rogers, 2010). Everett Rogers opracował teorię wyjaśniającą, w jaki sposób innowacje rozprzestrzeniają się w populacjach w czasie. Obecnie firmy wykorzystują tę teorię do kierowania swoimi strategiami marketingowymi i adopcyjnymi, pomagając zapewnić, że ich dzieła dotrą do jak najszerszego grona odbiorców.
5. Teoria innowacji przełomowych: teoria ta, zaproponowana przez Claytona Christensena, sugeruje, że mniejsza firma dysponująca mniejszymi zasobami może skutecznie rzucić wyzwanie istniejącym firmom o ugruntowanej pozycji, atakując segmenty rynku, które zostały zaniedbane przez operatorów zasiedziałych, zazwyczaj dlatego, że nie jest to w danym momencie rentowne (Christensen i in., 2006; Liversidge, 2015; Si i Chen, 2020). Clayton Christensen (2004) przedstawił teorię opisującą, w jaki sposób mniejsze firmy o mniejszych zasobach mogą rzucić wyzwanie istniejącym firmom, atakując zaniedbane segmenty rynku. Dziś teorię tę można zaobserwować w wielu branżach, w których start-upy zakłócały funkcjonowanie obecnych na rynku operatorów, takich jak Uber w transporcie i Airbnb w branży hotelarsko-gastronomicznej.
6. Widok oparty na zasobach (RBV): Teoria ta zakłada, że ​​przewaga konkurencyjna firmy polega przede wszystkim na koncentracji pakietu cennych zasobów, którymi firma dysponuje (Barney i Arikan, 2005; Mele i Della Corte, 2013). Jay Barney i Birger Wernerfelt (Lazonick, 2002) twierdzą, że przewaga konkurencyjna polega przede wszystkim na wykorzystaniu pakietu cennych zasobów, którymi dysponuje firma. W dzisiejszym biznesie firmy bardziej niż kiedykolwiek koncentrują się na wykorzystaniu swoich unikalnych zasobów i możliwości, czy to zastrzeżonych technologii, utalentowanych pracowników, czy silnej tożsamości marki, w celu wprowadzania innowacji i osiągania przewagi konkurencyjnej.

Zarządzanie innowacjami opiera się na kilku podstawowych teoriach i koncepcjach, które kształtują nasze rozumienie. Kluczowe elementy obejmują teorię ekosystemu innowacji (Arenal i in., 2020), która podkreśla wpływ powiązań firmy w ramach szerszej sieci interesariuszy na jej potencjał innowacyjny (Oh i in., 2016). Teoria kultury organizacyjnej podkreśla, jak bezpieczeństwo psychiczne i kolektywizm mogą wpływać na wyniki w zakresie innowacji. Teoria otwartych innowacji opowiada się za wykorzystaniem wewnętrznych i zewnętrznych pomysłów i ścieżek w celu rozwoju technologii. Teoria dyfuzji innowacji wyjaśnia, w jaki sposób pomysły lub produkty rozprzestrzeniają się w populacji lub systemie społecznym. Teoria innowacji przełomowych sugeruje, że mniejsze firmy mogą rzucić wyzwanie konkurentom, atakując zaniedbane segmenty rynku. Wreszcie teoria poglądu opartego na zasobach koncentruje się na wykorzystaniu cennych zasobów w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej (Barney i Arikan, 2005). Zarządzanie innowacjami obejmuje stosowanie i łączenie tych teorii w celu wspierania nowych pomysłów, przy jednoczesnym równoważeniu istniejących operacji i produktów.

Część 9 – Zastosowanie teorii do wprowadzenia blockchainu i automatyzacji

Stosowanie tych teorii jest bezpośrednio istotne dla zrozumienia wpływu nowych technologii i ich skutków transformacyjnych na struktury biznesowe. W szczególności teorie te można zastosować w obszarze blockchain i automatyzacji (Dash i in., 2019), rzucając światło na przejścia, które nastąpią w przedsiębiorstwach dzięki tym innowacyjnym technologiom. Teoria ekosystemu innowacji podkreśla, że ​​technologie blockchain i automatyzacji nie są opracowywane ani wdrażane w izolacji. Zamiast tego stanowią część większego ekosystemu obejmującego firmy technologiczne, instytucje finansowe, organy regulacyjne i konsumentów. W związku z tym sukces tych technologii często zależy od skutecznego poruszania się i wykorzystywania relacji w ramach tego ekosystemu.

Teoria Kultury Organizacyjnej podkreśla znaczenie kultywowania kultury zachęcającej do eksperymentowania i tolerującej niepowodzenia w kontekście technologii blockchain i automatyzacji. Biorąc pod uwagę nowatorstwo i złożoność tych technologii, wspieranie kultury obejmującej podejmowanie ryzyka i eksperymentowanie może przyciągnąć największe talenty i przyspieszyć innowacje w tych obszarach (Beaulieu i Reinstein, 2020).

Teoria otwartych innowacji sugeruje, że firmy pracujące z technologiami blockchain i automatyzacją mogą skorzystać na współpracy z ekspertami zewnętrznymi, takimi jak pracownicy naukowi, start-upy technologiczne i konkurenci. Wspólne wysiłki, takie jak wspólne projekty badawcze, udostępnianie danych lub wspólne opracowywanie nowych aplikacji, mogą dostarczyć cennych spostrzeżeń i pobudzić postęp technologiczny. Teoria dyfuzji innowacji (Rogers, 2010) uznaje, że powszechne przyjęcie blockchainu i automatyzacji zależy od zgodności technicznej, postrzeganych korzyści i akceptacji kulturowej. Zrozumienie tej dynamiki pozwala firmom skutecznie promować te technologie na rynku oraz zwiększać ich poparcie i przyjęcie w branży.

Teoria przełomowych innowacji podkreśla potencjał blockchain i automatyzacji w zakresie zakłócania różnych branż poprzez umożliwianie nowych modeli biznesowych (Brintrup i in., 2020). Na przykład blockchain może zrewolucjonizować sektor finansowy poprzez eliminację pośredników, podczas gdy automatyzacja może znacząco wpłynąć na produkcję, zmniejszając zapotrzebowanie na siłę roboczą.

Widok oparty na zasobach (RBV) kładzie nacisk na wykorzystanie dostępnych zasobów w łańcuchu bloków i automatyzacji w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej. Na przykład firmy posiadające znaczne zasoby w postaci wiedzy technicznej, własności intelektualnej lub dostępu do dużych zbiorów danych mogą wykorzystać te zalety do opracowania własnych algorytmów blockchain lub technologii automatyzacji, które zapewniają doskonałą wydajność lub funkcjonalność (Barney i Arikan, 2005).

Podsumowując, teorie te zapewniają cenne perspektywy zrozumienia wyzwań i możliwości związanych z skuteczną integracją nowych technologii ze strukturami korporacyjnymi, w tym blockchain i automatyzacją (Sandner i in., 2020). Wykorzystując te teorie, firmy mogą skuteczniej poruszać się po złożonym krajobrazie innowacji i zdobywać przewagę konkurencyjną w szybko zmieniającym się krajobrazie technologicznym.

Wnioski

Podsumowując, obszar zarządzania innowacjami jest wspierany przez różne teorie i koncepcje, które dostarczają cennych spostrzeżeń na temat wdrażania i wpływu nowych technologii, takich jak blockchain i automatyzacja, w przedsiębiorstwach (Wang i in., 2018). Omawiane podejścia, w tym teoria ekosystemu innowacji, teoria kultury organizacyjnej, teoria otwartych innowacji, teoria dyfuzji innowacji, teoria innowacji przełomowych i pogląd oparty na zasobach, oferują soczewki umożliwiające zrozumienie wyzwań i możliwości, jakie stwarzają te technologie.

Przyjmując perspektywę ekosystemu innowacji, firmy mogą nawigować po skomplikowanych relacjach i współpracy niezbędnych do pomyślnego wdrożenia technologii blockchain i automatyzacji. Kultywowanie kultury organizacyjnej zachęcającej do eksperymentowania, podejmowania ryzyka i tolerancji dla niepowodzeń może stworzyć środowisko sprzyjające innowacjom w tych dziedzinach. Podejścia oparte na otwartych innowacjach (van de Vrande i in., 2010), w tym partnerstwa z ekspertami zewnętrznymi, mogą usprawnić rozwój i zastosowanie tych technologii. Zrozumienie dynamiki rozpowszechniania technologii i wykorzystanie przełomowych możliwości w zakresie innowacji może pomóc firmom w skutecznym marketingu oraz wdrażaniu technologii blockchain i automatyzacji. Wykorzystanie cennych zasobów, takich jak wiedza techniczna lub zastrzeżone algorytmy, może zapewnić przewagę konkurencyjną w szybko zmieniającym się środowisku.

Integrując te teorie ze swoimi strategiami zarządzania innowacjami, firmy mogą lepiej radzić sobie ze złożonością wdrażania nowych technologii, dzięki czemu znajdują się w czołówce postępów w technologiach blockchain i automatyzacji (Rehman Khan i in., 2022). Ponadto badania i spostrzeżenia wynikające z tych teorii oferują praktyczne wskazówki dla przedsiębiorstw chcących wykorzystać takie technologie w celu zwiększenia wydajności, konkurencyjności i zrównoważonego wzrostu. W miarę rozwoju tej dziedziny konieczne są ciągłe badania i uczenie się, aby być na bieżąco z pojawiającymi się trendami i udoskonalać praktyki zarządzania innowacjami. Przyjmując takie teorie i dostosowując się do zmieniającego się krajobrazu technologicznego, organizacje mogą zapewnić sobie sukces w coraz bardziej innowacyjnym i dynamicznym środowisku biznesowym.

Referencje

Anceaume, E., Ludinard, R., Potop-Butucaru, M. i Tronel, F. (2017). Bitcoin rozproszony rejestr współdzielony. Międzynarodowe sympozjum na temat stabilizacji, bezpieczeństwa i ochrony systemów rozproszonych, 456-468.

Arenal, A., Armuña, C., Feijoo, C., Ramos, S., Xu, Z. i Moreno, A. (2020). Powrót do teorii ekosystemów innowacji: przypadek sztucznej inteligencji w Chinach. Polityka telekomunikacyjna, 44(6), 101960. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.101960

Asplund, F., Björk, J., Magnusson, M. i Patrick, AJ (2021). Geneza ekosystemów innowacji publiczno-prywatnych: uprzedzenia i wyzwania✰. Prognozowanie technologiczne i zmiany społeczne, 162, 120378. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120378

Attaran, M. (2020). Możliwości technologii cyfrowej i ich implikacje dla zarządzania łańcuchem dostaw. Forum Łańcucha Dostaw: czasopismo międzynarodowe, 21(3), 158–172. https://doi.org/10.1080/16258312.2020.1751568

Barney, JB i Arikan, AM (2005). Widok oparty na zasobach. W Podręcznik zarządzania strategicznego Blackwell (s. 123–182). John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1111/b.9780631218616.2006.00006.x

Beaulieu, P. i Reinstein, A. (2020). Łączenie kultury organizacyjnej z oszustwem: teoria bufora/przewodu. W KE Karim (red.), Postępy w rachunkowości badań behawioralnych (t. 23, s. 21–45). Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/S1475-148820200000023002

Bergera, A. (1997). Ciągłe doskonalenie i kaizen: Standaryzacja i projekty organizacyjne. Zintegrowane systemy produkcyjne, 8(2), 110–117. https://doi.org/10.1108/09576069710165792

Bhuiyan, N. i Baghel, A. (2005). Przegląd ciągłego doskonalenia: od przeszłości do teraźniejszości. Decyzja zarządu, 43(5), 761–771. https://doi.org/10.1108/00251740510597761

Boring, P. (2017). Związek pomiędzy działalnością szkoleniową i innowacyjną w przedsiębiorstwach: Związek pomiędzy działalnością szkoleniową i innowacyjną. Międzynarodowy Dziennik Szkoleń i Rozwoju, 21(2), 113–129. https://doi.org/10.1111/ijtd.12096

Brintrup, A., Pak, J., Ratiney, D., Pearce, T., Wichmann, P., Woodall, P. i McFarlane, D. (2020). Analiza danych łańcucha dostaw w celu przewidywania zakłóceń w dostawach: studium przypadku dotyczące złożonej produkcji aktywów. International Journal of Production Research, 58(11), 3330–3341. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1685705

Cabrera, Á., Cabrera, EF i Barajas, S. (2001). Kluczowa rola kultury organizacyjnej w wielosystemowym spojrzeniu na zmiany napędzane technologią. Międzynarodowy Dziennik Zarządzania Informacją, 21(3), 245–261. https://doi.org/10.1016/S0268-4012(01)00013-5

Çakar, ND i Ertürk, A. (2010). Porównanie potencjału innowacyjnego małych i średnich przedsiębiorstw: badanie wpływu kultury organizacyjnej i wzmocnienia pozycji. Journal of Small Business Management, 48(3), 325–359. https://doi.org/10.1111/j.1540-627X.2010.00297.x

Chesbrough, HW (2003). Otwarte innowacje: nowy imperatyw tworzenia technologii i czerpania z niej zysków. Harvard Business Press.

Christensen, CM, Anthony, SD i Roth, EA (2004). Widzenie, co dalej: wykorzystanie teorii innowacji do przewidywania zmian w branży. Harvard Business Press.

Christensen, CM, Baumann, H., Ruggles, R. i Sadtler, TM (2006). Przełomowa innowacja na rzecz zmian społecznych. Harvard Business Review, 84(12), 94.

Cross, R., Gray, P., Cunningham, S., Showers, M. i Thomas, RJ (2010). Organizacja współpracująca: jak sprawić, by sieci pracownicze naprawdę działały . Przegląd zarządzania kredytem MIT. https://sloanreview.mit.edu/article/the-collaborative-organization-how-to-make-employee-networks-really-work/

Curley, M. i Salmelin, B. (2017). Otwarta innowacja 2.0: nowy sposób innowacji cyfrowych na rzecz dobrobytu i zrównoważonego rozwoju. Skoczek.

Dash, R., McMurtrey, M., Rebman, C. i Kar, Wielka Brytania (2019). Zastosowanie sztucznej inteligencji w automatyzacji zarządzania łańcuchem dostaw. Journal of strategicznych innowacji i zrównoważonego rozwoju, 14(3), art. 3. https://doi.org/10.33423/jsis.v14i3.2105

Davila, T., Epstein, M. i Shelton, R. (2012). Aby innowacje działały: jak nimi zarządzać, mierzyć je i czerpać z tego zyski, wydanie zaktualizowane. FT Press.

de Jong, JPJ, Kalvet, T. i Vanhaverbeke, W. (2010). Badanie ram teoretycznych w celu ustrukturyzowania implikacji otwartych innowacji dla polityki publicznej. Analiza technologii i zarządzanie strategiczne, 22(8), 877–896. https://doi.org/10.1080/09537325.2010.522771

De Jong, JP, Vanhaverbeke, W., Kalvet, T. i Chesbrough, H. (2008). Polityki otwartych innowacji: teoria, ramy i przypadki. Tarmo Kalvet.

de Mast, J. i Lokkerbol, J. (2012). Analiza metody Six Sigma DMAIC z punktu widzenia rozwiązywania problemów. Międzynarodowy Dziennik Ekonomiki Produkcji, 139(2), 604–614. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2012.05.035

Del Vecchio, P., Di Minin, A., Petruzzelli, AM, Panniello, U. i Pirri, S. (2018). Big data dla otwartych innowacji w MŚP i dużych korporacjach: trendy, możliwości i wyzwania. Zarządzanie kreatywnością i innowacjami, 27(1), 6–22. https://doi.org/10.1111/caim.12224

Dodgson, M., Gann, DM i Phillips, N. (2013). Oksfordzki podręcznik zarządzania innowacjami. OUP Oksford.

Dombrowski, C., Kim, JY, Desouza, KC, Braganza, A., Papagari, S., Baloh, P. i Jha, S. (2007). Elementy kultur innowacyjnych. Zarządzanie wiedzą i procesami, 14(3), 190–202. https://doi.org/10.1002/kpm.279

Fernandes, AJ i Ferreira, JJ (2022). Ekosystemy i sieci przedsiębiorczości: przegląd literatury i program badań. Przegląd nauk o zarządzaniu, 16(1), 189–247. https://doi.org/10.1007/s11846-020-00437-6

Forcadell, FJ i Guadamillas, F. (2002). Studium przypadku dotyczące wdrożenia strategii zarządzania wiedzą zorientowanej na innowacyjność. Zarządzanie wiedzą i procesami, 9(3), 162–171. https://doi.org/10.1002/kpm.143

George, G., McGahan, AM i Prabhu, J. (2012). Innowacje na rzecz wzrostu sprzyjającego włączeniu społecznemu: w kierunku ram teoretycznych i programu badawczego: Innowacje na rzecz wzrostu sprzyjającego włączeniu społecznemu. Dziennik Studiów Zarządzania, 49(4), 661–683. https://doi.org/10.1111/j.1467-6486.2012.01048.x

Gephart, MA, Marsick, VJ, Buren, MEV, Spiro, MS i Senge, P. (1996). Organizacje uczące się ożywają. szkolenie i rozwój, 50(12), 34-46.

Henao-García, EA i Cardona Montoya, RA (2023). Innowacje w zarządzaniu i ich związek z wynikami innowacji i wynikami firmy: systematyczny przegląd literatury i przyszły program badań. Europejski Dziennik Zarządzania Innowacjami, przed drukiem(przed drukiem). https://doi.org/10.1108/EJIM-10-2022-0564

Ho, WR, Tsolakis, N., Dawes, T., Dora, M. i Kumar, M. (2022). Ramy rozwoju strategii cyfrowej dla łańcuchów dostaw. Transakcje IEEE dotyczące zarządzania inżynierią, 1–14. https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3131605

Kaplan, RS (1998). Badania nad działaniami innowacyjnymi: Tworzenie nowej teorii i praktyki zarządzania. Journal of Management Accounting Research, 10, 89.

Kumar, A., Liu, R. i Shan, Z. (2020). Czy Blockchain to złoty środek w zarządzaniu łańcuchem dostaw? Wyzwania techniczne i możliwości badawcze. Nauki decyzyjne, 51(1), 8–37. https://doi.org/10.1111/deci.12396

Kumar, N. (red.). (2020). Blockchain, big data i uczenie maszynowe: trendy i zastosowania (Pierwsza edycja). CRC Prasa.

Kumar, V. i Raheja, G. (2012). Zarządzanie biznesem dla biznesu (B2B) i biznesem dla konsumenta (B2C). W Citeseerx.ist.psu.edu. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.299.8382&rep=rep1&type=pdf

Kwantes, Connecticut i Boglarsky, Kalifornia (2007). Postrzeganie kultury organizacyjnej, skuteczności przywództwa i efektywności osobistej w sześciu krajach. Journal of International Management, 13(2), 204–230. https://doi.org/10.1016/j.intman.2007.03.002

Prawo, A. (2017). Inteligentne kontrakty i ich zastosowanie w zarządzaniu łańcuchem dostaw [Teza, Massachusetts Institute of Technology]. https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/114082

Lazonick, W. (2002). Innowacyjne przedsiębiorstwo i transformacja historyczna. Przedsiębiorstwo i społeczeństwo, 3(1), 3–47. https://doi.org/10.1093/es/3.1.3

Lee, Y., Howe, M. i Kreiser, PM (2019). Kultura organizacyjna i orientacja przedsiębiorcza: ortogonalna perspektywa indywidualizmu i kolektywizmu. Międzynarodowy dziennik dla małych firm, 37(2), 125–152. https://doi.org/10.1177/0266242618809507

Liversidge, G. (2015). Przełomowa innowacja Christensena i twórcza destrukcja Schumpetera. http://id.nii.ac.jp/1114/00006028/

Martins, EC i Terblanche, F. (2003). Budowanie kultury organizacyjnej stymulującej kreatywność i innowacyjność. Europejski Dziennik Zarządzania Innowacjami, 6(1), 64–74. https://doi.org/10.1108/14601060310456337

Mele, C. i Della Corte, V. (2013). Widok oparty na zasobach i logika dominująca w usługach: podobieństwa, różnice i dalsze badania (Dokument naukowy SSRN nr 2488529). https://papers.ssrn.com/abstract=2488529

Mendling, J., Weber, I., Aalst, WVD, Brocke, JV, Cabanillas, C., Daniel, F., Debois, S., Ciccio, CD, Dumas, M., Dustdar, S., Gal, A ., García-Bañuelos, L., Governatori, G., Hull, R., Rosa, ML, Leopold, H., Leymann, F., Recker, J., Reichert, M., … Zhu, L. (2018 ). Blockchains w zarządzaniu procesami biznesowymi – wyzwania i możliwości. Transakcje ACM w systemach informacji zarządczej, 9(1), 1–16. https://doi.org/10.1145/3183367

Mohr, JJ i Sarin, S. (2009). Spostrzeżenia Druckera na temat orientacji rynkowej i innowacji: implikacje dla wschodzących obszarów marketingu zaawansowanych technologii. Dziennik Akademii Nauk Marketingowych, 37(1), 85–96. https://doi.org/10.1007/s11747-008-0101-5

Mumford, MD, Scott, GM, Gaddis, B. i Strange, JM (2002). Kierowanie kreatywnymi ludźmi: koordynowanie wiedzy specjalistycznej i relacji. Kwartalnik Przywództwa, 13(6), 705–750. https://doi.org/10.1016/S1048-9843(02)00158-3

Nagji, B. i Tuff, G. (2012). Zarządzanie portfelem innowacji. Harvard Business Review, 90(5), 66-74.

Nylund, PA, Brem, A. i Agarwal, N. (2021). Ekosystemy innowacji na rzecz osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju: ewoluująca rola przedsiębiorstw międzynarodowych. Journal of Cleaner Production, 281, 125329. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125329

Oh, DS., Phillips, F., Park, S. i Lee, E. (2016). Ekosystemy innowacji: krytyczne badanie. technovation, 54, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2016.02.004

O'Sullivan, D. i Dooley, L. (2008). Stosowanie innowacji. Publikacje SAGE.

Papadonikolaki, E., Tezel, A., Yitmen, I. i Hilletofth, P. (2022). Orkiestracja ekosystemów innowacji Blockchain w budownictwie. Zarządzanie przemysłowe i systemy danych, 123(2), 672–694. https://doi.org/10.1108/IMDS-03-2022-0134

Prayuda, RZ (2020). Ciągłe doskonalenie poprzez Kaizen w branży motoryzacyjnej. Journal of Industrial Engineering & Management Research, 1(1b), art. 1b. https://doi.org/10.7777/jiemar.v1i1.24

Rehman Khan, SA, Ahmad, Z., Szejk, AA i Yu, Z. (2022). Transformacja cyfrowa, inteligentne technologie i ekoinnowacje torują drogę do zrównoważonej wydajności łańcucha dostaw. Postęp nauki, 105(4), 003685042211456. https://doi.org/10.1177/00368504221145648

Rogers, EM (2010). Rozpowszechnianie innowacji, wydanie 4. Szymona i Schustera.

Sáez, G. i Inmaculada, M. (2020). Platformy obsługujące Blockchain: wyzwania i rekomendacje. https://doi.org/10.9781/ijimai.2020.08.005

Sandner, P., Lange, A. i Schulden, P. (2020). Rola dyrektora finansowego firmy przemysłowej: analiza wpływu technologii Blockchain. Internet przyszłości, 12(8), art. 8. https://doi.org/10.3390/fi12080128

Sarkodie, SA i Owusu, PA (2022). Zbiór danych na temat śladu węglowego bitcoinów i zużycia energii. Dane w skrócie, 42, 108252. https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108252

Schmidt, AL i Van Der Sijde, P. (2022). Zakłócenie zgodne z projektem? Ramy klasyfikacji archetypów przełomowych modeli biznesowych. Zarządzanie B+R, 52(5), 893–929. https://doi.org/10.1111/radm.12530

Schneider, B., Ehrhart, MG i Macey, WH (2013). Klimat i kultura organizacyjna. Roczny przegląd psychologii, 64(1), 361–388. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-113011-143809

Si, S. i Chen, H. (2020). Przegląd literatury na temat przełomowych innowacji: co to jest, jak działa i dokąd zmierza. Journal of Engineering and Technology Management, 56, 101568. https://doi.org/10.1016/j.jengtecman.2020.101568

Sklaroff, JM (2017). Inteligentne kontrakty i koszt braku elastyczności Komentarz. Przegląd prawa Uniwersytetu Pensylwanii, 166(1), [i]-304.

Tamayo-Orbegozo, U., Vicente-Molina, M.-A. i Villarreal-Larrinaga, O. (2017). Model strategiczny ekoinnowacji. Studium wielu przypadków z wysoce ekoinnowacyjnego regionu europejskiego. Journal of Cleaner Production, 142, 1347–1367. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.11.174

Teece, DJ (2010). Modele biznesowe, strategia biznesowa i innowacje. Planowanie dalekiego zasięgu, 43(2), 172–194. https://doi.org/10.1016/j.lrp.2009.07.003

Teece, DJ (2019). Teoria zdolności firmy: perspektywa ekonomii i zarządzania (strategicznego). Dokumenty ekonomiczne Nowej Zelandii, 53(1), 1–43. https://doi.org/10.1080/00779954.2017.1371208

Tiwari, SP (2022). Wyzwania w zakresie konkurencyjności organizacyjnej i zarządzania cyfrowego. Dziennik elektroniczny SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.4068523

van de Vrande, V., Vanhaverbeke, W. i Gassmann, O. (2010). Poszerzanie zakresu otwartych innowacji: dotychczasowe badania, stan obecny i przyszłe kierunki. Międzynarodowy Dziennik Zarządzania Technologią, 52(3/4), 221–235. https://doi.org/10.1504/IJTM.2010.035974

VanStelle, SE, Vicars, SM, Harr, V., Miguel, CF, Koerber, JL, Kazbour, R. i Austin, J. (2012). Historia publikacji Journal of Organisational Behaviour Management: obiektywny przegląd i analiza: 1998–2009. Journal of zarządzania zachowaniami organizacyjnymi, 32(2), 93–123. https://doi.org/10.1080/01608061.2012.675864

Wang, Y., Han, JH i Beynon-Davies, P. (2018). Zrozumienie technologii blockchain dla przyszłych łańcuchów dostaw: systematyczny przegląd literatury i program badań. Zarządzanie łańcuchem dostaw: czasopismo międzynarodowe, 24(1), 62–84. https://doi.org/10.1108/SCM-03-2018-0148

Wang, Y., Singgih, M., Wang, J. i Rit, M. (2019). Znaczenie technologii blockchain: w jaki sposób zmieni ona łańcuchy dostaw? Międzynarodowy Dziennik Ekonomiki Produkcji, 211, 221–236. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.02.002

Youtie, J., Ward, R., Shapira, P., Schillo, RS i Louise Earl, E. (2023). Badanie nowych podejść do zrozumienia ekosystemów innowacji. Analiza technologii i zarządzanie strategiczne, 35(3), 255–269. https://doi.org/10.1080/09537325.2021.1972965

Yukl, G. (2008). Jak liderzy wpływają na efektywność organizacji. Kwartalnik Przywództwa, 19(6), 708–722. https://doi.org/10.1016/j.leaqua.2008.09.008

Zahra, SA i Nambisan, S. (2012). Przedsiębiorczość i myślenie strategiczne w ekosystemach biznesowych. Horyzonty Biznesu, 55(3), 219–229. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2011.12.004

Zhang, W., Zeng, X., Liang, H., Xue, Y. i Cao, X. (2023). Zrozumienie, jak kultura organizacyjna wpływa na wyniki w zakresie innowacji: perspektywa kontekstu zarządzania. Zrównoważony rozwój, 15(8), art. 8. https://doi.org/10.3390/su15086644

UWAGA:
[1] Dokumentowany przeze mnie materiał stanowi uzupełnienie programu PowerPoint i pomaga w zrozumieniu prezentowanego materiału.

Konferencja Blockchain w Londynie, dzień 1 Najważniejsze informacje: Generowanie przychodów dzięki technologii blockchain

Nowy w blockchainie? Sprawdź sekcję CoinGeek Blockchain dla początkujących, najlepszy przewodnik po zasobach, aby dowiedzieć się więcej o technologii blockchain.