En el acelerado mundo actual, la innovación es la clave del éxito para las organizaciones que buscan una ventaja competitiva. Para lograrlo, las empresas recurren cada vez más a la inteligencia artificial (IA), en particular al procesamiento del lenguaje natural (PNL), como una poderosa herramienta para aprovechar vastas reservas de información de bases de datos de patentes, comunidades en línea, redes sociales y plataformas de crowdsourcing.
Este cambio estratégico está revolucionando la forma en que abordamos la innovación, haciendo de la PNL no solo una tecnología sino un intermediario vital que orquesta conocimientos invaluables y que ayude en las prácticas de innovación abierta.
Julian Just, investigador de University of Innsbruck, Team Innovation & Entrepreneurship, revisó 167 artículos académicos para comprender mejor cómo los enfoques de PNL pueden enriquecer la intermediación en la búsqueda de innovación en las primeras etapas.
Intermediación en innovación
El concepto de intermediación en innovación describe el proceso de escanear, recopilar, combinar y compartir información relacionada con la innovación facilitado por agentes organizacionales.
Los intermediarios de la innovación pueden realizar actividades esenciales en las primeras etapas del proceso de innovación, como pronosticar, articular necesidades y requisitos, escanear y filtrar información, o generar y negociar conocimientos.
Por su parte, el término “intermediario de innovación abierta” describe a las organizaciones formales o informales que tienen como objetivo facilitar actividades de innovación abierta y el descubrimiento e intercambio de conocimientos entre empresas o individuos.
Tecnologías de Inteligencia Artificial
La tecnología hace posible automatizar los procesos de grandes volúmenes de información y aumentar las capacidades de procesamiento de información humana para explorar y seleccionar problemas, oportunidades y soluciones.
Según diversos reportes científicos las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), como aprendizaje automático, aprendizaje profundo, PNL, visión computarizada, procesos de automatización robóticas, entre otras, permite a las organización expandir sus capacidades de procesamiento de información, y repensar procesos enteros de innovación.
En los últimos años,el procesamiento del lenguaje natural (PNL) ha ganado interés en la investigación sobre innovación y gestión de la tecnología.
Los modelos de PNL pueden descubrir puntos en común, filtrar información esencial de información no esencial, predecir resultados y tipologías basadas en representaciones de texto semánticas e incluso generar nuevos conocimientos con poco esfuerzo humano.
Liberando el potencial de la PNL
A través de esta revisión integral, el estudio identifica 18 prácticas de innovación distintivas que la PNL ha adoptado.
Estas prácticas redefinen la forma en que abordamos la innovación mediante la realización de actividades como predecir tendencias, visualizar paisajes tecnológicos, seleccionar ideas novedosas, fusionar conocimientos análogos y específicos de un dominio, y conectar problemas con soluciones.
Cada una de estas prácticas se basa en diferentes capacidades de PNL, lo que refleja la diversa caja de herramientas que ofrece la IA para la innovación.
Asimismo, el estudio reporta que cuando PNL se aplica a los datos de texto, las bases de datos de patentes son la fuente más prevalente, seguido por ideas obtenidas de plataformas de crowdsourcing o bases de datos y revisiones de productos de plataformas de comercio electrónico o redes sociales.
El poder de la sinergia
Las capacidades de PNL no funcionan de forma aislada; a menudo se complementan entre sí en los procesos de innovación. Esta sinergia permite a las organizaciones abordar problemas complejos desde múltiples ángulos.
“La integración de enfoques de PNL facilita un nuevo nivel evolutivo de capacidades para escanear, estructurar, filtrar y sintetizar innumerables información textual”, destaca el estudio.
El estudio destaca que la elección del enfoque de PNL más adecuado depende de las características únicas de la práctica de innovación en cuestión.
Un cambio de paradigma para la innovación
Tanto los investigadores como los profesionales de la innovación deben adaptarse a este panorama en evolución. La aparición de grandes modelos lingüísticos (LLM) ejemplifica el potencial transformador de la IA en la innovación. Con esto, el campo presenta numerosas oportunidades para futuras investigaciones y beneficios prácticos.
Conclusión
La incorporación de la IA y la PNL en los procesos de innovación en las primeras etapas tiene el potencial de remodelar las industrias e impulsar el progreso. La PNL ya no es sólo una tecnología; es un intermediario de innovación que orquesta una invaluable sinfonía de información. El camino a seguir es claro: a medida que aprovechamos el poder de la PNL, debemos repensar nuestros roles y responsabilidades en la innovación basada en IA, asegurándonos de aprovechar al máximo este campo en rápida evolución.
Sin embargo, según reporta el estudio “la mayoría de los estudios revisados demuestran las capacidades de los enfoques de PNL en casos ilustrativos sin validar ni comparar empíricamente la precisión y aplicabilidad de los resultados”.
El futuro de la innovación está aquí y está impulsado por la IA y la PNL. Para seguir siendo competitivas y seguir superando límites, las organizaciones deben adoptar esta tecnología transformadora.
A medida que navegamos por esta apasionante era de intermediarios de innovación no humanos, es crucial darnos cuenta de que la PNL no es sólo una parte del viaje; está impulsando el propio motor de la innovación. Las posibilidades son ilimitadas y el potencial es enorme.
Bienvenido al futuro de la innovación impulsado por la IA y la PNL.
Contacto
Julian Just
University of Innsbruck, Team Innovation & Entrepreneurship
Universitätsstraße 15, 6020, Innsbruck, Austria
Email: julian.just@uibk.ac.at
Referencia (acceso libre)
Julian Just. 2023. Natural language processing for innovation search – Reviewing an emerging non-human innovation intermediary, Technovation, Volume 129, 2024, 102883, ISSN 0166-4972, https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102883.
