Metodologias de Geração de Modelos de Inovação

De acordo com Rothwell (1994), as metodologias de geração de modelos de inovação se enquadram em cinco diferentes gerações. A diferenciação entre esses modelos ocorre devido ao papel atribuído às forças de mercado que moldam a direção do progresso técnico, relativo ao avanço da ciência e da tecnologia. O modelo technology-push enfatiza a oferta do processo de desenvolvimento técnico-científico como mecanismo básico, ou seja, como produto de programas de investimento relacionados à P&D. Dessa forma, ciência e tecnologia são relatadas como de caráter neutro, com desempenho independente das forças de mercado

(GUIMARÃES; VIANA, 2001). Ou seja, esse modelo assume que quanto maior for o departamento Pesquisa e Desenvolvimento (P&D), maiores as chances de sucessos dos novos produtos. Ou seja, no caso das redes de cooperação, com base nesse modelo, a inovação seria empurrada pela tecnologia desenvolvida internamente de forma conjunta por seus associados.

Já no modelo de demand-pull a inovação pode ser representada para as redes de cooperação como uma escolha dentre as possibilidades técnicas da rede, de acordo com os sinais emitidos pelo mercado (GUIMARÃES; VIANA, 2001). Para Rothwell (1994), esse modelo foi considerado a segunda geração de inovação, no qual, o mercado era a fonte de ideias e que direcionava a P&D, que tinha um mero papel reativo no processo. Mowery e Rosenberg (1979) realizaram uma análise de estudos empíricos de mudança técnica ao nível da empresa individual, e concluíram que a demanda de mercado é a influência dominante no processo de inovação, estimulando inovações em economias de mercado (abordagem demand-pull). Logo, no nível de rede, essa orientação poderia trazer os mesmos resultados visto à centralização de recursos nas atividades orientadas em torno do atendimento de demandas existentes no mercado.

Vale ressaltar que a demanda de mercado está mais associada com inovações bem- sucedidas do que às fontes de conhecimento externo advindas da pesquisa básica. Por isso, o destaque foi dado para a importância do fator de demanda de mercado sobre esse processo, o que não equivale ignorar a influência de fatores como a base científica e as condições tecnológicas internas e externas às redes sobre a inovação. Assim, o modelo demand-pull apresenta um indicativo importante de que a demanda é um fator adicional, além do conhecimento básico, no direcionamento do processo de inovação (CAMPOS, 2006).

No quadro abaixo, são verificadas algumas das diferenças entre essas metodologias geradoras de modelos de inovação. No modelo technology-push, tanto a incerteza tecnológica como as despesas com P&D e a questão tempo são maiores em relação ao demand-pull. O modelo technology-pusht também foi caracterizado como composto por inovações radicais, bem como por um processo inovativo de aprendizado, enquanto o segundo traz como característica a adaptação.

Descrição/Atributo Technology-push Demand-pull

Incerteza tecnológica Alta Baixa

Despesas com P&D Alta Baixa

Duração do P&D Longa Curta

Integração entre cliente e P&D Difícil Fácil

Tipo de pesquisa de mercado Qualitativa-exploratória Quantitativa-levantamento Tipo do processo inovativo Tentativa e erro/aprendizado Fato estruturado

Quadro 3 Diferenças entre os modelos Technology-push e Demand-pull Fonte: adaptado de Kline e Rosenberg (1986)

Com base nas características expressas no quadro acima, Shikida e Lopez (1997) salientam que as principais críticas direcionadas aos modelos technology-push se referem à falta de explicação de como os fatores de produção afetam a ciência que, por sua vez, afeta a tecnologia. Além disso, foi criticado também o reducionismo da visão linear verificada no modelo ciência-tecnologia-produção. Ainda, segundo Guimarães e Viana (2001), embora esse modelo possa descrever a evolução ocorrida na indústria em áreas como a biotecnologia e engenharia genética, com conhecimentos específicos, ele tem baixa capacidade em explicar essa evolução para indústrias maduras. Isso ocorre por ignorar fatores econômicos que são importantes na definição da direção e da taxa do progresso técnico.

De acordo com Dosi (1984), o modelo de demand-pull também apresenta fraquezas, tais como: a) falta de capacidade em definir o momento e as razões adequadas para a escolha de um avanço tecnológico em detrimento a outros; b) negligência em relação às mudanças em inovação, que surgem em decorrência do tempo; e c) falta de evidências empíricas de que o mercado é o propulsor da atividade inovativa. Para Mowery e Rosenberg (1979), deve-se considerar tanto a demanda de mercado como a oportunidade tecnológica como condição necessária, mas não suficiente para a inovação acontecer. Ambos têm que existir simultaneamente, além da existência de uma gama de estímulos importantes no processo de inovação.

Da mesma forma, Nag, Corley e Gioia (2003) salientam que um foco único no modelo technology-push geraria processos criativos internos centrados no desenvolvimento pioneiro de tecnologia, tendo como base o avanço e melhorias tecnológicas. Nesse caso, as redes de cooperação estariam empurrando tecnologia no mercado sem identificar, primeiramente, o que o mercado necessita. Por outro lado, um foco apenas no demand-pull geraria menor pioneirismo em relação à tecnologia gerada por ela mesma, direcionando-a para o atendimento às necessidades do mercado, que produziria somente resultados em vendas. Mowery e Rosenberg (1979) salientaram que as influências secundárias de demanda e oferta são cruciais para entender o processo de inovação e é a preocupação exclusiva com somente um desses modelos que foi criticada por esses autores.

Tanto o modelo demand-pull quanto o technology-push reduz o progresso técnico a uma questão de demanda ou oferta, isentando questões sobre outros determinantes da mudança tecnológica, tais como: o estado da arte da tecnologia, o processo de aprendizado e o dinamismo concorrencial de cada mercado em específico, determinantes nas estruturas das redes de cooperação (SHIKIDA; LOPEZ, 1997). Todavia, a interação entre os modelos technology-push e demand-pull foi considerada importante para o processo inovativo. Assim,

o modelo chain linked (elo da corrente), proposto por Kline e Rosenberg (1986) busca revelar como a inovação é gerada dentro das empresas e como ela é influenciada pelo que ocorre fora delas, demonstrando uma maior interação com o ambiente externo.

A inovação, para este modelo aplicado nas redes de cooperação, estaria na interação entre oportunidade de mercado, conhecimentos internos, capacidades e recursos da rede. Na interligação entre as funções, estariam envolvidos subprocessos cujos resultados são incertos, não havendo uma progressão linear. Assim, a inovação ao retornar aos estágios anteriores para superar dificuldades encontradas no desenvolvimento, proporcionaria um feedback entre todas as partes envolvidas no processo. O elemento de sucesso ou fracasso de um projeto de inovação estaria na capacidade da rede manter elos eficazes entre as diversas fases dos processos inovativos criados.

Por isso, no modelo chain linked, a pesquisa foi visualizada como uma forma de soluções de problemas, não apenas como fonte de ideias inventivas. Quando surgem problemas no processo de inovação, a rede pode usar sua base de conhecimentos (pesquisas anteriores, experiência prática e técnica). As dificuldades não resolvidas na base de conhecimentos, são então repassadas para o sistema de pesquisas (KLINE; ROSENBERG, 1986). A esse modelo, Rothwell (1994) definiu como a terceira geração, caracterizada pelo coupling model of innovation, uma combinação entre os dois modelos anteriores, com uma forte ligação das áreas de marketing e de P&D. O autor salienta que os modelos de inovação technology-push e demand-pull foram considerados exemplos extremos e atípicos de um processo mais geral de interação entre as capacidades tecnológicas e as necessidades do mercado.

A quarta geração foi representada pelo modelo integrado (integrated innovation process), baseado em características de inovação em companhias japonesas principais. O modelo é caracterizado pela integração e desenvolvimento paralelo, no qual as companhias integram os fornecedores no processo de desenvolvimento de novos produtos, ao mesmo tempo em que integram as atividades dos diferentes departamentos, ou seja, os departamentos trabalham simultaneamente no projeto (em paralelo), em lugar de consecutivamente (em série) (ROTHWELL, 1994).

A quinta geração de modelos de inovação é caracterizada pelo modelo de sistemas e redes, cuja base é o modelo integrado, caracterizado por uma variedade de práticas que possibilitam uma maior eficiência na produção: “Estas práticas incluem características organizacionais internas, fortes sistemas verticais articulados interfirmas, sistemas horizontais externos e, mais radicalmente, o uso de sistema eletrônico sofisticado” (ROTHWELL, 1994,

p. 15). Essa quinta geração do modelo do processo de inovação é composta por grandes redes integradas tanto horizontalmente quanto verticalmente, por associações entre organizações fornecedoras e consumidoras.

Um exemplo dessa última metodologia geradora de modelos de inovação pode ser visualizado no modelo sistêmico de inovação desenvolvido pela Organização da Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Esse modelo teve origem nos anos de 1980 e no início dos anos de 1990, mediante a discussão sobre os diferenciais de crescimento de produtividade entre países desenvolvidos, especialmente Japão, Estados Unidos e países da Europa (OCDE, 2000). A principal característica desse modelo é que o mesmo compreende que a inovação tem origem em relacionamentos diretos e indiretos de atores e processos ambientais localizados em diferentes níveis de análise do contexto organizacional. Os níveis considerados por esse modelo são: macro, meso e micro.

No nível macro, o modelo utiliza duas abordagens para estabelecer quais são os relacionamentos que podem gerar a inovação nesse nível: macro clusters e análise funcional do fluxo do conhecimento. Como macro clusters, entende-se a economia como uma rede, interligando todos os setores produtivos da arena econômica. Na análise funcional do fluxo do conhecimento, o modelo contemplou a economia como uma rede de instituições e mapas de conhecimento em interação. Isso implicou na mensuração de cinco tipos de fluxos de conhecimento, sendo eles: a) interação entre empresas; b) interação entre empresas, universidades e institutos públicos de pesquisa, incluindo a elaboração de pesquisas, patentes, publicações e demais relacionamentos informais; c) outros relacionamentos de suporte institucional, tais como, treinamento técnico, incentivos à pesquisa, serviços de mercado, entre outros; d) difusão tecnológica, incluindo taxas de adoção e difusão pelas indústrias por meio de máquinas e equipamentos, e; e) mobilidade de pessoal, com foco na mudança de pessoal entre os setores públicos e privados (OCDE, 2000).

No que tange ao nível meso de análise, o modelo contempla relacionamentos entre atores que possuem características comuns. Para tanto, o mesmo utiliza três abordagens de clusters: setorial, espacial e funcional. Um cluster setorial inclui fornecedores, institutos de pesquisa e treinamento, mercados, transporte, agências especializadas do governo, agências de financiamento e de seguro que estão organizadas em torno de uma base comum de conhecimento. O cluster regional dá ênfase aos fatores locais que estão por trás das aglomerações geográficas de organizações com atividades intensivas de conhecimento. A análise do cluster funcional utiliza técnicas estatísticas para identificar grupos de atores que

compartilham certas características, como por exemplo, estilos de inovação comuns ou relacionamentos externos com padrões específicos.

No nível micro de análise, o modelo foca nas capacidades internas dos atores e dos relacionamentos internos. Ainda, examina os relacionamentos de conhecimento com outras organizações e com instituições sem fins lucrativos nos sistemas de inovação, com a finalidade de identificar relacionamentos insatisfatórios na cadeia de valor da organização. Essa análise é mais relevante para os atores em específico, pois proporciona um entendimento geral para a elaboração de políticas que objetivem casos semelhantes. Para a OCDE (2000, p. 27), “com a análise desses níveis é possível caracterizar as transformações no processo de inovação corrente, identificar países ou fatores específicos que determinam os padrões de inovação e performance, além de determinar as implicações das políticas governamentais para promoção de redes interorganizacionais e inovação”.

Todavia, apesar do modelo Sistêmico de Inovação proporcionar uma base de integração do conceito de redes de cooperação com o de inovação, de forma bastante abrangente, de acordo com Viotti (2003), grande parte dos indicadores gerados por meio desse modelo, conceitos e metodologias de coleta e análise de dados, ainda se encontram em um estágio incipiente de desenvolvimento, não tendo sido objeto de desenvolvimento de metodologias padronizadas suficientemente maduras e aceitas internacionalmente. Por isso, ainda necessita ser explorado e testado com maiores detalhes.

Ainda a respeito desta quinta geração de modelos de inovação, cabe destacar outro modelo que também tem a adesão de inúmeros autores, e que pode ser considerado dentre as abordagens não-lineares ou interativas da inovação: o modelo da Tripla Hélice (Triple Helix). Esse modelo formulado por Etzkowitz e Leydesdorff (2000), associa a inovação às universidades e o governo como atores relevantes na criação da inovação. O modelo seria representado por uma espiral com três hélices que se entrelaçam por meio de múltiplas interações entre as três esferas por elas representadas: a universidade, a indústria e o governo.

Nesse modelo, a dinâmica da inovação é interpretada a partir das redes de comunicações e de expectativas que estariam permanentemente remodelando os arranjos institucionais entre universidades, indústrias e agências governamentais. Esses arranjos não seriam estáveis e cada vertente ou hélice ao se relacionar com qualquer das outras duas produziria a emergência de novas camadas de comunicações, redes e organizações entre elas. Cada hélice também estaria em transformação contínua e suas reconstruções seriam consideradas um nível de contínuas inovações sob a pressão das mudanças do ambiente. O surgimento de inovação não decorreria então de uma sincronização a priori, nem se adequaria

a uma ordenação proposta a priori. As fontes de inovação seriam um quebra-cabeça para os participantes, analistas e policy makers resolverem. Redes trilaterais e organizações híbridas seriam criadas para solucionar problemas sociais e econômicos com os atores das diferentes esferas negociando e definindo novos projetos.

De acordo com Etzkowitz e Leydesdorff (2000), atualmente, a maioria dos países estaria buscando conformar esse tipo de arranjo institucional, tentando fortalecer um ambiente inovador, com iniciativas trilaterais para o desenvolvimento econômico baseado no conhecimento e alianças estratégicas entre empresas, laboratórios governamentais e grupos de pesquisa acadêmicos. Esses arranjos seriam encorajados, porém não controlados, pelos governos, que proveriam eventualmente assistência financeira direta ou indireta. A literatura fornece ainda alguns outros modelos ou abordagens não-lineares da inovação que dialogam entre si e com os anteriores, considerados indicativos da intensidade com que vem emergindo uma nova base teórico-conceitual para a análise das atividades de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) e inovação. Dentre eles, destacam-se: o Modo Dois de produção do conhecimento (GIBBONS, 2004), os sistemas de pesquisa pós-modernos (RIP; VAN DER MEULLEN, 1996) e sistemas de pesquisa em transição (COZZENS et al. 1990; ZIMAN, 1994).

Demonstrados os principais modelos que abordam o processo de inovação, sob a perspectiva de diversas metodologias, no próximo tópico, é abordado o terceiro ponto deste marco teórico envolvendo a discussão das fases evolutivas das redes de cooperação, bem como de mecanismos de coordenação responsáveis pelo gerenciamento do seu processo evolutivo.