Modelo teórico que explica que el punto de partida de la innovación está en la identificación de una necesidad insatisfecha del mercado. Este enfoque se opone a perspectivas mas tradicionales de acuerdo con las cuales la innovación surgía siempre de un nuevo conocimiento.

Descripción

El modelo chain link lo formuló originalmente el ingeniero mecánico Stephen J. Kline, quien junto al economista Nathan Rosenberg publicó en 1986 el trabajo que mejor lo explica: An overview of innovation.3 Su principal objetivo era desacreditar el antiguo «modelo lineal», que sugería que la innovación siempre empezaba en un laboratorio (investigación básica) y terminaba en el mercado de forma secuencial. Kline y Rosenberg demostraron que la innovación es mucho más compleja, caótica y llena de idas y vueltas.

Eric von Hippel alude a este concepto como parte de su teoría de innovación de usuario o free innovation.

Los 5 caminos

El modelo se visualiza como un conjunto de engranajes y conexiones (eslabones) que interactúan a través de cinco trayectorias principales.

1. La cadena central (central chain)

Es el camino principal de la innovación. A diferencia del modelo lineal, este suele empezar con la identificación de una necesidad en el mercado, no con un descubrimiento científico.

Pasos:

Mercado potencial Diseño analítico Diseño detallado y prueba Rediseño y producción Comercialización

2. Los bucles de retroalimentación (feedback loops)

Son el corazón del modelo. Conectan cada etapa con la anterior. Por ejemplo:

  • Si durante la producción se descubre un fallo, se envía información de vuelta al diseño para corregirlo.

  • Si los clientes en el mercado sugieren mejoras, esa información viaja hacia atrás para ajustar el producto.

3. El vínculo con el conocimiento existente

Antes de gastar dinero en investigar algo nuevo, las empresas consultan su «base de conocimientos» (libros, patentes, experiencia de empleados). Si el conocimiento actual resuelve el problema, el proceso sigue. Solo si no hay respuesta, se recurre a la I+D.

4. El vínculo con la investigación

Aquí es donde entra la ciencia. La relación es bidireccional: la investigación puede abrir nuevas áreas de diseño, pero las necesidades del diseño también «tiran» de la investigación para resolver problemas específicos que nadie ha estudiado antes.

5. El vínculo directo ciencia-mercado

Representa aquellos casos en que un descubrimiento científico radical crea una industria totalmente nueva (como la biotecnología o la computación cuántica), aunque esto es menos común que la innovación incremental impulsada por el mercado.

Ejemplos

Imaginemos el desarrollo de una herramienta SaaS de gestión de proyectos basada en inteligencia artificial.

1. El mercado potencial (inicio de la cadena central)

Todo comienza detectando una fricción: «Los gestores de proyectos pierden 4 horas al día organizando tareas manualmente».

Acción:

No se empieza investigando algoritmos nuevos, sino definiendo el problema de negocio y el segmento de clientes.

2. Diseño analítico y diseño detallado

El equipo de producto crea un prototipo o MVP con funciones básicas de automatización.

Uso del conocimiento existente:

En lugar de crear un motor de IA desde cero, la empresa utiliza modelos existentes (como GPT-4 a través de API) y bases de datos estándar (PostgreSQL). Aquí se agota el conocimiento disponible antes de investigar.

3. Los bucles de retroalimentación (feedback loops)

Este es el punto más fuerte en SaaS. Una vez que el software se lanza en versión beta:

Bucle corto:

Los usuarios reportan que la integración con Slack falla. El equipo de desarrollo vuelve al diseño detallado para corregir el código inmediatamente.

Bucle largo:

El mercado indica que la IA es buena, pero que lo que realmente necesitan es un generador de reportos financieros. La empresa debe volver casi al inicio (diseño analítico) para replantear la arquitectura del producto.

4. Conexión con la investigación

Supongamos que el equipo quiere que la IA prediga retrasos en proyectos con una precisión del 99%, pero las herramientas actuales (conocimiento existente) solo llegan al 80%.

Acción:

Solo en este momento, la empresa invierte en investigación. Contratan científicos de datos para desarrollar un algoritmo propio de aprendizaje por refuerzo que no existe en el mercado.

Resultado:

Si tienen éxito, ese nuevo conocimiento vuelve a la cadena central para mejorar el producto.

5. El vínculo ciencia-mercado

Puede ser que mientras se investiga la predicción de retrasos se descubra accidentalmente una nueva forma de procesar lenguaje natural, que permitirá crear un chatbot de soporte ultra eficiente.

Este descubrimiento científico llevará a abrir una nueva línea de producto (un pivot), que no estaba planeada inicialmente, conectando la ciencia directamente con una nueva oportunidad de mercado.

Tomemos como ejemplo la creación de un servicio de telemedicina especializada para áreas rurales.

A diferencia de un producto físico, aquí la innovación residirá en la logística, la interacción humana y la plataforma de entrega.

1. El mercado potencial (inicio de la cadena central)

El proceso no nace de un nuevo descubrimiento médico, sino de una brecha social: «Pacientes en zonas remotas tardan 6 meses en ver a un especialista y gastan mucho dinero en traslados».

Acción:

Se identifica la oportunidad de crear un servicio de consulta remota con estaciones diagnósticas locales.

2. Diseño analítico y diseño detallado

Se diseña el «viaje del cliente»: ¿cómo pide la cita?, ¿quién toma los signos vitales?, ¿cómo se receta?

Uso del conocimiento existente:

En lugar de inventar la videoconferencia, se integra WebRTC o herramientas como Zoom. Se utilizan protocolos médicos ya establecidos (conocimiento existente) para triaje. El servicio se ensambla combinando tecnologías que ya funcionan.

3. Los bucles de retroalimentación (feedback loops)

En los servicios, la retroalimentación es inmediata y emocional:

Bucle corto:

El personal de enfermería en los pueblos reporta que el software de registro es muy lento con internet satelital. El equipo técnico vuelve al diseño detallado para crear un modo offline.

Bucle largo:

Los pacientes confían en los médicos, pero no saben cómo comprar las medicinas por vía digital. La empresa debe volver al diseño del servicio para incluir una red de farmacias locales asociadas.

4. Conexión con la investigación

Supongamos que el servicio detecta que muchos pacientes rurales tienen patologías raras de piel que los médicos generales no saben diagnosticar por cámara.

Acción:

La empresa recurre a la investigación. Colabora con una universidad para entrenar una red neuronal que analice fotos de piel en baja resolución y ayude al diagnóstico.

Resultado:

Esta nueva capacidad técnica se «inyecta» en la cadena central del servicio para darle mayor valor.

5. El vínculo ciencia-mercado (impacto directo)

Gracias a la enorme cantidad de datos recolectados por el servicio, se descubre un patrón epidemiológico: una enfermedad causada por un mineral en el agua de la zona.

Este hallazgo científico, derivado de la operación del servicio, genera un nuevo mercado: consultoría de salud pública para gobiernos locales.

Recursos adicionales

Bibliografía recomendada

Kline, S. J., & Rosenberg, N. (1986). An Overview of Innovation. En R. Landau & N. Rosenberg (Eds.), The Positive Sum Strategy: Harnessing Technology for Economic Growth (pp. 275-305). National Academy Press.

  • Trabajo en el que Kline y Rosenberg definieron el modelo por primera vez.

Rosenberg, N. (1982). Inside the Black Box: Technology and Economics. Cambridge University Press.

  • Analiza la «caja negra» del cambio tecnológico y cómo la innovación ocurre dentro de las empresas, mas allá de la teoría económica clásica.

Tidd, J., & Bessant, J. (2020). Managing Innovation: Integrating Technological, Market and Organizational Change. Wiley.

  • Probablemente, el libro de texto más utilizado sobre gestión de la innovación. Explica el modelo de Kline como la base para entender la innovación interactiva.

Hidalgo Nuchera, A., León Serrano, G., & Pavón Morote, J. (2002). La gestión de la innovación y la tecnología en las organizaciones. Pirámide.

  • Una de las mejores y mas completas referencias en español sobre gestión de la innovación; desglosa el modelo de enlaces en cadena de forma didáctica.

Recursos en línea

  1. Kline, S. J. & Rosenberg, N. (1986). An overview of innovation. En R. Landau y N. Rosenberg (eds.), The Positive Sum Strategy: Harnessing Technology for Economic Growth. Washington, D.C.: National Academy Press, pp. 275-305.
  2. Kline, S. J. & Rosenberg, N. (1986). An overview of innovation. En R. Landau y N. Rosenberg (eds.), The Positive Sum Strategy: Harnessing Technology for Economic Growth. Washington, D.C.: National Academy Press, pp. 275-305.
  3. Kline, S. J. & Rosenberg, N. (1986). An overview of innovation. En R. Landau y N. Rosenberg (eds.), The Positive Sum Strategy: Harnessing Technology for Economic Growth. Washington, D.C.: National Academy Press, pp. 275-305.
Sinónimos:
modelo de enlaces en cadena
Categorías: Teoría