私は最近ウォートン教授にゲストとして出演しました デビッドロバートソンの ラジオ番組、 イノベーションナビゲーション 。デビッドは古いプロであり、最近、イノベーションに関する優れた新しい本を出版しました。 小さなアイデアの力 、それで、それは多くの分野をカバーする興味深く、広範囲にわたる議論でした。
私たちが触れた主題の1つは イノベーションの新時代 。過去数十年の間、企業はよく理解されたパラダイムの中で革新してきました。 ムーアの法則 最も有名ですが、決して唯一のものではありません。テクノロジーがどこに向かっているのかはかなり確信していたので、これによりイノベーションは比較的簡単になりました。
しかし、今日、 ムーアの法則は理論上の限界に近づいています そのまま リチウムイオン電池 。その他の技術、 内燃機関など、 新しいパラダイムに置き換えられます。したがって、次の数十年は、90年代やその娘たちよりも50年代や60年代に非常によく似ているように見える可能性があります。価値の多くは、アプリケーションから基本的なテクノロジーにシフトします。
パラダイムの終わり
トーマス・クーンが説明したように 科学革命の構造 、ゲームのルールを確立するのに役立つため、通常は確立されたパラダイム内で作業します。特定の分野の専門家は、共通の言語を話し、よく理解されたパラメーター内で分野を前進させ、問題を解決するために彼らの知識を適用することができます。
たとえば、ムーアの法則は、約18か月ごとに計算能力を2倍にするという安定した傾向を生み出しました。これにより、テクノロジー企業は、今後数年間でどれだけのコンピューティング能力を使用する必要があるかを知り、かなり高いレベルの精度で、それを使用して何ができるかを予測することができました。
しかし今日、チップ製造は、ほんの数年で、シリコンウェーハにこれ以上のトランジスタを取り付けることが理論的に不可能になるまでに進歩しました。次のような初期の技術があります 量子コンピューティング そして ニューロモルフィックチップ これは従来のアーキテクチャに取って代わることができますが、あまりよく理解されていません。
コンピューティングは、理論上の限界に達する1つの領域にすぎません。私たちも必要です 次世代バッテリー デバイス、電気自動車、グリッドに電力を供給します。同時に、 ゲノミクス、ナノテクノロジー、ロボット工学 アセンダントになりつつあり、 科学的方法が疑問視されている 。
次の波
過去数十年にわたって、テクノロジーとイノベーションは主にコンピューター業界に関連してきました。上記のように、ムーアの法則により、企業は、わずか数年で事実上時代遅れになるほど迅速に改善されるデバイスとサービスの安定した流れを引き出すことができました。明らかに、これらの改善は私たちの生活をより良くしました。
それでも、ロバート・ゴードンが アメリカの成長の興亡 、進歩は単一の分野に非常に狭く含まれているため、生産性の向上は、屋内配管、電気、内燃機関などの以前の技術革命と比較してわずかでした。
変化し始めている兆候があります。最近、 ビットの世界が原子の世界に侵入し始めています 。より強力なコンピューターが使用されています 遺伝子工学 とに 新しい素材をデザインする 。物理的および仮想の両方のロボットは、 薬 、 法律 そして 創造的なタスク 。
繰り返しになりますが、これらのテクノロジーはまだかなり新しく、従来のテクノロジーほどよく理解されていません。コンピュータプログラミングとは異なり、地元のコミュニティカレッジでナノテクノロジー、遺伝子工学、機械学習のコースを受講することはできません。多くの場合、これらのテクノロジーを作成するための機器と専門知識のコストは、ほとんどの組織にとって法外なものです。
基礎研究の民主化
1950年代と60年代には、技術の進歩により企業の規模が拡大しました。大量生産、流通、マーケティングにはより多くの資本が必要だっただけでなく、情報通信技術の改善により、大企業の管理がこれまでになく実現可能になりました。
したがって、この新しいイノベーションの時代が同様の傾向につながるのは当然のことです。技術分野のIBM、Microsoft、Googleのようなほんの一握りの企業と、より一般的なカテゴリーのボーイングやプロクター・アンド・ギャンブルのような企業の巨人だけが、基礎研究に数十億ドルを投資する余裕があります。
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しかし、何か他のことが起こっているようです。クラウドテクノロジーと オープンデータイニシアチブ 科学研究を民主化しています。考えます がんゲノムアトラス 、腫瘍内のDNAを配列決定し、インターネット上で利用できるようにするプログラム。これにより、小規模な研究室の研究者は、主要な機関と同じデータにアクセスできます。最近では、 マテリアルゲノムイニシアチブ 製造業でもほぼ同じことをするために設立されました。
実際、今日ではさまざまな方法があります 世界クラスの科学研究にアクセスする中小企業 。のような政府のイニシアチブから 製造ハブ そして アルゴンヌデザインワークス 大企業のインキュベーター、アクセラレーター、パートナーシッププログラムにとって、探求し、従事することをいとわない人々にとって、機会は無限大です。
実際、私が話をした多くの大企業は、彼ら自身を本質的に公益事業会社と見なすようになり、基本的な技術を提供し、中小企業や新興企業に何千もの新しいビジネスモデルを探求させています。
イノベーションには調査が必要
イノベーションは、主に敏捷性と適応の問題と見なされるようになりました。小さくて機敏なプレーヤーは、業界の巨人よりもはるかに速く変化する条件に適応できます。これにより、新しいアプリケーションを市場に投入する上で、大規模な官僚的な企業よりも有利になります。テクノロジーが十分に理解されている場合、価値の多くはエンドユーザーとのインターフェースを通じて生み出されます。
スティーブジョブズによるiPodの開発について考えてみましょう。彼は、「ポケットに1000曲」という彼のビジョンは、利用可能なテクノロジーでは達成できないことを知っていましたが、誰かが必要な仕様のハードドライブを開発するのは時間の問題であることも知っていました。彼らがそうしたとき、彼は急襲し、素晴らしい製品と素晴らしいビジネスを構築しました。
彼は2つの理由でそれを行うことができました。まず、新しい、より強力なハードドライブは古いものとまったく同じように機能し、Appleの設計プロセスに簡単に適合できるためです。第二に、テクノロジーが非常によく理解されていたため、ベンダーは最先端のテクノロジーであっても、大きなマージンを引き出す能力がほとんどありませんでした。
しかし、私の本で説明しているように、 マッピングイノベーション 、今後数十年にわたって、価値の多くは、十分に理解されていないため、基本的なテクノロジーに戻りますが、製品やサービスの機能を向上させるために不可欠です。それらは高度に専門化された専門知識を必要とし、既存のアーキテクチャにそれほどシームレスに適合しません。敏捷性ではなく、 探査は重要な競争特性として浮上します 。
要するに、この新しい時代に勝つものは、混乱させる能力を持っているものではなく、喜んでそうするものです。 壮大な課題に取り組む そして新しい地平を探ります。
