Założenia merytoryczne - Przewodnik Multimedialny - Collective Intelligence metodą podniesienia poziomu innowacyjności polskich przedsiębiorstw

PRZEWODNIK MULTIMEDIALNY
Collective Intelligence metodą podniesienia poziomu innowacyjności polskich przedsiębiorstw
Przejdź do treści
Czym jest zbiorowa inteligencja?
Inteligencja nie rodzi się wyłącznie w mózgach jednostek – rodzi się także w grupach. Proces ten nazywamy  inteligencją zbiorową, która najczęściej pojawia się, gdy analizujemy zachowanie grupy jednostek działających zbiorowo w sposób, który można uznać za inteligentny (definicja za: Malone et al. 2009). Przyjmując tę definicję musimy uznać, że inteligencja zbiorowa istnieje od bardzo dawna. Rodziny, spółki, organizacje wojskowe itp. podejmowały zbiorowe działania w sposób, który można określić jako inteligentny. Badacze zajmujący się wieloma dyscyplinami nauki: od ekonomii przez nauki polityczne po psychologię, badali te rozmaite formy zbiorowej inteligencji.


Kliknij, aby wyświetlić film

W ciągu ostatnich dwóch dekad pojawił się nowy rodzaj inteligencji zbiorowej: połączone grupy ludzi i komputerów wykonujących zbiorowo czynności noszące znamiona inteligentnych. Na przykład Google gromadzi wiedzę wygenerowaną przez miliony ludzi tworzących i łączących ze sobą strony internetowe i wykorzystuje tę wiedzę do odpowiadania na pytania użytkowników Internetu. Wyszukiwarka Google czyni to w sposób, który często sprawia wrażenie niesamowicie inteligentnego. Z kolei w ramach Wikipedii tysiące ludzi z całego świata zbiorowym wysiłkiem stworzyło duże dzieło intelektualne wysokiej jakości, pracując niemal bez centralnej kontroli i w większości na zasadzie wolontariatu. W coraz większej ilości dziedzin zaskakująco duże grupy ludzi tworzą wspólnie oprogramowanie, rozwiązują problemy (Lakhani i Lonstein 2011), kompilują i redagują dokumenty (Kittur, Smus Khamkar i Krau 2011; Bernstein et al. 2010) oraz przewidują wyniki wyborów (Berg, Forsythe, Nelson i Rietz 2008).

 
Oczywiście samą inteligencję można definiować na wiele sposobów. Czasami określa się ją poprzez odniesienie do konkretnych procesów, np. „inteligencja to bardzo ogólne zdolności umysłowe, które obejmują między innymi umiejętność rozumowania, rozwiązywania problemów, abstrakcyjnego myślenia, zrozumienia złożonych idei, szybkiego uczenia się i uczenia się na podstawie doświadczenia (Gottfredson 1997). Innym powszechnym sposobem definiowania inteligencji jest odniesienie do celów i otoczenia, np. wydana w 2006 r. Encyclopaedia Britannica zawiera definicję tego pojęcia jako „zdolności do skutecznego dostosowania się do otoczenia”, a w 1983 r. Howard Gardner zdefiniował je jako „umiejętność rozwiązywania problemów lub wytwarzania produktów, które mają wartość w co najmniej jednym kręgu kulturowym”. Najpowszechniejsza w psychologii definicja operacyjna inteligencji określa ją jako czynnik statystyczny, który mierzy zdolność osoby do dobrego wykonywania szerokiego wachlarza bardzo odmiennych zadań poznawczych (Spearman 1904). Czynnik ten (który często określa się mianem inteligencji ogólnej lub g) jest zasadniczo właśnie tym, co jest mierzone w testach IQ. Ma nawet miejsce spór o to, czy zasadne jest określanie działania inteligentnym niezależnie od tego, jak inteligentne się zdaje, jeżeli wykonuje je komputer, a nie osoba (zob. np. Searle 1999). W perspektywie złożoności tego problemu przyjęta przez nas definicja inteligencji zbiorowej podana za Malone’em pozostaje prosta: grupa jednostek działających zbiorowo w sposób, który można uznać za inteligentny.

 
Należy zauważyć kilka aspektów tej definicji:

 
  • Nie jest to próba zdefiniowania samej „inteligencji”. Jest bardzo wiele sposobów jej definiowania i nie zamierzamy przedwcześnie ograniczać tego, co może pojawiać się w badaniach nad inteligencją. Nasza definicja jest zatem kompatybilna z wszystkimi wyżej opisanymi definicjami inteligencji, jak i tymi, które mogą pojawić się w przyszłości.

  • Za sprawą użycia użycie wyrazu „działających”, definicja wymaga, by inteligencja przejawiała się w określonym zachowaniu. Zgodnie z tą definicją nie można uznać za inteligentną „wiedzy” zawartej w zbiorze, np. Wikipedii, samej w sobie, ale grupę osób, która stworzyła zbiór, już tak.

  • Z definicji wynika warunek, że żeby móc przeanalizować dane zjawisko jako przykład inteligencji zbiorowej, należy określić jakąś grupę jednostek w to zjawisko zaangażowanych. W pewnych kwestiach może być to łatwe i proste, gdy chodzi na przykład o identyfikację pojedynczych osób i organizacji, w innych przydatne może być wytyczenie granic grupy w nietypowy sposób. Na przykład, jeżeli uznaje się cały mózg za grupę pojedynczych neuronów, można analizować pracę pojedynczego ludzkiego mózgu jako inteligencję zbiorową. Można także analizować inteligencję zbiorową całej gospodarki, postrzegając gospodarkę jako zbiór wielu różnych organizacji i osób.

  • Definicja wymaga, by jednostki działały zbiorowo, zatem musi istnieć jakiś związek pomiędzy ich działaniami. Nie mamy tutaj na myśli konieczności istnienia wspólnego celu ani konieczności ciągłej współpracy. Mamy tu na myśli jedynie to, że ich działania nie są całkowicie od siebie niezależne – istnieją pomiędzy nimi pewne powiązania (zob. np. Malone i Crowston 1994). Na przykład różne podmioty na rynku mogą kupować i sprzedawać towary od siebie nawzajem pomimo dużej rozbieżności indywidualnych celów. Z kolei różne osoby rozwiązujące problemy w ramach społeczności takiej jak giełda innowacji (np. InnoCentive), rywalizują w tworzeniu najlepszych rozwiązań.

  • Użycie zwrotu „można uznać za” wyraźnie pokazuje, że to, co uznaje się za inteligentne zależy od punktu widzenia obserwatora. Oceniając, czy podmiot działa w sposób inteligentny, obserwator może być zmuszony do przyjęcia pewnych założeń dotyczących celu działania danego podmiotu. Testy IQ nie są dobrym miernikiem inteligencji, jeżeli osoba do nich podchodząca próbuje jedynie zirytować osobę przeprowadzającą test. Obserwator może także przystąpić do analizy tego, w jaki inteligentny sposób grupa użytkowników Twittera filtruje informacje, nawet jeżeli żaden z indywidualnych użytkowników nie działa w takim celu.

 
Działanie inteligencji kolektywnej nieźle obrazuje zachowanie mrówek. Nikt nie przypisze jednemu owadowi szczególnie dużej bystrości, jednak współpraca kilkudziesięciu z nich może prowadzić do zadziwiających efektów, których nie byłyby w stanie osiągnąć pojedynczo – przenoszenie ogromnych obiektów czy wybieranie najlepszego miejsca do osiedlenia. I chociaż w przypadku ludzi działania wykonywane dzięki inteligencji kolektywnej są nieco bardziej wyrafinowane, mechanizm pozostaje ten sam.
Quizy interaktywne
CI i Crowdsourcing innowacji
Jak inteligencja zbiorowa odnosi się do innych dziedzin?
Tematem naszych rozważań jest interdyscyplinarny obszar wiedzy, jakim jest wiedza o inteligencji zbiorowej. Aby dobrze określić związane z tym tematem możliwe obszary badań warto wskazać punkty wspólne i różnice w stosunku do podejść badawczych istniejących w tradycyjnie rozumianych dyscyplinach naukowych.


Kliknij, aby wyświetlić film
 
Informatyka

 
Wiedza o inteligencji zbiorowej jest blisko związana z dziedziną informatyki zajmującą się inteligentnym zachowaniem grup ludzi i komputerów. Na przykład „grupę” składającą się z jednej osoby i jednego komputera, w której zachodzi interakcja człowieka z komputerem, można już postrzegać jako rodzaj inteligencji zbiorowej. Badanie większych grup osób i komputerów (np. human computation, crowdscouring, aplikacje społecznościowe, praca grupowa ze wsparciem komputerów, groupware, technologie współpracy) jest centralnym punktem zainteresowania tej dyscypliny. Podobnie badanie tego, jak grupy cechujących się sztuczną inteligencją „agentów” (specjalnych, niezależnych od siebie programów, zdolnych do komunikowania się, monitorowania swego otoczenia i podejmowania autonomicznych decyzji) mogą współdziałając ze sobą i wykazywać się inteligentne zachowanie, może mieć znaczenie dla badań nad inteligencją zbiorową, ale badania nie skupiające się na sposobach współdziałania różnych jednostek przetwarzających informacje, już prawdopodobnie nie. Badania inteligencji zbiorowej są również powiązane z badaniami sieci komputerowych odnoszącymi się do analizy inteligentnego działania zbiorowego w tych sieciach. Na przykład analiza prędkości rozprzestrzeniania się wiadomości w sieciach o różnej topologii nie jest przedmiotem zainteresowania inteligencji zbiorowej, gdyż nie dotyczy wprost inteligentnego zachowania całości. Jeżeli jednak takie badanie obejmowałoby określenie skuteczności filtrowania różnych rodzajów wiadomości przez sieć jako całość lub analizę wpływu szybkości rozprzestrzeniania informacji na szybkość rozwiązywania problemów, miałoby ono znaczenie dla inteligencji zbiorowej.

 
Ponadto badania wskazują na rosnące możliwości wykorzystania interakcji pomiędzy sztuczną inteligencją (AI) a kolektywną inteligencją (CI). Po pierwsze, dzięki wykorzystaniu algorytmów AI możemy prowadzić debaty CI w większej skali: algorytmy pomagają w wyławianiu wartościowych informacji pojawiających się w debatach. Nazywamy to „rozszerzoną” kolektywną inteligencją. Po drugie, dzięki włączeniu czynnika ludzkiego (CI) w procesy decyzyjne AI zwiększamy trafność decyzji podejmowanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.


 
Kognitywistyka

 
Kognitywistyka skupia się na próbie zrozumienia natury ludzkiego umysłu, w tym wielu aspektów jego funkcjonowania, które można uznać za składniki inteligentnego zachowania (np. postrzeganie, język, pamięć i rozumowanie). Inteligencja zbiorowa ma zbieżne punkty z kognitywistyką tylko wtedy, gdy konkretnym przedmiotem badań kognitywistyki jest inteligentne zachowanie mające swe źródło w grupie. Najbardziej oczywistym przykładem są grupy ludzi (np. pamięć grupowa, grupowe rozwiązywanie problemów i organizacyjne uczenie się), ale jak zauważono wyżej, badania nad wzajemnym oddziaływaniem różnych części pojedynczego mózgu, które może prowadzić do inteligentnego zachowania, może stanowić część badań nad inteligencją zbiorową.

 
Badania kognitywistyczne i psychologiczne dostarczają przydatnej wiedzy na temat funkcjonowania umysłu jednostki: działania pamięci, osądu, sposobu podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów. Zrozumienie tych procesów poznawczych może pomóc w zrozumieniu warunków potrzebnych do pojawienia się zjawiska kolektywnej inteligencji w grupie, oraz sposobu, w jaki można zoptymalizować osiągane przez nią wyniki.


 
Business & Management

 
Badania, szczególnie te prowadzone przez Instytut Zarządzania Massachusets Institute of Technology, dowodzą, że wykorzystanie zbiorowej inteligencji jest obecnie jednym z najbardziej obiecujących podejść do ściśle zarządzania przedsiębiorstwem. Powiązanie to dotyczy takich obszarów, jak podejmowanie decyzji biznesowych, gromadzenie danych i badania rynku oraz wdrażanie innowacji w przedsiębiorstwach. Istnieje również ścisły związek wykorzystania z jednym z prądów obecnych we współczesnym podejściu do zarządzania, tzw. „zarządzaniem partycypacyjnym”. „Zarządzanie partycypacyjne” to inaczej „zarządzanie uczestniczące”. Oznacza ono współudział pracowników w procesie kierowania przedsiębiorstwem na wszystkich poziomach (również przy podejmowaniu decyzji strategicznych). Model ten pozwala na wykorzystanie wiedzy, doświadczenia i zdolności ludzi tworzących społeczność firmy lub instytucji. Bardzo często najlepsze pomysły kryją się w głębi organizacji. Dlatego tak ważne jest, aby dać pracownikom możliwość wpływania na losy firmy i budowania jej strategii. Wtedy poczują się oni odpowiedzialni za to, co robią, jak również chętniej włączą się w realizację zaproponowanych pomysłów.


 
Socjologia, politologia, ekonomia, psychologia społeczna, antropologia, teoria organizacji, prawo

 
Wszystkie te dziedziny badają zachowanie grup. Znajdują one punkty wspólne z inteligencją zbiorową tylko tam, gdzie przedmiotem ich zainteresowania jest cały proces zachowania zbiorowości, które można uznać za mniej lub bardziej inteligentne. Na przykład analiza indywidualnych postaw lub sposobów podejmowania decyzji gospodarczych nie jest przedmiotem studiów nad inteligencją zbiorową, ale analiza sposobu, w jaki różne mechanizmy rynkowe wpływają na mniej lub bardziej inteligentne jest nim badanie zachowania rynków jako całości. Podobnie analiza sposobu, w jaki różne metody organizacji przedsiębiorstw działających w formie spółek skutkują ich lepszymi lub gorszymi wynikami ekonomicznymi także może być przedmiotem badań w interesującym nas obszarze. Nie inaczej jest z oceną procesu decyzyjnego i oceną sposobu rozwiązywania problemów przez instytucje polityczne: interesują nas one wtedy, gdy angażują w swoje procesy zbiorowość.


 
Biologia

 
Inteligencja zbiorowa jest blisko związana z dziedzinami biologii skupiającymi się na analizie zachowań grupowych, które można uznać za inteligentne. Na przykład badania rojów pszczelich i mrowisk bardzo często przyczyniają się do rozwoju wiedzy o inteligencji zbiorowej, jednak niekiedy skupiają się one głównie na interakcjach pojedynczych owadów, a wtedy wykraczają poza obszar CI.
REPREZENTATYWNE DEFINICJE CI
BIBLIOGRAFIA
Crowdsourcing a Kolektywna Inteligencja
Crowdsourcing to pojęcie funkcjonujące na styku biznesu i Internetu. Crowdsourcing opisuje przedsięwzięcia, w ramach których organizacja (firma, NGO, instytucja publiczna) angażuje podmioty zewnętrzne do wykonywania określonych zadań.


Kliknij, aby wyświetlić film
 

Termin ten został po raz pierwszy zdefiniowany i użyty przez dziennikarza magazynu Wired Jeffa Howe’a w artykule Rise of Crowdsoucing z 2006 r. Samo słowo jest połączeniem dwóch angielskich wyrazów: crowd – co oznacza tłum oraz sourcing, czyli czerpanie. Możemy więc przyjąć, że jest to czerpanie z wiedzy i potencjału tłumu. Definicja zaproponowana przez Howa podaje, że crowdsourcing polega na oddaniu pracy nad określonym zagadnieniem w ręce niezdefiniowanej, dużej grupy ludzi, zamiast opierania się na tradycyjnym sposobie działania tzn. na pracy wąskiej grupy profesjonalistów - zamkniętego grona osób posiadających specjalistyczne kompetencje w określonej dziedzinie.

Według innych definicji obecnych w literaturze przedmiotu crowdsourcing to „współpraca wielu osób przy tworzeniu pomysłów związanych ze wspólnym celem” lub „wykorzystywanie sieci społecznych do generowania i pozyskiwania treści” (Pękala 2017).

Zauważamy, że termin ten opisuje w zasadzie te same zjawiska, które zaliczyliśmy do kolektywnej inteligencji. W praktyce pojęcie crowdsourcingu jest częściej stosowane w odniesieniu do typowych przedsięwzięć internetowych, polegających na zaproszeniu ludzi spoza danej firmy do rozwiązania konkretnego problemu, natomiast kolektywna inteligencja może obejmować zarówno procesy realizowane wewnątrz, jak i na zewnątrz organizacji.

Zauważamy zatem, że opisywane w niniejszym projekcie metody tworzenia innowacji produktowych i procesowych można zaliczyć:

  • W przypadku metod odnoszących się do MMP realizujących wdrożenia innowacji we własnym zespole: do ogólnie rozumianej kolektywnej inteligencji;
  • W przypadku metod odnoszących się do MMP uczestniczących w klastrach i organizacjach branżowych: zarówno do ogólnie rozumianej kolektywnej inteligencji, jak i crowdsourcingu, gdy zaproszenie do innowacji skierowane jest głównie do ludzi spoza danej firmy
  • W przypadku metod odnoszących się do MMP organizujących konkursy na zasadach otwartych innowacji: przede wszystkim do crowdsourcingu, jako do specyficznej formy kolektywnej inteligencji.
 
Historia inteligencji zbiorowej jako przedmiotu badań
Zwrotu „inteligencja zbiorowa” (ang. collective intelligence) używa się od XIX wieku, jeśli nie dłużej. Na przykład lekarz Robert Graves (1842, s. 21–22) wykorzystał go do opisania przyspieszającego rozwoju wiedzy medycznej, filozof myśli politycznej John Pumroy (1846, s. 25) użył go do opisania suwerenności narodu w ramach ustroju politycznego, a C.W. Shields (1889, s. 6-7) opisał przy jego pomocy naukę jako zbiorowy wysiłek. W 1906 r. socjolog Lester Frank Ward użył tego terminu w sposób przypominający współczesne znaczenie, pisząc, iż jest to: „Zakres, w jakim [społeczeństwo będzie ewoluowało] będzie zależał od inteligencji zbiorowej. Jest ona dla społeczeństwa tym, czym mózg jest dla jednostki” (Ward 1906, s. 39).


Kliknij, aby wyświetlić film

Autorem najwcześniejszego artykułu naukowego z terminem „inteligencja zbiorowa” w tytule, jaki udało nam się zidentyfikować, był David Wechsler – psycholog, który opracował kilka z najczęściej używanych testów IQ (Wechsler 1971). W swoim tekście twierdził, że inteligencja zbiorowa jest czymś więcej niż zbiorowym działaniem, obejmuje ona bowiem wzajemną inspirację skutkującą czymś, czego nie mogłyby wytworzyć jednostki. Mniej więcej w tym samym czasie informatyk Doug Engelbart wykonywał swoją pionierską pracę w dziedzinie „rozszerzania ludzkiego umysłu” przy pomocy komputerów, w tym technicznego wsparcia pracy zespołowej (Engelbart 1962, s. 105; Engelbart i English 1968). Engelbart używał później terminu „zbiorowe IQ” do opisania tego rodzaju pracy i jej szerszych implikacji (np. Engelbart 1995).

W 1978 r. Roxanne Hiltz i Murray Turoff użyli terminu „inteligencja zbiorowa” do opisania przeznaczenia skomputeryzowanych systemów konferencyjnych, których pionierami byli (Hiltz i Turoff 1978). W latach 80. i 90. XX wieku terminu „inteligencja zbiorowa” coraz częściej używano do opisania zachowań owadów (Franks 1989), grup ruchomych robotów (Mataric 1993), grup ludzi (Pór 1995; Atlee 1999; Isaacs 1999) i pracy grupowej ludzi zapośredniczonej przez środki elektroniczne (Smith 1994; Levy 1994; Heylighen 1999). Według naszej najlepszej wiedzy, pierwsze dwie książki ze zwrotem „inteligencja zbiorowa” w tytule także pojawiły się w tym okresie. Praca Smitha (1994) skupiała się na grupach roboczych wspartych przez komputery, a publikacja Levy'ego (1994) na globalnej wymianie idei w cyberprzestrzeni.

W XXI wieku terminu „inteligencja zbiorowa” używano jeszcze powszechniej w wielu pracach z dziedziny informatyki i biznesu (np. Szuba 2001; Hamilton 2004; O'Reilly  2005; Segaran 2007; Jenkins 2008, Howe 2009). Szczególne znaczenie dla rozpowszechniania się koncepcji ma termin „mądrość tłumu” opisany w książce pod tym samym tytułem (Surowiecki 2004), jak i inne skierowane do szerokiego grona odbiorców publikacje, w których omówiono pojęcie inteligencji zbiorowej, używając m.in. takich terminów, jak Wikinomika (Tapscott i Williams 2006).

W XXI w. zorganizowano także pierwsze konferencje naukowe na temat inteligencji zbiorowej, powstały również pierwsze ośrodki badawcze zajmujące się tym tematem (Kanadyjska Katedra Badań nad Inteligencją Zbiorową powstała na Uniwersytecie w Ottawie w roku 2002, a Ośrodek Badań nad Inteligencją Zbiorową w ramach Massachusetts Institute of Technology uruchomiono w 2006 r.).

Niezależnie od bezpośredniego używania terminu „inteligencja zbiorowa”, możemy wskazać na blisko powiązane z nim pojęcia. Psycholodzy zajmują się zbliżonymi koncepcjami już od XIX w., pisząc np. o psychologii tłumu (Tarde 1890), umyśle tłumu (Le Bon 1895; Freud 1922) oraz nieświadomości zbiorowej (Jung 1934). Emil Durkheim (1893) używał terminu „świadomość zbiorowa” odnoszącego się do wspólnych przekonań i wartości stanowiących podstawę solidarności grupowej. Ekonomista Adam Smith pisał natomiast o „niewidzialnej ręce” kontrolującej alokację zasobów na rynku (1795).
Innowacje produktowe i procesowe realizowane w trybie konkursów
Kolektywna inteligencja, w tym opisana powyżej jej specyficzna forma, czyli crowdsourcing, stwarzają wiele możliwości wdrażania innowacji w przedsiębiorstwach.


Kliknij, aby wyświetlić film
 

Zanim przejdziemy do analizy obszarów, w których można zastosować tego typu innowacje, odpowiedzmy sobie na pytanie, czym innowacje właściwie są.

Szeroko rozumiana innowacyjność odnosi się zarówno do rozwiązań technicznych jak i organizacyjnych. Jej celem jest skuteczne konkurowanie o lojalność konsumentów nie tylko w skali gospodarki światowej, krajowej ale przede wszystkim w skali gospodarki regionu. Innowacje są uznawane za najbardziej skuteczny środek zdobywania, utrzymywania i wzmacniania pozycji przedsiębiorstwa na rynku. Powstanie i przenikanie innowacji wiąże się z szybkimi zmianami, jakie zachodzą w gospodarce i życiu społecznym. Dotyczy to zarówno firm i utrwalonej pozycji na rynku, jak i firm nowych. Wszystkie właściwie przedsiębiorstwa muszą obecnie śledzić i analizować trendy rozwoju techniki i organizacji, odpowiadać na imperatyw innowacji, poszukiwać nowych idei i rozwiązań oraz wprowadzać zmiany.

Innowacje traktowane są jako ważna metoda pokonywania barier działania firmy, wynikających z jej funkcjonowania, a także jako podstawowy czynnik jej rozwoju i rozwoju regionu oraz gospodarki krajowej. Przynoszą one każdej firmie wielostronne korzyści, chronią ją przez wczesnym starzeniem się, utratą pozycji i zaufania klientów, a w warunkach nasyconego rynku umożliwiają utrzymanie się na nim, bądź opanowanie nowych jego segmentów.

Według J. Schumpetera innowacyjność należy rozumieć jako kombinację następujących działań (Schumpeter, 1960, s. 104):

1)  wprowadzenie do produkcji wyrobów nowych lub doskonalenie dotychczas istniejących,
2)  wprowadzenie nowej lub udoskonalonej technologii produkcji,
3)  zastosowanie nowego sposobu sprzedaży lub zakupu,
4)  otwarcie nowego rynku zarówno sprzedaży lub dystrybucji produkcji, jak i zaopatrzenia,
5)  zastosowanie nowych surowców lub półfabrykatów,
6)  wprowadzenie zmian w organizacji produkcji.

Ważnym aspektem innowacji jest również rezultat jej wprowadzenia, który tak naprawdę określa sens wprowadzania jakichkolwiek zmian. Wynikiem wdrożenia innowacji powinien być pozytywny efekt ekonomiczny o charakterze społecznym czy finansowym.

Innowacje wdrażane w firmach na zasadzie konkursów mogą być realizowane zarówno w sektorze produkcyjnym, jak i usługowym, można również podzielić je m.in. na: produktowe, procesowe, organizacyjne i marketingowe. Aby innowacje mogły być przeprowadzone w trybie konkursów, od ich uczestników (zarówno wywodzących się z wewnątrz struktur organizacyjnych firmy, jak i zewnętrznych) wymagana jest znajomość specyfiki obecnych produktów firmy od strony klienta, pewien stopień znajomości branży oraz możliwości danego przedsiębiorstwa. W związku z tym, że znajomość specyfiki organizacyjnej danej firmy jest  trudno osiągalna dla zróżnicowanej grupy uczestników przedsięwzięć polegających na „otwartych” konkursach na wyłonienie innowacji, uznaliśmy, że spośród znanych typów innowacji do przedstawienia w ramach niniejszego projektu najlepiej nadają się innowacje typu: produktowego, procesowego i marketingowego.

Uznawany za jedno z najważniejszych źródeł wiedzy na temat innowacji Podręcznik Oslo (OECD, Podręcznik Oslo, 2005; Perenc J., Hołub-Iwan J., Innowacje w rozwijaniu konkurencyjności firm, 2011) wymienia m.in. następujące przykłady wdrożeń w ramach tych typów innowacji:


A. Innowacje produktowe w sektorze produkcyjnym, np.:
  • Systemy GPS w wyposażeniu środków transportu;
  • Szampon i odżywka w jednej butelce (tzw. 2 w 1);
  • Artykuły gospodarstwa domowego wyposażone w oprogramowanie, które zwiększa ich łatwość obsługi lub wygodę użytkowania, jak np. tostery wyłączające się automatycznie po upieczeniu tostów;
  • Artykuły żywnościowe o nowych cechach funkcjonalnych (np. jogurty z preparatami wspomagającymi spalanie tłuszczów).

B. Innowacje produktowe w sektorze usługowym, np.:
  • System wypożyczania samochodów umożliwiający wypożyczenie w jednym, a oddanie w innym mieście;
  • Nowe formy gwarancji, takie jak przedłużona gwarancja na nowe lub używane wyroby, czy gwarancje dostarczane w pakiecie z innymi usługami, takimi jak karty kredytowe, rachunki bankowe lub karty stałego klienta;
  • Zakładanie stron internetowych, na których klienci mają dostęp do usług związanych z produktem, np. pewnych funkcji pomocniczych lub informacji na temat jego użytkowania;
  • System kontroli dostaw, który umożliwia klientom sprawdzenie, czy dostawy są zgodne z żądanymi specyfikacjami.


C. Innowacje procesowe w sektorze produkcyjnym, np.:
  • Wprowadzenie czujników czasu rzeczywistego, które mogą lepiej sterować procesami produkcji;
  • Wspomagane komputerowo projektowanie nowych produktów;
  • Wykorzystanie systemów komputerowych do kontroli jakości produkcji;
  • Zautomatyzowanie pakowania produktów.


D. Innowacje procesowe w sektorze usługowym, np.:
  • Wprowadzenie systemów sieciowych łączących dostawców i odbiorców;
  • Wprowadzenie systemu siedzenia przesyłek transportowych za pomocą GPS;
  • Wprowadzenie automatycznych systemów informacji głosowej (IVR).


E. Innowacje marketingowe w sektorze produkcyjnym, np.:
  • Nowy sposób prezentacji mebli i sprzętu gospodarstwa domowego we w pełni wyposażonych pomieszczeniach;
  • Możliwość skomponowania własnego produktu na stronie internetowej i wyliczenia jego ceny (np. oferty samochodów);
  • Lokowanie produktu - reklama produktów poprzez ukazywanie ich w filmach lub serialach telewizyjnych;
  • Wspólne promowanie różnego typu produktów i lansowanie ich zintegrowanej konsumpcji.


F. Innowacje marketingowe w sektorze usługowym, np.:
  • Uzależnianie ceny usługi od chwilowego popytu;
  • Wprowadzenie ofert sklepowych dostępnych jedynie dla klientów posiadających karty lojalnościowe;
  • Reklamowanie sklepów poprzez pokazywanie możliwości wykorzystania zakupionych w nich dóbr.
Wróć do spisu treści