Strategy in the Tech Age. Part two.

Posted on 24. feb, 2010 by in Operational Excellence and Strategy & Innovation

(versión en español más abajo)

united-kingdom-over13Analysts like to describe the adoption of a new technology as constituting a bell curve. Most famously, Everett Rogers’ work on the diffusion of innovations, shows how different people tend to respond in different ways when confronted by the challenge and opportunity of new technology.Geoffrey Moore’s later work sets out a series of ideas and rules that can help technology innovators to prosper. His work is hugely influential and very thought-provoking. Explaining that mass markets react in a different way to early markets, Moore argues that progress is a continuous process of adjustment to the changing tone of popular reaction. Failure to adjust brings the likelihood of failure. Underlining this point, Moore records a number of cases where the best technology does not win the market. Rather, he shows that the technology that makes the best journey across the bell curve is the winner, not the best technology per se. This is a subtle but vital difference. All innovators need to understand it.

One of my favourite features of Moore’s work is his notion of metric and anti-metric. We are all well used to the ideas of metrics, and the idea that pursing the right targets can be good for a business. Well, with the idea of an ‘anti-metric’, Moore goes further and introduces a puzzling but brilliant twist. He argues that ‘anti-metrics’ are also possible, and that pursuing the wrong target can be damaging for a business. What makes this really challenging for managers is that metrics can become anti-metrics in different parts of the bell curve, as anti-metrics can also become metrics. Thus, precariously, what is right at one stage of the journey can be deadly at another. Even staples like profit, quality and market-share can sometimes function as anti-metrics. For example, in a battle between technologies or suppliers in the early stages of the mass market (where Moore describes ‘tornado effects’), market-share can be all. Moore describes how the pursuit of profit and even the pursuit of quality can be distractions at this precise point. He shows that they can lead to market failure and even to the death of a company. Later, however, when the market has settled down, profit and quality can become key targets and eventually, in the late stages, market-share might twist and itself become an anti-metric.

The work of Moore, Rogers and others is easily substantial enough for us to revisit it several times in ‘Long Conversation.’ For now, though, these highlights are sufficient. Instead, our purpose here is to put the ideas together with the notion of disruption in last week’s entry. Let’s imagine that we are at a whiteboard and pulling these two ideas together into a single whole. Disruption describes how technology platforms are made. The bell curve, meanwhile, seems to describe the fight that ensues from thereon. Referring to last week’s historical example, disruption gives us the birth of the railway. The bell curve describes the fight between the different railway gauges and locomotive standards. Or, to take another more recent example, the invention of the internet has been a huge disruption, and the battles between mobile devices (e.g. iPhone versus Nexus One) and between social networking sites (e.g. Facebook versus Buzz) are just two types of bell-curve conflict that have followed it.

Thus, we can draw a picture something like this. It puts the idea of disruption together with the idea of the bell-curve of innovations.

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What we are doing here is chopping through concepts in a fairly rough way. Nonetheless, the implications for strategy are profound. If managers misinterpret their position in relation to disruptions and the bell-curve, it is likely that they will set their business to the wrong tasks. Some of these tasks might seem obvious, e.g. the pursuit of quality, but nonetheless they can be wrong for the business at some points in its battle for survival.

We therefore have to conclude that strategy is contingent on the circumstances of a technology (or service) in its market-place. This final observation brings us back to the Long Conversation. For if we are to build social interaction and learning in our workforce, we had better make sure that they are dedicated to the right circumstances of the product. We had better make sure that the workers understand the metrics that matter to the business at that time. We had better make sure they are then able to pursue these metrics vigorously but yet, that they are still able to adapt when it is time to move on.

That’s it, for now. We end on this point, seeing our progress between disruptions and through the bell-curve as the fodder that feeds the socialising processes of the Long Conversation. This is the insight that we want to preserve in this article. Next time, when we have opportunity to come back to this topic of ‘Strategy in the Age of Tech.’, we will push along a little further. We will start with a surprising thought. This is that if we move our panorama and stop talking about businesses in markets, and instead focus on the technology platform of a single business, the diagram above remains relevant. It describes the processes of socialisation that follow from the introduction of a new technology (e.g. an Enterprise System) into a workplace. In many ways, then, our diagram is a model of a Long Conversation. But to explain this, we need another article. It will follow at a later opportunity.

Peter

espana-over14La estrategia en la era de la tecnología. Segunda parte

Muchos analistas describen la adopción de una nueva tecnología como la representación de una Curva de Distribución Normal. Uno de los analistas más famosos, Everett Rogers, muestra en su trabajo sobre difusión de innovaciones, cómo diferentes personas tienden a responder de manera distinta al enfrentarse con el desafío y las oportunidades de las nuevas tecnologías.

El trabajo de Geoffrey Moore tiene una enorme influencia y constituye un importante llamando de reflexión en los innovadores tecnológicos, ya que establece una serie de reglas e ideas que les ayuda a progresar en su labor. Moore, explica que los mercados maduros reaccionan de manera diferente a los nuevos mercados, sostiene que el progreso es un proceso de ajustes continuos que se hacen para estar a tono con los cambios en las reacciones populares. Fallar en estos ajustes representa una alta probabilidad de fracaso para las empresas. Haciendo énfasis en este punto, Moore registra una serie de casos donde tener la mejor tecnología no es garantía suficiente para ser líder del mercado. Más allá de esto, indica que el liderazgo del mercado lo logra quien consigue la mejor alineación de la tecnología a lo largo de la Curva de Distribución Normal, y no quien tenga la mejor tecnología por sí misma. Esta es una diferencia sutil, pero vital. Todos los innovadores deben entenderlo.

Una de las características que más me ha gustado del trabajo de Moore es su noción de Indicadores y Anti-Indicadores. Todos estamos acostumbrados a trabajar bajo la idea de los Indicadores y esforzarnos por conseguir los objetivos que son buenos para el negocio. Moore, con la idea de las Anti-Indicadores, va más allá e introduce un giro sorprendente pero brillante, él sostiene que conseguir los objetivos relacionados a las Anti- Indicadores sería perjudicial para el negocio. Lo que hace realmente un reto para los gestores de empresas es que los Indicadores pueden transformarse en Anti-Indicadores a lo largo de la Curva de Distribución Normal, así como un Anti- Indicador podría transformarse en un Indicador. Así, rápidamente, lo que es bueno para el negocio en un momento dado, puede ser muy malo en otro momento. Incluso cosas básicas como el beneficio, la calidad, o la cuota o participación de mercado podrían, en algunos momentos, funcionar como un Anti-Indicador. Por ejemplo, durante las primeras etapas de un mercado de masas, cuando se da la lucha entre tecnologías y proveedores (donde Moore describe “el efecto tornado”), la participación o cuota de mercado podría ser lo más importante, y los objetivos de búsqueda de beneficios e incluso los de búsqueda de calidad podrían ser distractores. Moore sostiene que esforzarse en ese momento por conseguir estos dos últimos objetivos sería un error que podría significar la quiebra del negocio. Más tarde, sin embargo, cuando el mercado se encuentre en una etapa de estabilización, los objetivos de beneficios y los de calidad serán claves. Eventualmente, en etapas posteriores, la cuota de mercado podría ser incluso Anti-Indicador.

Los trabajos de Moore, Rogers y otros tienen tanta sustancia que fácilmente podríamos revisarlo varias veces en este blog. Por ahora, pensemos que estas ideas son suficientes, y en su lugar cumplamos con la tarea que quedó pendiente con el post de la semana pasada. Nuestro propósito ahora es juntar las ideas que nos quedaron acerca de la disrupción tecnológica y las de la Curva de Distribución Normal, a partir de ahora Curva de Distribución Normal de la Innovación. Imaginemos que estamos frente a una pizarra en el salón de clases colocando en un solo conjunto las ideas de estos dos temas. La disrupción tecnológica describe cómo son hechas las plataformas tecnológicas, mientras que La Curva de Distribución Normal de la Innovación parece describir la lucha que se deriva al respecto. Refiriéndonos al ejemplo histórico del post anterior, la disrupción tecnológica nos da el nacimiento del ferrocarril, y la Curva de Distribución Normal de la Innovación describe la lucha entre los estándares de fabricación de las locomotoras y los diferentes anchos de las vías férreas. Tomando un ejemplo más reciente, la invención de Internet ha representado una gran disrupción tecnológica, y la lucha entre los teléfonos móviles (ejemplo iPhone vs. Nexus One) y entre las redes sociales (como Facebook vs. Buzz) son sólo dos tipos de conflicto que han seguido la Curva de Distribución Normal de Innovación.

Así, tenemos una situación como la que se muestra en este diagrama. En ella se juntan la idea de disrupción tecnológica y la de la Curva de Distribución Normal de la Innovación.

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Lo que estamos hacienda aquí es cortando de una manera bastante aproximada varios conceptos. Sin embargo las implicaciones para la estrategia son más profundas. Si los administradores de las empresas malinterpretan su ubicación en relación a la disrupción tecnológica y a la Curva de Distribución Normal de la Innovación, es probable que ejecuten erróneamente las tareas necesarias para el buen desempeño del negocio. Algunas de esas tareas podrían parecer obvias (por ejemplo el objetivo de calidad), pero no obstante su ejecución no se corresponde con lo necesario para sobrevivir en determinado momento.

Por lo tanto, tenemos que concluir que la estrategia está supeditada a las circunstancias tecnológicas (o de servicio) del mercado. Esta reflexión final nos daría pie a otro debate en este foro. Es de destacar, que si queremos construir una red de interacción social y de aprendizaje en nuestra empresa, es mejor asegurarnos que nos hemos adaptado correctamente a las circunstancias del negocio. Tenemos que asegurarnos que todos los trabajadores entienden los Indicadores que son importantes de alcanzar en un momento dado. Hay que tener certeza que ellos serán capaces de alcanzar los Indicadores más importantes, y que podrán adaptarse, en el momento adecuado, para trabajar por alcanzar otros Indicadores diferentes.

Esto es todo por ahora, terminamos en este punto observando nuestro progreso en cuanto a la disrupción tecnológica y la Curva de Distribución Normal de la Innovación como punta de lanza que fomente los procesos de socialización de Long Conversation. Esta es la idea que deseamos prevalezca en este articulo. La próxima vez que tengamos oportunidad de volver a tratar el tema de la “Estrategia en la era de la Tecnología” iremos un poco más adelante. Comenzaremos con un pensamiento diferente, moviendo el panorama para hablar acerca de las empresas en los mercados en lugar de centrarnos en la plataforma tecnológica de alguna empresa en particular. El diagrama de arriba seguirá siendo relevante, ya que en él se describen los procesos de socialización que se derivan de la introducción de una nueva tecnología (por ejemplo un sistema de gestión empresarial) en un lugar de trabajo. En muchos sentidos nuestro diagrama es un modelo a debatir en una nueva oportunidad en Long Conversation, pero para esto necesitaremos un nuevo artículo. Será en la próxima oportunidad.

Peter

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