La integración de los enfoques de Inteligencia para la promoción del desarrollo de ventajas competitivas científicas, tecnológicas e innovadoras en el Sector Vasco de Automoción.

Los capítulos 4, 5 y 8 están sujetos a confidencialidad por el autor 297 p.Los desafíos tecnológicos, económicos y sociales en que viven actualmente las organizaciones han puesto de manifiesto que, para ser competitivas, deben pasar de una posición reactiva a una posición proactiva, con capacidad para innovar y adaptarse ágilmente a las singularidades que puedan suscitarse, haciendo uso inteligente de los datos, información y conocimientos en todas sus áreas.Para dar respuesta a estos desafíos, las organizaciones buscan desarrollar e implementar modelos de inteligencia que recopilen, analicen, interpreten y diseminen datos e información de alto valor añadido para su uso en la definición y ejecución de su estrategia, así como en los procesos de toma de decisiones.En este sentido, el concepto de inteligencia, originalmente ligado a los ámbitos militar, seguridad, político, económico y comercial, y entendido como la capacidad para aprovechar los recursos internos y externos para la definición de estrategias ha pasado al ámbito organizacional, con el fin último de dotar a todos los agentes de una serie de capacidades que de otra forma no sería posible. Sin embargo, en ese proceso de migración, el concepto de inteligencia ha ido evolucionando, especializándose y encasillándose, de tal forma que ha dado lugar a distintos enfoques, que en esencia comparten objetivos pero que en aplicación se han ido solapando.Atendiendo a esta situación, esta investigación guarda dentro sus objetivos establecer las bases para la definición de los principales enfoques de inteligencia relacionados con las organizaciones, a través del análisis de sus estructuras intelectuales, evolución, principales líneas de investigación y desarrollo, autores, publicaciones y organizaciones relevantes, entre otros aspectos. Para ello, se ha recurrido a la utilización de técnicas y herramientas bibliométricas, que han permitido evaluar y analizar las publicaciones relacionadas con esta disciplina, así como medir su impacto y calidad en el desarrollo de esta. Además, para dotar de una visión de contraste, se ha seleccionado el sector de automoción, como caso de uso, atendiendo a su efecto tractor y relevancia en el desarrollo económico y social, a través de la realización de entrevistas y encuestas en las que se evalúa el uso de la Inteligencia en toda la cadena de valor.Por último, tomando en cuenta las estructuras intelectuales, se propone el Modelo de Inteligencia STRIM (Strategic Intelligence Model), que hace de marco para la integración de los enfoques de Inteligencia Competitiva, Inteligencia Tecnológica, Inteligencia de Mercado, Inteligencia Organizacional, Inteligencia de Negocio e Inteligencia Estratégica, de manera sencilla y práctica, pensando en las necesidades de las organizaciones y su interés por explotar al máximo los beneficios que tienen los datos, información y conocimientos

Web 2.0 and Network Intelligence

This chapter provides a commentary on the opportunities and challenges faced by organisations as they move towards exploiting Web 2.0 capabilities for enterprise intelligence. Intelligence in this context entails having information about the state of the world, perceiving its significance, and acting appropriately. The adoption of Web 2.0 capabilities along with developments in cloud computing and social computing technologies enables businesses to develop extended enterprise architectures (and thus has implications for business process design and development). The associated challenges for knowledge management are concerned with integration and exploitation of internal and external intelligence in real time to enhance the business value proposition and deliver context-aware services and enhanced client experiences. In addition to capturing micro data about user behaviours on websites, strategies for enterprise intelligence also need to include access to the intellectual, social and relational capital embodied in social networks. Strategies may include a combination of tactics for leveraging network effects, exploiting long tail distributions, engaging external users and clients to provide informational content, and crowd sourcing. The focus on capturing and analysing large volumes of real time data about user behaviours and social network dynamics distinguishes Web 2.0 strategies from those of earlier web-based business strategies, and this entails both access to very large volumes of data (about user behaviours, personal networks and location) and the capacity to mine this data for meaningful patterns. The field is young, and issues of trust, legal, ethical and technical standards are often without precedent, and therefore organisations will need to attend to these in a proactive manner