DOI: http://dx.doi.org/10.16924/riua.v0i41.455

Capacidades de innovación para la gestión del diseño en PYME de empaques plásticos flexibles

Design Management Innovation Capabilities in Flexible Plastics Packaging SMEs

Miguel David Rojas (1) López Felipe Zapata Roldán (2)

(1) Doctor en Ingeniería de Sistemas. Profesor Asociado, Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia. Medellín, Colombia. mdrojas@unal.edu.co

(2) Magíster en Ingeniería. Profesor Asociado, Facultad de Diseño Industrial, Universidad Pontificia Bolivariana. Medellín, Colombia. felipe.zapata@upb.edu.co

Recibido 15 de mayo de 2014. Modificado 23 de noviembre de 2014. Aprobado 12 de febrero de 2015.

Palabras clave

Capacidades dinámicas, diseño industrial, estrategia, gerenciamiento organizacional, gestión de la innovación.

Resumen

La gestión del diseño es una aplicación de los métodos de la gerencia de proyectos que lleva menos de una década de estudio, pero muchos autores indican que es clave para el desempeño de los productos de las empresas. En este trabajo se presentan los resultados de un análisis de correlación multivariado aplicado en una zona metropolitana de Colombia en veintiuna pequeñas y medianas empresas (PYME) del sub-sector de empaques plásticos flexibles. Con base en este análisis, se encontraron siete variables que permiten traducir cuantitativamente las capacidades de innovación relacionadas con la gestión del diseño y del desarrollo de productos.

Key words

Dynamic capabilities, industrial design, innovation management, organizational management, strategy.

Abstract

Design management is an application of project management methods that has been studied for less than a decade, but which, from literature, appears to be a key factor to product performance especially in manufacturing companies. This work presents the results of an empirical measurement and its multivariate correlation on twenty-one Small and Medium Enterprises (SMEs) of the plastic packaging sector. Based on this analysis, seven factors were found that allow the quantitative translation of a set of innovation capabilities related to design and product development management.

INTRODUCCIÓN

Los sectores productivos de un país y las organizaciones que los integran requieren información para la planificación de estrategias y la toma de decisiones. Existe información estadística en Colombia sobre diversos temas, incluidas la manufactura (sector secundario) y la innovación, recolectadas y analizadas por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) mediante la Encuesta de Innovación Tecnológica (EDIT) y la Encuesta Anual Manufacturera (EAM). La principal desventaja de ambas tomas de información relacionadas con el desarrollo de productos es que al momento de ser analizados y realizados los informes, los datos originales ya tienen varios años de retraso. Por ejemplo, en el caso de la quinta versión de la EDIT (DANE, 2012), cuyo análisis fue publicado en septiembre de 2012, esta comprendía una ventana de tiempo de datos entre 2009 y 2010 que fueron recolectados en 2011. Esta EDIT era la más actualizada al cierre de la investigación en la que se basa este trabajo. De esta manera, dichas encuestas resultan ser una "instantánea" de cómo era la dinámica de innovación del país dos o tres años antes de aparecer los resultados.

Otro inconveniente práctico de instrumentos como la EDIT y la EAM es el manejo de lenguaje técnico y de alto nivel, derivado de sugerencias estandarizadas como las del Manual de Oslo (OECD, 2005). Dentro de los conceptos de compe-titividad y productividad organizacional se resalta que, dentro de la generación de valor en las actividades productivas, existen factores estrechamente relacionados con el producto y las actividades realizadas para el acceso de dicho producto al mercado (Baker y Sinkula, 2005; Ortega, 2010). Muchos de estos factores relacionados con la generación de innovaciones están interconectados con un conjunto de actividades, procesos y metodologías asociadas a la disciplina del diseño, en particular, las actividades de investigación y el aprendizaje organizacional (Best, 2010; Calantone, Cavusgil y Zhao, 2002; Hobday, 1998).

Por otra parte, los estudios realizados en el tema de capacidades de innovación por fuera de Colombia (Amara, Landry, Halilem, & Traore, 2010; Branzei & Vertinsky, 2006; Morrison, Rabellotti, & Pietrobelli, 2006; Teixeira, 2004; Wang, Lu, & Chen, 2008; Yam, Guan, Pun & Tang, 2004) no declaran, en su gran mayoría, que son estrictamente de innovación tecnológica, y Colombia no es una excepción (DANE, 2012; Malaver & Vargas, 2010; Robledo, Malaver, Vargas, & Charum, 2009). En general, dejan de lado la problemática asociada al detalle del andamiaje para la generación de conocimiento en los procesos y en la conceptualización, diseño y prototipado de los productos.

Adicionalmente, la literatura específica sobre las capacidades de innovación tecnológica contempla diferentes fuentes de capacidades organizacionales directamente asociadas con la innovación tecnológica que se podrían agrupar en seis categorías o dimensiones (Guan & Ma, 2003; Yam et al., 2004): capacidad de I+D, capacidad de gestión de recursos, capacidad de aprendizaje organizacional, capacidad de gestión estratégica, capacidad de mercadeo y capacidad organizacional. Según estos autores, la acumulación de estas capacidades no es un fin en sí mismo, sino un medio para lograr ciertos objetivos empresariales. El logro de estos objetivos corresponde a lo que se denomina "desempeño empresarial" y puede ser medido por medio de un desempeño innovador entendido como el logro de innovaciones de producto y proceso, y como un desempeño del negocio relacionado con el impacto de la innovación en las ventas, las utilidades, la participación en el mercado y otros elementos cuantificables.

La industria de los empaques flexibles en Colombia, como subsector del gran sector empaques, envases y embalajes (EEE), se configura como un renglón dinámico y transversal de la economía que provee soluciones a otras industrias y, se sostiene sobre las necesidades de envases, empaques y embalajes del sector secundario de la economía (transformación y manufactura). Entre 2003 y 2008, la fracción de la importación de materias primas (polímeros) que se consumieron en el sector empaques y envases en el país osciló entre el 52% y el 54% correspondiente a 397.217 toneladas métricas de material, las cuales ascendieron a 502.146 toneladas métricas en 2010, aumentando en un 33.5% con respecto al año inmediatamente anterior.

Según reporta Acoplásticos, en 2010 en este sector se tuvo un consumo aparente de 909.000 toneladas métricas de resinas plásticas y de ellas el 54% en peso promedio fueron para empaques y envases entre el 2008 y el 2010 (Acoplásticos, 2011). Todo esto puesto en el contexto de los factores clave identificados por el estudio desarrollado por el Centro de Pensamiento Estratégico y Prospectivo de la Universidad Externado de Colombia y apoyado por Acoplásticos y el ICIPC (Mahecha, 2011), hacen el sector de EEE interesante para estudiar las dinámicas de los procesos de generación de producto. Los tres factores principales en el trabajo de Mahecha (2011) fueron: innovación, creación de valor agregado y sostenibilidad; y, los tres se conjugan en las actividades de diseño de producto.

Este trabajo presenta una propuesta de indicadores de innovación relacionados con la gestión de los proyectos de diseño en pequeñas y medianas empresas del subsector de EEE de la ciudad de Medellín y municipalidades vecinas (Área Metropolitana del Valle de Aburrá).

Aspectos metodológicos

Se realizó una búsqueda sistemática de medibles en un grupo de trabajos clave que abordaban la problemática del desarrollo de producto, el relacionamiento externo o la generación de bienes de alto valor agregado (DANE, 2010; Guan & Ma, 2003; Guzmán-Cuevas & Martínez-Román, 2008; Merrilees, Rundle-Thiele & Lye, 2011; Robledo et al., 2009). Con base en estos, se generó una relación de cuáles elementos, variables o medibles tenían estos trabajos en común a manera de inspección visual y con taxonomías temporales quedando una lista de 109 elementos, que agrupados temáticamente y por afinidad, se redujeron a 70 variables medibles (resultados no mostrados). Como proceso intermedio se evaluó cuáles podrían ser similares o redundantes, y así el conjunto se redujo a 52 variables/medibles relacionadas con las capacidades de innovación.

El primer filtro de este conjunto de 52 variables, se realizó escogiendo solo aquellas que estuvieran referenciadas en mínimo dos trabajos del conjunto de aquellos referenciados al inicio de esta sección (que incluye la EDIT III del 2010, para la cual el formulario estaba disponible al momento de la ejecución de la investigación). Esto condujo a un conjunto final de 32 medibles y con base en ese subconjunto se ensambló un cuestionario para evaluación por parte de expertos que por medio de calificación independiente ayudaron a reducir el conjunto a 23 medibles.

Encuesta estructurada

Las 23 variables que quedaron después del proceso con los expertos fueron agrupadas por afinidad en seis indicadores (que posteriormente se convirtieron en siete al dividir el último en dos), siguiendo como guía parcial algunas clasificaciones utilizadas en otros trabajos y realizando una asignación de variables a tres dimensiones a manera de taxonomía de construcción propia (Tabla 1 ). El orden de la numeración de los códigos de las variables coincide con el orden de las preguntas realizadas en la consulta a expertos, el cual cambió al reordenarlas taxonómicamente. En la dimensión organizacional se alojan aquellas variables relacionadas con factores estratégicos, mentalidad, recursos humanos o de cultura organizacional. La dimensión de gestión del conocimiento recoge todos los factores asociados al flujo, apropiación y uso del conocimiento interno a la empresa, proveniente de actores externos y que se saca al entorno (empresarial, institucional, social y económico). La dimensión de relacionamiento da cuenta de los intercambios de recursos e información que ocurren al interior de la organización entre los agentes participantes de los procesos de desarrollo de nuevos productos; de igual manera, esta dimensión comprende los intercambios desde y hacia la organización, en particular, los relacionados con conocimiento puro y empaquetamientos tecnológicos.

Tabla 1.

El paso siguiente para la construcción del instrumento fue la formulación de preguntas basadas en cada una de las variables priorizadas, en las que la medida o la forma de medición variaba dependiendo de los autores, ya que en algunos casos eran variables cualitativas puestas en escala Likert para poder ser cuantificadas; en otros casos, simplemente eran variables categóricas. Las preguntas se formularon en términos del estado actual o de la percepción del estado de esa variable, y el objetivo del estudio era conocer cuáles eran las relaciones existentes entre las variables identificadas sobre las cuales se construyó el instrumento, por lo cual se optó por volver cuantitativas la mayoría de los medibles en la fase de tabulación de los datos, ya que la mayoría de las respuestas eran variables categóricas (Likert o binarias). En la escala Likert para las preguntas que la requirieron, se dieron opciones en escalas ascendentes de cinco elementos que indagaron por un nivel (de "Nulo" a "Muy alto") o por una frecuencia (de "Nunca" a "Siempre"). Por último, los datos numéricos fueron ingresados y procesados en el software de análisis estadístico Statgraphics® de StatPoint Technologies.

Análisis estadístico

Dado el bajo número de las PYME manufactureras del subsector específico de EEE encontradas en Medellín y su área metropolitana con base en el directorio de Acoplásticos (Acoplásticos, 2011) y para determinar si se podían alcanzar los mínimos muéstrales en el estudio empírico, se realizó una estimación de la población de PYME en la región de análisis. Se debe tener en cuenta que la Confederación de Cámaras de Comercio de Colombia reportó 3'396.343 establecimientos a nivel nacional en 2011-2012 (Confecámaras, 2012), de los cuales el 19,2% estaban ubicados en Antioquia y, aproximadamente 652.000 establecimientos estaban ubicados en Medellín y su área metropolitana. Según la Asociación Nacional de Instituciones Financieras (ANIF), cerca del 90% de estos establecimientos eran PYME (ANIF, 2013).

La ecuación para la determinación de intervalos de confianza y estimación de errores para distribuciones normales (Bartlett, Kotrlik, & Higgins, 2001) se usó sobre la población de 34.000 PYME, y se calculó que los valores para el tamaño de la muestra de la encuesta (n=21) fueron del 95% con un error estimado del 13.2%, lo cual es aceptable teniendo en cuenta las distorsiones de las muestras pequeñas y los alcances del estudio.

Con el fin de tener estadísticas descriptivas de las variables, se calcularon las medias y se estimaron los errores. Se hizo un corte a aquellas variables que presentaron un error mayor al 20% y cuya tendencia se podía establecer con claridad según la conversión de variables categóricas Likert en variables cuantitativas normalizadas. Los menores errores estimados con tendencias claras se obtuvieron en las variables P2, P5, P8 y P18 (incentivos, políticas de I+D claras, existencia de metodologías de gestión de proyectos, y conocimiento de financiación privada respectivamente). Esto quiere decir que entre estas variables existe consistencia en la forma en la que respondieron las PYME de EEE a la encuesta.

Tabla 2.

Estudio de correlación y resultados

Se construyó una matriz (no mostrada) de veintitrés por veintitrés (23x23) elementos con base en el coeficiente de correlación de Pearson (Wilcox, 2009), también llamado coeficiente producto-momento de Pearson, calculado entre todas las respuestas a las variables. Para identificar las variables relevantes se usó la "alerta" de correlación significativa que arrojó el software de forma automática y luego se observó la tendencia de cada una de las columnas y filas, siguiendo una metodología modificada del análisis de matriz de impacto cruzado (Godet, 1995), haciendo promedio de los valores absolutos de las correlaciones y escogiendo las de mayores valores promedio. De esta manera, se identificaron aquellas variables que influencian de manera fuerte la dinámica de las otras. En el ejemplo de la Tabla 2 , aunque la variable P14 (Negociación de tecnología) también tiene marcas de correlación significativa, la variable P15 (Frecuencia de la comunicación entre las áreas involucradas en desarrollo de producto) en toda la extensión de las variables exhibió mejor tendencia, por lo cual se considera una variable influenciadora. Es decir, su valor positivo cercano a uno (y mayor de 0.5) en todas las celdas de la columna P15 de la Tabla 2 , indica que en aquellas empresas encuestadas en las que esta variable era de valores numéricos más altos, otras variables también obtenían valores numéricos altos, por tanto respuestas similares altas o bajas (coincidentes) entre la variable P15 y las demás. Un caso contrario en este ejemplo es la variable P12 (Frecuencia de capacitación del personal) que presentó pocas correlaciones significativas, y donde la tendencia era heterogénea como se puede observar parcialmente en la Tabla 3 .

Se verificó que las variables influenciadoras identificadas en la matriz de correlación, según los promedios y tendencias de correlación, dieran cuenta de todos los indicadores propuestos. Se organizaron según la división de dimensiones e indicadores descrita en la Tabla 1 , y sólo se dejaron aquellas variables en las que su nivel de influencia estuviera determinado a su vez por la correlación estadística. Esto permitió darle un cuerpo de medibles explicativos a los indicadores, reduciendo el conjunto de variables a siete (Tabla 4 ).

Según los resultados obtenidos, estos siete medibles y sus actividades o recursos asociados son clave en términos de capacidades para el desarrollo de productos y para la gestión del diseño. Por lo anterior, las PYME de EEE deben poner especial atención a estos factores, bien sea para gestionar adecuadamente los recursos y habilidades que ya poseen o compensar cualquier falencia relacionada.

Si se asume que las PYME no tienen desarrolladas las capacidades de creación de nuevos productos, hay validez en esta afirmación al encontrar que los coeficientes de correlación de la variable P10 (Frecuencia de cambios en el diseño de producto) en la columna correspondiente son negativos; es decir, otras capacidades se desarrollan más al disminuir el énfasis en el diseño de producto. Esto va en contra de las premisas de la gestión del diseño que, como condición mínima, requieren que dichos cambios sean constantes y apreciables.

Al relacionar la gestión del diseño con procesos organizacionales, se busca que la gestión de proyectos sea sinérgica con las metodologías de diseño que se insertan a los procesos organizacionales en las PYME. La presencia de estas aparenta ser evidente, pero la variable P8 (uso de metodologías de gestión de proyectos) está correlacionada con las dos variables correspondientes a la explicitación de lineamientos de desarrollo de productos yala posibilidad de reasignación de personal para desarrollo de nuevos productos (P3 y P6), por lo que a menos de que haya elementos estratégicos claros, no existe un insumo para organizar los procesos de gestión de proyectos, y mucho menos los de gestión del diseño. En este caso en los ambientes donde hay mayor planificación, existen unas mejores condiciones para la adaptación y la respuesta rápida a los mercados, y en otras palabras, las metodologías de diseño y de gestión del diseño, así sea de manera informal, hacen parte de los procesos de la organización.

En general, existe un conjunto de variables relacionadas con capacidades dinámicas, que tienen que ver con la gestión del diseño y se evidencian en las PYME. Algunas de estas capacidades dinámicas identificadas (aprendizaje, producción y estrategia) tienen sus representantes en cada una de las secciones de la encuesta. Se extrae de los resultados cuáles son entradas al sistema, ya que afectan a otras variables (ej. P11, P15, P22 y P23), y cuáles son salidas del sistema y pueden ser asociadas a los resultados del proceso porque se dejan influenciar más en estos sistemas empresariales de las PYME (ej. P2, P3, P4 y P6); es decir, los incentivos a nuevas ideas, la reasignación de personal ante cambios en el mercado, la capacidad de respuesta y la explicitación de lineamientos de desarrollo de productos. Esto último muestra que entre más hábil sea una empresa para desarrollar productos, catalizará sus procesos con incentivos y tendrá más flexibilidad al momento de operar.

Conclusión

Por medio del estudio de correlación y la indagación instrumental del estado de un conjunto de variables clave, se logró determinar que existen siete variables que son altamente influenciadoras y afectan directamente otros factores asociados a las PYME de EEE. Se encontró que en este tipo de empresas trabajan por proyectos y tienden a incorporar desarrollos de la disciplina del diseño que, por lo general, son probados antes de llegar al mercado.

El EEE es un subsector en el que el conocimiento de los mecanismos de protección a la propiedad intelectual y el relacionamiento con agentes generadores de conocimiento e ideas promueve la generación de innovaciones, y mientras más se fortalezcan estos dos elementos mejores probabilidades de éxito en el mercado tendrán sus productos. Igualmente, es un sector muy competido pero con altas posibilidades de crecimiento e introducción de novedades, por lo que la circulación de conocimiento internamente entre los miembros de las PYME y la estimulación por medio de incentivos a las nuevas ideas, puede generar efectos positivos en la frecuencia y calidad de las nuevas propuestas al mercado. La determinación y características de la influencia de los esquemas de protección a la propiedad industrial en Colombia y en las decisiones estratégicas en la gestión de un proyecto de diseño quedan planteadas para ser desarrolladas en otra investigación.

Es interesante el hallazgo de que la lectura del contexto y el conocimiento del mercado parecen no ser tan relevantes en las PYME de EEE; pesa más el conocimiento de lo que está haciendo un competidor a través de registros de propiedad industrial o por canales informales. Lo anterior, enlazado con la importancia que tienen las pruebas de producto en sus procesos, parecieran indicar que las PYME de este subsector tienden a ofrecer mejoras a las propuestas de los competidores, bien sea en funcionalidad o en costos de producción, pero no en novedad en cuanto a diseño, lo cual queda como una hipótesis abierta.

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