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Revisión de la medición de las Capacidades Dinámicas: una propuesta de indicadores para la industria del automóvil

Pablo Martínez de Miguel

Universidad Rey Juan Carlos

p.martinezde@alumnos.urjc.es

https://orcid.org/0000-0003-0248-9607

Antón García Martínez

Universidad Córdoba

pa1gamaa@uco.es

https://orcid.org/0000-0003-1977-7752

José-Luis Montes-Botella

Departamento de Economía Aplicada I

Universidad Rey Juan Carlos

joseluis.montes@urjc.es

https://orcid.org/0000-0001-9024-6167

Recibido: 10-10-2021; Aceptado: 09-12-2021; Publicado: 31-03-2022

Resumen

Objetivo: El objetivo del trabajo es identificar las relaciones entre la transformación digital y los microfundamentos de las capacidades dinámicas dentro del sector de la automoción.

Metodología: Para lograr el objetivo anterior, el análisis se basa en una revisión bibliográfica y en juicios de expertos a través de una encuesta. Posteriormente, desde una metodología cuantitativa de análisis exploratorio se ha utilizado la correcta asignación de los indicadores, así como un análisis SEM de ecuaciones estructurales con variables latentes como técnica estadística.

Resultados: Por tanto, a partir de los indicadores ya presentados, se ha podido establecer el modelo de relación. Se ha podido presentar cómo todos estos indicadores corresponden a capacidades dinámicas, y son las transformaciones digitales las que las generan.

Limitaciones: La investigación presenta algunas limitaciones que deben ser consideradas a la hora de contextualizar el trabajo realizado. La más representativa es la dificultad de obtener una muestra más amplia, ya que de 142 encuestas sólo se obtuvieron 42 respuestas, debido al escaso tiempo que tenían los encuestados para atender la investigación.

Implicaciones prácticas: la industria del automóvil se ve continuamente afectada por la introducción de nuevas tecnologías, lo que hace necesario que las organizaciones se adapten al rápido ritmo de crecimiento. Además, las empresas que entienden la importancia de la transformación digital muestran estilos de trabajo más modernos, consideran las preferencias de los usuarios y la información que pueden obtener del contexto.

Palabras clave: transformación digital; capacidades dinámicas; industria del automóvil; ventajas competitivas; capacidades de innovación

Códigos JEL: O15; J14; L26

测量动态能力文献回顾:汽车行业指标建议

文章摘要

研究目标:: 本研究的目标是确定数字化转型与汽车行业动态能力的微观基础之间的关系。

分析方法:: 为实现本研究的目标,本分析基于文献回顾和专家判断的调查结果。 随后,通过探索性分析的定量方法,正确使用了指标的分配,以及用潜在变量的结构方程的 SEM 分析作为统计技术。

研究结论:: 因此,基于已经提出的指标,建立关系模型。 已及在其模型的基础上展示这些数字化转型产生的指标如何与动态能力相对应。

研究局限:: 本研究的局限性,最具代表性的是难以获得更大的样本,由于受访者参加调查的时间限制,在 142 次调查中仅获得了 42 份答复。

实际应用:: 汽车行业不断受到新技术引入的影响,因此组织有必要适应快速增长的步伐。 此外,了解数字化转型重要性的公司表现出更现代的工作方式,考虑用户偏好以及他们可以从环境中获得的信息。

关键词:数字化转型、动态能力、汽车产业、竞争优势,创新能力

JEL 分类号: O15; J14; L26

1. Introducción

La industria de la automoción es un importante motor de crecimiento y prosperidad a nivel mundial, debido a su contribución social, al facilitar la movilidad de las personas de forma eficiente, segura y asequible, y a su contribución económica, como motor de innovación, generador de empleo de calidad y pilar del comercio internacional. En el caso de España, se ha convertido en un elemento clave de nuestra industria y en un referente a escala mundial, gracias a una gran capacidad de producción y a una elevada productividad, derivada de una mano de obra cualificada y de un alto nivel de automatización de las plantas. La crisis económica generada por la pandemia ha hecho mella en un sector que se encuentra en plena transformación tecnológica hacia la electrificación (Montoriol-Garriga y Díaz, 2021).

Las organizaciones deben ser capaces de reconfigurarse ante un mercado tan competitivo. Estas Capacidades Dinámicas (CD) permiten a las organizaciones sentir y dar forma a las oportunidades y amenazas, aprovechar las oportunidades y mantener la competitividad a través de la mejora, combinación, protección y reconfiguración de los activos intangibles y tangibles (Rotjanakorn et al., 2020).

Además, la necesidad que tienen las empresas en momentos críticos e inesperados, como el que estamos viviendo actualmente como consecuencia de la pandemia del Covid-19, de desarrollar procesos que permitan operar en el contexto virtual está siendo una de las motivaciones de este trabajo. Además, el 57% de los directores ejecutivos del sector de la automoción creen que no recuperarán el volumen de negocio anterior a la Covid hasta después de 2022 (KPMG, 2021)

Las capacidades dinámicas permiten a las empresas crear, desplegar y proteger los activos intangibles en un rendimiento sostenible (Teece, 2009). A efectos analíticos en el documento, vamos a desglosar las capacidades dinámicas en la capacidad de detectar y dar forma a las oportunidades y amenazas, aprovechar esas oportunidades y mantener la competitividad mediante la innovación. Teniendo en cuenta las inversiones que la industria del automóvil ha realizado en transformación digital en las últimas décadas (Faconauto, edición especial 2019 sobre movilidad y conectividad), determinar si el grado de transformación digital produce una mejora en los resultados financieros, una mayor satisfacción de los clientes y, por tanto, permite obtener una ventaja competitiva sostenible en el tiempo es clave.

El objetivo del trabajo es identificar las relaciones entre la transformación digital y los microfundamentos de las capacidades dinámicas dentro del sector del automóvil. El documento pretende investigar la naturaleza de la construcción de capacidades dinámicas para la innovación del modelo de negocio hacia la transformación digital en curso. Estos beneficios están en línea con los propuestos por De Pablos y López (2012), aunque el autor también hace referencia a la importancia de la información como activo, el proceso de cambio en las empresas y el aprendizaje organizativo.

Tras la introducción, a continuación, se presenta un marco conceptual en el que se realiza una completa revisión de la literatura sobre la medición de estas capacidades para identificar indicadores específicos para el sector de la automoción. A continuación, se ha construido un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) para contrastar las relaciones entre los indicadores y las variables latentes. Para finalizar, se discute cómo estas capacidades permitirán obtener conocimiento sobre cada operación en comparación con la media y con las mejores prácticas.

2. Marco Conceptual

El análisis de la literatura realizado en este trabajo permite corroborar que existen pocos trabajos escritos previos que relacionen la transformación digital y las capacidades dinámicas aplicadas al sector de la automoción. Sin embargo, existen estudios que demuestran que la transformación digital ayuda a crear valor (Reddy y Reinartz, 2017), y artículos académicos que confirman la influencia que tiene la digitalización en los procesos de innovación de las empresas (Rachinger et al., 2018).

En base a esto, proponemos el siguiente diseño de investigación que se abordará a través de la Figura 1.

Figura 1. Diseño de la investigación

Fuente propia, 2020

2.1. Transformación digital

Con el auge de las nuevas tecnologías digitales, como la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT), el internet móvil y social, el blockchain y el big data, las empresas de casi todos los sectores están llevando a cabo múltiples iniciativas para explorar y explotar los beneficios de estas tecnologías (Fitzgerald et al., 2013; Ross et al., 2017). Esto implica necesariamente transformaciones de las operaciones empresariales clave y afecta a los productos y procesos, así como a las estructuras organizativas y los conceptos de gestión para llevar a cabo estas complejas transformaciones en toda la empresa (Matt et al., 2015)

Mientras tanto, la sociedad se enfrenta a cambios rápidos y radicales debido a la maduración de las tecnologías digitales y su poder para penetrar rápidamente en los mercados, al tiempo que aumentan las exigencias de los clientes y las organizaciones se enfrentan a una competencia más dura debido a la globalización (Bharadwaj et al., 2013; Li et al., 2018).

Warner y Wäger (2019) han observado que la transformación digital es utilizada de manera inconsistente por los líderes dentro y a través de las industrias para describir diversas actividades de estrategia y organización, lo que reafirma la importancia de definir este concepto, ya que no existe una categorización formal en la literatura académica y los límites del término son a menudo no muy claros (Reis et al., 2018).

La Tabla 1 muestra una visión completa de las definiciones típicas según la literatura.

Tabla 1. Definiciones de Transformación Digital

Autor

Definición

Gaiardelli et al. (2011)

La transformación digital es un proceso de reinvención y reingeniería de un negocio para digitalizar una empresa. Esta transformación es la evolución digital deliberada y continua del modelo de negocio de una empresa, desde el punto de vista estratégico, táctico y operativo.

Schaible y Bouée (2015)

Es un proceso de cambio de mentalidad en el que las organizaciones deben descubrir las oportunidades que ofrece el mundo moderno en materia de digitalización.

Matt et al. (2015)

Las estrategias de transformación se centran en la transformación de los productos, los procesos y otros aspectos organizativos, incluida la interacción del usuario con la tecnología como parte integrante del producto o servicio.

Heilig et al. (2017)

Es sólo una aplicación de las TIC a los procesos de la organización.

Crespo y Pariente (2018)

Es el proceso de gestión que dirige la cultura, la estrategia, las metodologías y las capacidades de una organización basada en las tecnologías digitales.

Morakanyane et al. (2017)

Comprensión integral de la transformación digital basada en el proceso evolutivo, las capacidades digitales, los modelos de negocio de las tecnologías digitales, los procesos operativos y las experiencias de los clientes y la creación de valor

Linares (2018); Sánchez (2015)

Surge con un cambio en la forma de pensar, que requiere una modificación en la cultura, estructura y operaciones de las organizaciones.

Skog et al. (2018)

Es una disrupción total y un caos en el mundo de los negocios.

Fuente propia, 2020

2.2. Capacidades Dinámicas

Teece et al. (1997, pp. 509-510) definieron las capacidades dinámicas como "la capacidad de una organización para integrar, construir y reconfigurar competencias internas y externas para hacer frente a entornos extremadamente cambiantes". Para que una capacidad sea estratégica, debe cubrir una necesidad del cliente (para que haya una fuente de ingresos), debe ser única (para que a los productos/servicios producidos se les pueda asignar un precio sin tener en cuenta demasiado a la competencia) y difícil de replicar (para que los beneficios no tengan competencia). La Tabla 2 indica la definición de las Capacidades Dinámicas.

Tabla 2. Definiciones de las capacidades dinámicas

Autor

Definición

Collins (1994)

Capacidad de innovar y desarrollarse rápidamente.

Helfat (1997)

Competencias o capacidades que tiene la empresa para crear nuevos productos y responder así a las cambiantes demandas del mercado.

Teece et al. (1997)

Capacidad de la organización para integrar, construir y reconfigurar competencias internas y externas para su aplicación inmediata a entornos cambiantes.

Eisenhard and Martin (2000)

Hábitos estratégicos de la organización mediante los cuales realiza nuevas configuraciones de sus recursos para seguir el ritmo del mercado.

Zahra and George (2002)

Son las capacidades de las organizaciones para redistribuir y reconfigurar sus bases de recursos para satisfacer las demandas de los clientes y hacer frente a las exigencias de la competencia.

Winter (2003)

Capacidades para actuar y así ampliar, modificar o generar capacidades extraordinarias.

Vivas (2005)

Son procesos organizativos complejos y de alto nivel que crean las condiciones adecuadas para modificar y renovar los activos de la organización.

Peláez et al.(2008)

Coordinación de las competencias internas y externas, para adaptar la organización a un entorno rápidamente cambiante.

Tondolo et al. (2015)

Es la creación, renovación o integración de recursos, activos, capacidades, competencias y rutinas que permitirán a la empresa seguir el ritmo de los cambios que ofrece el entorno competitivo.

Teece and Leih (2016)

Son actividades de alto nivel que permiten a una empresa centrarse en la producción de bienes y servicios que ya tienen o pueden tener una gran demanda en el mercado.

Rotjanakorn et al. (2020)

La capacidad de una organización para cambiar y modificar la base de recursos actual mediante la exploración.

Fuente propia 2020

2.3. Transformación digital, capacidades dinámicas y sector del automóvil.

El objetivo de la parte era identificar las relaciones entre la transformación digital con los microfundamentos de las capacidades dinámicas (detección, aprovechamiento e innovación) dentro del sector de la automoción.

El creciente ritmo de desarrollo de la tecnología digital afecta y aporta grandes cambios a todas las industrias (Schwertner, 2017). La aparición de innovaciones digitales está acelerando e interviniendo los modelos de negocio existentes al ofrecer oportunidades para nuevos servicios. Tomando como ejemplo el sector de la automoción, las principales tendencias, como los coches autónomos, la conectividad y el uso compartido de vehículos, están creando nuevos modelos de negocio. Al mismo tiempo, están dando lugar a nuevos participantes en el mercado, que empiezan a transformar la industria del automóvil (Llopis et al., 2021).

En la Tabla 3 se hace una síntesis de la literatura encontrada:

Tabla 3. Resultado de la investigación: Transformación digital, capacidades dinámicas y sector de la automoción

Sección

Subsección

Referencia

Transformación Digital

 

Cohen and Schmidt (2013)

Gaiardelli et al. (2011)

Schaible y Bouée (2015)

Warner y Wäger 2019)

Loonam et al. (2018)

Reis et al. (2018)

Fitzgerald et al. (2013)

Ross et al. (2017)

Matt et al. (2015)

Bharadwaj et al. (2013)

Li et al. (2018)

Kaufman y Horton (2015)

Schuchmann y Seufert (2015)

Hess et al. (2016)

Abdelaal y Zaki (2018)

Venkatraman (1994)

Vendrell-Herrero et al. (2016)

Nochta et al. (2019)

Hanelt et al. (2015)

Rijswijk (2020)

Digitalización, digitización y transformación digital

Kääriäinen et al. (2017)

Brennen y Kreiss (2014)

Bloomberg (2018)

Stolterman y Fors (2004)

Henriette et al. (2015)

Jacobi y Brenner (2017)

Schwertner (2017)

Elementos de la transformación digital: IoT, Inteligencia artificital y Big Data

Ashton (2009)

Gubbi et al. (2013)

Mukherjee et al. (2017)

Makridakis (2017)

Schwab (2016)

McAfee et al. (2012)

Capacidades Dinámicas

 

Henderson y Cockburn (1994)

Kogut y Zander (1992)

Teece et al. (1997)

Qaiyum y Wang (2018)

Bendig et al. (2018)

Roy y Khokle (2016)

Karimi y Walter (2015)

Kevill et al. (2017)

Rotjanakorn et al. (2020)

Helfat et al. (2007)

Ambrosini y Bowman (2009)

Huang y Li (2017)

Cezarino et al. (2019)

Akram y Hilman (2018)

Tondolo et al. (2015)

Schwertner (2017)

Wagner y Wäger (2019)

Eisenhardt y Martin (2000)

Bharadwaj et al. (2013)

Teece (2007)

Kindström et al. (2013)

Fisher et al. (2010)

Micro-fundaciones

Bendig et al. (2018)

Roy y Khokle (2016)

Kevill et al. (2017)

Teece (2007)

Dixon et al. (2014)

Kindström et al. (2013)

Helfat y Peteraf (2015)

Battisti y Deakins (2017)

Sensing

Teece (2007)

Helfat y Peteraf (2015)

Roy y Khokle (2016)

Akram y Hilman (2018)

Zhou et al. (2019)

Bendig et al. (2018)

Battisti y Deakins (2017)

Jacobi y Brenner (2017)

Seizing

Matysiak et al. (2018)

Teece (2007)

Roy y Khokle (2016)

Helfat y Peteraf (2015)

Teece et al. (2016)

Rigby et al. (2016)

Kindström et al. (2013)

Wang et al. (2018)

Yeow et al. (2018)

Karimi y Walter (2015)

Innovación/transformación

Teece (2007)

Helfat y Peteraf (2015)

Bendig et al. (2018)

Kindström et al. (2013)

Hodgkinson y Healey (2011)

Yeow et al. (2018)

Eisenhardt y Martin (2000)

Rotjanakorn et al. (2020)

Teece et al. (1997)

Transformación digital y Capacidades Dinámicas

 

Jacobi y Brenner (2017)

Schwertner (2017)

Helfat et al. (2007)

Jacobi y Brenner (2017)

Teece et al. (1997)

Matt et al. (2015)

Eisenhardt y Martin (2000)

Sector de Automoción

 

Llopis et al. (2021)

Fichman et al. (2014)

Yoo et al. (2010)

Simonji-Elias et al. (2014)

Hanelt et al. (2015)

Gao et al. (2016)

Letiche et al. (2008)

Perrott (2008)

Möller et al. (2011)

Berman y Bell (2011)

Chanias y Hess (2016)

Hildebrandt et al. (2015)

Keller y Hüsig (2009)

Piccinini et al. (2015)

Fitzgerald et al. (2013)

Lucas et al. (2013)

Gregory et al. (2015)

Remane et al. (2016)

Transformación digital y sector automoción

Fichman et al. (2014)

Gao et al. (2016)

Yoo et al. (2010)

Hanelt et al. (2015)

Letiche et al. (2008)

Perrott (2008)

Möller et al. (2011)

Fitzgerald et al. (2013)

Lucas et al. (2013)

Berman y Bell (2011)

Matt et al. (2015)

Riasanow et al. (2017)

Böhm et al. (2010).

Remane et al. (2016)

Hildebrandt et al. (2015)

Llopis et al.(2021)

World Economic Forum (2016)

CCOO (2018)

Farahani et al. (2017)

Keller y Hüsig (2009)

Ben-Zeev et al. (2017)

Rubio et al. (2019)

Rubio y Llopis-Albert (2019)

Piccinini et al. (2015)

Kern y Wolff (2019)

Pfleeger y Pfleeger (2003)

Capacidades dinámicas y sector automoción

Rotjanakorn et al. (2020)

Leite et al. (2017)

Tondolo et al. (2015)

Leite (2013)

Teece y Leih (2016)

Camuffo y Volpato (1996)

Leite (2013)

Christensen (2011)

Alves (2011)

Mesquita et al. (2013)

Lee (2012)

Maynez et al. (2018)

Nakano et al. (2013)

Makkonen et al. (2014)

Mamun et al. (2017)

Fuente propia 2019

3. Material Y Metodología

Desde el punto de vista metodológico, se ha realizado una revisión de la literatura destinada a identificar las capacidades dinámicas y los indicadores que las miden en el sector del automóvil. Los términos buscados son: "Transformación digital y capacidades dinámicas", "Transformación digital y sector del automóvil", "Capacidades dinámicas y sector del automóvil". Las bases de datos más importantes utilizadas han sido: ABI Research, Econlit, Academic Search Premiere, Google scholar, Springer, Science Direct del periodo comprendido entre los años 2001 y 2020.

Para ello, en primer lugar, a partir de la revisión de la literatura y los juicios de expertos se asignan. En segundo lugar, a partir de una metodología cuantitativa de análisis exploratorio se verifica la correcta asignación de los indicadores a cada variable latente (capacidades).

PLANTEAMIENTO DE LAS HIPÓTESIS

En nuestra base principal de este estudio, se asume que las capacidades dinámicas son capaces de desarrollar capacidades de detección, captación e innovación en las organizaciones, para lo cual se han desarrollado las siguientes hipótesis. Asimismo, se realiza un análisis SEM de ecuaciones estructurales con variables latentes, como técnica estadística que se ha utilizado principalmente en los sectores de marketing e investigación de mercados (Caballero, 2006). En consecuencia, este trabajo pretende corroborar si las capacidades dinámicas emergen en las empresas de automoción como consecuencia de la transformación digital.

Hipótesis 1. La capacidad de detección influye en la capacidad de aprovechamiento.

Garrido et al. (2020) afirman que la naturaleza de la capacidad de la dimensión de sensing implica invertir en esfuerzos de investigación, búsqueda de información y asignación de recursos que no producen retornos inmediatos, es decir, el sensing implica actividades que requieren inversiones. Por ello, según estos autores, la dimensión de sensing es un prerrequisito para las otras dimensiones, es decir, el aprovechamiento y la gestión de las amenazas y la reconfiguración. Según Lee y Yoo (2019), la capacidad de detección actúa positivamente sobre la capacidad de captura. En consecuencia, la capacidad de detección influye en la capacidad de aprovechamiento porque permite conocer las oportunidades y los recursos identificados para aprovecharlos y transformar las ideas en nuevos productos, servicios y procesos que, empleados estratégicamente mediante un plan de negocio bien organizado, influirán en el rendimiento de la organización. Las organizaciones que participan con frecuencia en la detección de mercados están preparadas para aprovechar las oportunidades que se presentan para desarrollar habilidades competitivas (Teece, 2007).

Hipótesis 2. La capacidad de aprovechar influye en la capacidad de innovación

El aprovechamiento influye directamente en la capacidad de innovación, porque las nuevas oportunidades detectadas se utilizan para crear nuevos productos y servicios (Garrido et al., 2020). Con la adopción de nuevas tecnologías y modelos de negocio apropiados, se consiguen ventajas competitivas, ya que la empresa produce combinaciones y arreglos de activos de una manera particular que sería difícil de imitar por otras organizaciones (Teece, 2007). Para la innovación es fundamental la transformación de los conocimientos adquiridos desde el exterior, lo que requiere fusionar los nuevos conocimientos adquiridos con los existentes y mejorar la adaptación a la evolución del entorno, utilizando los recursos existentes en la organización como nuevas herramientas para hacer frente a los cambios del entorno (Pavlou y Sawy, 2011). En consecuencia, se utilizan las oportunidades más adecuadas en el momento oportuno para crear resultados innovadores (Lee y Yoo, 2019).

Hipótesis 3. La capacidad de detección influye en la capacidad de innovación.

Las actividades de innovación se llevan a cabo con el propósito de mantener la supervivencia y el crecimiento de la empresa, ya que una empresa que ofrece un valor superior al de la competencia, interviene en la intención de compra y el comportamiento de los clientes, dando lugar a una ventaja competitiva (Morgan et al., 2004). Las oportunidades de innovación de productos dependen del conocimiento del entorno externo, es decir, de la capacidad de detección, lo que significa que las empresas deben perseguir estrategias de innovación de productos que les permitan crecer a corto, medio y largo plazo (Lee y Yoo, 2019). El conocimiento de una empresa de su entorno externo va a depender del propósito; es decir, si las actividades de exploración se desarrollan para el desarrollo de nuevos productos, o si las actividades de explotación se llevan a cabo para mejorar los existentes (Hwang y Lee, 2010).

Hipótesis 4. La secuencia del proceso de adaptación de las capacidades dinámicas es detectar, aprovechar e innovar.

La capacidad de búsqueda y formación de oportunidades (sensing) permite a los directivos conocer los retos actuales en entornos competitivos dinámicos (Jiao et al., 2011); esto implica desarrollar las capacidades dinámicas para implementar estrategias y acciones que permitan aprovechar al máximo las oportunidades y afrontar los retos y amenazas en un entorno cambiante (Miranda, 2015). Una vez identificadas las oportunidades, los directivos aprovechan su potencial (seizing) para transformar y explotar el conocimiento en la creación, innovación, mejora de procesos y definición de estrategias para combinar el nuevo conocimiento con el existente. El aprovechamiento está relacionado con los procesos estratégicos para aumentar el rendimiento organizativo y la ventaja competitiva (Foss et al., 2013). La capacidad de aprovechar se aplica a la configuración del modelo de negocio (Teece, 2007), por lo que las organizaciones utilizan las competencias dinámicas para crear, reconfigurar o modificar las competencias y los recursos que tienen en función de los cambios que se producen en el contexto (Mezger, 2014).

En la Figura 2 se muestra la relación entre las hipótesis según los indicadores asignados.

Figura 2. Indicadores asignados a cada variable latente

Fuente propia, 2020

La muestra

Se enviaron un total de 142 solicitudes de respuesta a la encuesta, correspondientes a las empresas identificadas que cumplían los requisitos de pertenecer al sector de la automoción y los componentes. De ellas, se obtuvieron un total de 42 respuestas, que constituyen la muestra con la que se estimó el modelo. El público objetivo son los perfiles de directivos y gerentes que trabajan en estas empresas. De las empresas consultadas, tres de ellas operan sólo en España, dos en la Unión Europea y el resto, 37, son reconocidas como multinacionales que operan en un entorno global. Por otro lado, 30 son empresas puramente de automoción, mientras que los 12 restantes se centran en el sector de los recambios, como baterías, neumáticos, etc.

4. Resultados

Los criterios de selección de estos indicadores han sido principalmente su validez, según la bibliografía pertinente, para la medición de las capacidades dinámicas que se han propuesto. Para ello, hemos elegido nueve elementos representativos. La selección de las capacidades se ha basado en trabajos anteriores sobre capacidades dinámicas. Además, la estimación de las capacidades se ha utilizado, a su vez, para determinar su influencia en los respectivos indicadores a través de los cuales se manifiestan. Así, hemos construido la Tabla 4 como resumen de la revisión de la literatura para nuestro modelo.

Tabla 4. RESUMEN de la revision literararia de los indicadores utilizados en el modelo

INDICADORES

PREGUNTAS

REVISIÓN LITERARIA

BD_SENS

¿Con qué frecuencia utiliza BIG DATA para el análisis del comportamiento de compra?

Hofacker et al. (2016)

Kennett et al. (2011)

Montgomery (2007)

¿Cuántas veces se puede avanzar en el DISEÑO DE PRODUCTOS para su aceptación según los gustos reales, la educación, las zonas geográficas, etc. a través del Big Data?

Chuang y Lin (2015)

Cooper y Kleinschmidt (2011)

Lichtenthale (2016)

Zhan et al. (2018)

DT_SENS

¿Cuántas veces la tecnología digital ha permitido a la fuerza de ventas OPTIMIZAR LAS RUTAS?

Kotler y Armstrong (2003)

Sandhusen (2002)

¿Cuántas veces la tecnología digital ha desarrollado soluciones para PREVENIR ACCIDENTES?

Bhatti et al. (2019)

Pansambal (2020)

IoT_SENS

¿Con qué frecuencia utilizas la red con otras plataformas?

Sandoval Almazán (2011)

Utz y Breuer (2019)

Wolff y Moser (2006)

BD_SEIZ

¿Con qué frecuencia utiliza la integración de sensores o la gestión de datos para realizar alianzas comerciales con proveedores o/y clientes?

Akter et al. (2016)

Holmlund et al. (2020)

LaValle et al. (2011)

¿Con qué frecuencia la tecnología digital permite estimar la DURABILIDAD de las diferentes piezas que componen el producto?

Ran et al. (2019)

Zhang et al. (2019)

DT_SEIZ

¿Con qué frecuencia la tecnología unifica los sistemas de forma global en sus plantas y centros logísticos?

Dvorak et al. (2013)

Laudon y Laudon (2006)

¿Cuántas veces la tecnología digital ha permitido CONECTAR TODAS LAS DIVISIONES DE LA EMPRESA bajo una misma dirección?

Bharadwaj et al. (2013)

Hildebrandt et al. (2015)

Lucas et al. (2013)

Yoo (2010)

IoT_SEIZ

¿Con qué frecuencia utiliza usted las alertas instaladas en los vehículos de los clientes?

Abulkhair et al. (2015)

Koo et al. (2016)

BD_INNOV

¿Con qué frecuencia las compañías de seguros se ponen en contacto con su empresa para ofrecer un PRODUCTO PERSONALIZADO en función del estilo de conducción por los datos que recoge directamente del vehículo?

Bian et al. (2018)

¿Con qué frecuencia se utilizan los MODELOS PREDICTIVOS para ANTICIPAR EL DESGASTE de las piezas han tenido un impacto en el coste de mantenimiento del vehículo?

Candanedo et al. (2018)

Murat et al. (2020)

BD_TECNO

¿Cuántas veces la tecnología digital nos ha permitido tomar decisiones sobre cambios organizativos?

Attaran et al. (2019)

Dority (2016)

¿Cuántas veces se utiliza la tecnología digital para saber cuándo el cliente va a cambiar el producto, el tipo de producto que va a buscar, el color, las características para poder anticiparse y así lanzar al usuario una comunicación que le haga comprarlo?

Ahmadinia et al. (2015)

Anderson y Bolton (2015)

Foroudi et al. (2017)

Pantano y Timmermans (2014)

¿Cuántas veces la transformación digital permite a su empresa ANTICIPAR FALLOS FUTURAS DEL COCHE permitiendo la conexión con el taller, pudiendo concertar una cita, incluso antes de que se produzca dicha avería?

Borgi et al. (2017).

Murat Çınar et al. (2020).

IoT_INNOV

¿Con qué frecuencia se identifica el GRADO DE INNOVACIÓN DE LA COMPETENCIA a través de dispositivos en red?

Koch y Windsperger (2017)

Hana (2013)

Fuente propia, 2020

Para comprobar las relaciones entre los indicadores y las variables latentes, así como las relaciones establecidas entre las hipótesis y los constructos que representan las capacidades, se especificó y estimó un modelo de ecuaciones estructurales (SEM). Todas las capacidades presentes en el modelo -sensación, aprovechamiento e innovación- se reflejan en la Figura 3. Los coeficientes, en las flechas del esquema del modelo, se muestran en una escala normalizada de -1 a 1.

Figura 3. Modelo de ecuación estructural de las capacidades identificadas

Fuente propia, 2021

La Tabla 5 indica los resultados de la aceptación o el rechazo de nuestra hipótesis:

- Hipótesis 1 (H1): la capacidad de detección medida a través de los indicadores (BD_SENS_1; BD_SENS_2; DT_SENS_1; DT_SENS_2; IOT_SENS) influye positivamente en la capacidad de apoderamiento se acepta ya que esta relación se considera probada.

- Hipótesis 2 (H2): la capacidad de aprovechamiento medida a través de los indicadores (BD_SEIZ_1; BD_SEIZ_2; DT_SEIZ_1; IOT_SEIZ) influye positivamente en la capacidad de innovación se acepta ya que esta relación se considera probada.

- Hipótesis 3 (H3) La capacidad de detección medida a través de los indicadores (BD_SENS_1; BD_SENS_2; DT_SENS_1; DT_SENS_2; IOT_SENS) no influye positivamente en la capacidad de innovación, por lo que no se acepta al considerarse probada esta relación.

- Hipótesis (H4): La secuencia del proceso de adaptación de las capacidades dinámicas, la asimilación y la innovación se acepta ya que esta relación se considera probada. Aunque H3 no tiene una influencia directa en la innovación, sí tiene una influencia indirecta en la innovación, la influencia es doble, directa e indirecta.

Tabla 5. Resultados de las Hipótesis

 

Valor de parámetro

P-Valor

Aceptación/No aceptación de las hipótesis

H1 Función

0.773

0,000

Accepted

H2 Función

0.729

0,000

Accepted

H3 Función

0,100

0,689

No accepted

H4 Función

0,564

 

Accepted

Fuente propia, 2021

5. Discusión

A partir del estudio desarrollado se pudo comprobar el cumplimiento de la hipótesis 1, es decir, la capacidad de sensing medida a través de los indicadores BD_SENS_1; BD_SENS_2; DT_SENS_1; DT_SENS_2; IOT_SENS, influye positivamente en la capacidad de seizing, se acepta ya que se considera probada esta relación. Esta afirmación se realiza con base en la revisión teórica, la cual resalta la importancia de la información que las empresas obtienen de parte del contexto; prueba de ello es el Big Data, el cual es utilizado para conocer las oportunidades y amenazas que presenta el entorno; pues a partir de los datos, la empresa puede conocer las necesidades de los clientes (Zhan et al., 2018). El Big Data también proporciona información sobre el número de clientes que visitan en sitio web. Además, los gráficos pueden utilizarse para analizar las encuestas de satisfacción de los clientes (Kennett et al., 2011) y comprender el proceso de toma de decisiones de los consumidores (Hofacker et al., 2016).

Por otro lado, la automatización de los procesos que se llevan a cabo dentro de la organización, como la fuerza de ventas, gestionada a través de recursos tecnológicos como teléfonos móviles y tabletas, permite a la empresa mantener el contacto con los clientes, realizar operaciones de venta y mantenerse informada de lo que ocurre en el mercado (Kotler y Armstrong, 2003). Asimismo, el uso de las redes sociales ayuda a las empresas a compartir información con las personas interesadas en sus productos en tiempo real y a construir una relación más estrecha con sus clientes (Utz y Breuer, 2019). En el caso de la industria automotriz, además, la tecnología digital ha permitido la introducción de sensores en los vehículos que permiten el contacto con los clientes, la detección de situaciones de peligro y la prevención de accidentes, incluso se desarrollan aplicaciones para teléfonos celulares que estiman la situación de peligro en las carreteras y ayudan al conductor a evitar accidentes (Bhatti et al., 2019).

En consecuencia, la capacidad de detección influye positivamente en la capacidad de aprovechamiento como expresan Lee y Yoo (2019), ya que la empresa al desarrollar la capacidad puede conocer las oportunidades y necesidades del entorno y aprovechar esta información para crear nuevos productos y procesos que le hagan desarrollar ventajas competitivas (Teece, 2007).

En cuanto a la hipótesis 2 (H2), la capacidad de seizing medida a través de los indicadores BD_SEIZ_1; BD_SEIZ_2; DT_SEIZ_1; IOT_SEIZ, influye positivamente en la capacidad de innovación, se acepta, ya que se considera probada esta relación. Esta afirmación se realiza en base a que el análisis de Big Data se ha convertido en una fuente de innovación y competencia, porque cada vez aporta más valor gracias a la información que obtiene de los clientes (Holmlund et al., 2020), estos datos se transforman en conocimiento para tomar decisiones de negocio y abordar los problemas de los clientes (Akter y Wamba, 2016). En el sector de la automoción, la evolución de la tecnología digital a través de herramientas como Internet, la inteligencia artificial y la tecnología de detección han influido en el modelo de mantenimiento. Gracias a la tecnología, el mantenimiento predictivo se ha convertido en una solución para abordar la fabricación inteligente y estimar el estado de los equipos, diagnosticar los fallos y evaluar la vida útil restante (Zhang et al., 2019)). La posibilidad de fabricar y colocar sensores en los vehículos aumentará a medida que lo haga el auge del internet de las cosas, ya que con el aumento de los sensores, también aumentará la cantidad de datos que serán fuente para el desarrollo de algoritmos de machine learning para el mantenimiento preventivo (Borgi et al., 2017).

Por lo tanto, en las empresas que van de la mano de la transformación digital, los recursos tecnológicos disponibles, como equipos técnicos, dispositivos de almacenamiento de datos, software, redes de comunicación, entre otros, son utilizados para brindar el servicio al cliente (Laudon y Laudon, 2006). En este sentido, autores como Lucas et al., (2013), y Lee et al., (2012) consideran que las tecnologías digitales ofrecen entornos más flexibles para crear nuevas formas organizativas con los clientes, y como expresan Hildebrandt et al., (2015), los OEMs de vehículos que tienen un conocimiento heterogéneo de las tecnologías digitales, que pueden integrarlas en sus empresas y comercializar este conocimiento, están mejor preparados para afrontar la transformación digital.

En cuanto a la hipótesis 3 (H3), la capacidad de sensir medida a través de los indicadores BD_SENS_1; BD_SENS_2; DT_SENS_1; DT_SENS_2; IOT_SENS, no influye positivamente en la capacidad de innovación, por lo que no se acepta al no considerarse probada esta relación. Aunque cabe destacar que según Teece (2007), con la información sobre las oportunidades y amenazas obtenidas de su entorno, la organización puede tomar decisiones para modificar o crear nuevos productos y procesos, por lo que el seising sí influye en la capacidad de innovación, pero en este estudio no se ha comprobado esta relación a través de los indicadores utilizados para medirla.

Por último, para la hipótesis (H4), se acepta que la secuencia del proceso de adaptación de las capacidades dinámicas es sensing, seizing e innovación, ya que esta relación se considera probada. Aunque H3 no ejerce una influencia directa sobre la innovación, sí que tiene una influencia indirecta, por lo que la influencia es doble, directa e indirecta. Esto apoya la opinión de Teece (2007), quien afirma que el desarrollo de las capacidades dinámicas consiste principalmente en detectar y aprovechar nuevas oportunidades, así como en transformar o reconfigurar los recursos para aumentar el rendimiento, más que en analizar y optimizar la base de recursos actual. Las capacidades dinámicas no tienen necesariamente un efecto directo en el rendimiento, sino más bien un efecto indirecto a través de su influencia en la base de recursos de la empresa (Battisti y Deakins, 2017). Por consiguiente, estas capacidades dinámicas son esenciales para promover la creatividad y, cuando son fuertes, hacen que cualquier empresa pueda hacer frente a la incertidumbre de la innovación y la competencia (Rotjanakorn et al., 2020). En relación con este punto, cabe señalar que la industria del automóvil se ve continuamente afectada por la introducción de nuevas tecnologías, lo que hace necesario que las organizaciones se adapten al rápido ritmo de crecimiento. En consecuencia, es necesario tener en cuenta las capacidades dinámicas que tienen estas empresas, que además superan las competencias básicas, para estar en continua observación de los cambios del entorno y así asegurar la permanencia de la industria en el mercado.

6. Conclusión

La transformación digital se ha convertido en una fuente de innovación y competencia, ya que aporta cada vez más valor gracias a la información que obtiene de los clientes, luego estos datos se transforman en conocimiento para tomar decisiones de negocio y atender los problemas de los clientes.

Hay que tener en cuenta que la industria de la automoción se ve continuamente impactada con la introducción de nuevas tecnologías, lo que hace necesario que las organizaciones se adapten al rápido ritmo de crecimiento. En consecuencia, es necesario tener en cuenta las capacidades dinámicas que tienen estas empresas, que además superan las competencias básicas, para estar en continua observación de los cambios del entorno y así asegurar la permanencia de la industria en el mercado.

Las empresas que entienden la importancia de la transformación digital muestran estilos de trabajo más modernos, consideran las preferencias de los usuarios y la información que pueden obtener del contexto. El tratamiento adecuado de esta información es la clave de la ventaja competitiva, por lo que los empleados deben tener acceso a la información adecuada para poder ejecutar correctamente sus tareas y así aumentar la calidad y la productividad.

Aunque existe consenso en la literatura académica sobre la importancia del desarrollo de las capacidades dinámicas para conseguir ventajas competitivas sostenibles en el tiempo, esta revisión realizada sobre la medición de las capacidades dinámicas pone de manifiesto la diversidad de estudios en este campo, con indicadores definidos para medir estas capacidades en la práctica.

Todas las acciones de innovación buscan mejorar los resultados económicos, ya sea aumentando las ventas o reduciendo los costes, es decir, la innovación pretende aumentar los beneficios, por lo que se espera que las nuevas innovaciones superen las soluciones técnicas y económicas que ya existen en el mercado y, por tanto, generen grandes beneficios para la empresa

En conclusión, y en cumplimiento de cada uno de los objetivos específicos planteados en este trabajo, se puede afirmar que a la hora de evaluar la eficacia de los indicadores utilizados para determinar cada una de las capacidades dinámicas, los indicadores utilizados para determinar la influencia de la capacidad de aprovechar e innovar han sido adecuados para este fin, ya que han podido determinar la relación entre cada una de las capacidades dinámicas y sus efectos dentro del sector del automóvil.

En este trabajo, aplicando los conceptos de los diferentes tipos de capacidades dinámicas del sector de la automoción, se han identificado nueve indicadores adecuados para realizar esta medición. Por lo tanto, este estudio ofrece una herramienta útil para el sector académico y el mercado que permite a las empresas de automoción medir sus capacidades dinámicas y compararlas con otras en relación con la transformación digital.

Sin embargo, la investigación presenta algunas limitaciones que deben ser consideradas a la hora de contextualizar el trabajo realizado. La más representativa es la dificultad de obtener una muestra mayor, ya que de 142 encuestas, sólo se obtuvieron 42 respuestas, debido al poco tiempo que los encuestados tenían para atender al investigador.

Esta medición les ayudará a desarrollar estrategias activas de mejora de procesos para elevar su capacidad de detección, aprovechamiento e innovación del mercado, y de esta manera, mejorar su desempeño gerencial y buscar un mejor posicionamiento en el sector.

Una futura línea de investigación sería ampliar este estudio a otro tipo de empresas, para poder medir el éxito de las organizaciones en función de sus capacidades dinámicas.

Agradecimientos

Los autores desean agradecer a los revisores y a los editores de esta revista sus comentarios, que han contribuido a mejorar este documento.

Declaración de conflicto de intereses

Todos los autores han contribuido significativamente a este estudio y han aceptado su publicación. Además, todos los autores declaran que no hay conflictos de intereses en este estudio.

Financiación

Los autores no recibieron apoyo financiero para la investigación, la autoría y/o la publicación de este artículo.

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* Autor de correspondencia.
Email: p.martinezde@alumnos.urjc.es