Modelos predictivos conocidos

Para anticipar el recorrido de una tecnología emergente se han propuesto varios marcos conceptuales e indicadores cuantitativos. Un ejemplo muy difundido es el Ciclo de sobreexpectación (hype cycle) de Gartner, que describe cinco fases –«génesis», pico de sobreexpectación, valle de desilusión, pendiente de iluminación y meseta de productividad»– por las que supuestamente atraviesa cualquier innovación tecnológica. Sin embargo, este modelo es puramente cualitativo y basado en la percepción de mercado, por lo que carece de formulación matemática rigurosa. Sirve más para ilustrar tendencias generales de hype social que para realizar predicciones numéricas precisas. Aun así, en la práctica se utiliza para ubicar tecnologías según su visibilidad (si están aún en la fase de “genesis” o ya en adopción masiva).

Otro enfoque es la curva en “S” de adopción/vida tecnológica, basada en modelos logísticos. Por ejemplo, la difusión de una tecnología suele representarse con una función logística acumulativa de ventas o usuarios. El modelo de difusión de Bass es un caso clásico: distingue innovadores (coeficiente p) e imitadores (q) y estima la adopción futura en función del mercado potencial. En dicho modelo los parámetros p y q (además del tamaño del mercado) determinan la forma de la curva de adopción. Estos modelos cuantitativos permiten ajustar datos históricos de ventas, usuarios o instalaciones, de modo que extrapolan cuándo la tecnología alcanzará su saturación o adopción masiva. La curva en “S” —que originalmente se usó para describir rendimiento o productividad frente al esfuerzo/duración— se adapta también a la adopción de producto (por ejemplo, categorías de innovadores, tempranos, mayoría temprana y tardía, etc., según Rogers). En la práctica, la “posicion” actual de la tecnología en la curva de adopción de Rogers (p.ej. si ya cruzó “el abismo” hacia la mayoría) y en la curva de Gartner se usan como indicadores de madurez.

El análisis bibliométrico y de patentes es otro método cuantitativo habitual. Aquí se rastrean las tendencias de publicaciones científicas, citas y registros de patentes asociadas a la tecnología. Por ejemplo, un fuerte crecimiento (posiblemente exponencial) en el número de artículos o patentes suele indicar que la disciplina está en expansión. La bibliometría permite detectar el “estado de la investigación” y sus tendencias, mientras que el conteo de patentes sirve para medir la actividad innovadora industrial. Ambos indicadores dominan las fuentes de datos en previsión tecnológica. Típicamente se puede ajustar una curva logística al crecimiento acumulado de publicaciones o patentes para estimar en qué año se alcanzaría un cierto nivel (p.ej. el 90 % del potencial)[12][11]. Complementariamente, se usan modelos econométricos o de series temporales (p.ej. ARIMA) sobre estos datos históricos para proyectar tendencias. En síntesis, las metodologías más robustas combinan varios indicadores medibles (I+D, publicaciones, patentes, adopción, etc.) para extraer curvas de crecimiento y estimar la etapa futura de la tecnología.

Variables clave y aplicaciones

Los modelos citados emplean distintas variables empíricas. Algunas de las más usadas son:

• Inversión en I+D (pública y privada): reflejada en presupuestos de investigación, financiaciones públicas o inversión de capital riesgo. Un aumento sostenido en inversión suele preceder fases de expansión tecnológica.
• Publicaciones científicas: número de artículos, conferencias o citas por año en el campo. Reflejan el interés científico y madurez del conocimiento.
• Patentes registradas: cantidad de patentes o familias por año indica la actividad tecnológica y comercial futura[13]. Se usan también métricas derivadas (citaciones de patentes, estadísticas de paisajes tecnológicos).
• Adopción comercial o de usuarios: ventas, instalaciones de productos, número de usuarios o despliegue en industria. Son quizá las medidas más directas de difusión. Se modelan como curvas logísticas (adopción acumulada) o exponenciales en fases tempranas.
• Consumo o mercado: puede medirse en facturación global de la tecnología, dispositivos vendidos, capacidad instalada, etc. Apoya modelos basados en demanda.
• Regulación y estándares: aunque cualitativa, la existencia de marcos regulatorios o normativos (p.ej. regulaciones específicas, aparición de estándares) se considera un indicador de madurez institucional. Su avance suele vincularse a fases tardías o masivas.
• Otros posibles indicadores: número de startups, fondos de capital, menciones en medios, índices de “hype” (Google Trends, redes sociales). Suelen complementar el análisis, pero no hay un modelo estándar único.

No existe un único modelo cuantitativo universal; cada tecnología puede exigir distintas combinaciones. Por ejemplo, tecnologías científicas puras (física cuántica) pueden medirse mejor con publicaciones/patentes, mientras que tecnologías de consumo (IA, apps) se modelan mejor por adopción de mercado y factores sociales. En general se interpreta así: un incremento rápido en publicaciones y patentes anticipa crecimiento, mientras que un rápido crecimiento de adopción (ventas o usuarios) indica transición a etapa de expansión. La posición relativa entre estos indicadores permite ubicar la fase actual de la tecnología (investigación, piloto, nicho comercial, madurez, etc.).

Modelo integral propuesto, HELIOS

• HELIOS (Hybrid Evaluation of Lifecycle and Impact of Outstanding Science) – Evaluación Híbrida del Ciclo de Vida e Impacto de Tecnologías Emergentes».

Dado que no existe un modelo único y universal, proponemos un modelo integrado de madurez tecnológica basado en los indicadores empíricos clave mencionados. Este modelo no compite con los anteriores, sino que los combina cuantitativamente. La idea es calcular un puntaje o índice agregado de avance tecnológico para cualquier tecnología, a partir de variables normalizadas (por ejemplo, tasa de crecimiento o nivel actual de inversión, publicaciones, patentes, adopción, marco regulatorio, etc.). A continuación se ejemplifica conceptualmente cómo se estructuraría:

En este modelo, cada variable se mide año a año y se normaliza (por ejemplo, comparando con el valor histórico máximo o con el total de mercado proyectado). Luego se pueden asignar pesos relativos (p.ej. 25 % inversión, 25 % publicaciones, 20 % patentes, 25 % adopción, 5 % regulación) para obtener un índice compuesto de madurez. La tabla anterior describe qué patrón de métricas corresponde a cada fase. Por ejemplo, en la fase de emergente la investigación crece pero no hay adopción comercial; en crecimiento ya florecen patentes y adopción masiva; en madurez la mayoría de indicadores se estabilizan o decaen.

Uso e interpretación: Aplicando este modelo, se recopilan datos históricos de cada variable y se observa en qué fase está la tecnología. Por ejemplo, si las publicaciones y la inversión crecen muy rápido pero la adopción comercial apenas inicia, la tecnología estaría en una fase entre «Desarrollo inicial» y «Adopción temprana». Para proyectar a 5, 10 o 20 años, se puede:

• Ajustar curvas logísticas o de crecimiento a cada indicador (por ejemplo, modelo de Bass para adopción, curvas S a publicaciones/patentes) y extrapolarlas.
• Usar los valores actuales de cada indicador para calcular el índice de madurez. Si el índice actual está muy por debajo del potencial máximo (definido por benchmarks u otras tecnologías análogas), queda espacio para fuerte crecimiento.
• Evaluar la velocidad de transición entre fases. Si los indicadores evolucionan rápidamente (p.ej. el índice de publicaciones acelera), se espera una maduración más temprana.

Como visualización conceptual, además de la tabla anterior se podrían representar gráficamente estas fases como segmentos en una curva de avance global, o incluso en un gráfico radial (donde cada variable es una dimensión). En cualquier caso, el resultado permite estimar la trayectoria futura: por ejemplo, una curva S proyectada de adopción indicando que el 50 % de adopción se alcanzaría dentro de X años, o un nivel de madurez cercano al saturado en el horizonte de 10 años.

En resumen, HELIOS, el modelo propuesto combina indicadores cuantitativos clave para ubicar una tecnología en etapas definidas (investigación, desarrollo, adopción temprana, expansión, madurez) y así prever su evolución. Una lectura coherente de los datos –a través de curvas ajustadas o índices compuestos– permite inferir si la tecnología está próxima al «tipping point» de crecimiento o si ya se acerca a su fase madura. Este enfoque es general y puede aplicarse a distintas tecnologías emergentes, ajustando pesos o umbrales según el sector específico.

Referencias: Los modelos y conceptos mencionados aquí se basan en la literatura especializada. Por ejemplo, la adopción mediante curvas logísticas es la base del modelo de Bass y de las categorías de Rogers, ampliamente usadas en innovación tecnológica. La curva en S (rendimiento vs. esfuerzo/tiempo) ha sido resaltada como herramienta estratégica para predecir el avance tecnológico. Asimismo, estudios de technology foresight señalan el uso de bibliometría y análisis de patentes –“las fuentes de datos dominantes” en previsión tecnológica– combinadas con regresiones logísticas para estimar etapas futuras. Por último, documentos como los marcos de la OMS sobre salud digital incluso proponen evaluar la posición de una tecnología en la curva de Rogers y en la curva de Gartner, subrayando su relevancia práctica. Estas referencias apoyan los fundamentos del modelo integrado sugerido.