Resumen de The determinant factors of open business model
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Resumen Introducción: Desde principios del siglo XXI, varios autores afirman que los modelos de negocio abiertos (OBM) permiten a una organización ser más eficaz en la creación y la captura de valor siendo un requisito previo para el éxito de las asociaciones de co-desarrollo. Como resultado de las tendencias de: crecientes costos de desarrollo y ciclos de vida de los productos/servicios más cortos, las empresas encuentran cada vez más difícil justificar las inversiones en innovación. El OBM resuelve ambas tendencias, subrayando los términos: "ecosistema de la industria" y/o "modelo de negocio colaborativo". No sólo cambia el proceso de innovación, sino que también modifica a las propias organizaciones mediante la reconfiguración de sus cadenas de valor y redes. Para las empresas, crea una lógica heurística basada en el actual modelo de negocio y tecnología para extenderlas, con estrategia, al desarrollo de la innovación para crear valor y aumentar los ingresos y beneficios. Enfatiza tanto las relaciones externas así como la gobernabilidad, como valiosos recursos con varios roles que promueven la competitividad corporativa. Por lo tanto, para un sector especializado de alta tecnología como lo es el de las tecnologías de la información de la zona metropolitana de Guadalajara (ITSMZG), exponemos el siguiente problema de investigación: ¿Cuáles son los factores determinantes de la OBM como modelo empírico que se aplcado en el ITSMZG? Método: Como se ve, esta investigación tiene como objetivo plantear, los factores determinantes de la OBM como un modelo empírico que sea aplicado en el ITSMZG.Se trata de un estudio documental para seleccionar las principales variables entre los especialistas de las ITSMZG que practican el proceso OBM mediante el proceso de jerarquía analítica (AHP) y el Panel de Delphi a fin de contrastar los términos académicos con la experiencia de los especialistas. Es un estudio descriptivo, exploratorio, correlacional, transeccional, cualitativo-cuantitativo para obtener un cuestionario final en escala Likert, con confiabilidad a través de prueba piloto (Alfa de Cronbach>0.7), aplicado entre enero 2015-mayo 2016 a una población total de: 600 especialistas en el ITSMZG (150 profesores de IT; 150 representantes de consultores de firmas IT como “parte consultora” ; 290 CEO PyME y 10 CEO de empresas grandes como parte de “toma de decisiones”, con 1 año en el mercado, 80% con licenciatura, 20% con postgrado, 20% mujeres y 80% hombres). Se diseñó un modelo de ecuaciones estructural de primer orden (SEM) como técnica de análisis factorial confirmatorio (CFA), mediante el software EQS 6.1 para analizar las variables subyacentes de OBM, y determinar un modelo final. Resultados: El resultado es un modelo empírico de OBM, que consiste en 5 principales factores: administración del negocio (BMG, 10 variables/76 indicadores), estrategia (STR, 3 variables/14 indicadores), tecnología (TEC, 3 variables/24 indicators), nuevos emprendimientos (NWE, 3 variables /7indicadores) y orientación de la innovación abierta (OIO, 3 variables/18 indicadores). Conclusión: Aunque el modelo empírico final de OBM tiene un efecto positivo significativo entre sus variables, también mostró diferentes niveles de carga de factores, lo que significa oportunidades para mejorar el modelo para el ITSMZG.
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Abstract Introduction: Since the beginning of the XXI century, several authors affirm that open business models (OBM) enable an organization to be more effective in creating as well as capturing value and are a prerequisite for successful co-development partnerships. As a result of both trends, the rising development costs and shorter product/service lifecycles, companies are finding it increasingly difficult to justify investments in innovation. The OBM solve both trends, underscoring the terms: “industry ecosystem” and/or “collaborative business model”. Not only it changes the innovation process but it also modifies organizations themselves by reconfiguring value chains and networks. For the firms, it creates a heuristic logic, based on the current business model and technology to extend them with strategy, to the development of innovation to create value and increasing revenues and profits. It emphasizes the external communities with governance as valuable resources with several roles that promote corporate competitiveness. So, for a specialized sector with high technology such as the information technologies sector of metropolitan zone of Guadalajara (ITSMZG), we posed the next research question: Which are the determinant factors of the OBM as an empirical model to be applied at the ITSMZG? Method: As you see, this research is aimed to pose, the determinant factors of the OBM as an empirical model to be applied at the ITSMZG.This is a documentary study to select the main variables among specialists in ITSMZG practicing the OBM process using analytic hierarchy process (AHP) and Delphi’s Panel to contrast the academic terms with the specialists experience. It´s a descriptive, exploratory, correlational, cross-sectional, qualitative-quantitative study to obtain a final questionnaire in Likert scale, with reliability tested through a pilot survey (Cronbach’s Alpha>0.75), applied during Jan. 2015-May 2016 to the total population asked: 600 specialists of ITSMZG (150 IT teachers and 150 representatives of consulting firms as “consultant part”; 290 IT SME CEO and 10 IT LE CEO as the “decision-making part”, since 1 year in the market, 80% with bachelor degree, 20% with postgrade, 20% women and 80% men). It was designed a first-order structural equation modeling (SEM) as a confirmatory factor analysis (CFA) technique, using the EQS 6.1 software to analyse the OBM underlying variables, to determine a final empirical model. Results: The result is an empirical OBM based on 5 main factors: business management BMG (10 variables/76 indicators), strategy (STR, 3 variables/14 indicators), technology (TEC, 3 variables/24 indicators), new entrepeneurships (NWE , 3 variables /7indicators) and open innovation orientation (OIO, 3 variables/18 indicators), empirically proved for the ITSMZG. Conclusion: Although the final empirical OBM has a significant positive effect among its variables, also showed different levels of factor loadings, meaning opportunities to improve the model for the ITSMZG.
