Innovation intelligence: innovatielandschap in kaart brengen

“Met de juiste databronnen en tools om deze te ontsluiten hebben we een systematische aanpak ontwikkeld om informatie weer te geven over het innovatielandschap. Veel technologische, economische en maatschappelijke ontwikkelingen zijn uitermate complex en vaak sectoroverstijgend. Veranderingen op deze drie gebieden zijn steeds minder lineair en voorspelbaar. Wij houden rekening met de dynamiek en onzekerheid van innovatietrajecten. Het helpt beleidsmakers bij het nemen van strategische beslissingen over zulke ontwikkelingen”, vertelt Consultant David Otto van TNO Vector.

Gericht beleid maken

TNO constateert dat er veel onduidelijkheid is over het effectieve gebruik van data, waar die vandaan te halen en welke tools daarvoor geschikt zijn. Veel databronnen zijn versnipperd, bevatten gefragmenteerde informatie of zijn op één specifiek onderwerp gericht. Databronnen samenvoegen is complex, omdat ze elk hun eigen format hebben. Tegelijkertijd is de behoefte groot bij beleidsmakers om tijdig objectieve en gevalideerde analyses te hebben om gericht beleid te maken.

Veelomvattend beeld

De opmars van kunstmatige intelligentie (AI) is een voorbeeld van zo’n complexe en sectoroverstijgende ontwikkeling. Het zorgt voor nieuwe bedrijvigheid en slimme oplossingen, maar heeft invloed op meerdere aspecten. Het heeft bijvoorbeeld een economische kant, een technologische, een financiële, en een sociale. Traditioneel baseert innovation intelligence zich op bronnen als bedrijfsdata, patentdata en cijfers over wetenschappelijk onderzoek. TNO Vector kan die bronnen combineren met de kennis van experts, nieuwe databronnen en nieuwe data analyse methoden. Hierdoor ontstaat een veelomvattender beeld.

Systeemniveau

David Otto: “Veel onderzoek is gebaseerd op een beperkt aantal bronnen. En als je data en inzichten van experts hebt over één sector, zegt dat weinig over economische of technologische ontwikkelingen die sterk van invloed kunnen zijn op die sector. Wij kijken naar data van bedrijven op microniveau, combineren deze met data van waardeketens van bedrijven en inzichten van stakeholders en komen zo op inzichten op systeemniveau. Deze inzichten zijn bedoeld om handvatten te bieden voor beleidsmakers.

Opkomende bedrijven in de waardeketen

TNO Vector heeft de nieuwe aanpak van innovation intelligence de afgelopen periode toegepast bij het platform Groene Chemie, Nieuwe Economie (GCNE) een samenwerkingsverband van toonaangevende bedrijven die de duurzame transitie in de groene chemie sector wil versnellen. Daarbij ligt de nadruk op innovatieve technologieën die opkomende bedrijven gebruiken om een duurzame economie te realiseren.

“We kijken hier over langere tijd hoe nieuwkomers presteren in deze nieuwe sector. Dus geen eenmalig beeld van de huidige stand van zaken, maar frequent volgen welke bedrijven erbij komen of afvallen, hoe ze zijn gefinancierd, hoe ze groeien, en welke uitdagingen ze ondervinden. Door veel kennis en databronnen te combineren krijg je goed inzicht in wat er precies gebeurt in een ecosysteem”, vertelt David.

Dwarsverbanden

Dat is dan ook de kern dat kan leiden tot een nieuwe methode voor dergelijke complexe vraagstukken. Je niet beperken tot een bepaalde sector, maar een ecosysteem beschouwen met alle dwarsverbanden en relaties tot maatschappelijke vraagstukken. Welke partijen doen ertoe in dit grotere geheel, wie zijn de gamechangers, welke uitdagingen liggen er, welke innovaties zorgen voor doorbraken?

“Als je weet welke innovaties belangrijk zijn en hoe bedrijven zich over de tijd ontwikkelen, weet je waar je op in moet zetten. Dat is ook het doel: zorgen dat beleidsmakers met objectieve, relevante gegevens besluiten kunnen nemen om innovatie in ons land met kracht te stimuleren.”