El panorama de Industry Research Labs ha cambiado drásticamente en las últimas dos décadas, y continúa cambiando rápidamente. Hasta finales de la década de 1990, había algunos excelentes laboratorios de investigación de la industria (cuando me gradué en 1985, unirme a algunos laboratorios de investigación de la industria como Bell Labs y varios otros era más prestigioso que unirse a la academia para la investigación. Desde entonces, durante casi dos décadas, laboratorios de investigación corporativos He visto un fuerte descenso en los Estados Unidos, y las características de la investigación en las empresas han cambiado. Han sucedido varias cosas:
Las empresas han reducido los fondos para la investigación independiente de varias maneras. Aquí hay algunos modelos actuales:
En lugar de financiamiento a nivel corporativo, requieren un grupo / proyecto de investigación para obtener apoyo o financiamiento / copatrocinio parcial de una unidad de negocio o producto, o requieren un plan anticipado sobre cómo la investigación aplicada funcionará directamente en el próximo lanzamiento de un producto existente. El laboratorio de investigación de Samsung (en 2014, pero probablemente está cambiando su modelo nuevamente), o la investigación de GE son ejemplos de este modelo. Aquí hay una variación de este modelo: se pedirá a los investigadores de IBM que pasen algún tiempo en las llamadas de los clientes establecidas por las unidades de negocios / gerentes de cuentas, y que realicen prototipos / versiones iniciales de productos que involucren algunas investigaciones con participación directa del cliente y, en algunos casos, de los clientes datos antes de que una unidad de negocios pueda hacerse cargo. Esto aún le daría al investigador cierta capacidad de innovar. En PARC o SRI, puede encontrar investigación, pero puede ser impulsada sustancialmente por la disponibilidad de fondos externos o la necesidad de un cliente.
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Muchas compañías de Internet / alta tecnología se mezclan / co-ubican por completo en grupos de investigación e ingeniería. En el día a día, hay poca distinción entre un investigador y un ingeniero. Google es uno de los muchos ejemplos de este modelo.
Muchas compañías han dejado de financiar investigaciones que podrían conducir a una nueva línea de negocios, productos o servicios. En cambio, quieren que la “investigación” se realice de manera muy incremental, aportando nuevas características a los productos existentes, evaluando la aceptación del mercado / cliente y reiterando. Este es el tipo de investigación (si lo llama investigación) realizada por empresas como Amazon, Groupon y Samsung Research.
Por lo tanto, para aquellos que buscan laboratorios de investigación “tradicionales” en los modelos de los laboratorios Bell Labs, Bellcore e IBM Research y los laboratorios HP en la década de 1990, se sentirán decepcionados. Microsoft ha tenido el modelo de investigación más puro últimamente, hasta que el nuevo CEO asumió el cargo. Los investigadores no tenían que identificar resultados comerciales por adelantado y podían elegir el tema de investigación con cierto grado de libertad. Una vez que el valor de la innovación es claro para un grupo de productos, el investigador respectivo generalmente ayudaría en la transición de la tecnología en el laboratorio al producto. Con el cierre del laboratorio de San José y el muy bajo nivel de contratación, no estoy seguro de que MSR sea muy relevante para los nuevos graduados. Hay grupos de investigación relativamente pequeños (y en gran medida independientes) (pequeños laboratorios) en Siemens, Bosch y Fujitsu.
Lo que aún es posible es encontrar grupos dentro de lo que solía ser un laboratorio de investigación tradicional, donde todavía puede haber más alcance de investigación o búsqueda de ideas innovadoras dentro de los límites de la experiencia / alcance del grupo. Por ejemplo, puede encontrar un grupo en IBM Watson Innovation (una nueva división formada por IBM en torno a su tecnología de computación cognitiva) que puede estar llevando a cabo una investigación publicada en KDD. Sin embargo, debe estar preparado para situaciones en las que no tiene un control significativo sobre el tema de su investigación el próximo año, o la aplicación a la que debe dirigirse la investigación.
