Что такое дата скаутинг

Технологический скаутинг в мире: кейс Kaspersky iHub и Dsight

Как сделать внушительную воронку по стартапам с узкой специализацией и отобрать для дальнейшего партнерства с корпоративным акселератором deep-tech стартапы из разных стран? Рассказываем на примере одного этапа программы Kaspersky Open Innovations, реализованного бизнес-акселератором компании при поддержке платформы Dsight.

«Лаборатория Касперского» – международная компания, работающая в сфере информационной безопасности с 1997 года. В составе компании есть центр инноваций – Kaspersky iHub, который развивает инновационные проекты (например, Polys и Kaspersky Antidrone), а также регулярно проводит скаутинг стартапов по всему миру.

Dsight – BI-платформа (Business Intelligence), полностью сфокусированная на венчурном рынке.

Так, потеря контроля над конфиденциальной и ценной информацией может привести к необратимым последствиям не только для корпораций, но и для малого и среднего бизнеса.

Мы в Dsight решили помочь со скаутингом для «Лаборатории Касперского», в рамках которого центр инноваций компании искал технологические решения для SMB (малого и среднего бизнеса) в нескольких областях: защита для пользователей облачных технологий, данных и приложений; защита сетевых технологий.

В рамках кампании за полтора месяца нам надо было привлечь к обсуждению пилота не менее 50 релевантных стартапов, которые удовлетворяют критериям: разработанный MVP, собственный продукт, опыт в разработке решений в сфере кибербезопасности. Основная ценность для стартапов (Value Proposition) – пилотирование, встраивание в канал продаж, а также долгосрочное партнерство.

Посмотреть страничку с описанием программы и формой регистрации стартапов можно по ссылке.

1. Создание воронки

Как резидент IT-кластера Сколково мы занимаемся созданием ПО для автоматизации сбора и анализа информации о венчурном рынке РФ и мира. Важно сказать, что на первом этапе мы делали ставку на массовость вместо точечного поиска.

В итоге было отобрано около 2560 компаний, из которых после первичного контактирования и скрининга только половина оказалось релевантной. Таким образом, работа была продолжена только с 1248 стартапами.

2. Поиск дополнительной информации

Для поиска дополнительной информации, например, личных контактов основателей или директоров по бизнес-развитию мы интегрировали несколько проверенных SaaS инструментов и социальные сети.

Общение происходило в основном посредством онлайн-каналов, таких как общая почта компании, личная почта или LinkedIn основателей / топ-менеджеров.

Часто задаваемые вопросы были про удачные кейсы сотрудничества между стартапами и «Лабораторией Касперского», NDA и paid pilot. Также, редко, но метко, спрашивали про русских хакеров 🙂

Источник

Скаутинг технологий

(исследование, поиск, обнаружение технологий) – научная разработка the Deutsche Telekom Laboratories.

Опираясь на результаты двух научных исследований, проведенных Deutsche telekom и British Telecom, а так же литературный обзор, данная статья предлагает определение технологического скаутинга, общего технологического процесса, и определяет мотивацию участников в этом процессе.

Ключевые слова: технологическая разведка, технологическое прогнозирование, технологическое предвидение, скаутинг технологий, технологическое исследование, стратегическое предвидение, технологический мониторинг, сканнинг (сканирование, отслеживание) технологий.

Методы сбора, анализа и распространения такой технологической информации стали известны как технологическое прогнозирование, технологическое предвидение или технологическая разведка.

Результатом функционирования технологической разведки зачастую является обнаружение необходимости в освоении новых областей знаний.

Вследствие повышения технологической сложности и развития глобализационных процессов в сфере НИОКР, становится все более трудно осваивать все эти знания собственными силами. Как следствие, компании исследуют новые пути получения информации для развития технологических возможностей из внешних источников. Подобные сведения могут быть получены в результате проведения совместных исследований, лицензирования, покупки прав интеллектуальной собственности, создания совместных предприятий и прямой покупки инновационных технологий (новых разработок).

Эта статья направлена на подробное рассмотрение структуры исследования на основе технологического скаутинга, предлагает его определение, как общего самостоятельного технологического процесса, и определяет мотивацию участников в этом процессе. Представленные сведения были получены на основе литературного обзора и результатов двух научных исследований, проведенных Deutsche telekom АG и British Telecom.

2. Определение технологического скаутинга.

Эволюция исследований в области технологической разведки.

Исследования, основанные на проведении систематического поиска текущих и будущих технологических новшеств, развивались в течение долгого времени. Критерии обнаружения этих изменений, преимущественно, недостаточно проработаны, и речь идет о выявлении остановок (разрывов) в процессе технологического развития. Классификация различных областей исследования представлена на рисунке 1. В 1970-ых годах, под названием технологическое прогнозирование было проведено предметное исследование, сфокусированное на методах предсказания будущего с помощью моделирования и эконометрических приемов, главным образом, использующих ретроспективные данные. К таким методам относятся: экстраполяция тренда, S-образные кривые, построение трендов, публикационный и патентный анализ.

Технологическое предвидение продолжило расширять возможности исследования в предсказании будущих технологических изменений. Новыми аспектами стали: исследование на основе методов, позволяющих использовать экспертные сетевые структуры для сбора, оценки и интерпретации данных, и методов, которые помогают в принятии решений. Кроме того, технологическое предвидение включает в себя анализ положения организаций для оценки их устойчивости в будущем. /Таким образом, понятие технологического предвидения является более широким и включает в себя прогнозирование/.

Методы и технологического прогнозирования, и технологического предвидения использовались как на уровне отдельных компаний (микро-уровень), так и на региональном, национальном и наднациональном уровнях (макро-уровень).

Рисунок 1: Научная классификация структуры технологической разведки:

В 1990-ых годах, исследование расширило свои рамки, включив такие аспекты, как организация и процесс исследования.

Доминирующим понятием для описания исследований, проводимых на уровне отдельных компаний (микро-уровень) стала технологическая разведка, хотя термин конкурентная техническая разведка тоже использовался в этом значении.

В последние годы, термин научные разработки будущего относится к исследованиям, которые направлены на предсказание будущих изменений и подготовку к этим изменениям, включая также нетехнические аспекты, такие как изменения на рынках, потребностей потребителя, законодательства и изменения в социо-культурной сфере.

Смежная область исследования технологического сорсинга.

Технологический менеджмент имеет дело с обеспечением, хранением, и использованием знаний в области технологий. Он также осуществляет поддержку инновационного менеджмента, определяя технологические возможности для спецификации продукта и его совершенствования. Рисунок 2 показывает пересечение процессов технологического и инновационного менеджмента.

Технологическая конвергенция и быстрый темп технологических изменений значительно усложняют процесс выявления необходимых технологических возможностей и потенциальных источников знаний в области технологий. Помимо этого, языковые и терминологические различия все более затрудняют способы добычи информации (датамайнинг) для обнаружения экспертных центров в специализированных технологических областях.(?) В результате, привлечение экспертов для получения необходимой технологической информации становится все более востребованным и привлекательным вариантом.

Рисунок 2: Сорсинг в структуре технологического и инновационного менеджмента

Понятие скаутинга (исследования, поиска) технологий.

Скаутинг технологий зачастую рассматривается как логическая ответная реакция на расширение технологического рынка ноу-хау (способов передовых технологий), которое вызвано развитием глобализационных процессов в сфере НИОКР. Технологический скаутинг выполняет две основные функции. Во-первых, с помощью этого метода выявляют научные и технологические новшества, которые могут быть использованы в интересах компании. Скаутинг может иметь направленный характер (технологический мониторинг), то есть исследование в специализированных технологических областях, или ненаправленный характер (сканнинг технологий), то есть исследование новых технологических возможностей в областях, еще не освоенных технологическими возможностями компании. Во-вторых, скаутинг облегчает или осуществляет сорсинг технологий.

Эти две функции скаутинга и их взаимосвязь с технологической разведкой и технологическим менеджментом представлены на рисунке 3. Другими сферами интересов в исследованиях на основе скаутинга технологий являются процесс, организация и методы построения и использования сети взаимосвязанных экспертных сообществ.

Рисунок 3: Научная классификация скаутинга технологий

Технологический исследователь (скаут).

Исследователь является либо сотрудником компании, либо внешним консультантом. Он может привлекаться к решению исследовательского задания время от времени, или постоянно заниматься решениями задач технологического скаутинга. Необходимые качества, которыми должен обладать исследователь технологий, схожи с качествами технологического гейткипера (человек, осуществляющий фильтрацию и отбор входящей информации). Эти качества включают в себя нестандартное мышление, хорошую осведомленность в науке и технике, уважение и признание внутри компании, способность ориентироваться в различных областях знаний и творческий подход.

3. Цели скаутинга (поиска) технологий.

В широком смысле, цель скаутинга состоит в том, чтобы добиться конкурентного преимущества, путем получения данных о потенциальных возможностях или угрозах, возникающих в результате появления новых технологий, на ранних стадиях разработки этих технологий, и обеспечить (технологические) мощности, способные устоять в сложной ситуации.

В 2004 году Deutsche Telekom внедрила методологию «Технологического Радара» для проведения скаутинга. 4 основные функции «Радара» представлены в таблице 1.

Таблица 1. Назначение «Радара», изобретенного Deutsche Telekom AG

Выявление на ранней стадии…

…новых технологий, технологических тенденций, прорывов в развитии технологий

…о потенциальных угрозах и возможностях технологического развития

… путем сопоставления технологических отчетов и оценки потенциала компании

Помощь в получении информации о внешних технологиях…

… при помощи сетей экспертных сообществ и их источников информации

4. Организация технологического скаутинга.

Процесс скаутинга в Deutsche Telekom состоит из четырех стадий, показанных на рис.4.

На стадии идентификации, для получения доступа к источникам информации в области индустрии и науки используется разведывательная сеть скаутов. Технологии, которые могут быть интересны (значимы), заносятся в краткое резюме (сводку), включающее технологическое описание, уровень исследования (статус) и потенциал применения, и отправляются в исследовательский центр Deutsche Telekom. Как внутренние эксперты компании, так и внешние консультанты могут использоваться в качестве скаутов.

Стадия отбора состоит из двух этапов. На первом этапе технологии отбираются по критерию степени новизны. На втором этапе устанавливается факт того, что выбранная технология еще не была изучена Deutsche Telekom AG.

На этапе оценки технологии ранжируются в соответствии с двумя критериями: степень влияния на рынок и сложность технологической реализации. Ранжирование осуществляется командой технологических исследователей и скаутов на совместном симпозиуме. На симпозиуме во время обсуждения технологий присутствуют все скауты, таким образом, подтверждая, что все неблагоприятные технологические характеристики рассматриваемой технологии обнаружены, и границы технологических направлений (тенденций) установлены.

На стадии распределения технологии тщательно исследуются скаутами и включаются в резюме, в котором описывается технология, последние разработки, уровень исследований и потенциал использования. Чтобы облегчить процесс доступа к технологиям, составляется визуализированное изображение, названное «Радарным экраном», которое разделяет технологии на группы в соответствии с уровнем их разработки (развития). Полученные сведения далее распространяются в отдел (Strategy) инноваций, главным техническим сотрудникам и менеджерам по маркетингу подразделений, как в печатном виде, так и через интранет.

Хотя процесс технологического сорсинга не проявляется при использовании “Радара” явно, привлечение скаутов для установления связи с источниками информации, которые, могут быть потенциальными источниками знаний, все же осуществляется. Это обеспечивается с помощью трех приемов. Во-первых, имена скаутов и их информационные контакты перечислены в technology one-pager. Во-вторых, организуются симпозиумы, на которых технологическое исследование собирает заинтересованных исследователей и разработчиков продуктов для обсуждения полученной поисковой сетью информации. В-третьих, предлагаются дополнительные варианты, включающие углубление совместной деятельности скаутов и их источников (осведомителей).

Рассмотрение структуры процесса технологического скаутинга.

Основываясь на процесс технологической разведки, мы также можем разделить процесс технологического скаутинга на шесть стадий, как показано на рисунке 5. Первые пять стадий совпадают со стадиями технологической разведки, шестая стадия представляет собой технологического сорсинг.

На первой стадии происходит определение зоны поиска. Как уже было отмечено в главе 1 Понятия, деятельность скаутинга может быть направленной или ненаправленной (сканнинг технологий). Основные формы поисковой работы можно разделить на: случайный мониторинг, обязательный мониторинг, сканирование и направленное изучение.

На второй стадии скауты выбирают источники информации и методы их использования. Информационные источники разделяются на формальные и неформальные. Неформальные источники особенно полезны в областях с высоким уровнем технологических изменений и в обнаружении остановок технологического развития. Формальные источники часто имеют преимущества при использовании автоматизированного поиска (например, поиск в базе данных с предопределенными параметрами). К наиболее часто используемым источникам неформальной информации относятся: сети, выставки, симпозиумы и конференции. Самые важные формальные информационные источники – протоколы конференций (дневники), технологические отчеты, исследования тенденций и журналы.

Выбор методов зависит в большей степени от величины временных рамок использования информации. Методы, которые представляют собой комбинации различных методов, высоко востребованы. Качественные методы имеют преимущество в областях с высокой степенью технологических изменений и в установлении остановок технологического развития.

На третьей стадии данные собираются и зачастую хранятся в ИТ-системе для последующего анализа. Скауты с “подходящими характеристиками” могут собирать больше данных, использую большие сети, и выбирать наиболее важную информацию, используя технологические знания и знания о потребностях компании.

На четвертой стадии данные фильтруются, анализируются и интерпретируются. Считается, что фильтрация данных достаточно хорошо выполняется скаутом. Однако полагают, что анализ и интерпретация данных лучше всего осуществляются в командном взаимодействии, включающем получателей информации и технологических скаутов. Еще одно преимущество командного процесса заключается в том, что технологические события, которые могут послужить инновационным скачком, непосредственно распространяются между участниками. Переданная пользователю информация становится сведениями. В технологии «Радар» процесс ранжирования, при котором найденные технологии оцениваются и ранжируются в контексте релевантности, также организован в виде командного взаимодействия. Процесс ранжирования – один из ключевых моментов в подходе технологии «Радар».

На пятой стадии информация, переданная скаутами, оценивается, и принимается решение. Результатами этой стадии – могут быть: выбор инноваций для инвестирования или, например, реализация мероприятий технологического сорсинга.

Шестая стадия – использование полученных сведений о технологиях. Ashton отметил: стадия использования – это стадия, на которой усилия разведки окупаются сполна. Из этого можно прийти к следующим выводам.

Во-первых, процесс должен быть направлен и ясно сформулирован в определении окончательного использования информации. Это подразумевает, что постановка задачи (брифинг) перед скаутами в начале поиска имеет наибольшую важность.

Во-вторых, оценка поиска производится на шестой стадии. Для этого производится анализ затрат на осуществление поиска. Выгоды, приобретаемые Deutsche Telekom, включают: стимулирование инноваций и облегчение технологического скаутинга. Эти выгоды должны быть соотнесены с затратами на поиск.

После шестой стадии производится оценка всего процесса целиком с целью выявления слабых сторон и дальнейшей оптимизации процесса.

Организация поисковой сети Deutsche Telekom AG.

Для проведения мониторинга и сканирования инноваций, возникающих по всему миру, Deutsche Telekom AG решила организовать сеть технологических экспертов (скаутов). Эта сеть очень похожа на нейронную сеть и использует «сильные» узловые пункты, имеющие собственные источники технологической информации. Данная поисковая сеть изображена на рисунке 6.

Для лучшего понимания состава разведывательной сети скаутов, их можно разделить на внутренних и внешних, постоянно занятых или частично загруженных. Данная классификация скаутов компании Deutsche Telekom приведена на рисунке 7. Можно отметить, что сеть достаточно хорошо сбалансирована, принимая во внимание подобную дифференциацию. При таком распределении может возникнуть вопрос, является ли подобная сбалансированность хорошим или плохим признаком.

Wolff считает, что идеальным скаутом является внутренний сотрудник компании, который занимается только деятельностью технологического скаутинга (full-time). Dougherty, напротив, считает, что лучшим скаутом является опытный эксперт, которого нанимают разные компании в качестве консультанта. Оба автора приводят множество доводов в пользу своих предположений. Золотая середина заключается в том, что внутренние полностью занятые работники компании более результативны на стадии распространения информации и способны найти наиболее подходящие технологии, применяя свои знания относительно внутреннего положения компании и используя внутреннюю сеть. С другой стороны, внешние консультанты лучше справляются с идентификацией технологических инноваций в неосвоенных технологических областях и могут обладать более глубокими знаниями при выполнении разведывательных заданий в определенных технологических областях.

Из этого, можно сделать вывод, что сбалансированная сетевая структура скаутов желательна, но при условии, что известны сильные и слабые стороны как внутренних, так и внешних скаутов, и определенные типы заданий будут распределяться между ними, учитывая их преимущества и недостатки.

Другим примером является скаутская сеть компании British Telecom, которая состоит из 12 full-time внутренних технологических скаутов. Эта сеть разработана для того, чтобы от начала и до конца проводить осуществление стратегии научного развития (R&D-НИОКР), управляемой, в основном, так называемыми венчурными менеджерами (менеджерами по управлению рисками), которые при направлении этой стратегии исходят из интересов покупателей и перспектив на рынке. Естественно, что они нуждаются в информации, которая приходит к ним от внутренних технологических скаутов, обладающих хорошим пониманием их потребностей. В этом смысле, исключительная роль внутренних работников в качестве скаутов обеспечивает необходимое понимание потребностей компании при обеспечении информацией.

Системы стимулирования в технологическом скаутинге.

Таблица 2: Стимулы деятельности участников разведывательной сети, используемые Deutsche Telekom АG.

Участник разведывательной сети

1) Внутренние исследователи (скауты)

2) Внешние исследователи (скауты)

3) “Академики” (Теоретики)

— Денежные премии в системе вознаграждения

— Возможность карьерного (профессионального) роста

— Возможность совместных исследовательских проектов

— Увеличение объема продаж

Поощрения, указанные в таблице, используются и предоставляются Deutsche telekom АG по своему усмотрению. К тому же, естественно, что у различных участников имеются разные источники мотивации для сотрудничества в разведывательной сети. Другими стимулами являются, например, знание о технологических новшествах и получение опыта (?) в Deutsche telekom АG.

Предложения для дальнейшего изучения.

Чтобы осуществлять деятельность технологического скаутинга, необходимо определить 3 ключевых элемента. Во-первых, должна быть поставлена задача (цель), и особенно важно решить, должен ли быть скаутинг направленным или ненаправленным. Во-вторых, система стимулирования должна быть разработана таким образом, чтобы учитывать интересы всех участников, вовлеченных в процесс. В-третьих, установление обратной связи является необходимым. Компания должна гарантировать, что ей есть, что предложить в обмен на информацию, предоставленную источниками исследователей (скаутов). Совместные исследовательские проекты являются примером такого взаимовыгодного обмена.

В литературе, очень мало исследовались два аспекта. Во-первых, будущая полезность (ценность) использования технологического скаутинга не определена. Это связано с природой возможных значений этого использования. В частности, прогностическую деятельность трудно оценивать. Чтобы произвести эту оценку, необходимо знать, каковы были бы результаты (последствия), если бы прогноз (предупреждение) не был дан или использован. Кроме того, возможности, установленные в результате инновационной деятельности, трудно оценить, поскольку получение будущего дохода зависит как от способа разработки продукта, так и его коммерциализации. Во-вторых, “разделение труда” между внутренними и внешними исследователями (скаутами), предложенное научным исследованием, не было опробовано и было бы важным открытием для использования на практике.

2. Arnold, H.M. (2003) Technology Shocks: Origins, Management Responses and Firm Performance, Heidelberg and New York: Physica Verlag Springer-Verlag GmbH & Co.KG.

3. Ayres, R.U. (1969) Technological forecasting and long-range planning, New York: McGraw-Hill.

4. Hauptmann, O. and S.L. Pope (1992) The process of applied technology forecasting: a study of executive analysis, anticipation, and planning, Technological Forecasting & Social Change, Vol. 42, No. 2, pp. 193-211.

5. Gerybadze, A. (1994) Technology forecasting as a process of organisational intelligence, R & D Management, Vol. 24, No. 2, pp. 131-140.

6. Tschirky, H.P. (1994) The Role of Technology-Forecasting and Assessment in Technology Management, R & D Management, Vol. 24, No. 2, pp. 121-129.

7. Ashton, W.B. and R.A. Klavans (1997) Keeping abreast of science and technology: technical intelligence for business, Columbus, Ohio: Battelle Press.

9. Lichtenthaler, E. (2003) Third generation management of technology intelligence processes, R&D Management, Vol. 33, No. 3, pp. 361-375.

10. Savioz, P. (2002) Technology Intelligence in technology-based SMEs, Zurich: ETH Zurich.

11. Gray, P.H. and D.B. Meister (2004) Knowledge Sourcing Effectiveness, Management Science, Vol. 50, No. 6, pp. 821-835.

12. Chatterji, D. (1996) Accessing external sources of technology, Research Technology Management, Vol. 39, No. 2, pp. 48-56.

13. Veugelers, R. (1997) Internal R&D expenditures and external technology sourcing, Research Policy, Vol. 26, No. 3, pp. 303-315.

14. Ansoff, H.I., R.P. Declerck, and R.L. Hayes (1976) From strategic planning to strategic management, London ; New York: Wiley.

15. Day, G.S. and P.J.H. Schoemaker (2005) Scanning the periphery, Harvard Business Review, Vol. 83, No. 11, pp. 135-148.

16. Christensen, C.M. and M. Overdorf (2000) Meeting the challenge of disruptive change, Harvard Business Review, Vol. 78, No. 2, pp. 66-76.

17. Ayres, R.U. (2000) On forecasting discontinuities, Technological Forecasting and Social Change, Vol. 65, No. 1, pp. 81-97.

18. Anderson, J. (1997) Technology foresight for competitive advantage, Long Range Planning, Vol. 30, No. 5, pp. 665-677.

ISPIM-Asia 2007 conference, New Delhi, India – 9th-12th January 2007 13

21. Brockhoff, K. (1991) Competitor Technology Intelligence in German Companies, Industrial Marketing Management, Vol. 20, No., pp. 91-98.

22. Lange, V. (1994) Technologische Konkurrenzanalyse: Zur Frühaufklärung von Wettbewerbsinnovationnen bei deutschen Großunternehmen, Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag.

23. Ashton, W.B., B.R. Kinzey, and M.E. Gunn, Jr. (1991) A Structured Approach for Monitoring Science and Technology Developments, International Journal of Technology Management, Vol. 6, No. 1, 2, pp. 91.

24. Porter, A.L., et al. (2004) Technology futures analysis: Toward integration of the field and new methods, Technological Forecasting and Social Change, Vol. 71, No. 3, pp. 287-303.

25. Brockhoff, K. (1998) Forschung und Entwicklung : Planung und Kontrolle, München: Oldenbourg.

26. Brenner, M.S. (1996) Technology Intelligence and Technology Scouting, Competitive Intelligence Review, Vol. 7, No. 3, pp. 20-27.

27. Wolff, M.F. (1992) Scouting for Technology, Research Technology Management, Vol. 35, No. 2, pp. 10-12.

28. Porter, A.L., et al. (1991) Forecasting and Management of Technology: John Wiley & Sons Inc

29. Reger, G. (2001) Technology foresight in companies: From an indicator to a network and process perspective, Technology Analysis & Strategic Management, Vol. 13, No. 4, pp. 533-553.

30. Gausemeier, J., P. Ebbesmeyer, and F. Kallmeyer (2001) Produktinnovation : strategische Plannung und Entwicklung der Produkte von morgen, München: Hanser.

31. Duberman, J. (1996) Information to change the world—fulfilling the information needs of technology transfer, Database, Vol. 19, No. 5, pp. 34-45.

32. Allen, T.J., J.M. Piepmeier, and S. Cooney (1971) International Technological Gatekeeper, Technology Review, Vol. 73, No. 5, pp. 36-43.

33. Wilkin, A. (1974) Some Comments on Information Broker and Technological Gatekeeper, Aslib Proceedings, Vol. 26, No. 12, pp. 477-482.

34. Taylor, R.L. (1975) Technological Gatekeeper, R & D Management, Vol. 5, No. 3, pp. 239-242.

36. Nochur, K.S. and T.J. Allen (1992) Do Nominated Boundary Spanners Become Effective Technological Gatekeepers?, IEEE Transactions on Engineering Management, Vol. 39, No. 3, pp. 265-269.

37. Rohrbeck, R., J. Heuer, and H.M. Arnold (2006) The Technology Radar – an Instrument of Technology Intelligence and Innovation Strategy, The 3rd IEEE International Conference on Management of Innovation and Technology, Singapore: IEEE Conference Publishing, 445 Hoes Lane, Piscataway, NJ 08854 USA.

Technology Scouting – a case study on the Deutsche Telekom Laboratories 14

39. Ashton, W.B. and G.S. Stacey (1995) Technological intelligence in business: Understanding technology threats and opportunities, International Journal of Technology Management, Vol. 10, No. 1, pp. 79-104.

40. Kobe, C. (2001) Integration der Technologiebeobachtung in die Frühphase von Innovationsprojekten, St. Gallen: University St. Gallen.

41. Ashton, W.B. and R.A. Klavans (1997) An Introduction to Technical Intelligence in Business, in Keeping abreast of science and technology: technical intelligence for business, W.B. Ashton and R.A. Klavans, Columbus, Ohio: Battelle Press.

42. Dougherty, E. (1989) Tech Scouts: R&D’s Globetrotters, Research & Development, Vol. 31, No. 10, pp. 44-50.

43. Salo, A.A. (2001) Incentives in technology foresight, International Journal of Technology Management, Vol. 21, No. 7-8, pp. 694-710.

В тексте сохранены авторская орфография и пунктуация.

Источник