Advancing an Innovation Orientation in Organizations: Insights from North American Business Leaders
Notice bibliographique
Résumé
The word innovation is widely referred to in business circles as the next level of competitive advantage. However, for many organizations today, it lacks tangibility as managers struggle with developing an innovation orientation that provides sustainable value creation. Using a mixed methods research approach, the aim and contribution of this paper is to report the qualitative findings of Fortune 1000 (F1000) organizations concerning their efforts to implement innovation agendas. Over 1100 business leaders were surveyed, which proves to be one of the largest surveys of innovation to date amongst the F1000. This article sets out to answer three basic questions as it concerns the implementation of an innovation agenda in organizations. These questions include: What does innovation mean to organizations? What has been the biggest challenges to introducing and sustaining an innovation orientation? And what has worked well in supporting an innovation orientation? What we have discovered is that leaders’ thoughts on innovation are anchored on the need for changing the status quo and trying something new. They are also particularly aware of the correlation between innovation and performance. The change theme is further echoed as the predominant barrier to change. That is, breaking the inertia of the status quo is seen as one of the top barriers to innovation. Further, our findings identified six common challenges to introducing, executing and sustaining innovation. These barriers revolve around resistance to change, organizational process, leadership, funding and resources, the external environment, and customer adoption. Finally, there are a cluster of activities that have worked well to support successful implementation of an innovation orientation in organizations. Important activities such as leadership for innovation, knowledge management, organizational structures and processes, and aligned performance management were identified by leaders as noteworthy to successful innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».