A inovação é a força motriz do crescimento econômico e do avanço tecnológico. Governos e empresas competem para antecipar tendências, buscando vantagem competitiva em um mercado cada vez mais dinâmico. Dentro desse contexto, a Teoria da Difusão da Inovação (TDI) fornece uma estrutura robusta para entender como novas ideias e tecnologias se propagam. Este estudo em particular investiga a difusão do Deep Learning, uma tecnologia de aprendizado de máquina, por meio de três dimensões: interesse público, patentes e conhecimento acadêmico.
O estudo, conduzido por Júlio César de Figueiredo (FGV EAESP) e os pesquisadores Carlos Takahashi e Eusebio Scornavacca, foi publicado na Technological Forecasting and Social Change. Utilizando o modelo de Bass e dados de fontes como Google Trends, Google Patents e a Base Scopus, os pesquisadores analisaram o tempo de decolagem de cada dimensão de difusão em 21 países. Assim, foi possível analisar o que o processo de difusão iniciava com o crescimento do interesse do público, seguido pelo surgimento das primeira patentes seguido da publicações acadêmicas.
O estudo revelou que o interesse público, é a primeira dimensão da difusão de inovação, seguida pelas patentes e, por fim, pelas publicações acadêmicas.
Em média, a difusão do interesse antecedeu as patentes em 7,7 meses, enquanto as patentes apareceram 10 meses antes das publicações acadêmicas. Portanto, essa sequência evidencia que o público começa a se interessar e envolver com uma inovação antes que ela seja formalmente patenteada ou documentada academicamente.
As redes sociais desempenharam um papel central na aceleração do interesse público. Países como Japão, Suíça e Estados Unidos apresentaram tempos de decolagem mais curtos em todas as dimensões. Já Austrália e Turquia enfrentaram maiores atrasos, devido a desafios estruturais e políticos.
Os resultados desafiam estudos anteriores ao mostrar que publicações acadêmicas são a última etapa na difusão da inovação. Isso reforça a necessidade de estratégias para agilizar a disseminação de conhecimento acadêmico. Assim, empresas podem usar essas análises para prever o comportamento do mercado, enquanto governos podem alinhar políticas de inovação para fortalecer suas economias.
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