Introducción

En el marco de la economía basada en el conocimiento, a causa del desarrollo tecnológico y la innovación, las empresas se ven involucradas en un entorno complejo que les exige vincularse con otros actores para mejorar sus competencias (Barrantes, 2012). De acuerdo con el Ministerio de Ciencia Tecnología e Innovación -MinCiencias- de Colombia (2020), la mejora de estas competencias es posible mediante las actividades de transferencia de conocimiento y tecnología -TCT-, que motivan el desarrollo, explotación, uso, transformación y transmisión de las innovaciones al mercado.

En este sentido, las organizaciones, incluyendo las universidades, consideran de alta importancia el proceso de TCT, puesto que les permite mejorar su desempeño a través de la circulación de innovaciones que mejoran sus capacidades y llevar los desarrollos científicos a la industria para generar valor (Correa-Díaz, et al., 2019; Jasimuddin et al., 2019; O’Reilly & Robbins, 2019). Según Sánchez-Barrioluengo & Benneworth (2019), las universidades han venido adoptando una “tercera misión”, además de la investigación y enseñanza, la cual promueve actividades de extensión y la generación de resultados investigativos e innovaciones para transferir al mercado, reconociendo a la Universidad como el motor regional de la industria y del crecimiento de la economía (Rodrigues & Carvalho, 2019).

Para el contexto colombiano aún hay dificultades en reconocer la relevancia de la innovación en el desarrollo de la competitividad organizacional, puesto que se identifican brechas entre la creación del conocimiento y la adopción de desarrollos tecnológicos, con respecto a otros países más desarrollados (Londoño et al., 2018), lo que limita los recursos que pueden mejorar los sistemas productivos. En concordancia, Gera (2012) manifiesta que persisten brechas relacionadas con el conocimiento que se genera en las universidades, frente al conocimiento que se utiliza en la industria, las cuales deben ser resueltas. Esto es lo que crea barreras en varias etapas del ciclo de la TCT. Asimismo, Cubillos (2018) indica que los resultados de Colombia con respecto a las actividades de Ciencia, Tecnología e Innovación, como generación de nuevo conocimiento y desarrollo de patentes, aún es bajo, considerando su reciente ingreso a la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos-OCDE, por lo que, entes gubernamentales deben establecer lineamientos y políticas que gestionen adecuadamente la explotación de los resultados de investigación.

Estas brechas de conocimiento se ven reflejadas en el relacionamiento entre la empresa y la universidad, dado que al generar los desarrollos tecnológicos que impactan la productividad empresarial, las universidades deben vincularse con la industria para aumentar sus capacidades, pero, esta relación requiere de un sistema o proceso formal de transferencia de conocimiento y tecnología, sin retrasos en los tiempos y etapas, sin problemas de financiamiento ni deficiencias en la comunicación, según lo demuestran estudios empíricos (Baek et al., 2007; Brandão et al., 2019; Chen & McQueen, 2010; Escalante-Ferrer et al., 2020; Miller et al., 2016; Munari et al., 2016; Reilly et al., 2019). Los problemas anteriores, asociados a la transferencia, tienen lugar dado que se ven involucrados muchos actores y componentes en el desarrollo del proceso (Olaya et al., 2014), también, por la dificultad de los propios actores para identificar las etapas y actividades que hacen parte del proceso de TCT y los desarrollos tecnológicos susceptibles de ser transferidos (Macias et al., 2018b).

De igual manera, Pineda et al. (2011) y Acevedo-Correa, Aristizábal-Botero et al. (2020) plantean que las universidades colombianas tienen como desafío formular y adoptar modelos de TCT que les permita ser más competitivas en actividades de investigación, de gestión de la propiedad intelectual y la capacidad de dar respuesta a las necesidades de la industria y del Estado. Este artículo tiene como objetivo analizar la producción científica sobre el proceso de gestión de conocimiento y tecnología en las universidades, mediante un análisis bibliométrico. Los resultados de este estudio aportan a la actualización de conocimientos sobre la conceptualización del proceso de TCT, dado el dinamismo de la temática, puesto que el presente documento incluye el tratamiento del concepto de transferencia de conocimiento y tecnología de forma conjunta, ampliando el horizonte de análisis para los documentos publicados hasta el año 2020; en contraste, con otras bibliometrías como, por ejemplo, la de Noh & Lee (2019), quienes analizaron la producción académica entre los años 1980 y 2015, enfocándose solo en el proceso de transferencia tecnológica.

Aunque se evidencian algunas contribuciones relacionadas con análisis bibliométricos y revisiones de literatura en la temática, la definición, importancia y adopción de la transferencia de conocimiento y tecnología en el contexto universitario, aún es baja. Por lo que, la implementación de métodos cuantitativos, como las bibliometrías, es importante porque pueden complementar las revisiones bibliográficas cualitativas, al ofrecer una evaluación del rendimiento de la producción científica, utilizando indicadores cuantitativos basados en datos de referencias (Jiménez-Navia et al., 2020). Al mismo tiempo, la combinación de estos indicadores cuantitativos con herramientas de visualización gráfica permite al investigador identificar cómo los autores se conectan con otros y cómo comparten áreas de conocimiento, para reconocer diferentes aplicaciones en la adopción de la TCT y los alcances de este campo de investigación.

El documento se estructura así: una breve contextualización sobre los antecedentes de la TCT, luego se escribe la metodología utilizada en el análisis bibliométrico; continuo, se muestra el análisis y discusión de los resultados obtenidos en la revisión de los estudios asociados a la transferencia de los resultados investigativos en las universidades; finalmente, se presentan las conclusiones.

Proceso de transferencia de conocimiento y tecnología

Según Chiș y Crișan (2020), la transferencia se define como el proceso que implica la transmisión y comercialización del conocimiento hacia las empresas, y este conocimiento es generado por universidades u otras instituciones de investigación. Por otra parte, De Luca & Cano (2019) explican la transferencia de conocimiento como un proceso de intercambio de saberes y tecnologías entre diferentes actores, como la universidad y el mercado, en donde la información adquirida se puede utilizar de varias maneras. En el caso de la universidad, esta concepción ha variado con los años. De acuerdo con Miller et al. (2016) y Acevedo-Correa, Valencia-Arias et al. (2019), las formas de generación de conocimiento y el papel desarrollado de la universidad ha venido cambiando. En primer lugar, se habla de un modo 1 de transferencia de conocimiento, el cual se refería al rol tradicional de las universidades en el desarrollo investigación básica, que conduce al aprendizaje social, educación y enseñanza, lo cual se reconoce también como el insumo principal para la gestión de conocimiento (Agudelo-Ceballos y Valencia-Arias, 2018; Gibbons et al., 1994). Luego, la universidad se dio paso al modo 2 de transferencia, refiriéndose a una novedosa participación de las universidades en las actividades de transferencia de tecnología, observándose una transición a la comercialización de la tecnología, donde la investigación se vuelve más específica para ser aplicada a las industrias (Gibbons et al., 1994). De allí, se comprende a la universidad como el vehículo que conduce a la transferencia tecnológica y como actor clave del sistema de innovación nacional. Por último, el modo 3 presenta la universidad en un entorno de intercambio de conocimientos, que implica una amplia interacción entre la academia y la comunidad, incluyendo la formación e investigación en sus misiones (Miller et al., 2016). En este último modo, las relaciones sociales y la interacción global son el fundamento de una nueva economía basada en el conocimiento (López, 2019).

Por otra parte, Berbegal-Mirabent et al. (2012), representan el proceso de TCT a través de seis fases: creación, adquisición, conexión, transmisión, asimilación y uso, y difusión. La primera etapa, la de creación, involucra la generación de productos obtenidos en investigación intangibles, como patentes, licencias, contratos de investigación, consultoría y el know-how por parte de entidades o instituciones de educación superior. En esta etapa se llevan a cabo actividades de gestión de conocimiento en las organizaciones, como la producción, distribución y almacenamiento del conocimiento, para futuras consultas que apoyen la toma de decisiones (Bermeo-Giraldo et al., 2020). La segunda etapa es la de adquisición, y se refiere a la forma en la que las oficinas de transferencia de resultados de investigación -OTRIS- reciben e identifican el conocimiento para transferirlo, bien sea para suplir una demanda, o con el objetivo de introducirlo al mercado. La etapa de conexión se refiere a la gestión de las OTRIS para lograr conectar la oferta con la demanda y buscar una explotación del conocimiento generado. La cuarta etapa hace alusión a la transmisión, y tiene lugar después de haber logrado un acuerdo (contrato) entre las partes, siguiendo dos estrategias similares a la de la adquisición: la parte interesada contacta a la OTRI para obtener el bien, o la OTRI realiza una búsqueda para encontrar un socio interesado en el activo intangible. La quinta etapa es la de asimilación y uso, se caracteriza por utilizar el conocimiento, cumpliendo con lo establecido en el contrato. La sexta, y última etapa, es denominada difusión, y es la puesta en marcha del conocimiento, generado en la investigación, al mercado, en forma de productos, con el fin de recibir un retorno económico para las partes acordadas en el contrato.

De otro lado, para Yuan et al. (2018), la TCT se desarrolla mediante dos etapas. Primero, la creación de tecnología, donde la Universidad utiliza sus capacidades para gestionar continuamente los activos que originan nuevas tecnologías, con la finalidad de optimizar la colaboración con las industrias y responder a los cambios en el entorno. Allí, se abarca actividades de generación de desarrollos, derivados de investigación y desarrollo -I+D, producto de la inversión de recursos financieros e intelectuales; y segundo, la comercialización de tecnología, indicando que la institución combina sus capacidades y activos creando competencias que les permite negociar y comercializar una tecnología protegida, obteniendo un retorno económico y generando valor en las organizaciones.

Antecedentes del proceso de transferencia de conocimiento y tecnología

Investigaciones se han orientado a identificar los factores que intervienen en el proceso de transferencia en la universidad, por ejemplo, Yeverino y Montoro (2019) estudiaron los niveles de eficiencia y productividad alcanzados en las unidades de transferencia de resultados de investigación hacia la industria. Así, la literatura ha desarrollado muchos modelos y metodologías sobre transferencia de conocimiento y de tecnología, los cuales varían de acuerdo con la organización y el objetivo de su creación. También, es posible encontrar estudios con los términos separados: transferencia de conocimiento -TC- y transferencia de tecnología -TT-; por ejemplo, existe un estudio para “identificar claramente los actores involucrados y sus intereses en cada etapa del proceso, considerándose como tales a todos los participantes involucrados en el proceso de transferencia tecnológica, desde la producción misma del conocimiento hasta su entrega y recepción” (López et al., 2006, p. 72). Mientras que Marulanda et al., (2018), diseñaron y validaron modelos de transferencia de conocimiento para los centros e institutos de investigación basada en la gestión de conocimiento, identificando nueve actividades que son el pilar de la TCT: gerencia, cultura, aprendizaje, normativas, tecnologías, redes, actividades comerciales, producción intelectual y servicios. También, Liyanage et al. (2012) estudiaron el proceso de transferencias de conocimiento desde la comprensión de seis fases principales: concientización, adquisición, transformación, asociación, solicitud y retroalimentación.

Asimismo, estudios se han preocupado por investigar sobre los actores de los sistemas innovación; en este sentido, Van Horne et al. (2012) analizaron la generación de valor al mercado mediante actividades de innovación colaborativa, resultado de desarrollar la TCT. Por otra parte, otros estudios se han enfocado en el comportamiento dinámico del proceso de transferencia de conocimiento, abordando tanto al receptor como al proveedor de la tecnología, los cuales son afectados por sus propios ambientes y creencias (Wehn & Montalvo, 2018). Asimismo, Wehn y Montalvo (2018) señalan que el proceso de TCT apoya el origen de las innovaciones, y su efectividad depende de las capacidades tecnológicas relacionadas con la experiencia y de la absorción del conocimiento.

Para Sjödin et al. (2019) el análisis se centra en el individuo, y cómo su participación en el proceso de absorción de conocimiento puede ocasionar la utilización, explotación, abandono o "atasco" del conocimiento; por tal razón, argumentan la importancia del desarrollo de cuatro (4) pasos esenciales de dicho proceso: primero, valorar el potencial del conocimiento; segundo, verificar que existe el valor del conocimiento; tercero, promover la integración del conocimiento; y, finalmente, el resultado es la absorción del conocimiento. Por su parte, Presutti et al. (2019) exploraron los efectos para las empresas, en términos del desempeño innovador, a causa del nivel de capacidad de absorción; para ello, relacionan esta última con aspectos como la proximidad geográfica y la promoción de la innovación, dando como resultado una relación de complementariedad al tener un impacto en dicho desempeño, gracias a la información y el conocimiento, obtenidos a través de relaciones de red y proximidad.

Finalmente, los resultados obtenidos por Noh & Lee (2019) plantean un análisis bibliométrico de las publicaciones sobre transferencia de tecnología -TT-, en el periodo 1980 al 2015, identificando seis temáticas de impacto para investigaciones futuras en este campo de conocimiento: (1) la TT agrícola, en especial para países menos desarrollados en agricultura, TT en la gestión del agua para el desarrollo de la agricultura de países africanos con escasez de este recurso y la capacitación en TT para las fincas con la participación de los agricultores; (2) las investigaciones sobre los efectos de contagio donde los académicos han comenzado a incluir mecanismos de TT informales; (3) los cambios en la implementación de la transferencia tecnológica, debido a los avances en las capacidades tecnológicas en los países menos desarrollados; (4) el papel de los profesores en las interacciones entre la Universidad y la Oficina de Transferencia de Tecnología (OTT) han incrementado a medida que la investigación sobre TT, centrada en la Universidad, se ha puesto de moda desde el año 2000; (5) la transferencia tecnológica basada ​​en alianzas estratégicas entre empresas, resulta importante, puesto que estas difieren de la asociación o cooperación convencional donde varias empresas pueden complementarse entre sí, no solo transfiriendo tecnología, sino también compartiendo recursos administrativos, como materias primas y conocimientos de gestión; y (6) las investigaciones sobre TT que examinan las interacciones dentro del proceso de transferencia, centrándose en los mecanismos de TT no lineales.

Metodología

Esta investigación tuvo como objetivo analizar la producción científica sobre el proceso de transferencia de conocimiento y tecnología en el contexto de las universidades, mediante un análisis bibliométrico. Este enfoque de la TCT en la universidad, implica que estas instituciones han venido participando de forma activa en la comercialización de resultados de investigación y desarrollos tecnológicos, además de las actividades de investigación (Skute et al., 2019). Según Ocampo et al. (2020), la bibliometría utiliza métodos matemáticos y estadísticos para estudiar y analizar la producción científica desde el punto de vista cuantitativo. Igualmente, la bibliometría hace parte del campo investigativo de las ciencias de la información y bibliotecas, que se encarga de analizar datos bibliográficos de producción científica, como el año, autores, revistas, países de publicación, entre otros, a través de un enfoque cuantitativo en el uso de indicadores numéricos (Merigó et al., 2018). Además de ello, la bibliometría puede complementarse con el desarrollo del análisis de visualización de red, utilizando diversas técnicas y unidades de análisis, como la co-ocurrencia en palabras clave y análisis de coautoría para países, revistas o autores (Bengoa et al., 2020). A continuación, se detallan los pasos propuestos en la metodología de análisis bibliométricos.

Definición de base de datos

El primer paso para realizar un estudio de revisión es elegir la base de datos o fuente para recolectar la información. Para este estudio, se eligió la base de datos Scopus por su amplia colección bibliográfica en cuanto a citas y resúmenes de revistas, libros, actas de conferencias y publicaciones científicas que son revisadas por pares académicos; al mismo tiempo, cuenta con más de 22.800 títulos de más de 5.000 editores alrededor del mundo (ELSEVIER, 2017). Para Chadegani et al., (2013), Scopus es una base de datos que facilita realizar búsquedas y ordenar los resultados, considerando algunos filtros, tales como: primer autor, citas, institución, año, entre otros, y permite exportarlos bajo el formato de Microsoft Excel para registro, tabulación y mapeo de los datos.

Selección de los términos de búsqueda

Para identificar registros y documentos en la base de datos Scopus, se utilizaron los términos que describen el campo TCT en el contexto universitario, definidos según el tesauro de la Unesco. La consulta se efectuó con la siguiente ecuación de búsqueda: (TITLE-ABS-KEY ("Knowledge transfer process" OR "technology transfer process" OR "technology transfer university" OR "Knowledge transfer university") AND (actor OR components OR stage) AND model AND university).

Determinación de las restricciones y filtros

Se consideraron restricciones para garantizar que los resultados de la búsqueda fueran lo más precisos posible, siguiendo los criterios: completitud de datos bibliográficos de los registros (por ejemplo, título, nombres de los autores y afiliaciones, palabras clave y resumen), y revisión de que los documentos recuperados pertenecieran a las disciplinas relacionadas con el tema de investigación.

Procesamiento de los datos

La búsqueda arrojó 169 documentos, los cuales fueron descargados y almacenados en una base de datos. Dichos registros fueron procesados mediante indicadores bibliométricos, en este caso indicadores de productividad para el número de publicaciones por año, por revistas, por autores, por países y por área temática, para ver el estado actual de la literatura relacionada con la TCT en las universidades. También, se emplearon análisis de coautoría para examinar la colaboración entre países y autores; y, el examen de palabras clave y resumen, para identificar el tema de investigación de cada artículo. Finalmente, con el software VOSviewer se realizó un mapeo científico para visualizar las redes de coautoría y de coocurrencia, basándose en el conjunto de datos bibliográficos recuperados en Scopus.

En la figura 1, se presenta un esquema gráfico que resume la metodología empleada en el estudio bibliométrico.

Figura 1
Esquema gráfico de la metodología empleada
elaboración propia.

Resultados

Esta sección presenta los resultados sobre el análisis de la producción científica en los 169 registros obtenidos en la búsqueda de información.

Productividad por año

El total de publicaciones encontradas (169) evidencian una tendencia creciente de las investigaciones sobre transferencia de conocimiento y tecnología desde el año 1990 al 2020. La figura 2 expone que los años de mayor producción son: 2012, 2016 y 2020, con 13, 14 y 19 publicaciones, respectivamente. La literatura relacionada con los modelos de transferencia de conocimiento y tecnología ha sido de gran interés para investigadores, especialmente a partir del año 2008, donde se generan 148 documentos que representan el 87,57 % del total de las publicaciones.

Figura 2
Número de publicaciones por año
elaboración propia.

Productividad por revista

En la Figura 3 se pueden evidenciar las 15 revistas que más publicaciones tienen en el área de estudio. En primer lugar, se ubica como la revista más importante a Journal of Technology Transfer, con 8 documentos, especializándose en el intercambio de ideas e investigaciones sobre prácticas y estrategias de gestión para la comprensión de la transferencia de tecnología; las siguientes revistas se ubican en el segundo lugar: Proceedings of the European Conference on Knowledge Management (ECKM), Journal of Technology Management and Innovation, Technovation, Journal of Knowledge Management . International Journal of Knowledge Management, con 3 documentos publicados cada una. Estas revistas se encargan de divulgar los artículos y documentos de conferencias de eventos internacionales asociados a la gestión del conocimiento, convirtiéndose, además, en gran fuente de redes internacionales para las instituciones.

Figura 3
Revistas con mayor número de publicaciones
elaboración propia.

Se analizó también la productividad por revista, en donde el porcentaje acumulado de los documentos publicados indica que no se cumple con la Ley de Pareto, dado que el 71,70 % de las revistas publica el 80 % de las publicaciones. Luego, se observaron los cuartiles para comprender la importancia de las revistas según su participación en la generación de artículos. Así, el 6,92 % de las revistas se encarga de publicar el 25 % de los documentos, el 22,33 % publica el 50 % y finalmente se obtuvo que el 35,53 % publica el 75 %. Lo anterior, significa que los artículos por revista se distribuyen equitativamente, al no evidenciarse una revista que sobresalga para todos los registros analizados en la base de datos de Scopus.

Productividad por países

En la Figura 4 se observan los 15 países con la mayor producción acerca de la temática de estudio. Encabezando la lista, se encuentra Estados Unidos, con 37 artículos, seguido por Reino Unido con 30 documentos. En tercer lugar, China, con 14 publicaciones. Cabe anotar que los tres países del ranking se encuentran, según el Índice Mundial de Innovación 2018, entre los 20 países más importantes, ello por sus resultados innovadores y superiores, a causa de su nivel de desarrollo (Organización Mundial de la Propiedad Intelectual -OMPI-, 2018). Estos resultados son distantes si se comparan con el número de documentos generados por países en vías de desarrollo, como Brasil, Colombia y Perú, que reportan 7, 2 y 1 publicaciones, respectivamente. Ello, puede deberse también a que la base utilizada en este estudio: Scopus, es una base que contiene documentos internacionales, lo que por restricción del idioma limita la postulación para la publicación de manuscritos de investigadores latinoamericanos.

Figura 4
Número de publicaciones por países
elaboración propia.

Productividad por autor

En cuanto a los autores más importantes sobre la temática, Ozcan S., lidera la producción, con 6 documentos, y se interesa en investigar acerca del uso de las tecnologías de la información emergentes para facilitar la transferencia de conocimientos y mejorar las capacidades

El segundo lugar lo ocupan 7 autores: Van Horne C., Nagel J. K. S, Chantarasombat C., Sabini L., Fadel K. J., Feng W., y Kasimin H., con 4 publicaciones cada uno. Estos autores se especializan en investigar acerca de aprendizaje mediante la transferencia de conocimientos, utilizando programación, inteligencia artificial, las telecomunicaciones, entre otros. La Figura 5 presenta los 15 autores más productivos en el campo de la transferencia de conocimiento y tecnología.

Figura 5
Número de publicaciones por autor
elaboración propia.

En relación con la cantidad acumulada de publicaciones de los 15 autores principales sobre modelos de transferencia de conocimiento y tecnología en las universidades, la Figura 6 evidencia que no existe una Ley de Pareto, ya que el 80 % de los artículos es publicado por el 72,41 % de los autores. Por tanto, se separó el porcentaje acumulativo de publicaciones por autor así: el 15,33 % de los investigadores producen el 25 % de los artículos; el 32,55 % publica el 50% de los documentos y el 65,57 % de los autores fueron responsables del 75 % de todos los documentos. Lo anterior, verifica que existe una distribución equitativa en cuanto a los documentos generados por los investigadores, puesto que no sobresale ningún autor como el responsable del total de publicaciones del cuartil analizado.

Figura 6
Porcentaje acumulado de publicaciones por autor
elaboración propia

Productividad por área temática

También, se realizó el análisis por áreas temáticas, clasificando los artículos en las áreas establecidas por Scopus. En tanto, es probable que algunos registros se hayan clasificado en más de una categoría, debido a que inicialmente se identificaron en 169 documentos en total, y dicha clasificación arroja 291, lo que significa que 122 trabajos fueron asignados a más de una categoría. En consecuencia, se destaca el campo de negocios, administración y contabilidad como las áreas de especial interés entre los investigadores de los modelos de TCT, con 94 publicaciones. Seguido de ciencias de la computación, con una productividad científica de 40 documentos, y de ciencias sociales, con 34 artículos. En la Figura 7 se presenta la distribución de los demás documentos por área de investigación.

Figura 7
Número de documentos por área temática
elaboración propia

Red de coautoría de autores

Siguiendo a Gutiérrez-Salcedo et al. (2018), las redes de coautoría se utilizan para evaluar cómo los autores, instituciones o países establecen colaboraciones, evidenciando grupos temáticos o clusters de un mismo campo de investigación. Se utilizó el software VOSviewer para analizar la red de coautoría entre los investigadores de transferencia de conocimiento y tecnología en la universidad para el periodo 1990-2020. La red conecta a los investigadores con temas similares de estudio, y los colores muestran grupos de colaboración o clústeres. En análisis seleccionó 35 autores que contaban al menos con dos publicaciones; sin embargo, se observa en la Figura 8 que algunos de estos no estaban conectados entre sí. Además, el conjunto más grande de elementos conectados consta de cuatro autores: Mathews B., Fu Z., Duan Y., y Feng W., los cuales figuran como los que más colaboran entre sí. En total, se identificaron 18 clústeres de autores, los cuales se encuentran conectados entre sí, formando pequeñas subredes. A lo largo del tiempo, la densidad de la red entre los autores disminuye, mostrando la baja intensidad de conexión y relacionamiento entre los nuevos investigadores; es decir, aquellos autores que trabajan en menor conexión con otros. La red completa evidencia que el número de autores que escribe de forma solitaria aumenta para el año 2020.

Figura 8
Red de coautoría de autores con al menos dos publicaciones
elaboración propia, a partir de datos de Scopus y usando VOSviewer

Red de coautoría de países

Asimismo, se analizó la colaboración internacional utilizando el software VOSviewer para visualizar el mapa de red de la coautoría entre los países para las publicaciones sobre el proceso de TCT en las universidades, identificando agrupaciones temáticas entre las regiones que más publican en dicha temática. En el análisis se evidencia que el tamaño de los círculos representa el número de publicaciones por país, mientras que el grosor de las líneas simboliza el tamaño del vínculo o la colaboración. En la Figura 9 se observa que el conjunto más grande de países conectados está formado por 36 países, distribuidos en 9 grupos de temáticas. Los grupos se forman por la frecuencia de los términos concurrentes que representan a cada país, cuanto más se asemejen se colorean en grupos (los países con un mismo color forman un grupo). En este caso, el grupo de color rosa muestra los vínculos de colaboración entre cinco países con vínculos de colaboración entre los círculos más grandes, como los Estados Unidos, Reino Unido, China y Alemania, lo que significa que los autores que más colaboran entre sí también son los que más escriben sobre la temática. La fuerza del enlace o colaboración entre los Estados Unidos y China fue de 8 y representa una línea gruesa. Por otro lado, la línea entre los países de Reino Unido e Italia tiene una fuerza de enlace de 6.

Figura 9
Red de coautoría de países con al menos tres publicaciones
elaboración propia, a partir de datos de Scopus y usando VOSviewer

Discusión

En esta sección, se lleva a cabo un análisis de coincidencia (co-ocurrence) de palabras clave de la temática de TCT, con el cual es posible identificar los temas más utilizados e importantes en el campo. La Figura 10 presenta las principales palabras clave, considerando un umbral de cinco ocurrencias y cien coincidencias más frecuentes. Las palabras clave más utilizadas son “transferencia de conocimiento” y “transferencia de tecnología”, con 35 y 47 coincidencias, respectivamente; en este sentido, los autores tienden a identificar sus investigaciones usando los términos por separado. Se resaltan también 6 grupos temáticos que se detallan en la sección discusión.

Figura 10
Red de palabras clave de los autores con al menos tres coincidencias
elaboración propia, a partir de datos de Scopus y usando VOSviewer

Clúster 1 color violeta

Un elemento central de este grupo es la investigación y aplicación de la tecnología en la industria, lo cual se denomina transferencia tecnológica. Los artículos de este grupo abarcan el estudio de factores de éxito de la tecnología desde el punto de vista del proveedor (fuente del desarrollo tecnológico), reconociendo que la tecnología, organización, contexto, colaboración y factores de capacidad de absorción del cliente son los determinantes que permiten una adecuada transferencia (Chiș & Crișan, 2020). También, se explora un marco de referencia de la transferencia para equipos de tecnología de la información relacionado con la finalización a tiempo de la transferencia, según los acuerdos establecidos entre el proveedor y comprador (Lee et al., 2018). Otro de los artículos evalúa la competitividad, analizando el insatisfactorio sistema de intercambio de tecnología entre los actores del proceso de innovación, ampliando la brecha cada vez mayor entre ciencia y su aplicación, la cual reduce la competitividad empresarial y desarrollo de los países (Kuzmanova, 2020). Este grupo temático, resulta consecuente con los hallazgos del estudio de tendencias de Noh & Lee (2019), donde se plantean como tópicos para futuras investigaciones, los avances en las capacidades tecnológicas de la universidad que permiten desarrollar estos adelantos y aplicaciones en la industria; para este caso en la agricultura y gestión de recursos naturales.

Clúster 2 color verde

Por otro lado, los resultados del segundo clúster agrupan estudios sobre el conocimiento, marcos conceptuales, evidencia basada en la práctica, documentación y artículos. En este sentido, este grupo de publicaciones trata de comprender el proceso de la transferencia a través de los artículos que documentan la práctica del proceso. De acuerdo con Gotham (2011), el proceso de transferencia se ve ralentizado por la falta de comprensión de los componentes necesarios para la implementación completa de estas tecnologías, como el desarrollo, validación, difusión al público e implementación o uso en el campo. Por otro lado, una parte importante de esta dirección de investigación es el desarrollo de marcos conceptuales para traducir el conocimiento práctico o en acción, para determinar cómo se puede utilizar en la construcción de modelos útiles del proceso de transferencia de conocimiento (Ward et al., 2009).

Clúster 3-color naranja

Este grupo involucra algunos términos como, colaboración, toma de decisiones y desarrollo de productos. Un concepto clave que se repite de forma significativa entre los estudios sobre el proceso TCT es la colaboración. Shi et al. (2019) plantean una evaluación de la eficiencia de la innovación en las empresas para examinar el papel de la colaboración universidad-industria, encontrando que esta afecta los procesos y la capacidad para la innovación; además, requiere de políticas para eliminar las barreras entre el relacionamiento de la industria y la universidad, y para reducir los costos asociados. Por su parte, Rajalo & Vadi (2017) se centraron en el análisis de la motivación y la capacidad de absorción de las personas inmersas en el proceso de colaboración, dado que el nivel en el que coinciden los socios puede depender de las decisiones sobre mecanismos para propios de la colaboración, y que tanto los colaboradores de la universidad como de la industria desarrollan un proceso de aprendizaje bilateral donde cada uno invierte para que la colaboración prospere. Con respecto a la toma de decisiones, el estudio de Rodgers et al. (2017) formula un modelo empírico del proceso de transferencia de conocimiento y tecnología, que muestra cómo afectan el escepticismo de la planificación del compromiso de auditores del proceso, al comparar cómo se transfiere el conocimiento en actores expertos con respecto a novatos. Lo anterior, es un insumo importante para la toma de decisiones en las etapas de planeación del proceso de TCT.

Clúster 4-color azul claro

La investigación perteneciente a este grupo se centra en los términos como desarrollo de negocios, innovación, proceso de transferencia, conocimiento y tecnología, y universidad. Bennetzen y MÃ (2013) plantean un modelo en la Universidad para verificar la transparencia en las actividades del proceso de transferencia de tecnología y desmitificar las percepciones inadecuadas sobre patentes, oportunidades comerciales en etapas iniciales, trazar el panorama de competencias de la universidad, y estrategias políticas. Con respecto al concepto de desarrollo de negocios, Portuguez et al. (2019) analizan la contribución de la creación de nuevas empresas, y su papel en los procesos de innovación y transferencia de tecnología, desde la perspectiva de los actores del proceso y mediante un estudio de caso. Los hallazgos aportan buenas prácticas para el desarrollo de nuevos negocios. Frente al término Innovation, los artículos exponen estudios empíricos sobre brechas políticas y posibles soluciones para la mejora del proceso de transferencia de tecnología en el contexto indio (Sheth et al., 2019), demostrando que la comercialización exitosa de la innovación de los laboratorios de investigación requiere restructurar las políticas hacia el crecimiento económico de la nación.

Clúster 5-coloc azul oscuro

El siguiente grupo de conceptos más importantes en el campo de transferencia se refiere a dinámica, inteligencia artificial, sistemas de aprendizaje, gestión de conocimiento, información tecnológica, entre otros. En consecuencia, la investigación que pertenece a este grupo se centra en comprender el uso del conocimiento y la información tecnológica. Por ejemplo, Stepenko et al. (2020) muestran que el uso de inteligencia artificial y aplicaciones de redes neuronales en sistemas de aprendizaje contribuye al crecimiento de la industria en los procesos de innovación, por lo que se necesita una política que promueva un equilibrio de intereses entre el inventor e industria. Por otro lado, Sala & Sobrero (2020) estudiaron desde una perspectiva dinámica las políticas y prácticas de transferencia de conocimiento, modelando la complejidad de las interacciones multinivel del proceso para determinar el impacto de las universidades en la economía y la sociedad. Igualmente, Peng et al. (2020), revisaron, mediante un estudio de caso, los conceptos clave en un contexto de gestión del conocimiento, basado en la economía del comportamiento, encontrando que estos factores clave también contribuirán a cómo desarrollar exitosamente el proceso de transferencia de conocimiento.

Clúster 6- color amarillo

Este último grupo temático, comprende tres conceptos principales: patentes e invención, oficinas de transferencia y comercio. En esta línea de investigación, los autores Hamanaka & Dewes (2017) exploran el sistema de evaluación del desempeño motivacional en el proceso de transferencia de tecnología mediante un enfoque cualitativo, en especial analizando las patentes generadas y la gestión de las etapas del proceso, lo cual permitió discutir la efectividad del sistema de innovación institucional. Por otro lado, la literatura también aborda el papel de la oficina de transferencia de tecnología (TTO en inglés) como mecanismo para comercializar con éxito los resultados de la investigación en las universidades, y su rol como canal de interacción para facilitar la transferencia de conocimiento y tecnología ( Fitzgerald et al., 2014; Noh & Lee, 2019). Dentro de esta perspectiva, Bhutto & Furse (2020) midieron el conocimiento entre los inventores académicos y los profesionales de las oficinas de transferencia de tecnología mediante el desarrollo de una herramienta: Lean Canvas for Invention. Los aportes obtenidos validaron la utilidad de esta herramienta, la cual puede ser una guía para los inventores académicos en las invenciones con el proceso de transferencia de tecnología.

La revisión de los grupos temáticos y las palabras clave más importantes revelan como tendencias para este estudio los términos: emprendimiento, innovación abierta, relacionamiento entre industria y universidad y oficina de transferencia de tecnología. En este orden de ideas, la literatura expone investigaciones sobre la utilización de modelos de transferencia en instituciones de educación superior, adoptando oficinas de transferencia. Lo anterior, es recurrente en universidades con altos ingresos disponibles para la investigación; además, de estar posicionadas en el top de ranking internacionales, probando que los recursos son necesarios, pero requieren ser gestionados adecuadamente en el proceso de TCT (Castillo et al., 2018)

Conclusiones

Dado el incremento significativo en el número de investigaciones publicadas sobre el proceso de TCT, se hace necesario realizar revisiones periódicas de la literatura para actualizar e identificar si ha habido cambios en los temas estudiados dentro de este campo de investigación. De lo anterior, este análisis bibliométrico evidencia la dinámica de la producción científica desde el año 1990, encontrando algunas tendencias de investigación sobre el desarrollo futuro de la transferencia, analizando la productividad y coautoría sobre un conjunto de 169 registros.

El análisis de productividad identificó los elementos más relevantes del campo de investigación del proceso de TCT, en términos de artículos, países, revistas, autores y tipos de documentos más importantes y prolíficos. Se encuentra, además, que la distribución de la producción científica sobre la temática está dispersa entre muchos autores. Asimismo, existe la necesidad de unificar los conceptos y la integración de la terminología en TCT, lo que indica que el interés académico va en aumento a un ritmo rápido, y aún no ha alcanzado la madurez.

El software de visualización VOSviewer mostró una fuerte colaboración entre países más productivos y los que más colaboran; los Estados Unidos colaboraron más con otros países del mundo, como Reino Unido, China y Alemania. En las revistas, por su parte, se encontró que la revista Journal of Technology Transfer se reconoce en el top de las más productivas. La visualización de la red también permitió observar que hay una fuerte relación entre los autores Mathews B., Fu Z., Duan Y., y Feng W., los cuales figuran como los que más colaboran entre sí. En cuanto a los más productivos figuran Ozcan S., Van Horne C., Nagel J. K. S, Chantarasombat C., Sabini L., Fadel K. J., Feng W., y Kasimin H.

Esta revisión cuantitativa se orientó en proporcionar un marco que resume el conocimiento existente sobre TCT; así, los hallazgos de este estudio contribuyen a comprender las tendencias de la investigación sobre la transferencia de conocimiento y tecnología en el contexto de las universidades; por ello, se espera que ofrezcan conocimientos valiosos a los investigadores interesados en este campo, y a los responsables de desarrollar políticas para apoyar y promover la adopción de la TCT, en especial para las instituciones de educación superior de carácter público.

En cuanto a las limitaciones de esta investigación, se sugiere examinar más a fondo la base de datos seleccionada. Aunque Scopus es una base de datos internacional con la cantidad de publicaciones académicas más grande del mundo, muchas publicaciones que podrían aportar a la temática no se encuentran indexadas en esta base. También, los estudios bibliométricos carecen de una base teórica única para la construcción de los indicadores, lo que implica dificultades para seleccionar los más adecuados para este tipo de análisis, y deja a criterio de los investigadores su interpretación. La evolución de la producción científica en la transferencia de conocimiento y tecnología permitió identificar recomendaciones para futuras investigaciones, las cuales se observan como tendencias temáticas: emprendimiento, innovación abierta, relacionamiento entre industria y universidad, y oficina de transferencia de tecnología, mostrando que la TCT sigue siendo un tema vigente y con alto potencial en la investigación académica.

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Notas