Resumen de El futuro de la investigación en emprendimiento estratégico: inducción y deducción a través del Machine Learning

José Ignacio Galán Zazo, Alberto Turrión Díez, José Manuel Galán Ordax

• español

  Sobre la base de la nueva era big data, este artículo tiene por objetivo proporcionar orientación sobre las metodologías principales de Machine Learning y su impacto tanto en el proceso de construcción del conocimiento como en la práctica en el campo del emprendimiento estratégico. Tratará de proponer varias formas en que estas nuevas metodologías afectarán la construcción del conocimiento, tales como: (a) cerrar el círculo inducción-deduccción; (b) generar nuevas ideas; (c) analizar modelos más complejos, holísticos y dinámicos, (d) promover su reproducibilidad y replicabilidad; y (e) integrar la práctica y la investigación.

  También se tratará de identificar la relevancia de las nuevas metodologías de Machine Learning para las empresas que buscan una ventaja competitiva sostenible.

  Se proporcionana evidencia de apoyo en varias investigaciones y casos prácticos de éxito

• English

  Based on the new big data era, this article aims to provide guidance on the main Machine Learning methodologies and their impact on both the knowledge construction process and the practice in the field of strategic entrepreneurship. It will try to propose several ways in which these new methodologies will affect the construction of knowledge, such as: (a) closing the induction-deduction circle; (b) generate new ideas; (c) analyze more complex, holistic and dynamic models, (d) promote their reproducibility and replicability; and (e) integrate practice and research. It will also try to identify the relevance of new Machine Learning methodologies for companies seeking a sustainable competitive advantage. Supporting evidence is provided in various research and case studies of success.