후견지명이라는 말이 있다. 뒤를 돌아보면 사건의 모든 것을 설명할 수 있을 것 같고, 그 인과관계를 쉽게 이해한다는 것이다. 후견지명이라는 말은 곧 심리학에서 말하는 사후확신편향(Hindsight Bias)이다. 이는 인지편향의 한 종류로, 가용성 휴리스틱(Availability Heuristic) 과 대표성 휴리스틱(Representativeness Heuristic)의 개념을 기반으로 사후확신편향을 설명한다. 

이러한 개념은 기술예측에 있어서도 동일하게 적용된다. 많은 기업들이 신제품을 위한 개발을 할때, 기억의 가용성과 대표성에 근거해 새로운 기회의 요소를 포착하고 기술의 방향을 설정한다. 가용성과 대표성에 의한 편향을 보완하기 위해서, 보다 객관적이고 데이터 기반의 증거에 기반한 기회의 포착과 감지를 하려는 시도는 모든 기업의 숙제이기도 하다. 또한 데이터만으로는 한계가 있기 때문에 기술 예측을 혁신생태계라는 이론적 틀에서 바라보는 것 또한 중요한 일이다.

기회감지(Opportunity Sensing)

기회는 학술적으로 새롭게 인식된 요구사항이며, 새로 발견된 기술 또는 요구사항과 가능한 솔루션간의 일치를 의미한다. (Terwiesch & Ulrich, 2009) 기회는 끊임없이 움직이는 것이며 대부분의 새로운 혁신 방향은 구분하거나 식별하기 어렵다. 그렇기 때문에 기회를 감지하는 것은 기업의 혁신 이니셔티브를 설정하는 중요한 활동으로 간주된다. 

혁신의 기회를 포착하기 위한 기술예측 방법으로는 역사기반의 예측 및 통계적 방법, 전문가의 의견과 민주적 예측, 시나리오 기반 등 다양한 방법이 있다. 데이터 기반의 미래 기술 분석에는 기술동향, 예측, 로드맵을 포함하여 혁신의 기회를 포착하는데 유용한 다양한 기법들이 있다. 문헌 연구, 소셜 네트워킹 분석, 분석계측 프로세스 및 교차 영향 분석과 같은  정량적 분석이 많이 활용된다. 

혁신생태계 관점에서의 기회감지: S-T-B 생태계적 접근

혁신생태계라는 개념은 다양하게 논의 되고 있지만 일반적으로는 혁신과 관계되어 있는 수많은 개별 요소 간의 상호작용의 결과이며, 혁신을 위한 가치를 창출하는 복잡한 관계를 포함하는 환경으로 정의될 수 있다. 특히 연구주도의 지식경제와 시장지향의 비즈니스 경제 두가지의 상호작용과 긴장 관계가 혁신 생태계의 원동력으로 작용한다. 과학, 기술, 그리고 비즈니스 영역의 상호작용으로 확대해서 바라보면 산업적 관점에서의 기회감지가 가능하다. 과학적 분야와 기술적 분야의 상호작용이 활발하게 일어나고 있으나, 아직 비즈니스 필드의 연결고리가 약한 분야의 경우에는 사업적 가치로의 전환을 유도할 새로운 전략 수립이 필요하다. 기술적 분야와 비즈니스 분야의 상호작용이 활발히 일어나고 있으나 과학분야의 상호작용이 작은 분야는 기술의 수명 주기상 새로운 전환 포인트를 고민해야 하는 시기일 수도 있다.

기술 예측은 미래에 대한 예측이기 때문에 항상 불확실성을 가지고 있으며, 다양한 변수와 동향을 해야 한다. 성공적인 기술 예측은 정확한 데이터 분석 뿐만 아니라 이론적 프레임워크에 기반하여 체계적인 사고의 틀을 갖추어서 진행 했을 때 성공할 수 있으며 이는 조직의 경쟁력을 향상시키고 미래에 대비하여 성공을 이끄는 데 큰 역할을 할 것이다.

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