Aquí teorice sobre un desafío común que la investigación sobre la tecnología y la organización aún no ha considerado: cómo las organizaciones preservan los resultados dados los desafíos de la gestión de carteras tecnológicas cada vez más heterogéneas. Lo hago a través de un estudio de cómo un hospital de primer nivel asignó escasos recursos en dos robots quirúrgicos. Tras adquirir su segundo robot, el hospital dividió recursos entre los robots más antiguos y nuevos para construir su capacidad quirúrgica: asignó la mejor infraestructura disponible al nuevo robot, y priorizó la asignación de talento inexperto a la nueva tecnología para facilitar el uso y el desarrollo de habilidades. El hospital ajustó entonces sus recursos para aprovechar los éxitos iniciales, comprometiendo tanto el mejor mantenimiento disponible como los casos quirúrgicos más complejos al robot más nuevo. Estas dinámicas degradaron inadvertidamente el robot más viejo, haciendo cada vez más difícil de usar. En respuesta, cirujanos y personal más experimentados se hicieron con el sistema degradante: desarrollaron y dominaron las soluciones, y desarrollaron un ciclo de ventilación con la administración. Sus acciones redujeron la preocupación por la tecnología más antigua y estabilizaron la situación para el hospital, de manera que durante años este proceso de recursos de cartera facilitó resultados satisfactorios en objetivos organizacionales como el crecimiento, la nueva capacidad y la atención al paciente. Pero al evitar los escasos recursos de la tecnología más antigua, este proceso también destacó el talento experimentado (incluso cuando construyó su resiliencia) y la exploración limitada de cambios que podrían beneficiar al hospital.

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Here I theorize about a common challenge that research on technology and organizing has not yet considered: how organizations preserve results given the challenges of managing increasingly heterogeneous technological portfolios. I do so via a study of how a top-tier hospital allocated scarce resources across two surgical robots. After acquiring its second robot, the hospital divided resources between the older and newer robots to build its surgical capacity: it allocated the best available infrastructure to the new robot, and it prioritized assigning inexperienced talent to the new technology to facilitate use and skill development. The hospital then adjusted its resources to build on initial successes, committing both the best available maintenance and more-complex surgical cases to the newer robot. These dynamics inadvertently degraded the older robot, making it increasingly difficult to use. In response, more-experienced surgeons and staff made do with the degrading system: they developed and mastered workarounds, and they developed a venting cycle with management. Their actions reduced concerns about the older technology and stabilized the situation for the hospital, such that for years this portfolio resourcing process facilitated satisfactory outcomes on organizational goals such as growth, new capability, and patient care. But by shunting scarce resources away from the older technology, this process also stressed the experienced talent (even as it built their resilience) and limited exploration of changes that could benefit the hospital.