Crowdsourcing/Co-creación

Crowdsourcing/Co-creación, Cultura Colaborativa, Ejemplos/Casos, Mecanismos de Agregación

¿Por qué le llaman Inteligencia Colectiva si es Crowdsourcing?

Lights and CrowdsEn esta primera entrada que escribo desde San Francisco (Ver mi post sobre la 2015 Collective Intelligence Conference), voy a intentar explicar las diferencias que existen, desde mi punto de vista, entre dos términos que a menudo se confunden: Inteligencia Colectiva y Crowdsourcing.

El Crowdsourcing (CS) consiste en la externalización de un reto o actividad, que antes se hacía internamente, a una “multitud” (“Crowd”) o grupo grande de personas. En estas iniciativas siempre existe una organización, empresa o entidad que diseña y lanza la convocatoria, que es el “crowdsourcer”, a través de alguna plataforma digital que permite a un colectivo participar, a cambio de algún beneficio o recompensa. Lo que se hace es delegar en una multitud de voluntarios lo que antes hacía un grupo especializado y profesional, y por eso en el concepto de “Crowdsourcing” conviven al mismo tiempo dos visiones: 1) La externalización (“outsourcing” e innovación abierta), 2) La amateurización (apertura y democratización a una multitud), que según el peso que tenga cada una, así determina en buena medida la naturaleza del proyecto.

La Inteligencia Colectiva (IC), por su parte, es la capacidad de agregar las acciones y opiniones individuales de un grupo en un juicio o decisión colectiva. Por lo tanto, para que haya IC tiene que haber algún tipo de “agregación” que convierta las contribuciones individuales en un resultado grupal. En un post anterior explicamos que esa agregación puede darse de forma “colaborativa” (los participantes interactúan conscientemente entre ellos para conseguir el resultado) pero también de forma “colectada”, o sea, por medio de algoritmos que permitan a un agregador externo capturar el comportamiento colectivo. Read more ›

by × mayo 30, 2015 × 2 comments

Autogestión/Emergencia, Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Crowdsourcing/Co-creación, Cultura Colaborativa

Desafíos o tareas más fértiles para la Inteligencia Colectiva

proyecto colectivoYa escribí un post en este blog sobre “Retos ideales para resolver por Inteligencia Colectiva” pero ha llovido mucho desde entonces, y hemos aprendido cosas nuevas que sirven para responder mejor a esa pregunta. Como este es un espacio pensado para compartir los avances de la investigación a los que voy llegando en el proceso de redacción de mi libro, en esta entrada propondré una forma de tipificar aquellos problemas o retos en los que un abordaje colectivo suele tener más probabilidades de éxito. Aquí listo 11 atributos de un desafío o tarea que dan pistas a pensar que se presta para usar enfoques de Inteligencia Colectiva. A más atributos de estos estén presentes en el problema, más probabilidades hay de que el enfoque colectivo sea una buena opción:

1.- Recogida costosa de datos por su fuerte dispersión geográfica: Situaciones en las que colectar y agregar muchos datos mejora significativamente el análisis pero esos datos están tan dispersos que resulta costoso e inviable que la recogida sea asumida por unos pocos agentes.

2.- Gran diversidad de perspectivas en la interpretación del desafío: Cuando la interpretación de un problema admite lecturas muy diferentes, según quién la haga con arreglo a sus intereses, roles y vivencias respecto del problema, parece conveniente crear un espacio para que esa diversidad de perspectivas se encuentre. Ya lo explicaremos mejor más adelante pero está claro que si la diversidad es un atributo que influye mucho en la calidad del resultado, la IC juega a favor.

3.- Naturaleza multidisciplinar: Situaciones que pueden encajar también en el punto anterior, pero en este caso se refiere a la diversidad cognitiva (no de roles, ni intereses, sino de paradigmas) que requiere la solución de un problema complejo en términos de inputs de conocimientos técnicos diversos. Como ya veremos, mientras más multidisciplinar es el problema, más aporta la IC porque los participantes se autoseleccionan y así no se deja fuera ningún punto de vista que pueda añadir valor al análisis. Read more ›

by × mayo 7, 2015 × 4 comments

Autogestión/Emergencia, Crowdsourcing/Co-creación, Eficiencia/Productividad, Ejemplos/Casos, Mecanismos de Agregación, Participación, Sistemas de Reputación

Inteligencia Colectiva en foros y comunidades virtuales

OIZ 29 M-TEAM 16 17.5MJulen Iturbe me despierta hoy con un post estupendo: “20 observaciones sobre foros en Internet e inteligencia colectiva”, que me ha inspirado para escribir este. Creo mucho en las conversaciones entre blogs, porque ayudan a construir conocimiento colaborativamente. Y si observadores con la visión de Julen se me ponen a tiro, es un lujo del que me pienso aprovechar 🙂 Antes de seguir, te invito a que leas primero su post, porque haré referencias todo el tiempo a su texto. Allá voy con mis observaciones:

  • Entre lo serio y lo banal: Los foros son conversaciones. Incluso, suele haber en estos foros mucho más de banal que de serio porque son espacios de socialización. Para el que va a los foros a otra cosa, por ejemplo a buscar evidencias o información que le ayude a tomar decisiones, el componente de socialización le va a obligar a perder mucho tiempo filtrando. Por eso dice Julen, con razón, que tiene que dar pereza leer tanto contenido “menor” para llegar a aportaciones de valor; pero está claro que la información latente que deambula en estos foros puede tener un inmenso valor, y merece mucho la pena tener paciencia si se cumple el siguiente punto.
  • Poder de convocatoria: Muchas iniciativas de este tipo fracasan porque la propuesta de valor no engancha, y entonces no se consigue la “masa crítica conversacional” necesaria para que el “Crowd” cuaje como algo interesante. Tiene que haber un gran motivo que enganche, que apasione, o un gran problema que movilice. En el caso que cuenta Julen, ya sabemos lo que mueve el mundo de la bicicleta. Eso hace que mucha gente esté dispuesta a pasar por el gravoso trabajo de extraer valor de la conversación a pesar del caos, si lo que se discute es “algo que le apasiona”. Punto y aparte merecen los que Julen llama “fans de pata negra”, esos que no son nada conformistas y aportan “crítica y datos”. No sé por qué sospecho que las marcas siguen sin estudiar bien este fenómeno dentro de sus lógicas de innovación abierta, y tienden a fijarse más en los aduladores por lo que puede aportarles desde una lógica reduccionista del marketing.

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by × diciembre 3, 2014 × 5 comments

Crowdsourcing/Co-creación, Mecanismos de Agregación, Participación

¿Qué puede aprender el Marketing de la Inteligencia Colectiva?

Portada blog Master Marketing DigitalEste lunes publiqué una colaboración en el blog que lleva un buen amigo, Julen Iturbe, en el Máster de Marketing Digital de la Universidad de Mondragón, sobre la relación entre Marketing e Inteligencia Colectiva. Aprovecho para reseñar el artículo aquí e invitarte a que lo leas.

La pregunta que sirvió de motivación al post es si la función del marketing es sólo “cosa de expertos”, o sea, de unos profesionales que investigan y toman decisiones, o si también hay que generar valor colaborando de igual a igual con los usuarios. Y la respuesta se encuentra en un documento publicado por primera vez hace casi 15 años, el Manifiesto Cluetrain, de lectura imprescindible para cualquiera que desee comprender el marketing desde la perspectiva de la cultura digital. Ese manifiesto escrito por Fredrick Levine, Christopher Locke, Doc Searls y David Weinberger, se hace eco del malestar que sienten los usuarios/consumidores por tanta retórica corporativa y la falta de humildad con que habitualmente se gestiona el marketing desde las grandes empresas. Podríamos decir que su advertencia se resume en esta idea: “¿Quieres que pongamos nuestro dinero? Nosotros queremos que pongas tu atención”.

Esa mejora de la atención implica, como explico en el post, no sólo un reto de aCtitud, de querer escuchar con interés y humildad lo que opina el mercado, sino también de aPtitud, de saber extraer valor de ese gran Ágora hiperactivo, donde el ruido y la melodía se mezclan de un modo bastante sofisticado. Read more ›

by × octubre 28, 2014 × 11 comments

Crowdsourcing/Co-creación, Cultura Colaborativa, Ejemplos/Casos, Participación, Redes Sociales

Retos ideales para resolver por Inteligencia Colectiva

Colaborar_la palabra_acastrillejoMe preguntan a menudo en qué tareas o actividades la opción de activar mecanismos de inteligencia colectiva  funciona mejor. Siempre digo que depende de cómo se diseñen esos espacios, y de otros factores, pero creo que estoy en condiciones de identificar 7 tipos de problemas o desafíos en los que los proyectos abiertos y participativos parecen dar buenos resultados:

  • Creatividad: La inteligencia colectiva es bastante eficaz en la generación de ideas. Mientras más gente está pensando, más probable es que se descubran soluciones creativas.
  • Sesgos de evaluación: Actividades que son muy susceptibles a sesgos de selección y evaluación, por su relatividad o por intereses espurios. La Inteligencia Colectiva funciona bien en tareas de interpretación de datos que admiten muchas lecturas diferentes. Abrir el juicio a perspectivas dispares puede ayudar a atenuar el “sesgo de experto”, y a conseguir así una lectura más completa e imparcial.

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by × mayo 11, 2014 × 3 comments

Autogestión/Emergencia, Crowdsourcing/Co-creación, Diseño de Redes, Eficiencia/Productividad, Mecanismos de Agregación, Participación, Sistemas de Reputación

Diseño de arquitecturas participativas

3_Desigualdad en la participacion_ChristopherA en FlickrVuelvo a la carga con mi reflexión sobre las “arquitecturas participativas” para innovar. Las preguntas que me vengo haciendo son estas: ¿Qué explica que algunos proyectos participativos funcionen mejor que otros? ¿Hay patrones en ese comportamiento colectivo que nos sirvan para diseñar mejor las iniciativas participativas?

Después de varias experiencias (buenas y malas), he aprendido que la mano invisible de la participación es un filtro eficaz para innovar solo si se concibe dentro de una arquitectura inteligente de interacciones.

Pensando más en ello, creo que hay 4 pilares que tienen un impacto decisivo en el éxito o fracaso de esa “arquitectura”: 1) Capacidad de convocatoria, 2) Capacidad de estructura, 3) Capacidad de filtrado, 4) Capacidad de síntesis.

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by × septiembre 18, 2013 × 0 comments

Autogestión/Emergencia, Complejidad, Crowdsourcing/Co-creación, Cultura Colaborativa, Diseño de Redes, Eficiencia/Productividad, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia, Sistemas de Reputación

Sesgos y filtros: expertos vs. inteligencia colectiva

realidad colaboracion matrimonio dia a dia conflicto divorcio separacionEn los talleres de formación que imparto suelen hacerme con bastante frecuencia esta pregunta: ¿Qué ventajas e inconvenientes tienen los modelos participativos vs. los grupos de expertos?

Es una cuestión que salpica cualquier conversación sobre Inteligencia Colectiva, a la que podría responder de forma maniquea con esta retórica tan molona: “la inteligencia colectiva funciona SIEMPRE mejor que los expertos”. Pero es mentira, no es así. Hay circunstancias que favorecen una opción sobre la otra, y ambas tienen sus ventajas e inconvenientes.

Antes creía que la respuesta estaba en el grado de complejidad “técnica” del problema. Pensaba que si era un problema muy complejo, que necesitaba mucha formación especializada, entonces la solución de expertos funcionaba mejor. Pero después me di cuenta que eso no es tan relevante, y que la clave está en cómo se diseñan los espacios de participación.

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by × septiembre 18, 2013 × 2 comments