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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 × 5 comments