¿Por qué le llaman Inteligencia Colectiva si es Crowdsourcing?
En 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. Las definiciones anteriores ayudan a entender por qué digo que hay muchos ejemplos de Crowdsourcing que no son Inteligencia Colectiva (y al revés) a pesar de que tantos expertos se empeñen en mezclarlos como si fueran lo mismo. Vamos a ver las diferencias: Crowdsourcing que no es Inteligencia Colectiva: Los proyectos de CS a veces no buscan, ni fomentan, la “agregación colectiva”, sino que funcionan como extractores de valor del grupo siguiendo una lógica totalmente radial. El “crowdsourcer” lanza la convocatoria e interactúa con los participantes de forma individual, bis-a-bis, sin que se active ningún “mecanismo colectivo” (transparencia, remezcla, intercambio, suma, síntesis, etc.). La modalidad de los concursos funcionan habitualmente así. Inteligencia Colectiva que no es Crowdsourcing: Hay muchos proyectos que buscan soluciones colectivas y que no son convocados por una entidad externa (un “Crowdsourcer”) sino por
6 preguntas sobre Inteligencia Colectiva
Cesar Muela, de Hipertextual, me entrevistó en Abril como aperitivo para mi charla en Zinc Shower sobre Inteligencia Colectiva. Por concentrar todas mis reflexiones sobre el tema en el mismo sitio, transcribo aquí el texto íntegro de la entrevista: 1.- ¿Qué es la "inteligencia colectiva"? Es un concepto resbaladizo. Para empezar, parece haber tantas definiciones de “inteligencia” como personas que las propongan. Mi forma de definir la “inteligencia colectiva” (IC) es esta: Capacidad de agregar las acciones y opiniones individuales de un grupo en una decisión o comportamiento colectivo. Como se ve, la IC es un tipo de “inteligencia social” que emerge de la interacción entre individuos. Por otra parte, el mecanismo que permite convertir las acciones individuales en colectivas se llama “agregación”. Sin agregación no hay IC porque tiene que haber alguna manera de combinar las preferencias individuales para traducirlas en un comportamiento colectivo. 2.- ¿Qué es la "estupidez colectiva"? A más inteligente es un grupo, mejor “sabe escoger” entre alternativas, y más optimiza sus decisiones. Si pudiéramos comprobar en qué medida determinadas decisiones y juicios colectivos han sido los correctos (no siempre es posible porque a menudo se dan situaciones tan complejas que “lo correcto” es una categoría difusa), entonces podríamos saber si el grupo ha sido inteligente en un momento dado. Decimos que ha habido “estupidez colectiva” cuando un grupo toma decisiones o llega a juicios colectivos que van en contra de sus intereses. Siendo un poco exagerados en el término, es “estupidez” porque el grupo escoge mal o incluso elige la peor opción posible, que como sabemos a veces ocurre. 3.- Siempre se ha dicho que el diseño por comité dificulta la toma de decisiones en cualquier empresa. ¿Qué diferencia hay entre el diseño por comité y la inteligencia colectiva? Las críticas al “diseño por comité” son un tópico que, como tal, tiene parte de razón, pero es generalizar demasiado. Si entendemos por “Comité” un grupo de personas que toman decisiones en nombre de un conjunto mucho más grande, entonces habría que entrar más en detalle para saber si aquello dificulta o facilita. He conocido “comités” que han hecho un trabajo excelente, bueno, mediocre y espantoso. Hay que tener en cuenta que, por una simple razón de agilidad y eficacia, no siempre es viable tomar todas las decisiones en modo asambleario, y entonces hay que apostar por modelos representativos, o sea, personas en las que delegar algunas decisiones colectivas. Que éste sea
Desafíos o tareas más fértiles para la Inteligencia Colectiva
Ya 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. 4.- Comisión de errores, negligencias o infracciones que perjudican colectivamente: Cuando un sistema o ámbito colectivo es susceptible de fallos, excesos o abusos que afectan al resultado grupal. A más negativo sea el impacto colectivo de esos fallos y más cueste detectarlos por una unidad de control, más se justifica crear mecanismos de vigilancia distribuidos y colectivos que ayuden a generar transparencia. Si hay más gente observando, es más fácil detectar posibles errores antes de