Redes de innovación colaborativas

Todo es un virus expansivo que se transmite a velocidades de vértigo, memes embebidos en el propio entorno digital como si fueran “epidemias” ambientales como lo expresa Malcolm Gladwell en The Tipping Point.
Redes de innovación hay muchas y de tipologías diversas. Hoy nos centramos en las redes de innovación colaborativas, llamadas “Collaborative Innovation Networks” (COINs).
Peter A. Gloor las estudio en su libro “Swarm Creativity: competitive advantage through collaborative networks” lo define como un ciberequipo de personas automotivadas, con una visión colectiva, habilitado por la web para colaborar en la consecución de un objetivo común por el intercambio de ideas, información y trabajo.
Funciona y tiene como base transparencia interna en las organizaciones y una comunicación directa. Todos los miembros colaboran y comparten conocimiento unos con otros y no a través de jerarquías. Como dice la definición los miembros se unen con una visión compartida, ya que intrínsicamente están motivados para hacerlo y tratan de colaborar para avanzar en el desarrollo de una idea.
Las tres características que definen un COIN son:
•    Innovar a través de la creatividad masiva de colaboración.
•    Colaborar en un estricto código ético.
•    Comunicarse en contacto directo con las redes.
Los cinco elementos esenciales de una red de innovación en colaboración (Peter Gloor lo denomina código genético) son:
•    Evolución de redes de aprendizaje.
•    Principios éticos firmes.
•    Se sustentan sobre la confianza y la auto-organización.
•    Poner el conocimiento al alcance de todos.
•    Operar con honestidad y transparencia interna.
Los beneficios que tiene la implementación de un COIN son:
•    Hace de las organizaciones más innovadoras y colaborativas.
•    Se hacen más ágiles todos los procesos.
•    Infunden conocimiento externo a la colaboración.
•    Descubrir oportunidades de negocios ocultos.
•    Se liberan sinergías de actuación.
•    Reducen los costos y reduce el tiempo de comercialización.
•    Ayuda a localizar expertos y recompesas a colaboradores ocultos.
•    Las organizaciones con este método son más seguras.

COIN leaders for the evolution
Uno de los estudios para una mejor retroalimentación son los flujos de datos que nos situán cartográficamente en las debilidades y fortalezas del entorno de trabajo. Esos flujos tienen unas métricas por medio ARS (Análisis de Redes Sociales) como TeCFlow, Ucinet, Pajek, VisOne, Agora, NetMiner entre otros y que se utilizan para comprender los patrones temporales de comunicación de las redes sociales (estos “signos honestos” nos “hablan” de comportamiento y actitudes. La optimización de ese flujo de conocimiento  permite ver dinámicamente los datos insertados de diferentes maneras y formatos. Esa dinámica de grupos es compleja y emergente. Con TeCFlow podemos llegar a predecir determinados comportamientos que pueden ser corregidos con  otras dinámicas de actuación y no con acciones de mandato jerárquico.
Todas las partes son importantes y su capital humano que operan como “enjambres creativas”.
Hablar de la inteligencia de enjambre es para otro post largo, pero decir que aunque es empleado en décadas anteriores para la robótica y la inteligencia artificial. Es cada vez más frecuente el uso de algoritmos de optimización en el trabajo colaborativo y auto-organizado de redes sociales. Se optimiza las formas de actuación como enjambres inteligentes. Los agentes o boids cada vez estarán más presente en ecosistemas digitales, donde lo natural y lo artificial tienen un objetivo común de optimización de los resultados. Una verdadera empresa al estilo de “incubación” constante. Uno de los puntos débiles es la capacidad de automotivación, algo bastante obtuso en la cultura competitiva empresarial en la que todavía nos encontramos. Creo que este autor no lo ha desarrollado dentro de los canones y formas de la ecosistemas vivos.

Las tres capas de su infraestructuraestán representas en este gráfico que Peter A. Gloor en su web:


Una de las plataformas que ha usado estas técnicas es SpinConnect . No tiene vinculación con la innovación abierta de Henry Chesbrough pero si que hay alguna concomitancia.

[Actualización] Bibliografía y webgrafía sobre este tópico:

Cross, R. L., Singer, J., Colella, S., Thomas, R. J., & Silverstone, Y. (2010). The Organizational Network Fieldbook: Best Practices, Techniques and Exercises to Drive Organizational Innovation and Performance (1º ed.). Jossey-Bass.

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Gloor, P. A. (2006). Swarm Creativity: Competitive Advantage through Collaborative Innovation Networks. OUP USA.

Gloor, P. A., Laubacher, R., Dynes, S. B. C., & Zhao, Y. (2003). Visualization of Communication Patterns in Collaborative Innovation Networks – Analysis of Some W3C Working Groups. En Proceedings of the twelfth international conference on Information and knowledge management (págs. 56-60). New Orleans, LA, USA: ACM. doi:10.1145/956863.956875

Miller, F. P., Vandome, A. F., & McBrewster, J. (2009). Computer Supported Cooperative Work: Computer supported cooperative work, Computer, Collaborative software, Hardware, Computer software, Collaborative … Collaborative innovation network. Alphascript Publishing.

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Trentin, D. G. (2010). Networked Collaborative Learning: Social Interaction and Active Learning. Chandos Publishing (Oxford) Ltd.

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Villa, A., & Antonelli, D. (2008). A Road Map to the Development of European SME Networks: Towards Collaborative Innovation (2º ed.). Springer.

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