Las organizaciones recurren cada vez más al crowdsourcing para resolver problemas complejos. La causa principal radica en el deseo de encontrar a los mejores expertos en la materia, incentivarlos fuertemente, e involucrarlos en el proceso problem solving con el menor coste de coordinación posible.
El término crowdsourcing, acuñado por Jeff Howe (2006) originalmente significaba «el acto de tomar un trabajo tradicionalmente realizado por un agente designado (normalmente un empleado) y externalizándolo a un grupo indefinido, generalmente grande de personas en una convocatoria abierta.» Aunque han surgido variaciones en el concepto y el término se utiliza ampliamente, aquí nos centraremos en el proceso de emitir una convocatoria abierta a un grupo fuera de los límites organizativos tradicionales y facilitar la contribución de las soluciones a través de una plataforma basada en Internet para abordar la innovación y la resolución de problemas complejos.
Equipos de multitudes
Un número creciente de expertos en esta disciplina, sin embargo, están solicitando una mayor colaboración en estos entornos de crowdsourcing, con la esperanza de aprovechar las ventajas del trabajo en equipo observadas en los entornos tradicionales. La cuestión es cómo incorporar eficazmente la colaboración basada en equipos en un entorno que tradicionalmente se ha basado en individualidades.
Recientemente se ha llevado a cabo gran variedad de experimentos en el campo del crowdsourcing mediante plataformas online, en los que se asignaron incentivos y membresías al azar, para evaluar la influencia de las habilidades e incentivos en los procesos problem solving mediante equipos basados en multitudes.
Basándose en los avances en el aprendizaje automático y en la teoría de sistemas complejos, se han aprovechado nuevas técnicas de medición para examinar el contenido y la intensidad de la colaboración en equipos de multitudes. Se ha encontrado que la «explosión» de la actividad del equipo y la diversidad de información intercambiada entre los miembros del equipo son fuertes predictores de su rendimiento, incluso cuando se controlan los incentivos y habilidades de las individualidades.
Externalización de problemas
En la última década, ha habido un gran incremento en el uso de multitudes para externalizar problemas de innovación, a menudo organizados como concurso, aunque el uso de concursos para estimular la innovación es, de hecho, una práctica bastante antigua, la amplia disponibilidad de tecnología ha facilitado enormemente su rápida implementación, así como el acceso a una oferta mundial de contribuyentes, como medio para transmitir problemas y facilitar la distribución de la información inicial del problema.
El crowdsourcing, tal y como se implementa con frecuencia, está impulsado por la suposición de que los problemas pueden descomponerse en partes que pueden ser abordadas por equipos de multitudes independientes. Ejemplos de plataformas en línea populares para el crowdsourcing incluyen: Innocentive (ciencia y tecnología) –https://www.innocentive.com, Amazon Mechanical Turk (microtareas) – https://www.mturk.com, Kaggle (ciencia de datos) – https://www.kaggle.com, TopCoder (software, algoritmos, ciencia de datos) – https://www.topcoder.com, Threadless (diseños de camisetas) – http://threadless.com y 99designs (logotipos, gráficos) – https://99designs.com.
Cuando se realiza el trabajo con un bajo nivel de interdependencia, como en un entorno de crowdsourcing, entonces los principales impulsores de la calidad de la solución son el conocimiento y las habilidades de las personas que desarrollan las soluciones y su motivación individual para realizar altos niveles de esfuerzo para resolver el problema.
En consecuencia, muchas plataformas online están diseñadas para acumular los conocimientos de individuos cualificados y altamente motivados de una manera que generalmente minimiza la necesidad de colaboración y coordinación entre ellos. De hecho, algunos argumentan que, bajo una creciente gama de circunstancias, las multitudes de pensadores y solucionadores independientes pueden producir resultados que son superiores a los de los equipos más tradicionales e interactuantes.
Faltan todavía herramientas adecuadas
En consonancia con estas suposiciones, el trabajo reciente, especialmente en informática, se ha centrado en el desarrollo de herramientas avanzadas para el crowdsourcing de problemas que se centran en formas de dividir proyectos complejos en partes y facilitar su re-combinación, es decir, una forma de minimizar el nivel de interacción necesaria en tiempo real entre los colaboradores.
¿Cómo podríamos utilizar equipos en un entorno de crowdsourcing de manera óptima? Los pocos estudios que han comenzado a explorar equipos en un contexto de crowdsourcing lo han hecho de una manera que elimina o minimiza la interacción o coordinación en tiempo real.
¿Un alto nivel de colaboración mejora el rendimiento de los equipos de multitudes, más allá de la influencia de la habilidad individual y los incentivos? ¿Mejorarían los incentivos en efectivo el rendimiento en los equipos basados en multitudes? El crowdsourcing es un contexto en el que los trabajadores no esperan trabajar de forma muy interdependiente con los demás y se ha observado que los equipos más interdependientes en última instancia no son tan eficientes o creativos como otros equipos que trabajan de la manera más independiente.
El crowdsourcing de problemas complejos está todavía en pañales pero creciendo muy rápidamente… estemos atentos.