Aceleración de sectores

A pesar de que nos gusta pensar que cada caso es único y excepcional, y de que si nos concentramos lo suficiente para mirar las cosas con suficiente detalle parecería ser cierto, también es verdad que entre múltiples casos similares hay suficientes rasgos comunes como para poder hacer abstracciones y hablar de patrones. Encontrar estos patrones en, por ejemplo, la manera como aparecen y evolucionan organizaciones en un sector, se vuelve especialmente difícil cuando se trata de un sector joven o sumamente diverso. Pero en esos mismos casos, encontrar esos patrones se vuelve doblemente importante porque son aquello que permitirá a las organizaciones existentes crecer más rápido y más efectivamente, y a las organizaciones nuevas tener un panorama del tipo de desafíos y preguntas que probablemente se estarán formulando a lo largo de su ciclo de vida.

Durante mi tiempo en Ashoka tuve la oportunidad de trabajar con una gran diversidad de organizaciones sociales e innovadores sociales en diferentes puntos de su ciclo de vida – algunos que recién estaban empezando, algunos que ya tenían varios años haciéndolo, algunos sólo a nivel local y algunos cruzando fronteras nacionales. Y aunque había una enorme diversidad de objetivos, de estrategias y de modelos, uno podía más o menos hacerse una idea de la manera como el sector funcionaba, y también cómo y dónde dejaba de funcionar: al margen de su grado de éxito e impacto, ciertas preocupaciones comunes emergían gruesamente en el mismo punto en la evolución de una organización. Conocer y documentar esos puntos de tensión se volvía entonces en una clave posible para acelerar el sector social en su conjunto: si yo puedo anticipar con cierto grado de confiabilidad que dentro de dos o tres años tu organización va a tener X o Y problemas o preguntas, te estoy dando dos o tres años de anticipación para planificar tu respuesta. Esa capacidad de anticipación, que no es inusual en una serie de sectores comerciales, es por el contrario muy escasa en el sector social. Esto porque en gran medida el sector social se ha resistido a incorporar herramientas y modelos del sector empresarial, y porque se considera que las organizaciones sociales son tan diversas en sus propósitos que no pueden trazarse puntos de comparación entre sus modelos: si tú trabajas en torno a medio ambiente y yo trabajo con un foco en el tema educativo, la primera suposición es que tus estrategias no serán aplicables a mis problemas. Pero si uno empieza a comparar múltiples casos, empieza a encontrar que los problemas son mucho más parecidos de lo que uno esperaría.

Así, luego de varias conversaciones, visitas y observaciones, compilé un pequeño modelo que por ningún motivo debería ser considerado riguroso. La evidencia que lo informa es más bien anecdótica, pero considera lo siguiente: una innovación social pasa por un ciclo evolutivo más o menos común, donde en cada etapa encontrará diferentes preocupaciones como las prioritarias que deben ser resueltas efectivamente para pasar al siguiente nivel. Así consideradas las cosas, el pequeño modelo anecdótico se puede representar más o menos así:

El pequeño modelo anecdótico supone que el objetivo de una innovación social es maximizar su impacto posible, de modo que pretende tener un alcance global para atender a un problema social. De no ser ése es el caso, como no lo es quizás para la mayoría de iniciativas, su techo de crecimiento es quizás el nivel 2 o el nivel 3. En cualquier caso, el modelo puede desglosarse en una serie de necesidades comunes que enfrentará una innovación social y una serie de preguntas que debería estarse haciendo según su grado de evolución:

  • Nivel 0: desarrollar un prototipo funcional. ¿Cómo funciona el modelo? ¿Cómo genera impacto? Es la etapa de experimentación y diseño, probando variaciones del modelo hasta alcanzar un producto mínimo viable.
  • Nivel 1: llevar el modelo al mercado. Una vez que se tiene un modelo surgen dos preguntas claves: ¿Cómo se van a procurar los recursos para su aplicación sostenida? ¿Y cómo se va a llevar el modelo mismo a su lugar de aplicación, como se van a comunicar sus beneficios? El desafío de consolidar un modelo más allá del prototipo pasa por articular una comunidad que se beneficie de él y le dé respaldo.
  • Nivel 2: con el modelo probado e implementado, ¿cómo se replica en otros espacios y se amplía su impacto? Los desafíos se vuelven diferentes: se necesitan diferentes modelos organizacionales para aguantar el crecimiento, y necesitan mecanismos de evaluación para saber cuándo algo está funcionando y cuándo no. Además, la necesidad de expansión plantea la nueva necesidad de generar redes y alianzas con otras organizaciones que apoyen o dirijan nuevas implementaciones locales.
  • Nivel 3: llevar un modelo replicado a escalas más grandes. El salto en escalabilidad es probablemente un salto cualitativo antes que cuantitativo: no es sólo hacer más de lo mismo, sino cambiar las estrategias. El trabajo con políticas públicas, por ejemplo, ofrece la oportunidad de mucho más rápidamente replicar un modelo a gran escala, y el desarrollo de nuevas herramientas conceptuales y teóricas puede servir para influenciar las estrategias de una nueva generación de actores desde su formación.
  • Nivel 4: impacto global. Es aquí donde los problemas y los modelos se vuelven casi siempre singulares, pues deben navegar diferentes procesos políticos, económicos, sociales y culturales, y en casi todos los casos lo harán siguiendo un camino distinto a través de diferentes realides nacionales y regionales. Pero las necesidades de los niveles anteriores – la construcción de una red de alianzas, la búsqueda de un liderazgo intelectual, etc. – serán todas herramientas importantes a la hora de llegar a este punto.

Armado con esta información, un innovador social puede acelerar el tiempo que le toma llevar su iniciativa desde un prototipo hasta el impacto global anticipándose a las necesidades que muy probablemente encontrará en el camino. Pensado a nivel sectorial, el sector en su conjunto puede acelerarse si se diseñan intervenciones claves orientadas a cada uno de estos niveles, de modo que existan las estructuras de soporte para acompañar a las innovaciones a lo largo de su ciclo evolutivo.

Me parece valioso compartir estas ideas por dos razones. La primera es porque la intención era utilizar esta información para el diseño de esas intervenciones claves que permitieran acelerar el crecimiento del sector en su conjunto, algo que finalmente por una cuestión de tiempo no se llegó a dar. Y tener esta información oculta en mi disco duro, donde no puede compartirse, discutirse ni refinarse, no era particularmente útil para nadie. Creo que al menos compartiéndola puede fortalecerse el pequeño modelo anecdótico para dejar de ser tan pequeño y tan anecdótico y convertirse en una herramienta analítica y predictiva más útil – o incluso, en el mejor de los casos, para validar que las ideas van por buen camino.

La segunda razón es porque mi trabajo actual está yendo en una dirección similar, aunque esta vez orientado más hacia la aceleración de sectores tecnológicos – en particular, trabajando en la aceleración del sector de videojuegos como una inversión estratégica para economías en desarrollo. De modo que volver sobre estas ideas me ayuda a buscar similitudes, diferencias y analogías, e ir refinando el modelo, esta vez con una base documental mucho más sólida que tenga en consideración la historia del sector, la particularidad del medio del videojuego y contando con data que permita respaldar un modelo de similar alcance y pretensiones para un sector diferente.

Tesis, tótem y tabú

Un artículo reciente en el Chronicle of Higher Education presenta la idea de que la disertación, como pieza y resultado central del proceso de educación superior (específicamente, la disertación doctoral), es una institución que exige ser revisada:

Completing a dissertation can take four to seven years because students are typically required by their advisers to pore over minutiae and learn the ins and outs of preceding scholarly debates before turning to the specific topic of their own work. Dissertations are often so specialized and burdened with jargon that they are incomprehensible to scholars from other disciplines, much less applicable to the broader public.

The majority of dissertations, produced in paper and ink, ignore the interactive possibilities of a new-media culture. And book-length monographs don’t always reflect students’ career goals or let them demonstrate skills transferable beyond the borders of academe.

A medida que voy entrando más y más en mi propio trabajo de tesis (que aunque no alcanza el calibre y extensión de una disertación doctoral, va creciendo como un monstruo que todo lo abarca), la cuestión del propósito y sentido de la disertación o la tesis se me hace bastante personal. No creo del todo que la tesis sea un proceso o producto caduco e inviable; pero sí creo que no refleja del todo la experiencia de investigación en el contexto presente, especialmente cuando uno está trabajando en áreas vinculadas al cambio tecnológico y en campos donde la información está cambiando muy rápidamente. Comprometerse con proyectos de investigación sumamente largos tiene sentido en muchos casos, pero existen también otros en los cuales este tipo de proyectos terminan encontrando que la realidad sobre la que comentan simplemente ya no es la misma en el tiempo que tomó formular, responder y publicar la pregunta.

Pero además, puede también ser un limitante a las posibilidades de exploración, experimentación e interacción entre múltiples disciplinas, proyectos e ideas. Es un poco lo que encuentro en mi propia experiencia: conforme encuentro nuevos temas interesantes y me involucro con nuevos proyectos, la posibilidad de explorarlos siempre se tiene que evaluar en función a si contribuye o no al proyecto de tesis, dada una cantidad finita de recursos. Pero la manera como trabajo cotidianamente simplemente no se da de esa manera: lejos de trabajar en un sólo proyecto con dedicación casi absoluta, en la práctica encuentro que estoy participando de múltiples investigaciones de mayor o menor calibre que no necesariamente se articulan bien entre sí, o contribuyendo en proyectos cuyo impacto sobre el proyecto de tesis es mínimo o nulo. El output de mi trabajo académico termina pareciéndose más a una red o una constelación de diferentes nodos con mayor o menor proximidad, que a un corpus articulado y consistente, un tótem de significado cuya expresión “material” es el proyecto de tesis.

En otras palabras: el trabajo en un proyecto de tesis o disertación presupone que existe una sola línea central, articuladora de todas las ideas y posibilidades. Está bien, esa es precisamente su propósito: evaluar la capacidad del investigador para comprometerse con los detalles de realizar un proyecto de investigación complejo y de gran escala. Pero ese propósito, en muchos casos, ya no es igualmente aplicable, con el mismo carácter de necesidad. No sólo mi propio proyecto de tesis crece desmesuradamente a medida que intenta introducir elementos de otros disciplinas, sino además comparar múltiples realidades geográficas e históricas. Pero al mismo tiempo me encuentro a mí mismo trabajando en múltiples otras direcciones: en los últimos meses he estado investigando sobre el uso de espacios urbanos como dispositivo narrativo en los videojuegos, conceptuando herramientas para fortalecer la literacidad científica, construyendo escenarios para la exploración de conflictos de identidad en videojuegos, explorando la operación y significación del pensamiento computacional, construyendo universos narrativos de ficción, o formulando narrativas para el diseño de videojuegos educacionales.

Y eso no termina realmente de agotar el universo de cosas que quiero seguir conectando o en las que me involucro. Aún así, quizás la mayoría de ellas tiene a lo mucho una conexión tenue con un sólo proyecto totémico, central. Desde la lógica de la tesis son, a lo mucho, notas al pie. Y me parece que en ello se pierde muchísimo valor y muchísimas posibles conexiones que podrían a su vez derivar en nuevas oportunidades y posibilidades de investigación.

Así que estoy procesando la idea de cómo concebir mejor este output académico, de manera que no sea un tótem unitario, pero no necesariamente pierda la consistencia y la interrelación. No quiero y no creo que mi trabajo de “tesis” sea una monografía extendida con introducción, desarrollo, conclusiones y bibliografía, porque no me alcanza para cubrir e involucrar todas las entidades que me parece están conectadas. El output es múltiple: es esa monografía, pero es también una serie de proyectos, o de “sondas” como las llamabas Marshall McLuhan – pequeñas o grandes exploraciones conceptuales y what ifs para entender mejor cómo operaban o podían operar ciertos procesos. Estas sondas son proyectos, son piezas de código, son productos audiovisuales, son diseños, son juegos, son historias, que no necesariamente contienen una sola narrativa central, sino que encierran múltiples posibles permutaciones de múltiples líneas argumentativas y exploraciones.

¿Tiene esto el mismo nivel de rigor académico que un proyecto articulado de disertación? No lo sé, y quizás no, no sea el mismo nivel de rigor. Pero evaluar este output solamente en términos de rigor es lo mismo que decir que el output sólo puede o debe ser un producto como la disertación. La pregunta es justamente por qué nuevas formas de valor puede generar la investigación académica y la educación superior, y cómo podemos sondear diferentes maneras de acceder a ese valor.

Teoría provisional, o la Minimum Viable Theory

Hace poco terminé de leer The Lean Startup, el libro de Eric Ries que está en cierta medida alimentando un movimiento y una cultura sobre cómo gestionar el trabajo que hace un start-up – una organización que quiere introducir un nuevo producto, servicio o modelo en el mercado la sociedad. Soy intencionalmente genérico en esta descripción porque Ries abre el espacio del start-up mucho más allá de sólo empresas, o sólo servicios tecnológicos, y juega con una definición mucho más amplia para el start-up:

A startup is a human institution designed to deliver a new product or service under conditions of extreme uncertainty.

De modo que esto puede aplicarse a múltiples tipos de organizaciones o grupos, con diferentes propósitos, mientras que su objetivo común sea la introducción de algo nuevo al mundo y sus condiciones operativas sean de extrema incertidumbre. La metodología del lean startup, entonces, debería servir a la gestión de cualquier iniciativa que exhiba estas características.

El propio Ries sintetiza el núcleo de esta metodología en esta presentación del 2010 en el Web 2.0 Expo:

Ayer venía a casa caminando y empecé a darle más vueltas al asunto, pero intentando traducir estas categorías y herramientas a la labor teórica y a las diferentes maneras de realizar trabajo teórico que hoy en día se están volviendo tanto posibles como necesarias. Solía ser el caso de que la teoría era algo confinado a unos ciertos ámbitos – principalmente académicos – y construido de una cierta manera arquitectónica, lo cual encerraba además supuestos ontológicos, epistemológicos y éticos de ninguna manera triviales. Y solía ser el caso también de que estas construcciones respondían a condiciones estructurales: los recursos para la investigación y el trabajo teórico eran de difícil acceso y por ello era necesario concentrarlos físicamente para reducir costos e incrementar la eficiencia, y los problemas explorados y desarrollados se movían a una velocidad y un ritmo que les permitía comprometerse a resultados y mantener relevancia durante largos periodos de tiempo.

Parto de una observación simple, y por supuesto, cuestionable: que estas condiciones estructurales que afianzaban el edificio del trabajo teórico se han venido abajo. Por un lado, ya no es cierto que los recursos necesarios para realizar investigaciones y construir modelos teóricos deban concentrarse por temas de eficiencia y acceso, porque la tecnología disponible nos permite nuevas alternativas (no equivalentes ni mejores, simplemente nuevas). Por otro lado, aparecen hoy objetos y temas de estudio cuya naturaleza rápidamente cambiante y difícil de abarcar desafía nuestras nociones tradicionales de teoría, pero no por ello requieren de menor comprensión de nuestra parte. Que nosotros estemos acostumbrados a hacer teoría de una cierta manera, no quiere decir que Internet o la economía se van a mover más lento como para que captemos con “claridad y distinción” lo que está ocurriendo. Simplemente quiere decir que nuestros modelos se vuelven bastante menos efectivos, en gran medida porque terminan siendo obsoletos incluso antes de ser terminados. Alejandro Piscitelli, presentando el libro Facebook es el mensaje de Clara Ciuffoli y Guadalupe López, lo pone de esta manera:

Si hace un tiempo decíamos que en la red un año son 7 del mundo real, quizás ahora deberíamos hablar de 12 o 14 años. Lo cierto es que el presente de hoy difiere tanto del presente de 1 año o 2 atrás, para no decir de 10 años o 20 (cuando nació la web), que resulta casi imposible sacar fotos de este flujo incesante de experiencias, plataformas, realineamientos y en definitiva de diseño multivariado de experiencias.

Pero el valor de nuestra comprensión de estos fenómenos no ha disminuido. En el caso de la tecnología, nuestra capacidad para comprender y explicar los efectos sociales de nuevos fenómenos emergentes es lo que marca la diferencia entre que la tecnología haga cosas con nosotros, y que nosotros hagamos cosas con la tecnología (no como herramienta, sino más bien como colaboración). Nuestra capacidad para formular rápida, efectiva y eficientemente modelos teóricos para explicar nuevas fenomenologías se convierte en una capacidad de primordial importancia para nuestra adaptación cultural: en otras palabras, nuestra capacidad para hacer teoría bajo condiciones de extrema incertidumbre.

La Minimum Viable Theory

Uno de los elementos de la metodología lean startup de Ries es el Minimum Viable Product (MVP), o producto mínimamente viable. El objetivo de formular un MVP es implementar un producto funcional que pueda ser llevado al mercado lo antes posible, para evaluar las hipótesis sobre el mercado, el consumidor y el producto que un start-up ha formulado al empezar su proceso de diseño. Es diferente a un prototipo, en tanto un prototipo está destinado sola o principalmente a evaluar la funcionalidad de un producto y que de hecho pueda hacer lo que se espera que haga. El MVP, más bien, busca evaluar la viabilidad de todo un modelo de negocios: no sólo la funcionalidad de un producto o servicio, sino su capacidad para ingresar al mercado y cumplir, aunque sea mínimamente, con sus objetivos propuestos.

Si utilizamos el MVP como base para un analogía respecto a la formulación de modelos teóricos, podríamos pensar en una Minimum Viable Theory (MVT), o teoría mínimamente viable, como la base de la concepción de una teoría provisional que nos permite comprender fenómenos bajo condiciones de extrema incertidumbre.

Pero es importante tener en cuenta que una MVT tiene objetivos epistemológicos muy diferentes a la manera como solemos entender la theoría. En primer lugar, porque su objetivos principal no es alcanzar la certidumbre, sino minimizar la incertidumbre: a través del ensayo y error, una MVT evalúa y descarta rápidamente diferentes hipótesis para restringir el alcance y la viabilidad de su modelo, y para reducir el espacio del error, pero sin la pretensión de que todas sus explicaciones sean por eso verdaderas o certeras. Es un modelo, en todo caso, probabilístico: al reducir el margen de error aumenta la proporción de afirmaciones y explicaciones correctas, pero no por eso alcanza una descripción o definición última ni absoluta de aquello que busca explicar.

Además, y en la misma línea, los valores sobre los que se formula una MVT son diferentes a los tradicionalmente aceptados para el trabajo teórico, y es importante tener eso presente. Si una teoría está destinada principalmente a buscar certidumbre y claridad, y para ello se somete a un pormenorizado y largo proceso de evaluación cuidadosa de evidencia, fuentes y referencias como aquel que distingue al trabajo académico, una MVT está enfocada más bien en construir un modelo eficaz (consigue presentar explicaciones para aquello que pretende explicar), eficiente (lo hace sin multiplicar innecesariamente los entes) y efectivo (presenta explicaciones que podemos utilizar posteriormente para orientar otras teorías, acciones e iniciativas) aún a expensas de un proceso comparativamente menos pulcro.

Si un modelo teórico se ha distinguido tradicionalmente por su capacidad popperiana para la falseabilidad – la búsqueda de evidencia que falsee el modelo para probar su validez – una MVT se comporta de la manera contraria. Lo cual no quiere decir que opere por eso de manera ingenua, falaz o exagerando sus propios alcances, sino simplemente que una MVT busca ser útil antes que verdadera. Esto por la simple razón de que una MVT, en tanto teoría provisional, encierra la idea de que será rápidamente reemplazada cuando aquello que pretende explicar cambie tan radicalmente que sus explicaciones ya no encuentren asidero. La MVT es teoría rápida, interconectada y hasta cierto punto descartable, que nos brinda conocimiento operativo sobre fenómenos nuevos que nos afectan y a través de ese conocimiento nos permite tomar decisiones e iniciar acciones.

¿Por qué sería necesaria una MVT?

Por tres razones. En primer lugar, como intenté explicar antes, porque hoy día vemos una serie de fenómenos que se mueven y cambian demasiado rápido como para que nuestros mecanismos tradicionales para formular teorías nos den explicaciones útiles. En el tiempo que le toma a un libro o a un paper ser publicados, por ejemplo, muchas explicaciones y descripciones sobre cambios tecnológicos o conductas sociales emergentes pueden haber cambiado significativamente, o incluso haber desaparecido. Procesos tradicionales como el peer-review, que no dejan de ser importantes, no necesariamente tienen tanto sentido cuando nos enfrentamos al tipo de desafíos teóricos como aquellos a los que responder una MVT. Esencialmente, es algo así como pasar de un modelo filter, then publish, a un modelo publish, then filter.

En segundo lugar, porque el agotamiento institucional y económico de ciertos modelos tradicionales de investigación está haciendo evidente la necesidad de alternativas. Las instituciones de educación superior y nuestro modelo educativo industrial en general esté enfrentándose a desafíos estructurales que están desafiando su propia supervivencia, y la creciente disponibilidad de información está posibilidad que se haga trabajo de investigación y construcción de modelos teóricos fuera de los claustros universitarios. Una MVT es un modelo que potencialmente podría funcionar fuera de los espacios tradicionales, pero que al mismo tiempo nos haga conscientes de aquello que estamos dejando sobre la mesa, los diferentes enfoques, valores y objetivos que se tiene frente al trabajo teórico tradicional.

En tercer lugar, porque los modelos teóricos tradicional no se distinguen por ser accionables (actionable, un poco difícil de traducir, pero básicamente queriendo decir que no son “orientados a la acción”). Mucho se ha escrito en múltiples contextos sobre como toda teoría tiene algo de praxis y toda praxis encierra una teoría, pero eso no quiere decir que los modelos teóricos que construimos estén diseñados para permitir y facilitar tomas de decisión, construcción de iniciativas e inicio de acciones. La MVT, en cambio, responde a propósitos mucho más claramente pragmáticos y operativos: implica construir modelos teóricos que nos sirvan para orientar la acción, de modo que son intrínsecamente mucho más orientados a la acción.

¿Y qué pasa con las otras formas de teoría?

Nada, realmente. Que haya espacio y necesidad para una MVT no quiere decir que la MVT llene todos los espacios y satisfaga todas las necesidades, o que no haya lugar para modelos y conductas teóricas que respondan a otros valores y objetivos. De hecho, prefiero pensar que es en realidad todo lo contrario: la posibilidad de una MVT como alternativa reafirma el valor, sentido y utilidad de otras formas de hacer teoría, tanto conocidas como por conocer.

Dos novedades bibliográficas

Estoy a punto de hacer dos adiciones importantes a mi ya de por sí descontrolada lista de lecturas pendientes. Se trata de los nuevos libros de dos autores que aparecieron antes en mi lista de “Ocho libros fundamentales para entender la sociedad de la información“, así que tengo expectativas muy altas respecto a sus nuevos trabajos.

The Penguin and the Leviathan: How Cooperation Triumphs Over Self-Interest, de Yochai Benkler

Yochai Benkler es un maestro. Su libro anterior tuvo la osadía de titularse La riqueza de las redes (The Wealth of Networks), y definitivamente me parece que es un libro demasiado central para entender muchos de los fenómenos que observamos hoy día.

En TWON, Benkler elabora un análisis sumamente pormenorizado de lo que considera como la aparición de un nuevo modo de producción económica hecho posible por las características de la tecnología digital: la aparición de un modelo cooperativo-colaborativo donde individuos comparten libre y voluntariamente su propio tiempo y esfuerzo en la construcción de iniciativas mayores que ellos mismos, motivados nada más que por su propio interés. The Penguin and the Leviathan desarrolla aún más esa idea:

For centuries, we as a society have operated according to a very unflattering view of human nature: that, humans are universally and inherently selfish creatures. As a result, our most deeply entrenched social structures – our top-down business models, our punitive legal systems, our market-based approaches to everything from education reform to environmental regulation – have been built on the premise that humans are driven only by self interest, programmed to respond only to the invisible hand of the free markets or the iron fist of a controlling government.

In the last decade, however, this fallacy has finally begun to unravel, as hundreds of studies conducted across dozens of cultures have found that most people will act far more cooperatively than previously believed. Here, Harvard University Professor Yochai Benkler draws on cutting-edge findings from neuroscience, economics, sociology, evolutionary biology, political science, and a wealth of real world examples to debunk this long-held myth and reveal how we can harness the power of human cooperation to improve business processes, design smarter technology, reform our economic systems, maximize volunteer contributions to science, reduce crime, improve the efficacy of civic movements, and more.

Este concepto de Benkler sobre un “nuevo modo de producción” está explorado con sumo detalle en TWON, así que tengo altas expectativas sobre este nuevo libro. Los libros referidos a temas digitales suelen devaluarse bastante rápido, y aunque TWON es excepcional en que mantiene mucho de su valor para ser un libro ya del 2005, una actualización que observe casos más recientes promete ser muy interesante. Se conecta muy bien, además, y sirve como un sustento teórico muy bien documentado, para ideas que trabajan otros autores, particularmente Clay Shirky o Lawrence Lessig (de hecho, el libro Remix de Lessig bien puede leerse como una versión “simplificada” de TWON).

Bonus track: encontré también ahora un artículo de Benkler del 2002 en el Yale Law Journal, titulado “Coase’s Penguin, or, Linux and The Nature of the Firm“. (A Ronald Coase y su conocido artículo “The Nature of the Firm” me he referido antes para hablar de ética hacker y post-capitalismo).

Too Big to Know: Rethinking Knowledge Now That the Facts Aren’t the Facts, Experts Are Everywhere, and the Smartest Person in the Room Is the Room, de David Weinberger

El título del nuevo libro de Weinberger es tan largo que no entra en un twit, pero suena igualmente prometedor. Su libro anterior, Everything is Miscellaneous, nos confrontaba con el problema y la posibilidad del “desorden digital”: la opción novedosa que tenemos hoy de pensar en la manera como ordenamos la información desvinculada de las limitaciones físicas que tenemos para almacenar esa información. Aunque eso nos ofrece una cantidad de opciones prácticamente ilimitadas, tiene por lo mismo un efecto a su vez traumático en tanto trastoca todo el orden de categorías que utilizamos para manejar la realidad. Weinberger, filósofo de formación, elabora la idea de que este cambio informacional tiene implicancias ontológicas en la manera como pensamos y nos relacionamos con objetos, categorías, relaciones sociales, etc. (Escribí algo vinculado a este tema y el contexto del problema hace tres años.)

Gran parte de lo traumático, y eso es un poco lo que elabora Weinberger tanto en Everything… como Too Big To Know, es que tenemos que formular nuevas estrategias para lidiar con una cantidad abusiva de información que procesamos todos los días y con el trastocamiento de relaciones de poder, autoridad, legitimidad y confiabilidad que deviene de pasar de un ordenamiento físico a un ordenamiento virtual de la información. Pero Weinberger es el contrapeso para las posturas de autores como Nicholas Carr o Andrew Keen que creen que todo esto nos está haciendo más brutos o más superficiales. Para Weinberger la solución al problema de la sobrecarga de información es, en realidad, más información (o como lo ha puesto Shirky, no hay tal cosa como sobrecarga de información, sólo hay el colapso de nuestros filtros). Cory Doctorow dixit:

Weinberger presents us with a long, fascinating account of how knowledge itself changes in the age of the Internet — what it means to know something when there are millions and billions of “things” at your fingertips, when everyone who might disagree with you can find and rebut your assertions, and when the ability to be heard isn’t tightly bound to your credentials or public reputation for expertise.

Weinberger wants to reframe questions like “Is the Internet making us dumber?” or “Is the net making us smarter?” as less like “Is water heavier than air?” and more like “Will my favored political party win the election?” That is, the kind of question whose answer depends on what you, personally, do to make the answer come true.

Bonus track: en una línea parecida, otro libro que descubrí recientemente y que está en mi lista de lectura es Knowing Knowledge de George Siemens, al que llegué a través de otro libro recomendado, The Digital Scholar: How Technology Is Transforming Scholarly Practice de Martin Weller (EDLJ ha estado compartiendo algunos apuntes sobre The Digital Scholar en el blog de Apócriphos, donde se ha vuelto referencia central para el trabajo que estamos construyendo allí).

En construcción

Venimos construyendo un nuevo proyecto junto a EDLJ, una iniciativa que hemos llamado Apócriphos. Originalmente, era una idea que vinimos incubando por varios meses para construir una editorial electrónica: un servicio para ayudar a autores y editoriales existentes a hacer sus contenidos disponibles en formatos electrónicos y poder venderlos en plataformas como iTunes o Kindle.

Pero pasaron los meses y seguimos incubando y conversando sobre la idea “como quien no quiere la cosa”, empezamos a procesar nuevos materiales y a elaborar nuevos conceptos, y la premisa original que estaba medianamente acotada fue ampliando significativamente su enfoque – un ejemplo clásico de “scope creep“. Pero conforme íbamos explorando nuevas ideas inevitablemente se iban volviendo parte del proyecto de lo que queríamos hacer, que terminó pasando de una editorial electrónica a un conjunto de servicios de tecnología orientados al conocimiento y al aprendizaje (dentro de los cuales está la producción de publicaciones electrónicas, por supuesto).

Lo que queremos hacer es ofrecer plataformas para que diferentes tipos de organizaciones puedan empezar a convertirse en organizaciones basadas en el conocimiento. Normalmente cualquier organización (unas más que otras) genera enormes cantidades de información y de conocimiento como parte de sus actividades cotidianas, que fluye a través de las redes que forman su fuerza de trabajo. Pero mucho del valor de esta información se pierde o se diluye, con lo cual se pierden grandes cantidades de valor. Esto va desde cosas simples como documentar procesos y procedimientos repetitivos o sistematizar materiales de capacitación y entrenamiento, hasta cosas más complejas como sistematizar las competencias colectivas de un equipo para reproducir internamente habilidades y fortalecer los recursos humanos de una organización. Este tipo de transformaciones agregan valor a los trabajadores individualmente, a los equipos como conjunto, y a las organizaciones al volver sus proceso más fácilmente replicables y además, al explicitar mucho de lo que es implícito, introduce la posibilidad de optimizar y perfeccionar la manera como se hacen muchas cosas.

Esto empieza a sistematizar el conocimiento en una organización, revelando posibilidades para la optimización y la innovación, pero además explicitando aprendizajes y prácticas que se pueden entonces compartir con el público en el general y con otras organizaciones de un sector. En otras palabras, la captura y sistematización de conocimiento se convierte así en la materia prima para generar contenidos, publicaciones, y recursos que por sí mismos pueden también generar valor para la organización. Nuestro gran objetivo con todo esto es empezar a fortalecer a empresas, organizaciones sociales, instituciones educativas y proyectos de investigación como organizaciones basadas en el conocimiento, que empiecen en sí mismas a generar nuevos emprendimientos basados en conocimiento. Y nuestra aproximación es que esto puede conseguirse de maneras mucho más sencillas que en el pasado implementando nuevas tecnologías: aplicaciones web sencillas de implementar y mantener, infraestructura basada en servidores en la nube fáciles de actualizar y escalar, y un fuerte énfasis en lo que es capacitación y entrenamiento de los usuarios y elaboración de estrategias y contenidos alineados a los objetivos de cada escenario y proyecto específico. No queremos partir de la herramienta y luego ver qué nos permite hacer, sino que queremos partir de lo que un equipo quiere conseguir y capturar, y a partir de eso formular una estrategia y elegir la herramienta y plataforma adecuada para ello: herramientas de colaboración, procedimientos para la captura de datos de trabajo, o elaboración de contenidos digitales y publicaciones electrónicas – cada escenario requerirá de una solución diferente.

Con esto hemos venido jugando las últimas semanas y es una experiencia singular ver a dos filósofos intentando armar el proyecto para un emprendimiento tecnológico, donde además tenemos que hilar muy fino para armar una propuesta de valor clara. Pero creemos que es un buen momento, tanto en el Perú como en América Latina, para empezar a pensar en este tipo de estrategias y transformaciones en nuestras actividades productivas. Por el momento estamos redondeando las ideas generales y nuestra plataforma de servicios, armando una imagen institucional y una página web para promocionarnos y tratando de entender mejor nuestra estructura de costos. Uno de nuestros objetivos más importantes en el corto plazo es, primero, armar una cartera interesante de proyectos, y a partir de ello, empezar a consolidar un equipo de trabajo diverso y creativo para trabajar en estos proyectos – por lo cual, además, estamos empezando a identificar posibles candidatos para trabajar con nosotros cuando empecemos a hacerlo. Si esto es algo que pudiera interesarte, por favor, revisa este link y envíanos tu información.

Es un proyecto ambicioso y donde aún estamos respondiendo muchas de las incógnitas, pero uno en el que estamos profundamente involucrados y que queremos convertir en una plataforma grandes y que opere a gran escala, a largo plazo. Hay mucho que no sabemos, pero que estamos intentando resolver en el camino (y otro tanto que quizás nunca sabremos, así que esperemos que no sea importante). Así que, espero, pronto tendré más novedades sobre este proyecto para compartir.

Si alguien quiere compartir ideas o feedback, o simplemente saber más sobre lo que estamos haciendo, avísenme y estoy más que dispuesto a conversar al respecto.

Emprendimiento del conocimiento

Por recomendación de @andrejcisneros llegué a este libro: “Knowledge-Driven Entrepreneurship: The Key to Social and Economic Transformation”, de Thomas Andersson, Piero Formica y Martin Curley. Recién empecé a leerlo esta noche y aunque no he avanzado mucho, me parece que vale la pena compartir algunos pasajes de la introducción:

The newly coined interest in knowledge as a production factor is, however, gen- erally approached from too restrictive a viewpoint. Knowledge generation is not synonymous with scientific advances. Knowledge in action is not necessarily about diffusing scientific discovery or creating technology-based high-growth companies. Neither is knowledge a “new” factor of production.

Peter Drucker’s and William Baumol’s focus on knowledge and entrepreneur- ship, respectively, has rather thrown the spotlight on the importance of combining inputs in profitable ways. Knowledge creation and knowledge use are fuelled by the combined influence of human creativity and entrepreneurial energy channeled into innovation (Baumol 2002) in ways that enable successful, unforeseen combinations of different production factors. In turn, the effectiveness of the instrumental role played by knowledge creation is attributable to the culture of the institutions involved. An institutional environment that encourages creativity and experimenta- tion is the ultimate determinant of economic growth and renewal.

The flow of knowledge, not technology per se, is the hallmark of technology transfer. To be effective, technology transfer therefore needs trustful and outward- looking knowledge brokers. The fact is that the knowledge revolution, caught up in its own enormous success, has in effect contributed to the rise of an economy which, in its present format, has proven unsustainable. Major problems exist in terms of reliability and accountability in business, while governments and multi- lateral institutions are failing to provide satisfactory cross-border policy frame- works in a range of areas. Finally, it is important that market transactions and innovations are not merely pushed by technocrats and experts, but that they are pulled by the real needs of people, and of society, to produce better responses to real issues.

De aquí nomás, algunas cosas que me parecen resaltables:

  • No basta simplemente con “producir más conocimiento” para articular una economía del conocimiento. De por sí cualquier actividad económica produce, aunque sea como subproducto, una cantidad importante de conocimiento. Pero tanto, o quizás más importante, es establecer los circuitos de comunicación e intercambio de información que permitan que ese conocimiento se convierta en nuevas aplicaciones – un ecosistema de reinversión de conocimiento, por ponerlo de alguna manera. Es el ecosistema, más que sus miembros individuales, los que constituyen una economía de conocimiento.
  • El papel de los knowledge-brokers es importantísimo, pero rara vez reconocido o apreciado. No se trata de agregar más capas de intermediación al proceso, sino de crear los puntos de captura de información que puedan identificar, sistematizar y reproducir, a través de la cadena de valor. Ahora, parte del problema es que no sabemos bien cómo se ve un knowledge-broker aún – aunque si el libro ahonda más en esta figura más adelante, procuraré revisitar esta idea.
  • Un clima institucional es un condicionante fundamental al desarrollo de una economía de conocimiento. Y claro, el clima institucional va más allá solamente del marco legal o la política pública – aunque es ciertamente un componente importante. Aunque desde el ámbito del Estado, en cualquiera de sus niveles, es mucho lo que se puede hacer por incentivar, también es cierto que una política mal diseñada puedo entorpecer enormemente el crecimiento de un sector: Hugo Pardo Kuklinski comentaba hace un tiempo sobre cómo los incentivos al emprendimiento en Cataluña en la práctica pueden terminar atentando contra el emprendedor. De modo que si bien es difícil pedir que el Estado facilite las cosas, lo menos que se pueda razonablemente impedir es que al menos no entorpezca la construcción de una economía de conocimiento interviniendo sin una política clara.
  • Pero el clima institucional también apunta a una serie de convenciones y normas sociales que pueden facilitar o entorpecer la innovación y la creatividad en una economía: el ejemplo más claro es quizás la tolerancia social que una economía tiene hacia el fracaso. Un contexto social en el cual el fracaso y el error son fuertemente censurados es un contexto en el cual existen contraincentivos hacia la toma de riesgos y la experimentación, lo cual dificulta la aparición de innovaciones. Un contexto social donde el fracaso es reconocido y aceptado (por ejemplo, con la celebración de “Fail Fairs”) es uno donde los emprendedores tienen mayores incentivos para arriesgarse. Este ámbito es quizás uno de los más difíciles de modificar.

Eso es todo por ahora, pero tendré más novedades conforme haya leído más del libro.

Cómo uso Google Reader

La actividad a la que dedico más tiempo cada día es probablemente consumir y digerir información. Todo el maldito día. Y la herramienta más importante que utilizo para eso es Google Reader, un servicio poco conocido de Google que permite suscribirse a las actualizaciones de sitios web y blogs y leerlas todas desde una sola interfase, pudiendo marcar y compartir las más interesantes.

Google Reader está abierto en mi navegador todo el día, y en cualquier momento libre que tengo (y en varios no tan libres) salto a la pestaña y leo más noticias de alguna fuente. A través de Google Reader estoy suscrito a 445 fuentes de información, y desde octubre del 2005 he leído más de 97 mil artículos, noticias o actualizaciones de algún tipo.

Este video explica qué es Google Reader y cómo se utiliza:

Se me ocurrió compartir algunas notas sobre cómo utilizo el Google Reader:

  • Suscribo primero, hago preguntas después. Si encuentro una fuente potencialmente interesante, prefiero suscribirme y probarla durante en tiempo en lugar de leerla en detalle primero. Si luego de un tiempo encuentro que las actualizaciones no me llaman la atención o no las leo, me desuscribo. Pero casi todas las fuentes – a menos que sean claramente malas – reciben el beneficio de la duda.
  • Alterno entre Star, Like, y Share. Por alguna razón GReader tiene tres maneras de destacar contenido: marcarlo con una estrella (Star) para agregarlo a una lista, indicarlo como “me gusta” (Like) como en Facebook, y marcarlo para compartir (Share) que lo publicar a otros usuarios de GReader suscritos a mi fuente. La distinción no tiene mucho sentido para mí. Casi todo lo que marco con una estrella para poder encontrar después lo comparto, y casi nunca uso el like pues no me parece que sirva para mucho.
  • Es cierto, no lo leo todo. De hecho, ni siquiera leo todos los titulares. Paso por encima de los títulos en cualquier fuente, me detengo un poco más en lo que llama mi atención, y todo lo demás lo marco como leído. Incluso lo que leo no lo leo siempre en detalle.
  • Sigo a casi todos los que me siguen. Pero nunca me he molestado en buscar gente para seguir, ni presto mucha atención a lo que comparte la gente que sigo (lo siento). De vez en cuando encuentro cosas interesantes allí, pero de por sí tengo tantas cosas por leer que no me da tiempo para leer lo que leen los demás.
  • Un pequeño grupo de fuentes concentra toda mi actividad de lectura. Según el propio GReader, las fuentes que leo con más frecuencia son:
  • Integro GReader con otras cosas. Utilizo Reeder y Flipboard para leer mi contenido del GReader en dispositivos móviles. Y cuando un artículo es muy bueno, lo envío directamente desde GReader a Twitter.
  • No intento ni por asomo leerlo todo. Leo todo lo que puedo, pero sobre todo me sirve para tener una imagen panorámica de todo lo que está pasando a través de mis fuentes. Además, encuentro que no me sirve para lectura profunda – me cuesta mucho leer ensayos y artículos largos en el GReader, así que normalmente tengo que marcar el enlace para poder leerlo luego.

Parece que pronto habrán algunos cambios en el diseño del GReader, incluyendo la eliminación de algunas de sus opciones sociales. Como señala la reseña de TechCrunch, somos muy pocos los que notaremos la diferencia. Nunca me puse a pensar mucho en cómo son los patrones de uso de otras personas del GReader (que es una herramientas bastante solipsista) hasta que leí esto, así que se me ocurrió compartir mis propias costumbres.

Organizaciones virtuales

Uno de mis puntos recurrentes es que hacer cosas es hoy mucho más fácil que nunca, y esta posibilidad abre la puerta para todo tipo de nuevos emprendimientos. La base de esta posible nueva economía viene del abaratamiento de costos de transacción que hace posible la aparición de nuevas formas de organización para la acción colectiva, un punto inteligentemente desarrollado por Clay Shirky (sobre todo en su libro, Here Comes Everybody):

Hace tan sólo unos años, para emprender cualquier tipo de iniciativa se necesitaba de una cantidad significativa de recursos. La capacidad de convocar y reunir un equipo de trabajo y brindarles el acceso a los recursos y la información que necesitan para poder sacar adelante un proyecto tenían una valla de entrada mucho más alta: si las opciones de comunicación son limitadas, entonces tengo que reunir al equipo en un mismo espacio físico donde poder reunirse, que además esté habilitado para trabajar. El costo de adquisición de información era también más alto: para acceder a ella debo invertir en libros, en suscripciones a revistas, en cursos o seminarios, lo cual eleva el costo de mantener al equipo informado. Si, además, el propósito es comunicar ideas al público, eso tiene otro costo adicional: si la oferta mediática es limitada (pensemos en los medios impresos, la televisión y la radio), acceder a su capacidad limitada de transmisión es sumamente costoso – una de las principales razones por las cuales la profesión del relacionista público pasó a ser tan importante. Si quiero imprimir un libro con ideas, debo también llevar ese libro al mercado, distribuirlo, promocionarlo, y el costo de todo ese proceso será directamente proporcional al alcance que quiero que tenga mi mensaje.

La sumatoria de todos estos costos elevados se traduce en que hay un enorme desincentivo para hacer cosas por simple interés propio. Emprender un proyecto quiere decir poder asumir estos costos, lo cual a menudo se traduce en requerir de inversiones externas de capital que usualmente se darán sólo bajo la condición de ofrecer un cierto retorno sobre la inversión. Las organizaciones que mejor se posicionen para reducir sus costos de operación y brindar el mejor retorno posible se convierten en aquellas que son más capaces de recibir estas inversiones, y con ellas asumir los costos que tienen sus iniciativas.

Esto hoy ha cambiado por completo. Pero a pesar de que los costos para organizarse para un proyecto se han reducido enormemente, la percepción pública se mantiene en gran medida dentro de los viejos parámetros (hay gente, incluso, que piensa que uno tiene que pedir permiso o enviar una solicitud para hacer algo como crear un #hashtag en Twitter). Lo cual hace que la valla percibida que tiene el hacer cosas sea bastante mayor de lo que es realmente.

Ensamblar una operación virtual, de hecho, es relativamente fácil, incluso de una manera que sirve para empezar a comunicar ideas al público. Es muy rápido, y además gratuito, inaugurar una presencia web creando un blog en una plataforma como WordPress, a través de la cual, además, por unos US$17 anuales se puede registrar un dominio .com, .org o .net que le da una apariencia mucho más “profesional” al blog (lo mágico de este es que, para muchas personas, tener tu propio dominio .com es entendido incorrectamente como algo reservado para organizaciones o empresas “grandes”, no como algo al acceso de potencialmente cualquier persona, lo cual eleva aún más el valor percibido de una acción simple como ésta).

Una vez que tienes el dominio, hay un beneficio adicional que puedes conseguir para tu proyecto: Google ofrece una versión gratuita de Google Apps para grupos de trabajo de hasta 10 usuarios. Es decir que, si tienes menos de 10 personas participando del proyecto puedes acceder a la colección de herramientas profesionales de Google que incluyen, especialmente, cuentas de correo electrónico que funcionan con tu propio dominio (otro valor importante en términos de comunicación con el público), la posibilidad de crear y editar documentos colaborativamente a través de Google Docs, y de manejar calendarios compartidos utilizando Google Calendar.

Cuando lanzamos el Laboratorio de Videojuegos de Lima hace alrededor de dos años y medio, teníamos poco más que esta infraestructura, y no necesitábamos mucho más tampoco. Con esto nos era posible circular ideas entre el equipo de trabajo y comunicarnos con otras personas manteniendo una imagen integrada (todos con el mismo dominio), coordinar eventos y actividades entre nosotros, y publicar artículos, ideas y comentarios utilizando nuestro blog. Incluso hoy, es poco más que esto lo que tenemos o necesitamos. Funcionamos como una organización totalmente virtual, sin una base fija de operaciones (de hecho, coordinamos ideas y actividades entre Lima y Buenos Aires), sin un espacio físico, teniendo reuniones por Skype y comunicando ideas con un blog. Pero incluso este mínimo de infraestructura tiene un importante valor psicológico cuando presentamos la iniciativa: la percepción de que hay todo un aparato complejo y articulado detrás, una inversión de recursos propia de grandes estructuras. No es que nos presentemos como tal, pues no lo hacemos: es simplemente un hecho inductivo, de asumir por asociación que esta apariencia de complejidad debe requerir una cierta infraestructura a su vez compleja. Pero la realidad es que las herramientas a nuestra disposición nos permiten una infraestructura mucho más versátil y mecanismos organizativos mucho más dinámicos.

En realidad, es poco más lo que se necesita para empezar un proyecto. Ese valor psicológico externo sirve también internamente: el otro día, me quejaba en Twitter de que mi solución a cualquier problema es crear un sitio web, aún cuando no necesariamente venga al caso. Es mi mecanismo de entrada para empezar a pensar en cómo hacer algo, cómo movilizar un proyecto (cómo “hacer cosas”): establecer este tipo de presencia virtual es también decirse a uno mismo, y a un equipo de trabajo, que un proyecto va en serio. Es una forma de hacerlo público, lanzarlo al mundo: una especie de acto fundacional. Como poner la primera piedra. Esta primera piedra, además, sirve como eje de articulación para todas las actividades del proyecto.

Es también relativamente fácil complementar esta infraestructura básica con otros canales de comunicación y de articulación de una comunidad: crear una página en Facebook o una cuenta en Twitter ayudan, también, a difundir públicamente actividades e ideas, son relativamente fáciles de mantener y aportan colectivamente a la idea de que hay un esfuerzo articulado y planificado detrás del proyecto.

No estoy intentando decir que haciendo todas estas cosas, uno ya haya hecho todo lo que tiene que hacer. Ése no es el punto. El punto es que uno puede hacer estas cosas, relativamente fáciles, y estar en excelentes condiciones para la operación de un proyecto, sin tener que esperar (o utilizar como excusa) a contar con herramientas más sofisticadas o infraestructura más compleja para poder empezar a implementar ideas. Hoy tenemos más flexibilidad que nunca para iniciar proyectos, pero solemos utilizar las herramientas como excusa para no sacarlos adelante; o un apego demasiado fuerte hacia manera tradicionales de hacer las cosas como razón para no experimentar con nuevos modelos organizacionales y formas de trabajo. De hecho, tenemos mucho más que ganar experimentando con nuevos modelos y herramientas. Y aunque también es cierto que la facilidad para implementar ideas nos introduce a un contexto donde, también, serán más las ideas que fracasen, esto nos da también la posibilidad de fallar a un costo muy bajo que nos permita reformular, reevaluar y reconsiderar ideas y proyectos antes de que nuestro costo hundido sea demasiado significativo. Aquí es, más bien, nuestro soporte cultural el que no se está viendo actualizado suficientemente rápido: seguimos dándole mucho más valor a un camino costoso hacia el éxito antes que a uno muy barato hacia el fracaso. Pero la ventaja estructural de valorar el fracaso barato es que nuestro proceso de aprendizaje y refinamiento es muchísimo más acelerado pues aprendemos continuamente a partir de un proceso de prototipado rápido. Es parte de una lógica operacional, popularizada, entre otros, por organizaciones como Google, de “release early, release often, iterate” (“publica temprano, publica seguido, e itera”).

Hacer cosas

Desde que estaba en la universidad viví fascinado con la idea de “hacer cosas”. Verán, es que los filósofos no hacen cosas. En todo caso, los filósofos piensan cosas, pero cuando esas cosas se hacen en general se les entiende como alejándose de la filosofía para entrar en… algo diferente. Esto es particularmente irónico, considerando que no conozco filósofo que no haya citado en algún momento – o en varios – la famosa hasta el cansancio undécima tesis de Marx sobre Feuerbach, “la filosofía se ha dedicado a interpretar el mundo, de lo que se trata es de transformarlo”. En la gran mayoría de los casos, sin embargo, los filósofos estamos más bien cómodos en un lugar neohegeliano de izquierda bajo la idea de que la transformación de la consciencia antecederá la transformación de la realidad y todo en paz.

Me es extraño, entonces, haber hecho mi carrera sobre la base de hacer cosas. Sobre todo porque no me sale fácil, e incluso cuatro años después de haber salido de la universidad me sigue costando muchísimo enganchar mi cerebro en modo “hacer cosas”. Pero ha sido uno de los mejores y más interesantes aprendizajes (además de, quizás, el más difícil) que he tenido en los últimos años. Cuando estuve en #edupunkarg, escuché a Mariana Massigoge hablando sobre la idea de “pensamiento proyectual”, una forma de trabajo que no es propiamente ni teoría ni práctica sino que se esfuerza por ser una combinación de ambas cosas: convertir las ideas en proyectos, en productos, y utilizar los productos como vehículo para la reflexión sobre lo que se está haciendo y sobre lo que está detrás. Un ir y venir constante, un proceso de diseño continuo.

Estoy leyendo ahora un libro de Scott Belsky, Making Ideas Happen, que gira un poco en torno a este tema. Es un libro sobre cómo llevar el proceso de formular ideas creativas y convertirlas en proyecto, hacerlas realidad, desafiando muchas de las reacciones instintivas cuando pensamos en sacar adelante proyectos. Para algunos esto es particularmente difícil, porque nuestro cerebro no está cableado para pensar en términos de “hacer cosas”, pero tampoco es que haya mayores misterios al respecto: es simplemente que no las hemos hecho nunca. Empezar a hacer cosas (y meter la pata varias veces) es quizás el mejor proceso de aprendizaje para entender la lógica de “hacer cosas”.

(Dicho sea de paso – apelando aquí a la apología del blog de EDLJ – mantener un blog es uno de los mejores ejercicios introductorios a “hacer cosas” que un humanista puede tener. Es un gran punto de partida, porque un blog es algo, se actualiza continuamente, tiene resultados, genera respuestas. No todos los posts en un blog serán buenos, unos serán mejores que otros, y uno encuentra resultados donde menos los esperaba, y del mismo proceso de llevar un blog empiezan a surgir otros proyectos periféricos, progresivamente más complejos.)

Todo esto venía a colación por un post de Caterina Fake, fundadora de Flickr, con una idea parecida, desde el punto de vista de todo lo que aún se puede hacer en la web: aún cuando el mercado de aplicaciones en la web está cada vez más saturado y la industria gira en torno a los fondos de inversión, plataformas de publicidad y demás – es decir, ¿juntamos a muchas de las mentes más brillantes del mundo y lo mejor que nos pueden dar es un mecanismo más eficiente para mostrarnos publicidad? – aún hay productos, plataformas y aplicaciones alucinantes, y muchísimo problemas esperando ser resueltos. Tiene mucho que ver con el problema que encontramos cuando intentamos pensar en emprendimientos intelectuales, que sería algo así como “hacer cosas” 2.0. Nos exige demasiado, como concepto, como lógica, simplemente porque no estamos acostumbrados y porque todo el contexto, el mercado parece decir algo completamente diferente. Pero está bien, creo, porque aún hay muchísimo espacio para prototipar y experimentar todo tipo de nuevas ideas, nuevos emprendimientos que pueden transformar por completo nuestro esquema de distribución de conocimiento. Eso es lo fascinante del asunto.

P.S.: Otro artículo interesante que me llevó por este camino, del blog de Penelope Trunk sobre por qué el futuro de tu carrera estará vinculado al diseño. (El tema del diseño es uno de los que más me interesan también últimamente.)

Dos aplicaciones inmediatas para explotar datos

Hace tiempo estoy indagando más en el tema de aplicaciones para el uso de grandes conjuntos de datos: pueden leer un poco más aquí, aquí y aquí.

Creo que hay mucho potencial para explotar en los ámbitos del data mining o el sector llamado big data, pero ese valor intangible es a menudo complicado de comunicar o ilustrar claramente. Así que aquí hay dos ideas sobre cómo se pueden aplicar datos cotidianos de manera significativa para afectar nuestras decisiones futuras.

1. Finanzas personales

Si lees este blog, hay una alta probabilidad de que no prestes demasiada atención a tus finanzas personales (probabilidad, no necesidad). Pero en serio, deberías. Hay muchas maneras de empezar a capturar datos sobre tus finanzas – utilizando el registro de transacciones disponible a través de tu banco (seguramente a través de la banca por Internet), utilizando software de finanzas personales o en el caso más elemental, llevando un registro de todas las transacciones que realizas (depósitos, retiros, gastos, pagos, etc.) utilizando una planilla de Excel. Es quizás la más trabajosa, pero es una herramienta que seguro tienes disponible inmediatamente.

Digamos que empiezas a capturar datos básicos sobre cada transacción: la fecha, el lugar, y el monto, para empezar. Pero idealmente, también si es que está asociado a alguna cuenta, y si puede englobarse bajo alguna categoría (gastos de transporte), por ejemplo. Al principio, esto es trabajoso, molesto y no parece tener mucho sentido. Pero conforme vas acumulando más y más datos, empiezas a adquirir la posibilidad de encontrar patrones: si filtras, por ejemplo, todas tus transacciones del mes de marzo. O todas las del supermercado. O todos tus gastos en la categoría “entretenimiento”.

Y eso es tan sólo el principio. ¿Cuánto gastaste en entretenimiento en julio comparado a agosto? ¿Cómo se ha incrementado tu nivel de ahorro desde enero? Y así sucesivamente. Mientras más datos tienes, más patrones puedes empezar a encontrar. ¿Estás gastando cada mes más de lo que ganas? ¿Tienes un hueco en tus ahorros que compensar antes de fin de año? Probablemente no te darías cuenta de estas cosas a menos que empieces a hacer un seguimiento de la información.

2. Campañas de márketing en línea

Digamos que quieres promocionar un nuevo negocio haciendo publicidad vía Internet. El referente más importante en este segmento es Google, que ofrece la capacidad de posicionar anuncios publicitarios que acompañan y se ajustan a sus resultados de búsqueda. Cuando alguien busca algo asociado a tu negocio, Google muestra el anuncio junto a los resultados normales, y esto incrementa la posibilidad de que tus clientes te encuentren y generes más ventas.

Todo el modelo de publicidad de Google se basa sobre el procesamiento de enormes cantidades de datos, y muchos de los datos son mostrados de vuelta al usuario para que pueda optimizar su campaña. Al contratar publicidad en Google, tengo que escoger unas pocas variables: el texto de mi anuncio, el presupuesto diario que quiero dedicar a la campaña y los términos de búsqueda con los que quiero asociar mi anuncio. Empezando con eso, Google me empieza a reportar datos sobre la performance de mis anuncios: cuántas veces está apareciendo junto a qué términos, y de entre ésas, cuántas veces un usuario le hace click al anuncio. En función a eso puedo ver qué términos son buscados más frecuentemente y cuáles son más efectivos para mi anuncio, pudiendo mejorar mi anuncio o modificar su posición en función a los resultados que obtengo.

Si encuentro que mi anuncio, por ejemplo, aparece más frecuentemente junto a términos que no había anticipado, puedo optimizar el texto para apelar hacia esos términos o crear un segundo anuncio que ayude a captar más clicks. Si, además, combino la información de la campaña con información de estadísticas de tráfico (de un paquete como Google Analytics, por ejemplo), puedo tener acceso a más información como qué páginas reciben más visitas, cuánto tiempo permanecen los usuarios en mi sitio web, y así sucesivamente.

Estos dos usos seguramente no serán particularmente útiles para todo el mundo. Pero en aquellos casos donde sí lo son, pueden hacer una enorme diferencia en la manera como nos relacionamos cotidianamente con la información y qué decisiones tomamos a partir de ella. Y son ejemplos inmediatamente accesibles de cómo las aplicaciones basadas en datos están cobrando cada vez mayor importancia en nuestras actividades cotidianas.