Revista de Análisis Plural

Crowdsourcing de ideas innovadoras: problemas “correctos”

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En 1829, el Liverpool & Manchester Railway llevó a cabo la competición Rainhill Trials, un concurso para construir “una locomotora que pesara menos de seis toneladas y que pudiera transportar una carga de 20 toneladas a 10 millas por hora”. Stephenson’s Rocket superó todas las pruebas y ganó el premio. Tres siglos después, los concursos de innovación se han multiplicado.

Thomas Gillier. Profesor de Grenoble École de Management.


Para generar ideas que den luz a nuevos productos exitosos las empresas están potenciando los concursos a través de plataformas en línea como InnoCentive o NineSigma (plataforma de resolución de problemas), eYeka, Threadless o 99designs (diseño gráfico y de productos).

Sin embargo, a diferencia del proceso de Rainhill Trial, para el que se definió claramente la solución esperada, las compañías que organizan actualmente estas competiciones a menudo no saben de antemano qué nuevas ideas de productos están buscando. Los problemas de innovación que plantean a menudo son amplios e indefinidos (por ejemplo: “¡Necesitamos su ayuda para crear la próxima generación de hilo dental!”, reza la web de eYeka). Y si bien atraen a muchos participantes que generan libremente ideas de su elección, tienen la gran desventaja de que pueden provocar que las personas pierdan tiempo y energía en ideas ya conocidas.

¿Cómo formular, entonces, problemas de innovación que guíen la creatividad de los participantes? La investigación en administración y psicología creativa ofrece respuestas. Uno de los hallazgos más efectivos se remonta a 1975, cuando D. M. Harrington demostró que pedir a los participantes “ser creativos” mejora la generación de ideas. Otra práctica es ilustrar el problema de la innovación con un ejemplo de solución. Sin embargo, cuidado cuando optemos por esta opción, pues una solución demasiado familiar engendra un sesgo cognitivo llamado “efecto de fijación” que reduce la creatividad. En caso de que no estemos seguros del ejemplo, una mejor manera es informar acerca de qué tipo de soluciones no se deben seguir.

Para lograr crear nuevos productos generar ideas innovadoras es el primer paso, y poder seleccionarlas, el segundo. Una vez más, la investigación está en auge: las computadoras y los algoritmos de aprendizaje automático serán parte de los participantes del mañana.

Referencias.
Harrington, D. M. (1975). Effects of explicit instructions to ‘‘be creative’’ on the psychological meaning of divergent thinking test scores. Journal of Personality, 43, 434–454.
Smith, S., Ward, T., & Schumacher, J. 1993. Constraining effects of examples in creative generation task. Memory and Cognition, 21(6): 837–845.
Gillier, T., Chaffois, C., Belkhouja, M., Roth, Y., Bayus, B. (2018). The effects of task instructions in crowdsourcing innovative ideas. Forthcoming in Technology Forecasting & Social Changes.

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