Ke! 744 Innovacion por competicion interna

16 Dic Ke! 744 Innovacion por competicion interna

En el Technology Quarterly del 04/12/04 de The Economist hay un artículo que me ha hecho pensar. Se trata de una nota sobre un nuevo sistema informático pensado para ayudar a determinar la cara de un criminal (o sea, para elaborar un “retrato robot”, un “photofit”: “the evolution of photofit”, http://www.economist.com/science/tq/displayStory.cfm?story_id=3423056).

Hasta ahora, cuando alguna víctima tenía que ayudar a identificar al criminal, se le pedía que la “describiera” (tenía la nariz así, el pelo asá, etc.). Con esos datos, un dibujante especializado iba dibujando el retrato robot, que se iba matizando conforme la víctima iba añadiendo detalles a su “interpretación”. El resultado ya podemos imaginar cómo era.

Pues bien, este proceso tenía el defecto de que ponía en la víctima la “carga de la descripción”, o sea, que era ella la que debía acordarse de la cara. Y, al parecer, la principal dificultad es que se le pedía entonces que diera detalles de “partes” de la cara cuando nuestro cerebro parece recordar “toda” la cara, el conjunto, sin que en muchas ocasiones recordemos los detalles de cada uno de sus componentes (a no ser, claro está, que la persona a describir tuviera una “marca” muy considerable, como, por ejemplo, una cicatriz).

Pues bien, ahora unos científicos de la universidad de Stirling han definido un nuevo sistema para identificar a un criminal (un sistema de “photofit”), basado justamente en la idea de que nuestro cerebro (o sea, nosotros) recuerda “toda” la cara y no sus partes.

El sistema desarrollado se llama EVOfit ( http://www.evofit.co.uk/) y consiste en lo siguiente. Se presentan a la víctima una pantalla con 60 caras generadas aleatoriamente a partir de un banco de partes de cara. Véase aquí un ejemplo.

Se pide a la víctima que escoja 6 de esas caras, las que más se “parezcan” a la del criminal. A partir de esas 6 caras se generan otras 60, ya sea intercambiando elementos de ellas o haciendo cambios aleatorios en las mismas. Se pide entonces de nuevo a la víctima que escoja 6 imágenes. Y de nuevo, se hacen “evolucionar” esas imágenes para generar 60 nuevas. O sea, se hacen “mutar” artificialmente las caras. Pues bien, al parecer, al cabo de unos cuantos de estos ciclos, se llega a una cara mucho más precisa como descripción que la que se consigue mediante el método tradicional del retrato robot.

El cambio de método es significativo. Porque de hacer que la víctima “describa” (tiene ella la “carga de la descripción”) se pasa a hacer que “reconozca” (la “carga de la descripción” está en la capacidad de hacer mutaciones de las caras que tiene en sistema EVOfit).

La lectura de este breve artículo ha coincidido con una conversación con un (muy) inteligente directivo de una joven (y con gran futuro) empresa de telecomunicaciones del país, que me explicaba la experiencia que está derivando del hecho de tener ya una sede en Korea.

Me decía que algunas empresas tecnológicas de allí, conocedoras de la “presión por innovar” que hay en el sector, rompían una tras otra vez los “calendarios” de sus competidores europeos y norteamericanos haciendo a sus equipos trabajar en innovación en paralelo. La idea es que en lugar de tomarse mucho tiempo los equipos directivos para decidir qué línea de producto desarrollar (algo que puede llevar fácilmente a la “parálisis por el análisis”), allí dejaban a diversos equipos que compitieran entre sí, en líneas simultáneas de producto, en una especie también de “exploración evolutiva”. El equipo que llegara primero a un mejor resultado es el que llevaría adelante el proyecto.

La idea es simple: poner a la innovación como un trabajo “en paralelo” de equipos diferentes. Es, claramente, una forma de ganar tiempo, de “multiplicar el tiempo” de concepción y desarrollo. Algo que transforma la idea de que pensar e innovar es algo de largo plazo, cosa que, por cierto, es el principal problema que las empresas deben hoy afrontar cuando se plantean innovar: innovar requiere tiempo mientras que todo en la empresa se ve a corto plazo.

La reducción del “time to market” que se puede conseguir con evolución en paralelo, con multiplicar la capacidad de innovar poniendo a múltiples equipos a trabajar simultáneamente (buscando el máximo número de “mutaciones” de la idea original en el menor tiempo posible), tiene otro efecto mucho mejor, creo.

Evolución en serie

Y es que los distintos equipos que compiten por conseguir la mejor evolución deben “aprender” rápidamente en el proceso. O sea, deben incorporar el aprendizaje en tiempo real y ligado al proyecto en sus rutinas diarias. El aprendizaje deja de ser un acto aparte en el día a día de la empresa (“me mandan a un curso, ergo me tomo una pequeñas vacaciones…”) para convertirse en sangre del proceso de innovación.

Evolución en paralelo

Hay una sabia combinación de experimento y aprendizaje acelerados en este sistema de evolución en paralelo, que tiene como resultado que, mientras que otras empresas se encallan en un proceso de innovación en serie, plagado de problemas por la lentitud de las cadenas decisionales y por la carga de reequilibrios políticos internos que toda decisión puede conllevar, las empresas que la adoptan sacan al mercado innovaciones inesperadas, saltando a veces algunos estados evolutivos que parecían “lógicos”, o sea, creando nuevas categorías de producto que dejan perplejos a los competidores “que piensan en serie”.

Quizás ha sido este un ejercicio complejo de “puente mental” entre dos ideas muy diferentes. Pero resumiría diciendo que hoy tenemos tecnologías cuya enorme capacidad de proceso nos permite “mutar aceleradamente la realidad” para llegar a un mejor resultado, antes.

Otra cosa es que sepamos hacerlo, o que la comodidad mental que representa trabajar en una jerarquía nos impida pasar a hacer en paralelo lo que no sabemos ni siquiera hacer bien en serie.

Alfons Cornella
Infonomia.com