El todo es mayor que la suma de sus partes.
Aristotle

La colaboración en todas las disciplinas, departamentos, unidades o dominios entre los grupos de interés es clave para resolver problemas internos y externos en un mundo complejo.

El enfoque de modelación colaborativa es una solución integral que ayuda a los actores a abordar desafíos importantes; los cuales pueden ser complejos y sensibles, y a llegar a un consenso durante el proceso de toma de decisiones de una manera ágil y tranquila.

Esto lo logramos combinando inteligencia colectiva y técnicas de modelación o simulación.

Nuestro enfoque de modelación colaborativa está respaldado por herramientas digitales; haciendo que sea más fácil para las partes interesadas realizar un seguimiento de los resultados previos y fomentar la adopción de resultados de una manera sencilla y en cada paso.

NUESTRO PROCESO COLABORATIVO

Definir

Junto con el cliente definimos el alcance y la escala del proyecto e identificamos el grupo adecuado de interés para la sesión de inteligencia colectiva.

Analizar

Basado en los datos existentes y la literatura, CORESO escribe un documento técnico que servirá como punto de partida para las sesiones de inteligencia colectiva

Inteligencia colectiva

Junto con el grupo de interesados, aplicamos técnicas de inteligencia colectiva para obtener información de primera mano sobre el tema e identificar preguntas abiertas.

Modelar

CORESO co-desarrolla un modelo que permitirá a las partes interesadas analizar las posibles consecuencias de sus decisiones. ¡Incluso antes de tomarlas!

Toma de decisión

El modelo se usa en el proceso de toma de decisiones para que las decisiones tengan una base más sólida y una comprensión más clara sobre las posibles consecuencias.

Implementar

CORESO asiste a los grupos de interés tanto en su fase de implementación como en la identificación de nuevas cuestiones a responder.

¿Enfrenta algún problema o quiere crear un proyecto juntos?


Desafíenos


INTELIGENCIA COLECTIVA

La inteligencia colectiva es la inteligencia combinada de los miembros de un grupo de personas, la cual suele ser más grande que la suma del conocimiento individual. Nuestras herramientas técnicas están diseñada para capturar conocimiento proporcionado de forma individual y recopilarlo para reflejar con precisión el conocimiento grupal. Así se puede llegar a un consenso más fácilmente a pesar de intereses, experiencia y objetivos distintos.

La idea subyacente es valorar cada pieza de conocimiento y experiencia de diferentes partes interesadas sobre un tema en cuestión. La mayoría de los problemas son complejos e involucran a una diversidad de partes interesadas; todos con diferentes puntos de vista sobre el mismo tema y deseosos de compartir sus perspectivas para ser considerados en la toma de decisiones.

¿DÓNDE SE PUEDE APLICAR?
  • Gestión del cambio

    Supongamos que a una empresa le gustaría armonizar la adopción de sus valores corporativos en diferentes departamentos. Tal cambio puede traer incertidumbre y generar fricciones entre empleados y departamentos. La inteligencia colectiva es una técnica que permite a los participantes abordar desafíos como un proceso de toda la organización en el que todos los niveles jerárquicos y departamentos pueden contribuir y son escuchados. El objetivo es reflejar diferentes intereses y valores y combinarlos en una solución equilibrada; que es más fácil y ampliamente adoptado por los empleados.

  • Diseño de políticas públicas

    Diseñar políticas públicas sólidas es una tarea difícil porque los tomadores de decisiones no solo deben tener en cuenta argumentos objetivos sobre lo que sería mejor hacer, sino que también deben considerar la aceptación de una solución entre la población afectada para aumentar la adopción. Las técnicas de inteligencia colectiva pueden ayudar a los formuladores de políticas a reunir a las partes interesadas en una etapa temprana del diseño de políticas y encontrar una propuesta de política equilibrada y aceptable. Nuestras técnicas semi-anónimas y anónimas ayudan a los grupos de partes interesadas a encontrar soluciones incluso para temas delicados con grupos de interés grandes y en competencia.

CORESO puede facilitar una variedad de métodos - tanto asistidos tradicionalmente como digitalmente - incluyendo facilitación, grupos focales, talleres de lluvia de ideas, encuestas en línea y más.

¿Desea explorar algunas de estas técnicas?


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MODELACIÓN COMPUTACIONAL

Nuestros innovadores modelos y simulaciones computacionales pueden ayudarlo a usted y a su grupo de interés en el análisis de problemas complejos y aportar una evaluación precisa de lo que sucedería en diferentes escenarios.

Hoy en día, la mayoría de los problemas son complejos, tanto a nivel de políticas públicas como dentro de las empresas, e involucran a una gran variedad de actores. Estos actores no siempre tienen la misma visión ni los mismos intereses. Las interacciones entre ellos son frecuentes y deben mapearse en un sistema para que sean comprensibles. Las técnicas simples y los modelos lineales resultan poco adecuados para analizar tales interacciones.

Para comprender los sistemas complejos, nuestros especialistas en modelado analizan y traducen los conocimientos capturados en un modelo computacional. De este modo, los tomadores de decisiones pueden recrear escenarios hipotéticos antes de implementar cualquier política nueva, ya sea organizacional o pública.

¿DÓNDE SE PUEDE APLICAR?

  • Modelos estadísticos

    Los modelos estadísticos avanzados pueden ayudar a comprender mejor las relaciones causales y distinguir los efectos causales reales de las asociaciones estadísticas menos informativas. Comprender estas diferencias es fundamental para el proceso de toma de decisiones. Nuestros modeladores están capacitados para aprovechar al máximo sus datos y evitar conclusiones rápidas sobre afirmaciones falsas.

  • Sistemas fiscales

    Los modelos de microsimulación se utilizan a menudo para describir el sistema de finanzas públicas. Permiten analizar a nivel individual cómo afectarían a la población una reforma tributaria o una reforma de seguridad social. Estos modelos afinados colaborativamente van más allá de los efectos promedio y nos permiten identificar las ganancias y pérdidas para toda la población.

En CORESO utilizamos técnicas como el modelado basado en agentes (ABM por sus siglas en inglés), la ciencia de datos, sistemas de información geográfica (GIS por sus siglas en inglés) y más.

¿Desea explorar quién ha confiado ya en nosotros?


Eche un vistazo


MODELACIÓN COLABORATIVA

La fuerza de la modelación colaborativa radica en la combinación de las virtudes de la inteligencia colectiva y las técnicas de modelación o simulación computacional.

Esta integración de componentes humanos y digitales tiene como objetivo comprender de primera mano las perspectivas de las personas, así como la complejidad y escala de un sistema asociado con un problema. Esta modelación o simulación mantiene el factor humano en su núcleo, permitiendo a grupos grandes y pequeños de interés construir conjuntamente con nuestros modeladores una imagen mejor y más rica del problema en cuestión. Nuestro trabajo consiste en traducir la escala y el nivel de complejidad en una pieza más comprensible que dichos grupos puedan utilizar para analizar su problema de una manera más organizada, clara y específica.

Estos modelos ayudarán a las partes interesadas a ver las consecuencias de sus decisiones antes de tomarlas al aclarar diferentes perspectivas, desafiarse a sí mismos sobre el efecto que los elementos puedan tener entre sí y evaluar cómo impulsar la adopción de resultados.

Este enfoque está respaldado por metodologías como Design Thinking, el cual es un enfoque innovador centrado en el usuario para la experimentación con prototipos y pruebas de productos o servicios.

¿DÓNDE SE PUEDE APLICAR?
  • Igualdad de género

    A menudo escuchamos hablar de salarios desiguales, pero esto es solo un indicador o resultado de un complejo sistema de recursos humanos dentro de una empresa. El enfoque de modelos colaborativos puede ayudarnos a recrear virtualmente dicho sistema y luego analizar diferentes medidas sujetas a ser adoptadas como políticas organizacionales o públicas. La inteligencia colectiva de los miembros de una organización ayudará a los modelistas a acercar mucho el modelo a la realidad. Luego, dicho modelo ayudará al grupo a identificar las mejores medidas y también estimará el marco de tiempo en el que se pueden esperar resultados positivos.

  • Dinámica del tráfico

    Organizar el flujo de tráfico multimodal en las ciudades es muy complejo porque hay múltiples actores y el espacio es limitado. Los cambios de política en la organización del tráfico generan regularmente protestas de algunos grupos de interés. El uso de nuestro enfoque de modelado colaborativo no solo permite simular los posibles resultados de medidas propuestas, sino también aprovechar el conocimiento específico de los habitantes y encontrar soluciones que sean aceptables para los diferentes grupos de interés.

  • Sistema de salud

    En la mayoría de los países, el sistema de salud es muy grande y los costos cada vez mayores son tema de debate público. Encontrar políticas públicas sólidas es difícil dada la complejidad del sistema de salud y los diferentes intereses explícitos. Realizar un análisis simple tomando partes del sistema no permite que los tomadores de decisiones comprendan las consecuencias de sus decisiones en todo el sistema. Nuestro enfoque de modelado colaborativo es muy adecuado para un ejercicio de este tipo porque los diferentes grupos de interés pueden alimentar el modelo con información y volverlo más preciso. Dicho modelo puede informar a los responsables de la formulación de políticas y los grupos de interés sobre los efectos que diversas medidas reflejan en todo el sistema. Esto puede ayudar a que el proceso político sea más objetivo y menos sujeto al poder de los grupos de interés.

VISTA GENERAL DE ESTE ENFOQUE

Puede ver en la imagen a continuación que los componentes que respaldan este enfoque nos permiten modelar sistemas que a menudo pueden involucrar altos niveles de sensibilidad y complejidad. Confiar en este enfoque puede convertir la complejidad en algo comprensible y extraer perspectivas valiosas de temas delicados. Como resultado, se puede entregar una imagen rica y clara a los grupos de interés participantes para que la analicen y decidan conjuntamente; manteniendo siempre el factor humano en el centro.


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