hacia un ecosistema de innovación interconectado

Hacia un ecosistema de innovación interconectado – Torres Páez, J – 2021 – Universidad de Los Andes 1

Hacia un ecosistema de

innovación interconectado Desarrollo de una plataforma de administración de

conocimiento para dinamizar el ecosistema de innovación y emprendimiento en Colombia

Javier Torres Páez [email protected] Estudiante de doctorado en Gestión de la Innovación Tecnológica

Trabajo Final

Maestría en Gestión de la Innovación Tecnológica Facultades de Ingeniería, Administración y Diseño Universidad de Los Andes Julio 1 de 2021


Contenido

1 PREFACIO 5

2 RESUMEN 7

3 INTRODUCCIÓN 8

4 CONTEXTO Y DIAGNÓSTICO 11

4.1 UNA SOCIEDAD SUPER INTELIGENTE CENTRADA EN LAS PERSONAS 11 4.2 EL CONCEPTO DE INNOVACIÓN EN LA SOCIEDAD 5.0 12 4.3 SISTEMAS DE INNOVACIÓN BAJO UN ENFOQUE DE ECOSISTEMA 13 4.4 FLUJOS DE INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO COMO FACTOR DETERMINANTE EN LA DINÁMICA DE

ECOSISTEMAS DE INNOVACIÓN 14 4.5 RESULTADOS DE ANÁLISIS DEL ENTORNO 15 4.6 ANÁLISIS CONTEXTUAL DEL ECOSISTEMA DE INNOVACIÓN COLOMBIANO 17 4.7 ANÁLISIS DE PERCEPCIÓN DE LA DINÁMICA DEL ECOSISTEMA 23 4.8 PROBLEMÁTICA EN LA QUE SE ENFOCA ESTE PROYECTO 29

5 EL ECOSISTEMA DE INNOVACIÓN 31

5.1 EL PANORAMA DE INVESTIGACIÓN EN ESTOS TEMAS 31 5.2 LAS PLATAFORMAS DE LOS ECOSISTEMAS DE INNOVACIÓN EN LOS PAÍSES LÍDERES 33 5.3 LAS PLATAFORMAS DEL ECOSISTEMA EN COLOMBIA 37

6 GESTIÓN DE CONOCIMIENTO EN EL ECOSISTEMA 39

7 DISEÑO DE PLATAFORMA DE GESTIÓN DE CONOCIMIENTO 44

7.1 OPINIÓN DE LOS ACTORES ACERCA DE LA PROBLEMÁTICA IDENTIFICADA 47 7.2 IMPORTANCIA DE SOLUCIONAR ESTA PROBLEMÁTICA SEGÚN QUIENES LA PADECEN 48 7.3 PRIORIZACIÓN DE TEMAS Y ENFOQUE PARA ANALIZARLOS 48 7.4 LA GESTIÓN DE INFORMACIÓN Y SUS APORTES A LA SOLUCIÓN REQUERIDA 49 7.5 LA PLATAFORMA COMO REVELADOR DE LA DINÁMICA EN EL DESARROLLO DE LA SOCIEDAD 5.0 52

8 PROTOTIPADO Y VALIDACIÓN 53

8.1 MODELO INICIAL DEL ECOSISTEMA DE INNOVACIÓN COLOMBIANO 53 8.2 ALGORITMOS A EXPLORAR QUE SE PUEDEN APLICAR AL MODELO 55


8.2.1 ALGORITMOS DE GRÁFICOS DE RECORRIDO Y BÚSQUEDA DE CAMINOS 56 8.2.2 ALGORITMOS DE CENTRALIDAD DE GRAFO 58 8.2.3 ALGORITMOS DE GRÁFICOS DE DETECCIÓN, AGRUPACIÓN Y PARTICIÓN DE COMUNIDADES 59 8.2.4 OPORTUNIDADES DE APLICACIÓN DE ESTOS ALGORITMOS Y CÓMO APROVECHARLAS 62 8.3 PROTOTIPO PARA EL APOYO AL PROCESO DE LEVANTAMIENTO DE CAPITAL 62 8.3.1 LA PRIMERA HISTORIA DE USUARIO ES H1: COSECHAR DATOS DESDE MÚLTIPLES FUENTES EN LA WEB

RELEVANTES PARA ESTABLECER LA DINÁMICA DE LOS DIFERENTES AUTORES, TEMÁTICAS E INDICADORES DEL

ECOSISTEMA 70 8.3.2 LA SEGUNDA HISTORIA DE USUARIO ES H2: CONSULTA DE INFORMACIÓN GENERAL DEL CONTEXTO DE

EMPRENDIMIENTO E INVERSIÓN 77 8.3.3 LA TERCERA HISTORIA DE USUARIO ES H3: REGISTRO DE INFORMACIÓN PARA LA EVALUACIÓN DE UN

EMPRENDIMIENTO POR PARTE DE LOS POTENCIALES INVERSIONISTAS 78 8.3.4 LA CUARTA HISTORIA DE USUARIO ES H4: FILTRADO DE EMPRENDIMIENTOS DE MAYOR POTENCIAL SEGÚN

LOS CRITERIOS DE INTERÉS DEL FONDO DE INVERSIÓN 79 8.3.5 LA QUINTA HISTORIA DE USUARIO ES H5: PRESENTACIÓN DE EMPRENDIMIENTOS CANDIDATOS PARA SER

EVALUADOS POR EL COMITÉ DE INVERSIÓN. 79 8.3.6 CAPACIDAD DE OBTENCIÓN DE DATOS E INFORMACIÓN DE MÚLTIPLES FUENTES. 80 8.3.7 CAPACIDAD DE CONSULTA DE INFORMACIÓN DEL CONTEXTO DEL EMPRENDIMIENTO E INVERSIÓN. 80 8.3.8 REGISTRO DE INFORMACIÓN PARA EL PERFILAMIENTO DE UN EMPRENDIMIENTO. 82 8.3.9 CAPACIDAD DE APLICACIÓN DE CRITERIOS DE SELECCIÓN A EMPRENDIMIENTOS, SEGÚN TESIS DE

INVERSIONISTA 82 8.3.10 CAPACIDAD DE PRESENTACIÓN DE EMPRENDIMIENTOS CANDIDATOS A SER EVALUADOS POR EL COMITÉ DE

INVERSIÓN. 83 8.4 REQUERIMIENTOS TÉCNICOS 84 8.5 HERRAMIENTAS UTILIZADAS 85 8.6 ESTRATEGIA DE IMPLEMENTACIÓN 86 8.6.1 ¿QUÉ HACER PARA UNA ADECUADA IMPLEMENTACIÓN? 86 8.6.2 ¿CUÁNDO SE REALIZARÁN LAS ACTIVIDADES DE IMPLEMENTACIÓN? 87 8.6.3 ¿QUIÉNES PARTICIPARÁN EN LAS ACTIVIDADES DE IMPLEMENTACIÓN? 87 8.6.4 ¿EN DÓNDE SE REALIZARÁN LAS ACTIVIDADES DE IMPLEMENTACIÓN? 87 8.6.5 ¿PARA QUÉ SE REALIZARÁN LAS ACTIVIDADES DE IMPLEMENTACIÓN? 87 8.6.6 ¿CÓMO SE EVALUARÁ EL AVANCE DE LA IMPLEMENTACIÓN? 87 8.6.7 TRABAJO FUTURO 87 8.6.8 OPORTUNIDADES DE MEJORA 88 8.6.9 OTRAS INICIATIVAS DE GESTIÓN DE CONOCIMIENTO ÚTILES 89 8.7 PROTOTIPO PARA EL APOYO AL PROCESO DE BÚSQUEDA DE EXPERTOS INVESTIGADORES POR TEMÁTICA 89 8.7.1 DOMINIO DE CONOCIMIENTO 89 8.7.2 PROCESO DE CONOCIMIENTO 90 8.7.3 BASE DE CONOCIMIENTO 92 8.7.4 CUMPLIMIENTO DE OBJETIVOS Y ALCANCE PLANTEADOS 94 8.7.5 APLICACIÓN DEL ESQUEMA DE MEDICIÓN 98 8.7.6 MANUALES DE INSTALACIÓN Y USUARIOS 102 8.7.7 ESTRATEGIA DE IMPLEMENTACIÓN 106 8.7.8 TRABAJO FUTURO 106


9 MODELO DE NEGOCIO Y CONSIDERACIONES PARA LA ACELERACIÓN 108

9.1 PROPUESTA DE VALOR 108 9.2 SEGMENTOS DE MERCADO 109 9.3 FLUJO DE INGRESOS 110 9.4 CANALES Y ESTRATEGIA DE RELACIONAMIENTO 110 9.5 MODELO OPERATIVO – RECURSOS CLAVE 110 9.6 MODELO OPERATIVO – COSTOS 111 9.7 FLYWHEEL DEL MODELO DE NEGOCIO 111 9.8 ESTRATEGIA DE VALIDACIÓN DE HIPÓTESIS PROPIAS DEL MODELO DE NEGOCIO. 112

10 CONCLUSIONES 116

11 RECONOCIMIENTOS Y AGRADECIMIENTOS 121

12 REFERENCIAS 122

13 ANEXO 1 – MODELO DE DATOS GENERAL 127

13.1 MODELO DE DATOS GENERAL 127 13.1.1 NODOS 127 13.1.2 RELACIONES 129


1 Prefacio

El proyecto que presenta este documento se ha desarrollado en el marco del Doctorado en Gestión de la Innovación Tecnológica de la Universidad de los Andes, un programa liderado por tres facultades: Diseño, Ingeniería y Administración. Como es la intención del programa, esta iniciativa cuenta con un enfoque integral de estas tres disciplinas como pilares para el desarrollo y la gestión de proyectos innovadores que tengan impacto económico, social y ambiental.

En el marco amplio del doctorado se busca la articulación de la empresa y la academia para

investigar, desarrollar e implementar soluciones innovadoras que aporten al desarrollo del país con una verdadera vocación transformadora.

Nuestro Grupo Empresarial BIGroup –del cual soy uno de sus líderes y representantes– está

conformado por varias empresas (Beyond, Cocrealab, Yobiplex y Newtenberg) quienes están comprometidas en el desarrollo de la innovación tecnológica como agente transformador de la sociedad colombiana.

La innovación transformadora no se puede adelantar únicamente desde la actividad empresarial,

es esencial la articulación y la generación de conocimiento pertinente con el apoyo de la academia; es por ello que en el marco del doctorado se ha planteado el desarrollo de esta iniciativa o, al menos, parte de ella. Este compromiso con la innovación trasciende las fronteras del doctorado, tanto en la articulación de esfuerzos entre nuestras empresas y la Universidad de los Andes; como en su implementación en entornos experimentales y reales; y –hacia el futuro– en su evolución en el tiempo, en un horizonte de corto y mediano plazo.

En este contexto, se ha planteado el proyecto doctoral “Zona Innfinita –la innovación de la

innovación”, el cual busca desarrollar tres capacidades dinámicas para impulsar la innovación en Colombia: i) una innovación más inteligente, que esté basada en un conocimiento profundo del ecosistema de innovación colombiano y de su dinámica para impulsar la toma de decisiones efectiva en los diferentes procesos que llevan los actores incumbentes; ii) una innovación más potente, que adopte y apropie de manera productiva las tecnologías 4.0 para aumentar, en los actores del ecosistema de innovación, la generación y captura de valor; y iii) una innovación con enfoque de sostenibilidad, que incorpore en la definición de modelos de negocio aportes en la solución de problemas esenciales y obtenga un impacto positivo en el crecimiento económico, en la sostenibilidad ambiental y en la creación de bienestar social.

Estas tres capacidades dinámicas están enmarcadas en el concepto de una sociedad centrada en

las personas, que respeta los límites de impacto ambiental, y facilita el desarrollo buscando un equilibrio entre el bienestar social de los individuos y el crecimiento económico de la sociedad. Este enfoque de sociedad inteligente se conoce como Sociedad 5.0 [2] [3] y el enfoque económico se conoce como “Economía de la dona” [96]; se persigue hacer explícito el aporte de la innovación a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).


El presente documento plantea la noción de un prototipo experimental y funcional de una

plataforma de conocimiento que aporte en la dinamización del ecosistema de innovación colombiano. Es una primera pieza del engranaje que se debe construir y sirve como laboratorio de pruebas del conocimiento que se requiere generar y formalizar para impulsar el ecosistema de innovación.

El proyecto doctoral, y en particular el desarrollo de esta iniciativa específica de plataforma de

gestión de conocimiento para dinamizar el ecosistema de innovación, se han venido realizando mediante la articulación de los aprendizajes obtenidos en los diferentes cursos del programa académico: Liderazgo de la Innovación, Gestión Estratégica de la innovación I y II, Herramientas de Innovación I y II, Proyectos de Innovación I, II y III; mediante las electivas tales como Arquitecturas para BigData, Proyecto Dirigido, Administración del Conocimiento; y con la investigación y estudio no formal de diferentes tecnologías, plataformas y conceptos económicos, tecnológicos y de gestión empresarial que se han identificado como valiosos para el proyecto.

Adicionalmente, ha contado con la dirección conceptual de los directores de tesis, asesores y la

participación de profesores y estudiantes de algunos de los cursos –por parte de la Universidad de los Andes– y del equipo de proyectos asignado por BIGroup para acompañar el desarrollo integral de la iniciativa.

Mi labor, además de liderar y llevar a la práctica la conceptualización, la investigación y el

desarrollo, ha sido la de gestionar el proyecto de innovación tecnológica de manera integral, aprovechando los conocimientos, capacidades y recursos –individuales, de la empresa y de la universidad– para intentar llegar lo más lejos posible en el descubrimiento y prototipado de esta iniciativa.

Los resultados de esta labor se presentan como requisito de grado para optar al título de

Maestría en la Gestión de la Innovación Tecnológica en la Universidad de los Andes. Espero que el lector lo encuentre pertinente y halle valor en su enfoque, logros, conclusiones; y

–especialmente– en el potencial que tiene y la oportunidad que representa para la innovación en Colombia.

Javier Torres Páez Bogotá, Julio 1 de 2021


2 Resumen

Colombia enfrenta problemáticas para que el Sistema de Ciencia, Tecnología e Innovación tenga

el impacto en la productividad y en el crecimiento que el país requiere; el desempeño de sus indicadores de innovación es insuficiente, ubicando al país por debajo del promedio de América Latina.

Los ecosistemas de innovación se pueden impulsar mediante la generación de flujos de

conocimiento e información entre los diversos actores, con el fin de empoderarlos para que –autónomamente– tomen mejores decisiones y logren generar y capturar valor de manera más efectiva. Conectarse con los actores que puedan aportar valor oportuna y eficazmente, contribuye a aumentar la productividad de la red de actores e impulsa la innovación para generar un adecuado impacto económico, social y ambiental.

El análisis de casos de algunos países referentes permite concluir que una plataforma de gestión

de conocimiento es muy valiosa para dinamizar el ecosistema de innovación. Este proyecto propone la manera en que la construcción de un sistema de gestión de conocimiento puede contribuir a mejorar el desempeño del ecosistema de innovación colombiano, mediante el diseño y construcción de una plataforma de gestión de información y conocimiento que aumente y haga pertinentes las conexiones entre actores, para facilitar el apoyo mutuo y personalizar el ecosistema de innovación de acuerdo con las necesidades específicas alrededor de los intereses y según el momento de madurez de cada actor.

En este documento se presentan los resultados obtenidos en las fases de descubrimiento e

incubación; se discute el prototipo funcional que ha sido construido para facilitar el entendimiento del ecosistema de innovación, la habilitación del proceso de levantamiento de capital apoyado con un sistema de administración de conocimiento, la habilitación del análisis de investigación y conocimiento disponible por algunos actores del ecosistema en la temática de biotecnología; y se plantean consideraciones para realizar la evolución de prototipos complementarios y la aceleración del modelo de negocio para que la plataforma de conocimiento propuesta permita lograr una transformación sostenible.

PALABRAS CLAVE

Innovation – Innovation ecosystem – Knowledge – Innovation ecosystem platform – Entrepreneurship – Business ecosystem – Knowledge based systems – Colombian innovation ecosystem

Innovación – Ecosistema de innovación – Conocimiento – Plataforma de ecosistema de

innovación – Emprendimiento – Ecosistema de Negocios – Sistemas Basados en Conocimiento – Ecosistema de Innovación Colombiano


3 Introducción

La innovación es una fuente primordial de productividad y crecimiento; el progreso tecnológico, la velocidad de inversión, y la capacidad de gestionar conocimiento aplicado a actividades productivas puede crear nuevas capacidades de innovar. Esto es importante para las naciones en vías de desarrollo que tienen grandes oportunidades al crear nuevas formas de compartir conocimiento y estimular el mejoramiento de su capacidad de innovación. [50] [51].

El contexto en el que se desarrolla este proyecto son los Sistemas Nacionales de Innovación,

conformados por una amplia variedad de instituciones, que se relacionan e interactúan entre sí, buscan el aprendizaje tecnológico y el aprovechamiento del conocimiento; y de esta manera determinan un marco de referencia para el proceso de innovación de un país [34] [35] [36] [37].

La perspectiva de ecosistema permite comprender los Sistemas Nacionales de Innovación ya que

aporta un enfoque integral para determinar la complejidad de la interacción de los diferentes actores, y entender la dinámica interna en la que éstos se organizan para alcanzar propósitos conjuntos, compartir valor entre muchos aportantes y capturar valor de la tecnología y el conocimiento, con la expectativa de que se beneficie a un amplio rango de actores y se resuelvan problemáticas críticas [38] [41].

El ecosistema de innovación tiene como aspecto particular, que sus objetivos están orientados

hacia la generación de innovaciones, se desenvuelve en un entorno de incertidumbre y riesgo en la creación y captura de valor y co-evoluciona con otros ecosistemas, tales como el ecosistema de emprendimiento. Esto significa múltiples dinámicas de interacción, entre múltiples actores, a lo largo de tiempos amplios, con diferentes trayectorias de corto y largo plazo de actores, de tecnologías, de instituciones que evolucionan –conjunta, cooperativa y competitivamente– mediante interacciones, contextos y propósitos compartidos [40] [38].

Varias investigaciones han reportado que los flujos de tecnología, información y conocimiento

entre las personas, las empresas, y las entidades públicas son cruciales para los procesos de innovación [39]. Contar con un mapa de flujos de conocimiento es útil para revisar y potenciar el desempeño de un ecosistema de innovación [31], lo que permite entender las relaciones entre actores e identificar las direcciones e intensidad del intercambio de información, valor y recursos. Además, habilita a los individuos y al ecosistema como un todo a mejorar su proceso de innovación, y en específico: i) identificar y remover obstáculos que impiden el desarrollo tecnológico y la innovación; ii) permitir a los actores identificar conexiones, y oportunidades de relacionamiento con otros actores que poseen recursos humanos, técnicos, de conocimiento o financieros que les pueden aportar en el desarrollo de sus iniciativas y en la creación de modelos de negocio sostenibles; y iii) identificar puntos para mejorar colectivamente el sistema y sus procesos [24].

Los países líderes en innovación han asegurado que los flujos de información y conocimiento que

dinamizan sus ecosistemas de innovación estén al alcance de sus actores, y cuentan con plataformas de integración para facilitar las interacciones que potencian la creación y captura de valor para


todos. Estas plataformas están maduras y son consideradas verdaderos activos capaces de potenciar la dinámica del ecosistema de innovación [31].

Colombia no cuenta con un mecanismo de monitoreo y dinamización del flujo de conocimiento

e inversión en sus Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación, esto explica la dificultad que ha tenido para identificar los diferentes flujos de conocimiento e inversión, la complejidad de tener una perspectiva sistémica, y el esfuerzo que significa involucrar a un amplio, creciente y diverso grupo de actores incumbentes en la generación y financiación del conocimiento y de la innovación en el país.

Esta podría ser una de las razones por las que Colombia presenta una baja capacidad innovadora

en todos los sectores del país, como lo refleja su desempeño en el Índice Global de Innovación (GII-Global Innovation Index) [6]; de acuerdo con la edición de 2019, el país cayó cuatro posiciones pasando del puesto 63 en 2018 al puesto 67 en 2019 y según la medición de 2020, el país pasó al puesto 68, descendiendo un lugar y siendo superado por Argentina como el tercer país de ingreso medio en Latinoamérica; en promedio el país supera cada vez menos países.

La baja intensidad y productividad de la interacción entre los diferentes actores del ecosistema

de innovación colombiano ha generado una asimetría en el acceso al conocimiento y a la información disponible, lo que impide que cada uno de ellos capture valor y que el conocimiento fluya generando nuevo valor para el ecosistema. La multiplicidad de fuentes de información estructurada en silos, pensados desde la oferta, hacen del proceso de articulación una actividad dispendiosa, costosa y que no siempre genera los resultados esperados para cada actor [13] [14] [4].

El objetivo del proyecto es permitir a cada actor interpretar y personalizar su ecosistema de

innovación para conectarse con otros actores según sus necesidades, de manera que se le facilite crear y capturar valor oportuna y eficazmente; se logrará mediante el desarrollo de una plataforma digital inteligente, articuladora y gestora de conocimiento, lo que permitirá fortalecer su modelo de negocio, lograr crecimiento, ahorrar tiempo y aumentar las probabilidades de éxito de su innovación.

El enfoque utilizado para el desarrollo del proyecto está basado en el uso de tres bloques de

construcción: Descubrir, Incubar y Acelerar [57]. En Descubrimiento se han creado, reconocido, articulado y elaborado oportunidades, lo que ha

conducido a la búsqueda de diferentes tecnologías, diferentes fuentes de información, diferentes modelos de representación de datos, información y conocimiento; y la conversación con variados actores del ecosistema para indagar las problemáticas y las oportunidades que ellos observan; las ideas se han desarrollado, elaborado y visualizado como oportunidades de negocio. Se han analizado plataformas en el mundo, con enfoques integrales o parciales orientadas a entregar valor a los actores del ecosistema.

En Incubación, se ha adelantado una fase experimental aplicando tecnologías tales como bases

de datos de grafos, modelos y arquitecturas de BigData, definiciones de ontologías y taxonomías,


sistemas inteligentes basados en reglas que permitan realizar analítica de datos, entender la dinámica del ecosistema, formalizar el conocimiento del ecosistema y ofrecer mediante algoritmos de inteligencia artificial recomendaciones para los actores, y aportar en su cadena de valor.

Se han definido posibilidades para crear un modelo de negocio sostenible que se ha venido

validando con actores del ecosistema, a través de diferentes experimentos [84]. En esta fase se están definiendo las posibles estrategias, los aliados, la cadena de valor, el modelo operativo y la fórmula de rentabilidad de la plataforma como un servicio a los diferentes roles y actores del ecosistema [85].

En la fase de Aceleración, se definirán los mecanismos de crecimiento acelerado mediante

acceso a recursos que potencien la llegada a un mercado significativo que permita tener un impacto adecuado en términos económicos, sociales y ambientales.

En este documento se presenta el contexto general en el que se desenvuelve el proyecto; se hace

una aproximación al diagnóstico del ecosistema colombiano y sus oportunidades de dinamización al activar los flujos de conocimiento; se indaga acerca de la gestión de conocimiento como factor clave de transformación de algunos procesos clave; se propone un diseño inicial de plataforma tecnológica y se delinean elementos clave del modelo de negocio que podría hacerse sostenible; se obtienen algunas conclusiones derivadas del desarrollo del proyecto y se proponen algunos pasos significativos para seguir adelante en su incubación y aceleración.


4 Contexto y Diagnóstico

4.1 Una Sociedad Super inteligente centrada en las personas

En enero 22 de 2016, el Gobierno de Japón liberó su quinto plan estratégico de ciencia y tecnología, y planteó la idea de la “Sociedad 5.0”, una visión de una sociedad futura guiada por la innovación científica y tecnológica. La intención detrás de este concepto se describió de la siguiente manera[3]: “A través de una iniciativa que integra el espacio físico (el mundo real) y el ciberespacio, llevando las TIC a su máximo potencial, estamos proponiendo una forma ideal de nuestra sociedad futura: una ‘sociedad súper-inteligente’ que traerá riqueza y prosperidad a las personas. La serie de iniciativas que se engranan para hacer realidad esta sociedad ideal se están desarrollando en profundidad y promoviendo intensamente como Sociedad 5.0” [2]. Este concepto de sociedad 5.0 resulta de la evolución de la humanidad y las sociedades que ha desarrollado en el tiempo, pasando por cuatro estadios previos: desde una sociedad de cazadores-recolectores, a una sociedad de agricultores, a una sociedad industrial, y a una sociedad de la información. Ver figura 3.

Figura 1. Contexto de la Sociedad 5.0

Fuente: University of Tokyo Material Innovation Research Center [2][3]

El Consejo de ministros del gobierno japonés liberó en 2017 una edición más detallada de su

estrategia hacia la Sociedad 5.0, la cual describió de la siguiente manera: “La Sociedad 5.0, la visión de la sociedad futura hacia la cual el Quinto Plan Estratégico propone que se debe aspirar, a una


sociedad que –a través de la integración entre el ciberespacio y el espacio físico– será capaz de balancear el avance económico con la resolución de problemas sociales, proveyendo bienes y servicios que aborde granularmente múltiples necesidades latentes, independientemente de la región, la edad, el sexo, o la lengua para asegurar que todos los ciudadanos pueden alcanzar alta calidad de vida, llena de total confort y vitalidad”. [22]

4.2 El concepto de innovación en la Sociedad 5.0

La innovación como concepto de transformación sufre un cambio profundo en la vocación de que la innovación contribuya al desarrollo de la Sociedad 5.0. A continuación, algunos de sus cambios más significativos:

La innovación se adelanta en el siglo 21 a través del diseño, de la interacción, de la ergonomía,

de los servicios y de los usos. La economía se encamina a una deslocalización de la capacidad industrial, y está afectada por un significativo impacto en la movilidad y la ubicación de los productos, los bienes y servicios al alcance de las personas y sus comunidades. [29]

La innovación se da en la intersección de los retos de factibilidad, viabilidad y aceptación por

parte del mercado. Solo con el balance de la tecnología, su uso y la generación de valor se puede innovar.

La innovación adquiere diferentes dimensiones: ambiental, basada en movilidad, social,

territorial o local. La Sociedad 5.0 tiene que ver con datos, conocimiento, servicios relacionales, tecnologías de la Información y las comunicaciones las cuales simultáneamente disparan cambios económicos, ambientales, sociales y culturales.

Figura 2. Nuevas formas de innovación

Fuente. Nuevas formas de innovación. Bruno Salgues. Op. Cit.


Teniendo en cuenta el enfoque de "Economía de la Dona" de Kate Raworth [96], la innovación se debe desarrollar buscando un equilibrio entre los límites de una base de bienestar social, bajo el cual nadie debe caer, y un techo ecológico de presión sobre el planeta que no se debe superar como humanidad; entre estos dos niveles se debe crear un espacio justo y seguro para todos.

Existen dimensiones críticas tanto en las bases de bienestar social como en el techo ecológico, y

mediante su desarrollo equilibrado se busca crear un espacio justo para la humanidad. La innovación deberá contemplar el impacto en los límites planetarios: cambio climático;

acidificación de los océanos; contaminación química; descarga de nitrógeno y fósforo; consumo de agua dulce; reconversión del suelo; pérdida de biodiversidad; contaminación del aire; y agotamiento de la capa de ozono.

También deberá buscar cerrar el déficit de los fundamentos sociales en temas de: agua; energía;

alimentos; salud; educación; ingreso y trabajo; paz y justicia; vocería política; equidad social; igualdad de género; vivienda; y relaciones sociales.

Será fundamental alinear la innovación y el emprendimiento con los diecisiete Objetivos de

Desarrollo Sostenible (ODS).

4.3 Sistemas de innovación bajo un enfoque de ecosistema

Un Sistema Nacional de Innovación es “… una red de instituciones en los sectores público y privado cuyas actividades e interacciones inician, importan, modifican y difunden nuevas tecnologías.” (Freeman, 1987) [34]; “… los elementos y las relaciones que interactúan en la producción y uso de un conocimiento nuevo y económicamente útil, y están dentro de las fronteras de un país.” (Lundvall, 1992) [35]; “… un conjunto de instituciones cuyas interacciones determinan el desempeño innovador… de las compañías nacionales.” (Nelson, 1993) [36]; “… las instituciones nacionales, sus estructuras de incentivos y sus competencias, que determinan la velocidad y la dirección del aprendizaje tecnológico (o el volumen y la composición del cambio generado en las actividades) en un país”. (Patel & Pavitt, 1994) [37]; “… el conjunto de diferentes instituciones que conjunta o individualmente contribuyen al desarrollo y difusión de nuevas tecnologías y que provee el marco de referencia dentro del cual los gobiernos definen e implementan políticas públicas para el proceso de innovación. De esta forma, es un sistema interconectado de instituciones para crear, almacenar, transferir el conocimiento, las competencias y los artefactos el cual define nuevas tecnologías.” (Metcalfe, 1995) [38].

La medición y evaluación del desempeño de un sistema nacional de innovación se ha centrado

en cuatro tipos de flujo de información y conocimiento: i) interacciones entre empresas, principalmente cooperación en investigación y otras colaboraciones de índole técnico; ii) interacciones entre empresas, universidades e institutos de investigación, incluyendo investigación conjunta co-patentes, co-publicaciones y otros vínculos informales; iii) difusión del conocimiento y tecnología hacia las empresas, incluyendo tasas de adopción de nuevas tecnologías y difusión de


ellas mediante maquinaria y equipos; y iv) movilidad de personal enfocada en el movimiento de personal técnico dentro y entre el sector público y privado. Se ha establecido mediante diferentes estudios que altos niveles de colaboración técnica, difusión tecnológica y movilidad de personal, contribuyen a mejorar la capacidad innovadora de las empresas en términos de patentes, productos y productividad. (OECD,1997) [31]

El concepto de ecosistema ha emergido como un enfoque integral para determinar la

complejidad de la interacción de los diferentes actores del sistema. Moore (2013) sugiere que un ecosistema es “…una nueva forma de organización que promete alcanzar propósitos compartidos, compartir valor entre muchos aportantes, y obtener los beneficios de la tecnología a un amplio rango de personas, culturas y problemas; más allá de lo que otros enfoques han permitido alcanzar”. El enfoque de ecosistema de innovación difiere del concepto de ecosistema de negocios en que está caracterizado por objetivos orientados hacia la innovación y por la incertidumbre en la creación y captura de valor. Esta definición será la que se ha adoptado en la presente investigación.

Además, los ecosistemas de innovación incluyen actores de la sociedad, organizaciones públicas

y privadas, y son analizados desde la perspectiva tecnológica. El ecosistema de emprendimiento incluye los actores formales (inversionistas, entidades de apoyo y gobierno) y actores informales (familias, amigos, grupos no estructurados) que brindan soporte a la creación y crecimiento de nuevos negocios. Estos dos ecosistemas tienen una lógica co-evolucionaria, es decir que cuentan con un constante dinamismo y evolución, también una interdependencia inherente de los actores involucrados. El término “co-evolución” significa múltiples dinámicas de interacción, entre múltiples actores, a lo largo de tiempos amplios, con diferentes trayectorias de corto y largo plazo de los actores, las tecnologías, las instituciones que evolucionan -conjunta, cooperativa y competitivamente- mediante sus interacciones, contextos y propósitos compartidos. (Aarika-Stenroos & P. Ritala, 2017) [40] (Ver también Moore, 2013)

4.4 Flujos de información y conocimiento como factor determinante en la dinámica de ecosistemas de innovación

Diferentes investigaciones han reportado que los flujos de tecnología, información y

conocimiento entre las personas, las compañías, las entidades públicas son cruciales para los procesos de innovación. A nivel nacional, la innovación y la tecnología son el resultado de un complejo conjunto de interacciones entre actores que producen, distribuyen, y aplican diferentes tipos de conocimiento. (Fagerberg and Sapprasert, 2011) [39].

Para revisar el desempeño de un sistema nacional de innovación, se “…debe hacer énfasis en el

flujo de conocimiento. El énfasis es construir un mapa de flujos de conocimiento como un complemento a la medición de la inversión en conocimiento. Estos flujos, particularmente de conocimiento ‘codificado’ en publicaciones, patentes y otras fuentes, se están incrementando y son más fáciles de detectar debido al amplio uso de tecnologías de información” (OECD,1997) [31]. La publicación de datos abiertos, de sitios web informativos y abiertos, de publicaciones en redes sociales y en general, la huella digital que dejan como rastro las actuaciones de los diferentes actores permiten visibilizar estos flujos de conocimiento. La oportunidad es evaluar y comparar los


principales canales por los que fluye el conocimiento y la inversión a nivel nacional, con el fin de identificar cuellos de botella y sugerir políticas públicas, apoyar la toma de decisiones estratégicas y evaluar líneas de acción específicas para que los actores puedan capturar valor y aportar valor al ecosistema que permeen la red de actores.

En otras palabras, rastrear los vínculos y relaciones entre la industria, el gobierno, la academia y

los diferentes actores del Sistema Nacional de Innovación en el desarrollo de iniciativas de ciencia tecnología e innovación. Este análisis conducirá a medir la “distribución del poder del conocimiento” del sistema nacional de innovación, el cual es considerado un determinante de crecimiento y de competitividad.

De acuerdo con la (OCDE,1997) el desempeño de los Sistemas Nacionales de Ciencia Tecnología

e Innovación es resultado de relaciones complejas entre los actores que lo componen, es decir, las organizaciones. Específicamente, los flujos del conocimiento y tecnología entre las personas, empresas, universidades e institutos de investigación, son determinantes para los procesos de innovación y desarrollo tecnológico.[31] Entender esas relaciones e identificar las direcciones e intensidad de tales flujos permite a los hacedores de política: i) identificar puntos críticos para mejorar el desempeño del Sistema; ii) ayudar a identificar desajustes, tanto en instituciones como en organizaciones y políticas, que obstaculizan el desarrollo tecnológico y la innovación, y iii) permitir a los actores identificar conexiones y oportunidades de relacionamiento con otros actores que poseen recursos humanos, técnicos, de conocimiento o financieros que les pueden aportar en el desarrollo de sus iniciativas y en la creación de modelos de negocio sostenibles. [24]

Es así como los organismos públicos encargados del fomento a la ciencia y la innovación han visto

aumentar sus responsabilidades con respecto a la gobernanza de sus sistemas de CTeI. Específicamente se espera que ejerzan mayor influencia para garantizar no solo la calidad y relevancia socioeconómica de la investigación, sino también que definan y ataquen fallas del sistema; las responsabilidades van desde la organización institucional y la creación de oportunidades para mejorar las interacciones entre los actores a nivel nacional e internacional hasta promover la competitividad mediante la creación de capacidades en áreas estratégicas (STOA, 2014) [32].

4.5 Resultados de análisis del entorno

Se realizó un análisis de entorno tipo PESTLE [58] con el fin de determinar los aspectos Políticos, Económicos, Sociales, Tecnológicos, Legales y Ambientales claves en el entorno en el que se desarrolla el ecosistema de innovación. Para este fin, se analizó la visión que plantea Colombia para su Sistema de Ciencia, Tecnología e Innovación, el desempeño del país en los diferentes rankings relacionados con la innovación y el emprendimiento, y las iniciativas legislativas y de definición de políticas públicas que inciden en estas temáticas clave [6] [7] [17] [19] [21] [92].

En la perspectiva política la creación del Ministerio de Ciencia y Tecnología condujo a una

reorganización del sector, la Misión internacional de Sabios (2019) planteó la necesidad de


reinventar el modelo de gestión de Ciencia, Tecnología e Innovación para alcanzar la sociedad del conocimiento. Colombia muestra un fuerte compromiso en desarrollar políticas públicas para impulsar la innovación y el emprendimiento el cual se ha concretado en una nueva ley de emprendimiento [19], en la preparación de un nuevo documento CONPES que reoriente la política de Ciencia, Tecnología e Innovación., y a su vez, se ha dado un impulso a la economía de actividades creativas y a la economía circular, con estrategias nacionales específicas.

En la perspectiva económica, se encontró que Colombia se ha rezagado con respecto al promedio

de los países y presenta reducción en los indicadores de innovación y emprendimiento, lo que le hace perder competitividad. El país enfrenta retos en cuanto a empleo en servicios intensivos en conocimiento; de acuerdo con el Observatorio de Ciencia y Tecnología, Colombia está 24,49 puntos por debajo del promedio de la OCDE en materia de servicios intensivos en conocimiento, y no cuenta con compañías globales de I+D [11].

Alrededor del 75% de las empresas se declaran no innovadoras y este grupo ha venido

aumentando en los últimos años, –según los resultados de la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica (DANE/EDIT)– el número de empresas no innovadoras incrementó 3% en el periodo 2015-2018, mientras que el número de empresas innovadoras en sentido estricto, sentido amplio y potencialmente innovadoras disminuyó 15,4%, 9,3%, y 0,4%, respectivamente (DANE, 2019) [13] y (DANE, 2018) [14].

En materia de creación de empresas, en el país no existen las condiciones habilitantes para un

ecosistema de emprendimiento [86], el país enfrenta una débil institucionalidad en esta área debido a la desarticulación entre entidades para la entrega de apoyos al emprendimiento. Además, se identifican problemas de focalización, perfilamiento y atención oportuna, y desinformación en el diseño y evaluación de políticas públicas. Esto se puede ver reflejado en los resultados del GEI (Global Entrepreneurship Index, 2018) [7], el cual establece que la calidad de las instituciones que apoyan el emprendimiento en Colombia se encuentra al 50% del esquema ideal.

Colombia presenta un bajo desarrollo y transferencia de conocimiento y tecnología hacia el

sector productivo, se evidencia una dinámica limitada de cooperación para innovar entre universidades y empresas, obstaculizando el flujo de conocimiento. De acuerdo con el Índice Global de Innovación (Global Innovation Index - GII), el país presenta un claro deterioro en las redes de colaboración entre el sector productivo y la academia, ya que entre 2014 y 2019 el índice de Colaboración de Investigación Universidad/Industria ha decrecido en promedio 2,1% cada año.

Asimismo, la EDIT muestra un retroceso en dicha articulación, pues mientras en el período 2009-

2010 un 5,7% de las empresas del sector manufacturero indicaron que tenían relacionamiento con universidades, entre 2017-2018 sólo el 3,8% de las empresas lo tuvieron [13] [14], reflejando la inexistencia de un puente robusto de transferencia de conocimiento científico al sector productivo y empresarial.

Desde la perspectiva social, Colombia es un país con un elevado índice de inequidad [88], con

alta actividad de emprendimiento no innovador ni de alto impacto [21]. La mayoría de la población


colombiana –aproximadamente 50 Millones de habitantes– no tiene educación terciaria [87], lo que dificulta la innovación y que esta sea de talla mundial.

En cuanto a la adopción de tecnologías emergentes, el progreso acelerado de diferentes

tecnologías (digitalización, biología y materiales avanzados), el avance de la penetración de conectividad de banda ancha y a través del internet de las cosas, ha reconfigurado numerosas cadenas de valor y ha habilitado la creación de negocios en plataformas. Las posibilidades de las tecnologías convergentes para solucionar problemas y crear valor económico y social son gigantescas [4].

Sin embargo, existe un rezago en la adecuación del entorno para la adopción de las tecnologías

de industria 4.0; en Colombia existe un acceso limitado y bajo uso de las tecnologías de la información y comunicación (TIC). De acuerdo con Readiness for the Future of Production (2018) [33], el país está en su etapa naciente debido a su desempeño en la estructura productiva y los drivers de producción en los que ocupó los puestos 56 y 65 de 100 economías evaluadas. No obstante, la industria 4.0 se desarrolla a través de tres actividades simultáneas: (i) la digitalización e integración de cadenas de valor horizontales y verticales, (ii) la digitalización de productos y servicios y (iii) la aparición de nuevos modelos de negocio digitales [86], lo cual supone un reto significativo al país para la adopción de las tecnologías de la cuarta revolución industrial.

Se ha fortalecido el marco normativo y regulatorio en temas de: Emprendimiento, Innovación,

Economía Naranja, Economía Circular y Transformación Digital para preparar el país para afrontar la Cuarta Revolución Industrial. Se acaba de expedir una nueva Ley de Emprendimiento [19]. La Ley del Plan Nacional de Desarrollo impulsa la innovación como un pacto transversal y además destina recursos para impulsar la transformación digital y la inversión en emprendimientos tecnológicos [89]. Se está preparando un nuevo CONPES de Ciencia Tecnología e Innovación. Las alcaldías han impulsado normativas para el impulso a la llamada Economía Naranja.

Para Colombia, –que es uno de los países de Mayor Biodiversidad en el Mundo y cuenta con unas

políticas ambientales lideradas desde el Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible [91]– los impactos del cambio climático y de la urgencia de un enfoque de economía circular para modelos que alinean la creación de valor con la reducción de los efectos de la contaminación creciente del agua y del aire urbano son fundamentales para su desarrollo; esto ha impulsado una mayor consciencia y acciones para adoptar la economía circular, por lo que se publicó la Estrategia Nacional de Economía circular [90].

4.6 Análisis contextual del ecosistema de innovación colombiano

En particular, se realizó un análisis detallado de la situación del ecosistema de innovación colombiano, su enfoque a largo plazo, su funcionamiento y la dinámica que tiene y los resultados de desempeño que está obteniendo.

La Misión Internacional de Sabios, convocada por el gobierno colombiano en 2019, advirtió sobre

la urgencia de emprender acciones e iniciativas que atiendan un entorno económico global


complejo e incierto, y asuman los retos de diversificar y modernizar la economía en consonancia con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) [4].

Colombia enfrenta serias problemáticas en materia de CTeI tales como: i) Insuficiente desarrollo

de vocaciones STEAM, formación y vinculación de capital humano en I+D+i [9] [10]; ii) Débil entorno habilitante para la generación de conocimiento [11]; iii) Bajo uso del conocimiento (GII,2019); y iv) una Baja apropiación social del conocimiento (Minciencias, 2020)

Esta misión identificó tres aspectos que habían sufrido cambios sustanciales desde 1994 (año de

la primera misión de sabios) [4]:

Primero, el progreso acelerado de diferentes tecnologías (digitalización, biología y materiales

avanzados). El avance de la penetración y el acceso a canales de banda ancha para internet y en conectividad a través del internet de las cosas ha reconfigurado numerosas cadenas de valor y ha habilitado la creación de negocios en plataformas. Las posibilidades de las tecnologías convergentes para solucionar problemas y crear valor económico y social son gigantescas. Segundo, la evidencia creciente sobre los impactos del cambio climático y de la urgencia de un enfoque de economía circular para modelos que alinean la creación de valor con la reducción de los efectos de la contaminación creciente del agua y del aire urbano. Tercero, la presión por descubrir nuevas formas de expresión y participación de los ciudadanos; la ciencia, la tecnología, las industrias creativas y culturales y la reflexión que las ciencias sociales pueden contribuir a que los ciudadanos desarrollen su capacidad de imaginar su sociedad y su papel en ella.

Como punto de partida, la Misión Internacional de Sabios, estableció que la generación de

riqueza exige crear nuevas industrias y desarrollar tecnologías propias. Así mismo, señaló que “en el estado de la economía y de la ciencia en Colombia, se deberá emprender un camino paralelo de desarrollo de capacidades domésticas en ciencias básicas y tecnología, y de adopción acelerada de tecnologías de frontera”.

La Misión advirtió sobre la urgencia de emprender acciones e iniciativas que atiendan un entorno

económico global complejo e incierto, y asuman los retos de diversificar y modernizar la economía en consonancia con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Colombia tiene la oportunidad de convertirse en líder tecnológico internacional en algunos nichos de biotecnología, industrias creativas e industria 4.0, aprovechando sus dotaciones de suelo, agua y recursos hidrobiológicos, biodiversidad, radiación solar y localización, su diversidad cultural, las capacidades de sus principales universidades y egresados, los conocimientos ancestrales y los vínculos con la diáspora de talentos vinculados a entidades investigativas de primer nivel. [4]

A su vez planteó, como un objetivo macro, para alcanzar un futuro promisorio, que Colombia

buscará ser el país #25 en PIB Per Cápita en 2050; y propuso una arquitectura para esta oportunidad Global.

En cuanto a las tecnologías 4.0 que pueden ser aliadas para conquistar esta oportunidad, la

Misión señaló a la articulación de tecnologías NBIC: Nano-Bio-Info y Cogno e Industrias 4.0 como el centro de la oportunidad para tomar acciones decididas con el fin de asegurarle un rol a Colombia


en el contexto Nacional e Internacional en esta nueva revolución industrial, teniendo en cuenta a los colombianos de hoy y a las generaciones futuras, así como generar propuestas para la construcción e implementación de una política pública sólida en educación y CTeI.

En las tres décadas del siglo XXI, Colombia ha realizado ingentes esfuerzos para impulsar la

innovación tecnológica y el emprendimiento de alto impacto como un medio para potenciar el crecimiento económico y promover la equidad en el país; para ello ha definido políticas públicas que han buscado crear un entorno favorable para la consolidación de emprendimientos de alto potencial ya que estos desempeñan un papel clave en la creación de empleo y en el crecimiento de la productividad en el país.

Como instrumentos de política pública se resaltan los documentos CONPES, las leyes de Ciencia,

Tecnología e Innovación, la creación de INNPULSA y su apoyo a esta visión [5], la reciente Ley de emprendimiento, Ley 2069 de 2020 [19], y la creación de un ecosistema de actores articulados con el Sistema Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación que incluye a diferentes entidades gubernamentales, las cámaras de comercio y los gremios, instituciones académicas, redes de incubadoras, aceleradoras e inversionistas, así como una amplia gama de emprendedores de significativa actividad.

En particular, Colombia presenta una baja capacidad innovadora en todos los sectores del país, como lo refleja su desempeño en el Índice Global de Innovación (GII-Global Innovation Index) [6]; de acuerdo con la edición del GII de 2019, el país cayó cuatro posiciones pasando del puesto 63 en 2018 al puesto 67 en 2019; en promedio el país supera cada vez menos países.

Por otra parte, las empresas colombianas no se acercan a la frontera tecnológica para

incrementar su productividad. El Índice de Competitividad Global 4.0 muestra que los países más competitivos también están mejor equipados para enfrentar los desafíos de la 4IR (cuarta revolución industrial). De acuerdo con los resultados en 2018, Colombia cayó 3 posiciones, pasando de la posición 57 a la 60. Esta caída se explica por un deterioro en infraestructura, en la adopción de TIC, en habilidades y en el sistema financiero y dinamismo de los negocios [12]. En esta misma línea, Colombia enfrenta retos en cuanto a empleo en servicios intensivos en conocimiento. De acuerdo con el Observatorio de Ciencia y Tecnología (OCyT), Colombia está 24,49 puntos por debajo del promedio de la OCDE en materia de servicios intensivos en conocimiento, y el país no cuenta con compañías globales de I+D (OCyT, 2019) [11].

En Colombia alrededor del 75,0% de las empresas son no-innovadoras y este grupo ha venido

aumentando en los últimos años. De acuerdo con los resultados de la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica – EDIT (Sector Manufactura) y EDITS (Sector Servicios), el número de empresas no innovadoras incrementó 3,0% en el periodo 2015-2018, mientras que el número de empresas innovadoras en sentido estricto, sentido amplio y potencialmente innovadoras disminuyó 15,4%, 9,3%, y 0,4%, respectivamente [13] [14]. Además, existe una alta concentración de empresas innovadoras por tamaño empresarial y sector económico, puesto que cerca del 90% de las empresas que acceden a Beneficios Tributarios para la Innovación son consideradas grandes empresas, y alrededor del 60% pertenecen al sector minero-energético (MinCiencias, 2020).


En materia de creación de empresas, en el país no existen las condiciones habilitantes para un ecosistema de emprendimiento (DNP, 2020). De acuerdo con la Política Nacional de Emprendimiento, el país enfrenta una débil institucionalidad en esta área debido a la desarticulación entre entidades para la entrega de apoyos al emprendimiento.

Además, se identifican problemas de focalización, perfilamiento, atención oportuna, y

desinformación en el diseño y evaluación de políticas públicas. Esto se puede ver reflejado en los resultados del GEI (2018) [7], el cual establece que la calidad de las instituciones que apoyan el emprendimiento en Colombia se encuentra al 50% del esquema ideal.

El PIB per Cápita de Colombia ha crecido, en promedio, a una tasa de 1.4% anual en los últimos

siete años. La estructura productiva del país está poco diversificada y tecnificada. De acuerdo con el Índice de Complejidad Económica (ECI por sus siglas en inglés), en 2018 el país enfrentó una caída de tres posiciones debido a la concentración de las exportaciones en productos minero-energéticos y agropecuarios, y la baja introducción de nuevos productos a la canasta exportadora, pasando del puesto 53 al 56 de 133 economías evaluadas (Harvard´s Growth Lab, 2018) [30]. Estos resultados están siendo reflejados en el indicador de exportaciones de alta tecnología del GII, en el cual Colombia ocupó el puesto 64, ubicándose por debajo de países como México, Argentina y Brasil (Según el Global Innovation Index elaborado por Cornell University, INSEAD, & WIPO, 2019) [6].

Colombia presenta un bajo desarrollo y transferencia de conocimiento y tecnología hacia el

sector productivo, se evidencia una dinámica limitada de cooperación para innovar entre universidades y empresas, obstaculizando el flujo de conocimiento. De acuerdo con el Índice Global de Innovación (GII), el país presenta un claro deterioro en las redes de colaboración entre el sector productivo y la academia, ya que entre 2014 y 2019 el índice de Colaboración de Investigación Universidad/Industria ha decrecido en promedio 2,1% cada año. Asimismo, la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica, tanto para el Sector de Industria y Manufactura como para el sector Servicios (EDIT y EDITS) muestra un retroceso en dicha articulación, pues mientras en el período 2009-2010 un 5,7% de las empresas del sector manufacturero indicaron que tenían relacionamiento con universidades (DNP, 2019), entre 2017-2018 sólo el 3,8% de las empresas lo tuvieron (DANE, 2017-2018) reflejando la inexistencia de un puente robusto de transferencia de conocimiento científico al sector productivo y empresarial.

Adicionalmente, existe un rezago en la adecuación del entorno para la adopción de las

tecnologías de industria 4.0; en Colombia existe un acceso limitado y bajo uso de las tecnologías de la información y comunicación (TIC). De acuerdo con el Foro Económico Mundial en su publicación Readiness for the Future of Production (2018) [33], el país está en su etapa naciente debido a su desempeño en la estructura productiva y los drivers de producción en los que ocupó los puestos 56 y 65 entre 100 economías evaluadas. No obstante, la industria 4.0 se desarrolla a través de tres actividades simultáneas: (i) la digitalización e integración de cadenas de valor horizontales y verticales, (ii) la digitalización de productos y servicios y (iii) la aparición de nuevos modelos de negocio digitales (DNP, 2020), lo cual supone un reto significativo al país para la adopción de las tecnologías de la cuarta revolución industrial.


A continuación se presenta la TABLA 1, que resume del desempeño de Colombia en algunos de los índices mencionados.

TABLA 1. Resumen de las posiciones que obtiene Colombia en los rankings de innovación y

emprendimiento

Posición

No. Países Evaluados

Nombre del Ranking Descripción

47 137 Global Entrepreneurship Index (2018)

Es un índice anual que mide la salud de los ecosistemas empresariales en 137 países.

7 48

TEA (Total Entrepreneurship Early Activity del Global Entrepreneurship Monitor (2018-2019)

La Tasa de Actividad Emprendedora (TEA) es aquella que mide todas las iniciativas emprendedoras de menos de tres años y medio que existen en el mercado. A pesar de esta actividad, los emprendimientos que se convierten en negocios establecidos después de los 3.5 años son muy pocos.

43 60 ICSED-PRODEM (2018)

El Índice de Condiciones Sistémicas para el Emprendimiento Dinámico (ICSEd-Prodem) es una herramienta que ayuda a identificar las principales fortalezas y debilidades de los países para el surgimiento y desarrollo de emprendedores y nuevas empresas dinámicas.

68 129 Global Innovation Index (2020)

El Global Innovation Index (GII) es un ranking anual que mide a los países por su capacidad y éxito en la innovación.

57 141 Global Competitiveness Index del WEF (2019)

El Global Competitiveness Index (GCI) captura el conjunto de instituciones, políticas y factores que determinan el crecimiento económico sostenible.

52 63 World Competitiveness Yearbook del IMD (2019)

El World Competitiveness Yearbook es un ranking anual que mide la competitividad de los países.

67 190 Doing Business del Banco Mundial (2020)

El Doing Business Index es el índice que mide los aspectos de la regulación empresarial que afectan a las pequeñas empresas, en otras palabras, la facilidad de hacer negocios, en las principales ciudades de 190 economías.

Fuente: GEM [21], GII [6], GEI [7], GCI, IMD, Banco Mundial

Para establecer los principales problemas que presenta el desarrollo de emprendimientos

innovadores de alto impacto, se realizó un estudio sistemático de los diferentes factores relevantes con el fin de identificar los de mayor criticidad. Los factores revisados se presentan en la siguiente tabla.

TABLA 2. Factores para determinar elementos críticos del ecosistema de innovación tecnológica y del

emprendimiento de alto impacto

Categoría Factor Fuente de Revisión


1.Factores de fracaso de los emprendimientos

1.1 Causas por factores financieros 1.2 Causas por factores organizacionales 1.3 Causas por factores de mercado 1.4 Causas por factores de entorno 1.5 Causas por factores de recurso humano 1.6 Causas por factores operativos

¿POR QUÉ LOS EMPRENDEDORES FALLAN EN COLOMBIA? - 2015 URosario – OcyT (Encuesta)

2. Vocación Global de los emprendimientos

2.1 Innovaciones o mejoras significativas 2.2 Innovaciones de productos al extranjero 2.3 Orientación al mercado global

Global Entrepreneurship Monitor [21] DANE – EDIT [13] [14]

3. Incorporación de tecnología en la propuesta de valor de los emprendimientos

3.1 Impacto en el nivel tecnológico 3.2 Enfoque tecnológico hacia el mercado internacional 3.3 Nivel tecnológico en manufactura 3.4 Registros de Propiedad Intelectual

Global Entrepreneurship Monitor [21] DANE – EDIT [13] [14]

4. Perfil del emprendedor y sus motivaciones

4.1 Actitudes del emprendedor 4.2 Habilidades del emprendedor 4.3 Aspiraciones del emprendedor

Global Entrepreneurship Index [7]

5. Obstáculos para la innovación que enfrentan las empresas

5.1 Falta de información y capacidades internas 5.2 Obstáculos asociados al riesgo 5.3 Obstáculos asociados al entorno 5.4 Obstáculos en el acceso a recursos para Actividades de Ciencia, Tecnología e Innovación (ACTI)

DANE – EDIT [13] [14]

6. Actividad del ecosistema de apoyo

6.1 Condiciones del ecosistema de apoyo 6.2 Acceso al ecosistema por parte de los actores 6.3 Relacionamiento de los actores con el ecosistema

DANE – EDIT (NECI) [13] [14]

Fuente: elaboración propia a partir de las fuentes mencionadas


4.7 Análisis de percepción de la dinámica del ecosistema

La interacción de los diferentes actores del ecosistema es baja, tal como lo demuestra el porcentaje de relaciones de apoyo con entidades públicas para realizar Actividades de Ciencia Tecnología e Innovación (ACTI) en las encuestas EDIT y EDITS del DANE [13] [14]. Únicamente el 16.8% de las empresas encuestadas interactúa con el SENA o con las Universidades (son más de 280 en Colombia) para realizar actividades de Ciencia, Tecnología e Innovación. Tal como se observa en la FIGURA 1.

FIGURA 3. Interacción de empresa y emprendedores con actores del ecosistema.

Fuente DANE EDIT [13] y EDITS [14] – gráfica elaboración propia

En la siguiente Figura 4. se presenta el análisis de los resultados de las encuestas EDIT de la década pasada, en la que se puede evidenciar que el nivel de articulación de las empresas con las Universidades ha venido decayendo, al pasar de 6,6% de las empresas que se articularon con Universidades, en la encuesta de 2009-2010, a 3,8% en la encuesta de 2017-2018.

16,80%

16,10%

15,90%

12,00%

10,90%

10,40%

10,40%

10,10%

6,30%

6,20%

5,00%

4,40%

3,40%

3,30%

3,30%

3,20%

2,80%

2,70%

2,10%

SENA

Universidades

Ministerios

Agremiaciones sectoriales y Cámaras de comercio

COLCIENCIAS

Superintendencia de Industria y Comercio

Consultores en Innovación y Desarrollo Tecnológico

ICONTEC

Dirección Nacional de Derechos de Autor

Formación técnica y tecnológica (distintas al SENA)

Centros de Desarrollo Tecnológico (CDT)

Centros de Investigación

Comisiones regionales de competitividad

BANCOLDEX

Parques Tecnológicos

Consejos Departamentales de Ciencia y Tecnolog ía (CODECyT)

Centros regionales de productividad

PROEXPORT

Incubadoras de Empresas de Base Tecnológica (IEBT)

Porcentaje de interacción de las empresas y los emprendedorescon los actores del ecosistema


FIGURA 4. Interacción de empresa y emprendedores con actores del ecosistema.

Fuente: DANE – EDIT – Encuesta de desarrollo e innovación tecnológica sector industria manufacturera

2017-2018, 2015-2016, 2013-2014, 2011-2012, 2009-2010

A su vez, las empresas manifiestan enfrentar obstáculos para innovar, en particular

experimentan dificultades por falta de información y capacidades internas. Frente a la dificultad para el acceso a recursos públicos de ACTI, más de la mitad registraron obstáculos asociados con la disposición de información suficiente, tal como se ve en la TABLA 2.

TABLA 2. Obstáculos para innovar en factores de información y acceso a recursos públicos

CRITERIO ASPECTO

PROMEDIO DE EMPRESAS INNOVADORAS Y POTENCIALMENTE INNOVADORAS

PROMEDIO DE EMPRESAS QUE TUVIERON LA INTENCIÓN DE INNOVAR

Falta de Información y capacidades internas

Escasa información sobre instrumentos públicos de apoyo

49% 53%

Escasa información sobre mercados

53% 57%

Escasa información sobre tecnología disponible

47% 51%


CRITERIO ASPECTO

PROMEDIO DE EMPRESAS INNOVADORAS Y POTENCIALMENTE INNOVADORAS QUE FINANCIARON ACTI CON RECURSOS PÚBLICOS

PROMEDIO DE EMPRESAS INNOVADORAS Y POTENCIALMENTE INNOVADORAS QUE TUVIERON LA INTENCIÓN DE FINANCIAR ACTI CON RECURSOS PÚBLICOS

Dificultad para el Acceso a recursos públicos para ACTI

Falta de información sobre requisitos

54% 71%

Fuente: Encuesta a empresarios y emprendedores sobre interacción con el ecosistema. Elaboración propia

En el desarrollo del proyecto, se realizó una encuesta a 67 actores del ecosistema y se logró

obtener como resultado que los emprendedores y las empresas colombianas quieren un ecosistema más visible, más fácil de usar y más útil. Hoy lo usan muy poco; la mitad de las empresas consideran el ecosistema útil y, apenas, una cuarta parte lo usa. Con respecto a los emprendedores, a dos de cada tres no les parece útil, ni lo usan.

Tanto los emprendedores como las empresas señalan significativamente dificultades para tener

visibilidad del ecosistema (Empresas 81% y Emprendedores 91%); Conocimiento de los actores que lo conforman (Empresas 63% y Emprendedores 91%); Facilidad de acceso al ecosistema (85% y 91% respectivamente); y por la utilidad de los recursos de apoyo (96% y 91% respectivamente). En la FIGURA 5., se encuentra mayor detalle de las respuestas de la encuesta realizada.

Figura 5. Nivel de uso y utilidad del ecosistema de innovación en empresas y emprendimientos.

Fuente. Encuesta realizada por el autor a 67 actores del sistema


En la encuesta realizada a los actores del ecosistema, en el marco de la presente investigación,

se obtuvieron resultados con respecto a la frecuencia de interacción actual y la interacción deseada por los actores empresas y emprendimientos. En general se observa una brecha significativa, de entre 20 y 40 puntos porcentuales, entre el nivel de interacción actual y el nivel de interacción requerido. A continuación, en la FIGURA 6. y en la FIGURA 7., se presenta el resultado comparativo de las respuestas de ambos actores.

Figura 6. EMPRESAS – Interacción actual y deseada con actores del ecosistema


EMPRESASInteracción actual y deseada

con actores del ecosistema


Figura 7. EMPRENDEDORES – Interacción actual y deseada con actores del ecosistema


Al indagar a las Empresas y a los Emprendedores la necesidad de aliarse con otro actor, las respuestas señalaron que los Emprendedores requieren principalmente aliarse con actores que les brinden acceso a la tecnología (100%); Que les brinde Conocimiento de Mercado (97%); Que les aporte en la Capacidad de Ejecución (97%); que les entregue el conocimiento necesario que su modelo de negocio requiere (97%); que tenga más experiencia que los emprendedores; y que aporte en la gestión de Capital y de Recursos Gratuitos.

Las Empresas respondieron de manera similar, pero es entendible que, dado el nivel de madurez,

privilegien algunos aspectos más que los emprendedores. Los aspectos más importantes para las empresas ante una alianza son el Conocimiento de Mercado, la Capacidad de Ejecución, el conocimiento necesario (93%); y en un segundo nivel, el Acceso a Tecnología y la Experiencia en Internacionalización (81%).

En la FIGURA 8. Se observa detalladamente la respuesta comparada de las respuestas.

EMPRENDEDORESInteracción actual y deseada

con actores del ecosistema


Figura 8. Preferencias de alianzas según el aporte recibido


Al preguntar a los Emprendedores y Empresas por los aspectos que considera importantes para la sociedad que quiere construir, las respuestas más frecuentes corresponden al mejoramiento de la calidad de vida; el garantizar el crecimiento económico con menor impacto en el planeta; el uso de Tecnologías 4.0; la reducción de la inequidad y actividades eco-sostenibles.

En la FIGURA 9. Se observa detalladamente la respuesta comparada de las respuestas.


Figura 9. Aspectos importantes de la sociedad que quiere construir


4.8 Problemática en la que se enfoca este proyecto

Como se ha observado en el análisis del contexto y en su diagnóstico, son múltiples las causas raíz y las consecuencias generadas por las dificultades para innovar y emprender en Colombia. Este proyecto se enfoca específicamente en la dificultad para alcanzar una mayor interacción entre actores y plantea explorar posibilidades para que el flujo de conocimiento entre ellos –permitiéndoles tener datos, información y conocimiento pertinente para sus necesidades específicas– les permita tomar decisiones, capturar valor y potenciar su actuación dentro del ecosistema de innovación, para al final contribuir a la generación de valor colectivo.

La hipótesis que se plantea es que, si se contara con un enfoque de ecosistema de innovación,

en el que se privilegie el flujo de información y de conocimiento entre actores, y se faciliten sus interacciones con un sentido articulador que les permita capturar valor; entonces se podría aumentar la dinámica sistémica, lo que conduciría a un mayor nivel de innovación en el país.


En los próximos capítulos se analizará lo que significa el enfoque de ecosistema, cómo la gestión de conocimiento puede aportar al fortalecimiento de las interacciones entre actores y cómo se pueden hacer realidad las herramientas requeridas desde una perspectiva tecnológica, de diseño y de negocios para hacerla sostenible en el tiempo.


5 El Ecosistema de Innovación

5.1 El Panorama de investigación en estos temas

Para profundizar en los conceptos esenciales para el proyecto, se realizó una Revisión Sistemática de Literatura [72] en los siguientes temas: ecosistemas, sistemas nacionales de innovación, ecosistemas de innovación, plataformas como dinamizadoras de ecosistemas de innovación. Se identificaron los principios esenciales [59] [60], y se realizaron mapas conceptuales [61] para los artículos más relevantes para el proyecto.

Como resultado de la revisión sistemática de literatura se encontraron los siguientes resultados

en Google Scholar de artículos referentes a las temáticas planteadas en el proyecto: i) Innovation (4.200.000); ii) Entrepreneurship (2.130.000); iii) Technology 4.0 (4.590.000); iv)

Ecosystem (3.560.000) Al realizar la siguiente consulta en la base de datos Scopus: Your query : TITLE-ABS-KEY ( ( innovation OR entrepreneurship ) AND ( ecosystems ) AND (

platform ) ) AND PUBSTAGE ( final ) AND ( LIMIT-TO ( SRCTYPE , "j" ) ) AND ( LIMIT-TO ( SUBJAREA , "BUSI" ) OR LIMIT-TO ( SUBJAREA , "COMP" ) OR LIMIT-TO ( SUBJAREA , "ENGI" ) OR LIMIT-TO ( SUBJAREA , "ECON" ) ) AND ( LIMIT-TO ( DOCTYPE , "ar" ) ) AND ( LIMIT-TO ( EXACTKEYWORD , "Ecosystems" ) OR LIMIT-TO ( EXACTKEYWORD , "Innovation" ) OR LIMIT-TO ( EXACTKEYWORD , "Ecosystem" ) OR LIMIT-TO ( EXACTKEYWORD , "Information Systems" ) OR LIMIT-TO ( EXACTKEYWORD , "Digital Platforms" ) OR LIMIT-TO ( EXACTKEYWORD , "Open Innovation" ) OR LIMIT-TO ( EXACTKEYWORD , "Platforms" ) OR LIMIT-TO ( EXACTKEYWORD , "Platform" ) OR LIMIT-TO ( EXACTKEYWORD , "Entrepreneurship" ) ) AND ( LIMIT-TO ( SUBJAREA , "DECI" ) )

Al refinar la búsqueda de conocimiento relacionado, y ordenando los resultados según la

relevancia y seleccionando las revistas indexadas en las temáticas relacionadas, se encontraron en Scopus ciento sesenta (160) resultados considerados de gran relevancia, calidad, revisión por pares y pertinentes para el desarrollo del proyecto. A continuación, y como una muestra, se relacionan en la TABLA 1. los cinco documentos más citados. En posteriores revisiones se buscarán correr los mismos análisis en Web Of Science como plataforma complementaria y de contraste.

TABLA 3. Documentos más citados según relevancia para el proyecto

Autores Título Año Fuente Citado

por Lusch R.F., Nambisan S. Service innovation: A

service-dominant logic perspective

2015 MIS Quarterly: Management Information Systems

710

Gawer A., Cusumano M.A. Industry platforms and ecosystem innovation

2014 Journal of Product Innovation Management

607


Gawer A. Bridging differing perspectives on technological platforms: Toward an integrative framework

2014 Research Policy 486

Barrett M., Davidson E., Prabhu J., Vargo S.L.

Service innovation in the digital age: Key contributions and future directions

2015 MIS Quarterly: Management Information Systems

384

Bogers M., Zobel A.-K., Afuah A., Almirall E., Brunswicker S., Dahlander L., Frederiksen L., Gawer A., Gruber M., Haefliger S., Hagedoorn J., Hilgers D., Laursen K., Magnusson M.G., Majchrzak A., McCarthy I.P., Moeslein K.M., Nambisan S., Piller F.T., Radziwon A., Rossi-Lamastra C., Sims J., Ter Wal A.L.J.

The open innovation research landscape: established perspectives and emerging themes across different levels of analysis

2017 Industry and Innovation 307

Fuente: Consulta realizada en SCOPUS

Una vez aplicada la identificación de Principios Esenciales–, se obtuvieron los mapas conceptuales a partir de tres artículos clave, según se relaciona en la TABLA 4. :

TABLA 4. Resultados de Principios Esenciales

Pregunta Foco Artículo Autor Útil para Principios

Esenciales

¿Cuál es el rol de los ecosistemas de Innovación y Emprendimiento?

Network Management in the Era of Ecosystems: Systematic Review and Management framework

Arika Stenroos & Ritala (2017) [40]

Entender el rol de los ecosistemas en la creación de valor para la innovación y el emprendimiento

Ecosistema Actores Innovación Valor Red Conocimiento

¿Cómo Obtener Ventaja del Ecosistema?

Ecosystem Advantage: How to successfully harness the power of partners

Williamson & De Meyer (2012) [49]

Entender las ventajas que ofrece un enfoque de ecosistema

Innovación Beneficios Red Valor Cliente Final Conocimiento

¿Cuál es la importancia de una Ontología para construir un Sistema de Gestión de Conocimiento?

Ontology Development 101 A Guide to creating your first ontology

Noy & McGuiness (2010) [81] Bermejo, J. (2007) [66]

Entender los componentes clave en la definición de los principios esenciales para el Sistema de Gestión de Conocimiento

Actores Cliente Necesidades Conocimiento Valor Innovación

Fuente: Elaboración propia


5.2 Las Plataformas de los ecosistemas de innovación en los países líderes

Se identificaron buenas prácticas globales mediante el análisis de países líderes en innovación y emprendimiento que cuentan con plataformas al servicio del ecosistema y que se caracterizan por conectar diferentes actores entre sí. En particular se revisaron los sitios de los ecosistemas de innovación y emprendimiento de tres países clave: Israel, Singapur, y Dinamarca.

Con la Identificación de Buenas Prácticas Globales, y al analizar la inversión en CTeI como

porcentaje del producto interno bruto, se identificaron los países que más invierten anualmente [56].

El Quinto país que más invierte es Japón, con un 3.26% de su PIB destinado a investigación

tecnológica, lo que le ha permitido alcanzar un gran desarrollo en manufactura de vehículos, cámaras, dispositivos médicos, ente otros productos.

El Cuarto país es Suecia, que con una inversión equivalente al 3.34% de su PIB ha logrado la

excelencia en tecnologías de generación de energías alternativas y en ciencias biológicas. El Tercer país que más invierte es Suiza, cuya inversión es la más alta de Europa y equivale a un

3.37% del PIB, es la nación, en todo el planeta, que produce más artículos de investigación por mil habitantes.

El Segundo lugar lo tiene Corea del Sur con una inversión de 4.81% de su PIB, lo que ha permitido

a este país convertirse en el líder de Asia en la búsqueda del conocimiento científico al permitirle a pequeños negocios compartir capacidades estatales para buscar nuevas innovaciones de alto impacto.

El país que más inversión realiza, como porcentaje del PIB, es Israel con un 4.95%, lo que lo ha

llevado a ser líder en sistemas computacionales, ciber-seguridad, Inteligencia artificial, investigación médica, tecnología de drones.

Como se observa, la innovación es crucial para avanzar hacia una economía más justa y

sostenible y enfrentar desafíos tales como el cambio climático y la pandemia. Colombia invierte apenas un 0,24%, es decir una veinteava parte en términos relativos.

Se escogieron tres países líderes: Israel, Singapur y Dinamarca. Los tres presentan altos niveles

de inversión en capital de riesgo y en inversión de capital de riesgo per cápita [83]. Israel, es el país de mayor inversión en innovación como porcentaje del PIB; Dinamarca presenta el cuarto nivel más alto de Inversión de Capital de Riesgo per-cápita entre los países de la OECD y el quinto país en el Global Innovation Index y Singapur es el primer país –en este mismo índice– entre las 17 economías del Este Asiático, el Suroeste Asiático y Oceanía.


Para estos países líderes se realizó un levantamiento de información acerca de las plataformas existentes en la gestión del ecosistema de emprendimiento e innovación y se encontraron los siguientes hallazgos:

Los tres países cuentan con una plataforma del ecosistema, la cual refleja una intensa dinámica

de emprendimiento y participación de múltiples actores, tal como se observa en la siguiente tabla:

TABLA 5. Resumen de indicadores relevantes de los países seleccionados

ACTORES ISRAEL DINAMARCA SINGAPUR Startups 6.556 4.077 3.405

Inversionistas 635 575 587

Incubadoras y Aceleradoras

18 197

Hubs 389

Población Total

8.872.943 5.789.957 3.994.283

Startups por millon de habitantes

738,8 704,1 852,4

Plataforma https://finder.startupnationcentral.org/

https://denmark.dealroom.co

https://www.startupsg.gov.sg/

Iniciativa Sin ánimo de lucro Privada Pública Fuente: Portales relacionados y OECD Stat. Cálculos del autor

Se realizó el análisis de cuatro aspectos esenciales: i) La Oferta integral de la plataforma; ii) La

interacción entre múltiples actores; iii) La incorporación de Tecnología Inteligente; iv) El nivel de apoyo durante el ciclo de vida de los innovadores.

A continuación, se relacionan los resultados obtenidos en los cuatro aspectos: En cuanto a Oferta Integral los servicios ofrecidos en las tres plataformas fueron agrupados en

cuatro categorías: Perfil Personal, Directorio de Empresas, Directorio de Inversionistas y Otros Servicios. Se encontró una amplia cobertura de estos temas.

https://finder.startupnationcentral.org/

https://finder.startupnationcentral.org/

https://denmark.dealroom.co/

https://www.startupsg.gov.sg/


Figura 10. Oferta de servicios en las plataformas de los ecosistemas de innovación de Israel, Dinamarca y Singapur.

Fuente: Plataformas de cada país, cálculos propios del autor.

En referencia a la interacción entre múltiples actores en los ecosistemas de estos países, se

observa que existen mecanismos explícitos en las plataformas para facilitar las interacciones entre actores con rutas prácticamente entre todos los actores de manera bidireccional en los tres países analizados.


Figura 11. Interacción entre los actores en las plataformas de cada uno de los paises analizados


Adicionalmente, se encontraron facilidades tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial para

realizar recomendaciones de vínculos y para encontrar inversionistas automáticamente, así como mapas analíticos de información para entender quiénes son los actores del ecosistema.

En la TABLA 7. Análisis de la incorporación de Tecnología Inteligente en las Plataformas del

ecosistema de innovación en los países analizados se observa el tipo de tecnología incorporado en cada país.

TABLA 6. Análisis de la incorporación de Tecnología Inteligente en las Plataformas del ecosistema de

innovación en los países analizados

País BigData y Analytics Inteligencia Artificial Singapur Discover:

Encuentre las compañías o personas a través de la red, y conéctese con ellos para oportunidades. Una vez conectado podrá ver la última actividad o intercambiar mensajes directamente

Obtenga Recomendación: Expanda su red a través de nuestras recomendaciones. Mediante Machine Learning, nuestro motor de recomendación considera sus preferencias y asociaciones para sugerir potenciales aliados de negocio

Dinamarca Si Ud. es un fundador o un VC, o juega otro rol en el ecosistema, gane visibilidad, aproveche más funcionalidades y ayude a la base de datos a volverse más completa con la información de su organización

¿De dónde vienen los datos? Esta plataforma es soportada por Dealroom, combina machine learning e ingeniería de datos con datos registrados por el usuario con un proceso robusto de verificación y una fuerte red de ecosistemas

Israel Completos análisis de datos, con proyecciones y análisis de

No se encontró mencionado


tendencias en la dinámica de cada actor.


En cuanto al nivel de apoyo durante el ciclo de vida de los innovadores, se encontró que las

plataformas de los ecosistemas de los tres países evaluados, acompañan a los actores según el ciclo de vida de los emprendimientos y de las innovaciones, teniendo en cuenta los siguientes aspectos: diferentes industrias; el año de creación; la etapa de financiación, el tipo de modelo de negocio; la etapa de desarrollo del producto / servicio; el tamaño de la empresa en número de empleados; los componentes derivados de la academia; el impacto y la diversidad en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS); y la Ubicación global.

5.3 Las plataformas del ecosistema en Colombia

Se estableció la situación actual en Colombia en materia de plataformas existentes administradas por diferentes actores tales como: Entidades gubernamentales de apoyo y fomento a la innovación; Incubadoras y Aceleradoras; Fondos de inversión; Gestores de información de inversión; Portales de búsqueda de oportunidades; Directorios de grupos de investigación e Investigadores avalados por Minciencias.

Al realizar la revisión de la Situación Actual en Colombia, se analizó la base de Datos ARCO del

DNP [62] y se encontraron los proyectos de inversión del nivel nacional para las entidades INNPULSA, MINTIC, MINCIENCIAS, COLOMBIA PRODUCTIVA y SENA, en total 32 programas orientados a la innovación por un valor de $131.141 Millones de pesos

Con el fin de entender la disponibilidad de fuentes y datos alcanzables, se estudiaron los datos

disponibles en sitios web de los actores más relevantes del ecosistema; en especial se buscó identificar los mecanismos de intercambio o de datos expuestos y abiertos que se pueden utilizar de manera sistemática.

Se obtuvieron los siguientes resultados tras la revisión de las plataformas existentes en Colombia

por cada uno de los siguientes temas:

TABLA 7. Actores Ecosistema de Colombia – Resumen

TIPO DE ACTOR RESULTADOS RESUMIDOS Entidades gubernamentales de Apoyo y fomento a la Innovación

INNPULSA, Fondo Emprender – SENA, Colombia Productiva, Minciencias, Innovamos.gov.co, Apps.co de MINTIC; para el Orden Nacional. RUTA-N y Connect Bogotá para el orden territorial

Incubadoras y Aceleradoras

ParqueSoft, HubBog, Uniandinos, NXTPLabs, RockStart, Ycombinator, Endeavor, Estratek, TorreNegra Acelerate, y 500 Startups


Fondos de Inversión Fondos de Inversión vinculados a la Asociación Colombiana de Fondos de inversión COLCAPITAL.org: Afiliados – 78 organizaciones Asociados – 62 organizaciones

Portales de búsqueda de oportunidades

INNPACTIA y NODOKÁ

Directorio de Grupos de investigación e investigadores avalados por Minciencias.

Según la Convocatoria 833 de 2018, Minciencias tiene reconocidos a 5.772 grupos de investigación y con un total de 16.796 Investigadores

Fuente: Revisión sistemática de sitios web del ecosistema. Cálculos propios del autor.

Se realizó un Análisis de Datos y Fuentes de Datos, con el fin de identificar diferentes tipos de

datos relevantes y las posibles fuentes de información. A continuación, se presenta un resumen de los hallazgos:

TABLA 8. Datos y fuentes de datos Posibles

CATEGORÍA DE INFORMACIÓN

FUENTE DE DATOS (POTENCIAL)

Persona Página web Entidades de Apoyo CvLac Minciencias LinkedIN Página web empresas Página web emprendimientos Página web Entidades de Apoyo

Emprendimiento Página web Entidades de Apoyo LinkedIN Twitter

Empresa Página web Entidades de Apoyo LinkedIN Revista Dinero Informe 5000 empresas Informe Supersociedades

Entidades de apoyo

Página web Entidades de Apoyo Convocatorias Web Informe Innpulsa

Convocatoria Página web Entidades de Apoyo Minciencias SENA MINTIC INNPULSA Colombia Productiva

Proyecto Minciencias SENA MINTIC


INNPULSA Colombia Productiva

Línea de Investigación

Minciencias SENA MINTIC INNPULSA Colombia Productiva

Grupo de Investigación

GrupLac MinCiencias

Institución de Educación Superior

Ministerio de Educación

Sector Supersociedades Revista Dinero Informe 5.000 empresas

Temática Minciencias

Publicación Minciencias-Publindex

Patente OMPI Supersociedades

Ciudad DANE - DIVIPOLA

Región DANE - DIVIPOLA Fuente: Revisión sistemática de sitios web del ecosistema. Cálculos propios del autor.

6 Gestión de conocimiento en el Ecosistema

Según Peter F. Drucker [68] “El conocimiento es información que cambia algo o a alguien, o bien dando bases para la acción, o convirtiendo a un individuo u organización capaz de tomar acciones diferentes o más efectivas”. El rol del conocimiento para generar acciones apropiadas es servir como contexto para articular posibles cursos de acción (articulación), para evaluar si ciertos cursos de acción producirán el resultado que se busca y para usar este juicio de valor en seleccionar la acción correcta (selección), para decidir cómo se deben implementar las acciones y cómo deben ser implementadas en la realidad (implementación). [69]

Se definió una aproximación inicial al tipo de conocimiento que existe en el ecosistema de

innovación, teniendo en cuenta dos ejes: <Eje 1> a) Explícito vs b) Tácito; y <Eje 2> c) Declarativo vs. d) Conceptual. [70]

a) Conocimiento Explícito: Puede ser articulado en lenguaje formal, incluidas sentencias

gramaticales (con palabras y números), expresiones matemáticas, especificaciones, manuales, etc. El conocimiento explícito puede ser fácilmente transmitido a otros. También, puede ser fácilmente procesado por un computador, transmitido electrónicamente, o almacenado en bases de datos y repositorios.

b) Conocimiento Tácito: Es conocimiento personal incorporado en la experiencia individual, el

cual envuelve factores intangibles, tales como creencias personales, perspectiva y un sistema de valores propio de cada individuo. El conocimiento tácito es difícil de articular con el lenguaje formal (difícil pero no imposible). Contiene revelaciones subjetivas, intuiciones y corazonadas. Antes de


que el conocimiento tácito pueda ser comunicado, debe ser convertido en palabras, modelos, o números que puedan ser entendidos.

c) Conocimiento Declarativo: se especifican los objetos, las propiedades y las relaciones

generales, y se deja para que quien deba resolver un problema determine la aplicación de mecanismos generales de razonamiento.

d) Conocimiento Procedimental: se especifica una secuencia de pasos en forma de

procedimiento para resolver los problemas.

Según el trabajo de Gruber [63] y Borst [64], y posteriormente de Struder et al.[65]. “Una ontología es una especificación explícita y formal de una conceptualización compartida.

Conceptualización hace referencia a un modelo abstracto de algún fenómeno en el mundo mediante la identificación de conceptos relevantes de dicho fenómeno. Explícito significa que el tipo de conceptos usados, y las restricciones de su uso están explícitamente definidos. Formal se refiere al hecho de que la ontología debe poder ser leída e interpretada por máquinas. Compartida refleja la noción de que una ontología captura conocimiento consensual, es decir que no es privativa de algún individuo, sino que es aceptada por un grupo.”

Básicamente una ontología debe contener los siguientes elementos [66]: i) Clases que representan conceptos (ya sean físicos/específicos o abstractos/conceptuales). Se

pueden organizar en taxonomías para definir jerarquías de super-clases o sub-clases (Clases Padre y Clases Hijo).

ii) Relaciones que representan asociación entre conceptos. Son usualmente binarias. iii) Atributos (también llamados propiedades) para describir los aspectos de los conceptos. iv) Axiomas formales para modelar sentencias que siempre son verdaderas. v) Funciones que son casos especiales de relaciones. vi) Instancias que representan elementos o individuos en una ontología. La metodología básica para definir una ontología está compuesta por una secuencia de pasos: a) Definir conceptos en el dominio a estudiar, es decir las clases. b) Organizar los conceptos en una taxonomía, es decir tener en cuenta las relaciones de herencia

entre clases Padre/Hijo. c) Definir las relaciones entre clases. d) Definir los atributos y cuáles valores pueden tomar (Rangos de valores posibles). e) Definir instancias, es decir elementos “reales” en el dominio. f) Si se tiene suficiente tiempo y conocimiento, definir axiomas y funciones. Se definió la ontología del ecosistema de innovación la cual se modeló como un grafo y

posteriormente se incorporó en PROTÉGÉ, una plataforma libre y abierta de la Universidad de Stanford que permite editar y construir sistemas inteligentes basados en ontologías, es soportada por una comunidad académica, gubernamental y empresarial que la utiliza para construir soluciones basadas en conocimiento en diferentes áreas tales como biomedicina, e-commerce, y modelamiento de organizaciones, ente otras [67].


Para definir el enfoque de diseño de un sistema de gestión de conocimiento se utilizó la

aproximación del ciclo de vida de Maier [71], mediante la cual se establece la relación entre el conocimiento que se usa en el ciclo de vida de la gestión del conocimiento y que puede ser apoyado por sistemas de administración de conocimiento.

Las etapas del ciclo de vida de un Sistema de Administración de Conocimiento son: i) Crear; ii) Identificar; iii) Formalizar; iv) Organizar; v) Compartir; vi) Distribuir; vii) Refinar; viii)

Aplicar; y, ix) Retroalimentar el conocimiento Para cada conocimiento relevante, se debe determinar el ciclo de vida de la gestión de

conocimiento, y para cada una de estas etapas será necesario determinar qué tipo de capacidad de gestión tecnológica se debe habilitar para soportar el Sistema de Administración de Conocimiento.

El enfoque general de la apropiación de conocimiento relevante para entender el ecosistema de

innovación y su dinámica es estudiarlo como una red de intercambio de información y en el que las relaciones son significativas para determinar la naturaleza de las interacciones y el tipo de articulación que se da entre actores.

Para modelar el ecosistema de innovación y emprendimiento, se definieron la ontología y la

taxonomía del ecosistema. Además de la definición de Ontología, se estructuró un grafo y se desarrolló la ontología en la plataforma Protegé, obteniendo el archivo .OWL que se puede integrar desde otras plataformas. Se definieron las clases (entre paréntesis se relaciona el número de atributos identificados): Persona (5); Ciudad (5); Región (3); Emprendimiento (11); Empresa (11); Sector (3); Convocatoria (10); Proyecto (4); Temática (4); Entidad de Apoyo (7); Asociación de Entidades (9); Grupo de Investigación (6); Patente (5); Publicación (3); Línea de Investigación (2); Instituciones de Educación Superior (6).

Con respecto a las relaciones entre las clases, se identificaron 54 relaciones en formato de triplas

que interconectan los diferentes nodos. La representación gráfica en OntoViz es bastante detallada y por ello se prefirió mencionar el catálogo de elementos de la ontología.

En total, se han identificado instancias de las diferentes clases, en una aproximación inicial para

el poblamiento de la base de datos, así: Ciudad (1.121); Región (16); Sector (23); Institución de Educación Superior (360) -incluye sedes; Empresas (5000); Entidades de Apoyo (86); Grupos de Investigación (5700); Convocatorias (232); Proyectos (1201); Publicaciones (550); Emprendimientos (290). Aún falta procesar información de Personas, Inversionistas e Inversiones realizadas.

En el Anexo 1. Se detallan los campos que se han utilizado para construir el modelo de datos.

Se realizó relevamiento de fuentes, actores, relaciones y se construyó una base de datos de grafos para realizar el análisis del ecosistema. Se concibió un primer grafo del ecosistema, el cual se presenta a continuación:


Figura 12. Base de datos de Grafo para el Ecosistema

Fuente: Elaboración propia del autor

En cuanto a la utilidad percibida por parte de los actores, se encuentra en desarrollo un mapa de

necesidades de conocimiento por subproceso. A continuación, se presentan algunas preguntas relevantes que se pueden responder para el proceso de levantamiento de capital, en la interacción entre Inversionistas y emprendedores

Tabla 9. Necesidades de conocimiento en el proceso de Levantamiento de Capital

Necesidad Preguntas Formas de responder Perfilar Clientes Encontrar los clientes potenciales de un inversionista

¿Un emprendimiento vale la pena analizarlo? ¿Podrá un emprendimiento convertirse en un líder del mercado? ¿Qué características similares tienen los emprendimientos de un grupo escogido? ¿De un portafolio de inversión? ¿De un sector?

Encontrando los emprendimientos que cumplen con ciertos criterios Conociendo los detalles de los emprendimientos con información valiosa de su evolución Revisando las noticias escritas acerca de los emprendimientos a analizar o de su industria Identificando compañías similares a las que se están


analizando para entender la dinámica del sector y del momento

Identificar Inversionistas Rastrear a los potenciales inversionistas

Analizar las tendencias de las inversiones Entender ¿cómo está creciendo un fondo de capital de riesgo? ¿Cuáles son los acuerdos más recientes realizados en un sector, en una ciudad, en un tamaño de empresa? ¿Cuántos capitalistas en una ciudad han cerrado negocios en una industria en particular?

Analítica que permita hacer agrupaciones y analizar tendencias

Flujo de Capital Identificar hacia dónde se está yendo el dinero

¿Cuánto dinero se está recibiendo en una industria en particular? ¿Cómo se está moviendo en cuanto a recursos de inversión una tecnología especifica? ¿Cuántas startups levantaron capital en un año comparado con otro? ¿Cuál ciudad está teniendo un flujo de capital importante para inversión en startup?

Analíticas para identificar flujos, tendencias y puntos de mayor dinámica

Conocer el ecosistema Establecer cómo se están comportando los diferentes actores en indicadores clave de crecimiento, relacionamiento y posicionamiento

¿Quién es Quién en el ecosistema? ¿Quiénes han crecido? ¿Cuál es la tasa de crecimiento de los emprendimientos? ¿Cuál es la tasa de crecimiento de los fondos de inversión? ¿Quiénes tienen presencia en los medios y en las redes sociales? ¿Qué están diciendo de ellos? ¿Qué noticias han salido?

Conexión a sitios de noticias, presentar diagrama en red y hacen consultas a una base de datos de grafos


7 Diseño de Plataforma de Gestión de Conocimiento

Una vez identificado el conocimiento y cómo gestionarlo, se procedió al entendimiento de las

necesidades de los distintos actores para hacer un encaje entre el conocimiento disponible y las problemáticas concretas que se pueden solucionar con el proyecto. Para tal efecto, se identificaron las necesidades de interacción y conocimiento frente al ecosistema; se realizó una encuesta orientada a empresarios y emprendedores acerca de su relacionamiento con el ecosistema de innovación, la cual buscó determinar el nivel de interacción, las facilidades de acceso al ecosistema, las necesidades de apoyo que requieren de los demás actores y el nivel de información y conocimiento que existe hoy acerca del ecosistema de innovación, sus participantes, los servicios ofrecidos, la facilidad para obtenerlos y la percepción de la utilidad del ecosistema de innovación colombiano.

A su vez, se realizó una indagación acerca de las realidades de los diferentes actores en su gestión

propia. Para ello se realizaron diez entrevistas con líderes del ecosistema de innovación que representaron diferentes perspectivas: Inversionista, Emprendedor, Empresa Innovadora, Mentor, Incubadora, Investigador y Entidad de Apoyo, con el fin de indagar acerca del journey de los emprendedores-innovadores, sus actitudes, habilidades y aspiraciones; sus necesidades en cuanto a la experiencia de interacción, en particular la necesidad de tener acceso a información y conocimiento; los principales obstáculos y la manera de superarlos; los mecanismos para persistir en el camino de la innovación; el logro de las metas y el concepto de éxito.

La finalidad de este ejercicio fue establecer el Mapa de Experiencia (Experience Journey) actual

para tener una línea de base que permita, una vez se diseñe la solución innovadora de gestión de conocimiento, establecer el Delta de Experiencia [52]. El ejercicio fue guiado aplicando una herramienta de innovación basada en metáforas [73] [74] con el fin de facilitar la conversación. Este ejercicio se llama “La Travesía del Aventurero” y propone una conversación guiada alrededor de la manera en que el Aventurero –el emprendedor innovador– vive su travesía, se identifica, alista su mochila, se prepara para enfrentar obstáculos, cruza el laberinto, llega a la meta y se convierte en alguien diferente.


A continuación, se observa la imagen del canvas utilizado en el ejercicio “La Travesía del Aventurero:

Figura 13. CANVAS ejercicio la Travesía del Aventurero

Este ejercicio planteó un diálogo con el entrevistado a partir de una travesía que el innovador/emprendedor realiza en busca de alcanzar sus objetivos:

i. El aventurero (emprendedor-innovador): Se indaga por ¿Quién es el aventurero? ¿De

dónde proviene? ¿Cómo es su preparación para la travesía? ¿Qué expectativas, aspiraciones y capacidades ven en él/ella?

ii. El equipaje (sus herramientas): Se indaga por ¿Qué debe llevar en la mochila? ¿Cuál es su mapa u hoja de ruta que requiere? ¿Cuáles son las herramientas que le recomendarían que llevara? ¿Cuál es la información que debe tener antes, durante y después de la travesía? Si tiene problemas, ¿a quién debería poder llamar?

iii. Obstáculos (dificultades y problemas a enfrentar): Se indaga por ¿Cuáles son los obstáculos más frecuentes? ¿Qué le podría pasar en la travesía que signifique riesgos y dificultades para avanzar?

iv. Salvavidas (apoyos o soluciones para sortear los obstáculos): Se indaga por ¿Cuáles son los mecanismos para sortear los obstáculos? ¿Cuáles son los remedios conocidos para superar las dificultades de los proyectos de innovación?

v. Foco (mecanismos para persistir y no perder el enfoque en los resultados): Se indaga por ¿Cómo mantenerse enfocado en los objetivos? Si la innovación es una travesía de largo aliento ¿Cómo mantener el espíritu aventurero en medio de la adversidad?

vi. Destino (Objetivo y punto de llegada): Se indaga por ¿al final del camino, a dónde se llegó?

vii. Tesoro (el logro y la recompensa): Se indaga por ¿Qué se obtiene al final del camino de la innovación? ¿Qué es lo valioso de lo que se obtiene?


viii. Medida del éxito (Medición de lo alcanzado): Se indaga por ¿Cómo se sabe que se alcanzó la meta? ¿Cuáles son unos indicadores adecuados para medir el nivel de logro?

ix. Transformación (Cambios el aventurero): Se indaga por ¿Cuáles son las transformaciones más significativas que han identificado en los aventureros que cruzan el laberinto? ¿Cómo se evidencian?

x. Aprendizaje (lecciones del aventurero): Se indaga por ¿Qué le quisieran preguntar al aventurero? ¿Qué les gustaría conocer de su travesía, de sus aprendizajes y del viaje que hicieron?

Este ejercicio, que aplicó herramientas de innovación, fue extremadamente valioso para

profundizar en las problemáticas y en las oportunidades concretas que tiene la información y el conocimiento durante el ciclo de vida de las innovaciones y cómo se puede acompañar el proceso en diferentes momentos. Obtener el conocimiento de estos expertos fue clave en la priorización y profundidad conceptual de la solución planteada. La síntesis del conocimiento de los expertos aportó significativamente para realizar un diseño centrado en los aprendizajes colectivos y en las necesidades específicas de los actores, especialmente de los innovadores/emprendedores.

Adicionalmente se realizó una encuesta de 24 preguntas la cual fue generó respuestas acerca de:

Conocimiento del ecosistema; Datos de antigüedad y actividad del actor; rol; antigüedad; sector; frecuencia de interacción con los otros actores; importancia de la interacción; búsqueda de alianzas; eventos en los que participa; necesidades para avanzar; obstáculos que enfrenta; aspectos que valora del ecosistema; qué tanto uso le da al ecosistema; cuáles servicios utiliza; la utilidad del ecosistema; los beneficios esperados; y la vocación para contribuir al desarrollo de la Sociedad 5.0 y sus aspectos clave.

En el Anexo 2. Se relacionan las preguntas y los resultados de las respuestas obtenidas en la

encuesta. Se evaluaron diferentes mapas de procesos del emprendimiento innovador con el fin de escoger

una aproximación que recoja las fases más importantes de lo que sería una cadena de valor de articulación para los actores del ecosistema de innovación y emprendimiento, mientras desarrollan su gestión, con el fin de establecer el proceso de negocio que usa conocimiento [71].

A partir de los procesos clave identificados para cada uno de los actores se elaboraron historias

de usuario [79] útiles para identificar los usos específicos requeridos por los diferentes usuarios. Se definió para cada rol (¿Quién?), el servicio deseado (¿Qué?), y el beneficio esperado (¿Para qué?).

Se establecieron las siguientes historias de usuario:

TABLA 10. Historias de usuario

H1 COMO: EMPRENDEDOR

QUIERO: Identificar a alguien que tenga conocimiento específico en cierta temática clave PARA: incorporarlo en la propuesta de valor de mi emprendimiento

H2 COMO: HACEDOR DE POLÍTICA


QUIERO: Identificar los actores de CTeI, en qué son fuertes y qué cuellos de botella se están dando PARA: Definir una política pública que haga el ecosistema de innovación más productivo

H3 COMO: INVERSI0NISTA QUIERO: Conocer emprendimientos que tengan cierta madurez y en cierta temática y/o tecnología PARA: Analizarlo como potencial para inversión viable

H4 COMO: EMPRENDEDOR QUIERO: identificar inversionistas que se puedan interesar en mi emprendimiento PARA: tener acceso a los recursos financieros que requiere mi modelo de negocio

H5 COMO: EMPRESA INNOVADORA QUIERO: Identificar una convocatoria del Gobierno o de una entidad de fomento PARA: Financiar proyectos de Ciencia, Tecnología e Innovación en mi empresa

H6 COMO: INVESTIGADOR QUIERO: Conocer el ecosistema de innovación para identificar potenciales interesados en mis resultados PARA: establecer alianzas y desarrollar productos basados en mi tecnología

H7 COMO: EMPRESA INNOVADORA QUIERO: Identificar a alguien que tenga un producto o desarrollo innovador PARA: para articularlo en mi cadena de valor y hacer innovación abierta

Fuente: Elaboración Propia

Con el fin de satisfacer las expectativas de los usuarios, y aprovechar la información y el

conocimiento del que podrá disponer el Sistema de Administración de Conocimiento, se definió una estrategia analítica incremental para desarrollar las capacidades de aprovechamiento de la información. Se desarrollaron para cada historia de usuario los siguientes aspectos: datos disponibles y oportunidades para la incorporación de soluciones de analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva, prescriptiva y cognitiva.

7.1 Opinión de los actores acerca de la problemática identificada

Para la identificación de necesidades de interacción y conocimiento frente al ecosistema, se planteó una encuesta orientada a empresarios y emprendedores: 33 Empresarios y 34 Emprendedores la respondieron.

En la encuesta realizada a 67 actores del ecosistema se logró obtener como resultado que los

emprendedores y las empresas colombianas quieren un ecosistema más visible, más fácil de usar y más útil. Hoy lo usan muy poco; la mitad de las empresas consideran el ecosistema útil y, apenas, una cuarta parte lo usa. Con respecto a los emprendedores, a dos de cada tres no les parece útil, ni lo usan.

Tanto los emprendedores como las empresas señalan significativamente dificultades para tener

visibilidad del ecosistema (Empresas 81% y Emprendedores 91%); Conocimiento de los actores que lo conforman (Empresas 63% y Emprendedores 91%); Facilidad de acceso al ecosistema (85% y 91% respectivamente); y por la Utilidad de los recursos de apoyo (96% y 91% respectivamente).


Se obtuvieron resultados con respecto a la frecuencia de interacción actual y la interacción deseada por los actores empresas y emprendimientos. En general se observa una brecha significativa, de entre 20 y 40 puntos porcentuales, entre el nivel de interacción actual y el nivel de interacción requerido.

7.2 Importancia de solucionar esta problemática según quienes la padecen

Las historias de usuario recogidas plantean algunas de las necesidades y de los beneficios esperados por los diferentes actores.

Por ejemplo los emprendedores manifestaron la necesidad de identificar a alguien que tenga

conocimiento específico en cierta temática clave, para incorporarlo en la propuesta de valor de su emprendimiento. También la necesidad de identificar inversionistas que se puedan interesar en mi emprendimiento, para tener acceso a los recursos financieros que requiere su modelo de negocio.

Las empresas innovadoras resaltaron la necesidad de identificar una convocatoria del Gobierno

o de una entidad de fomento nacional o internacional, para financiar proyectos de Ciencia, Tecnología e Innovación en mi empresa. También la necesidad de identificar a alguien que tenga un producto o desarrollo innovador para articularlo en su cadena de valor y hacer innovación abierta.

Los inversionistas entrevistados plantearon la necesidad de conocer emprendimientos que

tengan cierta madurez y en cierta temática y/o tecnología para analizarlos como potencial para inversión viable.

Los investigadores manifestaron requerir conocimiento del ecosistema de innovación para

identificar potenciales interesados en sus resultados, y así establecer alianzas y desarrollar productos basados en la tecnología que han desarrollado en sus laboratorios e investigaciones.

Los hacedores de política pública solicitaron atender una necesidad manifiesta en su gestión y es

la de identificar los actores del Sistema de Ciencia, Tecnología e Innovación, en qué son fuertes y qué cuellos de botella se están dando con el fin de, desde sus competencias, definir una política pública que haga el ecosistema de innovación más productivo.

7.3 Priorización de temas y enfoque para analizarlos

Se realizó una Priorización de Temas, para ello se definió una Matriz de Importancia vs. Esfuerzo y se organizaron las grandes temáticas así:


TABLA 11. Análisis de Priorización de líneas de acción de proyecto

ESFUERZO

BAJO MEDIO ALTO

CRITICIDAD

ALTA A) Estructura Base del Ecosistema

D) Convocatorias y Proyectos

MEDIA B) Inversión y Levantamiento de Capital C) Investigación y Gestión del Conocimiento

BAJA


El diseño inicial del prototipo de la plataforma se enfocó en los temas de mayor criticidad y que

representan un esfuerzo medio. Por lo anterior, se desarrollaron los componentes de A) Estructura Base del Ecosistema, B) Inversión y Levantamiento de Capital, y C) Investigación y Gestión del Conocimiento.

Para conceptualizar, diseñar y construir el prototipo, se estructuraron tres equipos articulados:

un equipo de Beyond para armar la estructura base del ecosistema identificando la manera de hacer relevamiento de los datos a partir de múltiples fuentes; y dos equipos –armados con compañeros estudiantes del curso de Administración del Conocimiento– enfocados en la gestión del conocimiento para habilitar la interacción de levantamiento de capital y otro enfocado en la gestión del conocimiento para habilitar la interacción de identificación de investigadores en cierta temática.

7.4 La gestión de información y sus aportes a la solución requerida

La identificación de oportunidades para hacer uso de la analítica intensa y de habilitar mecanismos para aprovechar los datos disponibles que se recolecten sistemáticamente del ecosistema y de la huella digital que los actores van dejando en el ciberespacio, permitió trazar un camino incremental para definir la manera en que se pueden aprovechar los datos, la información y generar conocimiento en el ecosistema de innovación. Para cada una de las historias de usuario se identificó la ruta de desarrollo.

A continuación, se presenta el resultado para atender las necesidades de aquellos que desean

conocer la dinámica de los investigadores que participan del ecosistema:


TABLA 12. Propuesta de uso de analítica para atender necesidades de actores (Análisis de Temática de Investigación)

NIVEL DE ANALÏTICA PROPUESTA DE DESARROLLO

i) Datos: ¿De dónde obtenemos los datos?

GroupLAC, CVLAC, SCIENTI, PUBLINDEX y Google Scholar

ii) Analítica Descriptiva: ¿Qué ha venido pasando?

Responder preguntas como: ¿Quién ha investigado un tema? ¿Qué universidades han investigado un tema? Realizar análisis por Región o Tecnología, entre otros criterios.

iii) Analítica Diagnostica: ¿Qué está pasando?

¿Hacia cuáles universidades o temáticas se están orientando los proyectos de investigación? ¿Cómo se está comportando por clasificación de los grupos de investigación el estudio o publicaciones en ciertos temas? Se podrá correlacionar investigación con número de emprendimientos y correlacionar investigación con inversión y territorios

iv) Analítica Predictiva: ¿Qué podría pasar?

Se pueden proponer investigadores específicos para ciertos temas o para cierto tipo de emprendedor; se puede proponer aliados de conocimiento; se puede proponer una ruta de nodos en la red para llegar a cierto investigador o conocimiento; se pueden identificar nodos o actores de gran incidencia en una temática o zona de influencia en la red.

v) Analítica Prescriptiva: ¿Qué se podría hacer?

Se pueden sugerir contactos; también se puede estimar una rentabilidad según la temática o la tecnología; con el tiempo, y cuando existan datos suficientes, hacer un motor de recomendaciones

vi) Analítica Cognitiva:

¿Qué se puede hacer más eficiente que un humano?

Las máquinas pueden permitir hacer diferentes tareas cognitivas mejor que las personas, por ejemplo: Traer datos estructurados y no estructurados de manera automatizada mediante WebCrawling, RPAS y APIS entre otros mecanismos; Correlacionar grandes volúmenes de datos con BigData; Correlacionar conjuntos de datos en bases de datos de grafos; hacer análisis semántico basado en ontologías y web semántica.

Fuente: Elaboración Propia

Al realizar un análisis de posibilidades tecnológicas, se obtuvieron resultados en la revisión de

diferentes tecnologías que se relacionan a continuación:

TABLA 13. Habilitadores Tecnológicos

PROCESO POR HABILITAR

TECNOLOGÍA ANALIZADA

RESULTADO DE LA REVISIÓN

Obtención de datos

SCRAPPING

Análisis de sitios web y generación de agentes automatizados que hacen webcrawling y recolectan automáticamente los resultados. Útil para sitios web estáticos y no tan frecuentemente cambiantes. Para desarrollar a la medida en Python


UiPath RPA Robot Process Automation para analizar sitios web y simular la interacción humana. Muy flexible e inteligente en su configuración. Uipath.com

Representación de datos

NEO4J Base de datos de grafos, se puede articular desde programas en JAVA y Python. Es compatible con GRAPHQL Neo4j.com

Consolidación de Información

Hasura Hasura es un motor opensource que genera capacidades GRAPHQL y API REST para unificar los datos y tener una representación abierta a múltiples plataformas. www.Hasura.io

Análisis de textos

KNIME TEXTRACT COMPREHEND

Plataforma abierta para gestionar el ciclo de información. Posee componentes para la extracción de textos, generación de metadatos, Machine Learning Clustering techniques, entre otras múltiples opciones. “From Words to Wisdom”. www.Knime.com Es el componente de AWS para extraer datos de diferentes orígenes a partir de texto https://aws.amazon.com/es/textract/ Es el componente de AWS para realizar un análisis semántico a los textos obtenidos https://aws.amazon.com/es/comprehend/

Motor de Flujos de

procesamiento

Drools Permite realizar gestión inteligente de procesos. Programación declarativa, en vez de programación procedimental https://www.drools.org/learn/documentation.html

Machine Learning

AWS SageMaker

Ayuda a los científicos de datos y desarrolladores a preparar, crear, entrenar e implementar con rapidez modelos de aprendizaje automático de alta calidad al poner a disposición un amplio conjunto de capacidades especialmente creadas para el aprendizaje automático. Útil también para realizar motor de recomendaciones https://aws.amazon.com/es/sagemaker/

Presentación de Información

Newtenberg Generador automático de portales de visualización a partir de generación automática de visualizaciones a partir de la definición de una taxonomía de metadatos. Compatible con otras plataformas a través de su componente mediador el cual mediante XML puede obtener datos externos y publicarlos con gran facilidad y a para múltiples actores a partir de las mismas estructuras. www.Newtenberg.cl y www.Newtenberg.co

Visualización de información

Librería D3

Librería abierta para realizar desarrollos con diferentes formas de visualización en JavaScript D3.js Analítica con BigData. https://superset.apache.org

http://www.hasura.io/

https://aws.amazon.com/es/textract/

https://aws.amazon.com/es/comprehend/

https://www.drools.org/learn/documentation.html

https://aws.amazon.com/es/sagemaker/

http://www.newtenberg.co/

https://superset.apache.org/


Apache SuperSet

Administración de carga de

datos e interoperabilidad

AWS Glue Swagger

Preparar y cargar datos https://aws.amazon.com/es/glue/ Documentación de APIs y herramientas de desarrollo www.swagger.io

Infraestructura

Nube Pública en particular Amazon Web Services

IAAS, PAAS y SAAS para operar la solución www.aws.amazon.com

Fuente: Revisión sistemática de plataformas

7.5 La plataforma como revelador de la dinámica en el desarrollo de la Sociedad 5.0

La Plataforma de gestión de conocimiento permitirá revelar la dinámica del ecosistema desde la

perspectiva de la Sociedad 5.0. Esta perspectiva será fundamental para comprender cómo está funcionando la dinámica innovadora y emprendedora en temáticas clave para cumplir los preceptos de la "Economía de la Dona".

En específico, la información que haga parte de la plataforma tendrá una indexación con

respecto a los temas relevantes para: i) Aportar al no deterioro y la prevención del impacto en los límites planetarios; ii) Aportar en el desarrollo de los fundamentos del bienestar social de las personas; y iii) Contribuir explícita e intencionalmente en el avance para el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Debido a esto, se incorporará una capa de metadatos en los diferentes conjuntos para establecer

el aporte del ecosistema al desarrollo de los principios de la Sociedad 5.0. Se podrá determinar el aporte por temática, los montos de inversión, la dinámica regional y la actividad según el tipo de actor, ente otras líneas de interés.

Será necesario hacer un relevamiento y captura de información a este respecto. Inspirados en el

análisis de las plataformas de los otros países de referencia, se observa que, en sus plataformas explícitamente se registra información de los Objetivos de Desarrollo Sostenible para los diferentes actores.

https://aws.amazon.com/es/glue/

http://www.swagger.io/

http://www.aws.amazon.com/


8 Prototipado y Validación

El prototipo se enfocó en tres líneas de líneas de acción: i) Modelar el Ecosistema entendiendo quiénes son los actores, sus relaciones y la dinámica de los flujos de información y conocimiento que están abiertos y disponibles y aquellos que no; ii) Aplicar un enfoque de gestión de conocimiento a un tema que sea de interés práctico y que permita explorar el uso de tecnologías de vanguardia para resolver una necesidad específica entre dos tipos de actor: para ello, se escogieron las interacciones de levantamiento de capital y de búsqueda de conocimiento e investigadores en el ecosistema; y iii) Explorar y usar diferentes alternativas tecnológicas para incorporarlas en la práctica, en la construcción del prototipo y entenderlas para luego decidir en posteriores etapas qué tipo de aproximación adelantar.

8.1 Modelo inicial del ecosistema de innovación colombiano

El modelo de datos se construyó utilizando los datos y la información identificada en el ecosistema colombiano. Fue necesario identificar las múltiples fuentes de datos abiertos existentes en el país. Se realizó un relevamiento de los datos de entidades públicas que fomentan la innovación; se extrajeron datos a partir de APIS y de extracción de tablas de sitios web privados que se dedican a consolidar información de temáticas específicas; se obtuvieron datos e información de sitios de agremiaciones; se relevaron datos de sitios de directorios especializados en diferentes temáticas; se analizaron las estructuras de datos y relaciones existentes en portales internacionales, especialmente de Israel, Singapur, Dinamarca y Corea del Sur; y se revisaron estudios específicos alrededor de análisis de ecosistemas realizados por entidades como INNPULSA y por universidades como Uniandes, Stanford, Babson College, entre otros.

El levantamiento de la estructura de datos se puede apreciar en el ANEXO 13.2 MODELO DE

DATOS GENERAL. Los datos recolectados en esta primera iteración se aprovecharon para crear y poblar un grafo en la base de datos de grafos NEO4J. El enfoque de grafos aplicado al ecosistema de innovación y emprendimiento colombiano es algo novedoso que –según lo que se ha observado en todo el relevamiento y análisis de fuentes y enfoques hasta el momento– no se ha utilizado explícitamente de manera comercial y productiva en el país.

Una aproximación de estudio y modelamiento del ecosistema con un enfoque de grafos es

significativamente diferencial a una aproximación de bases de datos relacionales tradicionales, en la manera en que se hace énfasis en el relacionamiento de la información. Es decir que lo clave no son las estructuras de las entidades de datos sino las relaciones que hay entre ellas.

Con la aproximación de grafos, se pueden tener énfasis y algoritmos depurados para responder

preguntas significativas acerca de la dinámica del ecosistema. Para el prototipo se construyó un primer grafo inicial, en la Figura X se presenta una imagen del primer modelo construido en NEO4J y corresponde a la representación de una universidad con sede en de Duitama – Boyacá, la cual ha


participado en convocatorias desde la facultad de economía y ha realizado publicaciones en sus grupos de investigación de ciencias biológicas, junto con temáticas de ingeniería.

Figura 14. Implementación en Neo4J – Clases


Figura 15. Implementación en Neo4J – Grafo

Esta aproximación de bases de datos de grafos ha sdo útil para comprender las posibilidades de

análisis y el esfuerzo que significa tener un modelo basado en las relaciones entre nodos. Se requiere dar continuidad a la aplicación de algoritmos para responder preguntas significativas.

8.2 Algoritmos a explorar que se pueden aplicar al modelo

Con los algoritmos de gráficos de Neo4j, se tendrán los medios para comprender, modelar y predecir dinámicas complicadas como el flujo de recursos o información, las vías por las que se propagan los contagios o fallas de la red y las influencias y la capacidad de recuperación de los grupos.


Y debido a que Neo4j reúne analíticas y operaciones de transacciones en una plataforma de

gráficos nativa, no solo se puede descubrir la naturaleza interna de los sistemas del ecosistema, sino que también desarrollará e implementará soluciones basadas en grafos más rápido y con mayor facilidad de uso.

Aquí hay una lista de los muchos algoritmos que utiliza Neo4j en su plataforma de análisis de

gráficos, junto con una explicación de lo que hacen. [97]

8.2.1 Algoritmos de gráficos de recorrido y búsqueda de caminos 1. Búsqueda paralela en amplitud primero (BFS) ¿Qué hace?: atraviesa una estructura de datos de árbol desplegándose para explorar los vecinos

más cercanos y luego sus vecinos de subnivel. Se utiliza para localizar conexiones y es un precursor de muchos otros algoritmos de grafos.

Se prefiere BFS cuando el árbol está menos equilibrado o el objetivo está más cerca del punto de

partida. También se puede utilizar para encontrar la ruta más corta entre nodos o evitar los procesos recursivos de búsqueda en profundidad.

¿Cómo se usa?: La búsqueda en amplitud primero se puede usar para ubicar nodos vecinos en

redes peer-to-peer como BitTorrent, sistemas GPS para identificar ubicaciones cercanas y servicios de redes sociales para encontrar personas dentro de una distancia específica.

¿Para qué nos serviría?: Podríamos encontrar la ruta más corta entre nodos según el

conocimiento o el relacionamiento que tengan y así identificar una entidad de apoyo de innovación para un emprendedor o una convocatoria específica para una empresa.

2. Búsqueda paralela en profundidad primero (DFS) ¿Qué hace?: atraviesa una estructura de datos de árbol explorando lo más lejos posible en cada

rama antes de retroceder. Se utiliza en datos profundamente jerárquicos y es un precursor de muchos otros algoritmos de grafos. Se prefiere la búsqueda en profundidad cuando el árbol está más equilibrado o el objetivo está más cerca de un punto final.

¿Cómo se usa?: la búsqueda en profundidad se usa a menudo en simulaciones de juegos donde

cada elección o acción conduce a otra, expandiéndose en un gráfico de posibilidades en forma de árbol. Atravesará el árbol de opciones hasta que descubra una ruta de solución óptima.

¿Para qué nos serviría?: La idea sería poder descubrir la ruta óptima para que un actor pueda

conectarse con otro tipo de actor, y sugerir rutas para los actores según sus necesidades específicas. 3. Ruta más corta de una sola fuente


¿Qué hace?: Calcula una ruta entre un nodo y todos los demás nodos cuyo valor sumado (peso de las relaciones como el costo, la distancia, el tiempo o la capacidad) a todos los demás nodos es mínimo.

¿Cómo se utiliza?: la ruta más corta de origen único se aplica a menudo para obtener direcciones

automáticamente entre ubicaciones físicas, como direcciones de conducción a través de Google Maps. También es esencial en el enrutamiento lógico, como el enrutamiento de llamadas telefónicas (enrutamiento de menor costo).

¿Para qué nos serviría?: Nos podría servir para responder a preguntas de conexiones directas

entre actores del ecosistema o según convocatorias o retos u oportunidades que surjan. 4. Ruta más corta para todos los pares ¿Qué hace?: Calcula un bosque de ruta más corta (grupo) que contiene todas las rutas más cortas

entre los nodos del grafo. Se usa comúnmente para comprender el enrutamiento alternativo cuando la ruta más corta está bloqueada o se vuelve subóptima.

¿Cómo se usa?: La ruta más corta de todos los pares se usa para evaluar rutas alternativas en

situaciones como una autopista de respaldo o la capacidad de la red. También es clave en el enrutamiento lógico ofrecer múltiples rutas; por ejemplo, alternativas de enrutamiento de llamadas.

¿Para qué nos serviría?: Para un hacedor de política pública le puede ser útil para entender la

dinámica del ecosistema en ciertos temas específicos, también para un gremio comprender cómo se está impactando su red natural, en una ciudad o en un subsector.

5. Árbol de expansión de peso mínimo (MWST) ¿Qué hace?: Calcula las rutas a lo largo de una estructura de árbol conectada con el valor más

pequeño (peso de la relación, como el costo, el tiempo o la capacidad) asociado con visitar todos los nodos del árbol. También se emplea para aproximar algunos problemas NP difíciles, como el problema del vendedor ambulante y el redondeo aleatorio o iterativo.

¿Cómo se usa?: El árbol de expansión de peso mínimo se usa ampliamente para diseños de redes:

enrutamiento lógico o físico de menor costo, como tendido de cables, rutas de recolección de basura más rápidas, capacidad para sistemas de agua, diseños de circuitos eficientes y mucho más. También tiene aplicaciones en tiempo real con optimizaciones continuas, como procesos en una refinería química o correcciones de rutas de conducción.

¿Para qué nos serviría?: Para un hacedor de política pública le puede ser útil para diseñar un

despliegue de política pública en el ecosistema, también para un inversionista o entidad de apoyo estimar su mercado o ámbito de acción.


8.2.2 Algoritmos de centralidad de grafo

6. PageRank ¿Qué hace?: estima la importancia de un nodo actual de sus vecinos vinculados y luego

nuevamente de sus vecinos. El rango de un nodo se deriva del número y la calidad de sus enlaces transitivos para estimar la influencia. Aunque popularizado por Google, es ampliamente reconocido como una forma de detectar nodos influyentes en cualquier red.

¿Cómo se utiliza?: el PageRank se utiliza de varias formas para estimar la importancia y la

influencia. Se utiliza para sugerir cuentas de Twitter a seguir y para análisis de opiniones generales. PageRank también se utiliza en el aprendizaje automático para identificar las características más

influyentes para la extracción. En biología, se ha utilizado para identificar qué especies de extinciones dentro de una red alimentaria conducirían a la mayor reacción en cadena de muerte de especies.

¿Para qué nos serviría?: Para un emprendedor o empresa, le podría servir para identificar según

la influencia, a quién seguir, dentro del ecosistema, que sea afín a su emprendimiento o proyecto; también puede ser útil para cualquier actor identificar en cada región quién es quién según la influencia y las relaciones que tiene con los demás actores.

7. Grado de centralidad ¿Qué hace?: Mide el número de relaciones que tiene un nodo (o un gráfico completo). Se divide

en grados (fluyendo hacia adentro) y hacia afuera (fluyendo hacia afuera) donde se dirigen las relaciones.

¿Cómo se utiliza?: También conocido como Degree Centrality, este algoritmo analiza la conexión

inmediata para usos tales como evaluar el riesgo a corto plazo de que una persona contraiga un virus o escuche información. En estudios sociales, el grado de amistad se puede utilizar para estimar la popularidad y el grado superior como gregarismo.

¿Para qué nos serviría?: Se podría estimar la capacidad de un emprendimiento de armar

rápidamente una subred a partir de las conexiones que se pueden lograr. 8. Centralidad de cercanía ¿Qué hace?: mide qué tan central es un nodo para todos sus vecinos dentro de su clúster. Se

supone que los nodos con las rutas más cortas a todos los demás nodos pueden llegar más rápido a todo el grupo.

¿Cómo se utiliza?: la centralidad de la cercanía es aplicable en una serie de recursos,

comunicación y análisis de comportamiento, especialmente cuando la velocidad de interacción es


significativa. Se ha utilizado para identificar la mejor ubicación de nuevos servicios públicos para una máxima accesibilidad.

En el análisis de redes sociales, se utiliza para encontrar personas con la ubicación de red social

ideal para una difusión más rápida de la información. ¿Para qué nos serviría?: Para cada actor esto puede representar una conexión más productiva y

se le puede recomendar interconexiones que le brinden mayor productividad en el ecosistema. 9. Centralidad de intermediación ¿Qué hace?: mide la cantidad de rutas más cortas (que se encuentran primero con la búsqueda

primero en amplitud) que pasan a través de un nodo. Los nodos que se encuentran con mayor frecuencia en las rutas más cortas tienen puntuaciones de centralidad de intermediación más altas y son los puentes entre diferentes grupos. A menudo se asocia con el control del flujo de recursos e información.

¿Cómo se utiliza?: También conocido como Betweenness Centrality, se aplica a una amplia gama

de problemas en la ciencia de redes y se usa para identificar cuellos de botella o posibles objetivos de ataque en las redes de comunicación y transporte. En genómica, se ha utilizado para comprender el control que tienen ciertos genes en las redes de proteínas para lograr mejoras, como una mejor selección de objetivos entre fármacos y enfermedades.

Este método también se ha utilizado para evaluar los flujos de información entre los jugadores

en línea multijugador y las comunidades de médicos que comparten la experiencia. ¿Para qué nos serviría?: Sería útil identificar quienes tienen activos críticos que representan

oportunidades de intermediación, con quienes se debe garantizar que el ecosistema fluya. Por ejemplo, un laboratorio especifico de materiales o de biotecnología que sería clave para un emprendimiento o iniciativa y que se debe contactar pues es el que cuenta con la tecnología requerida.

8.2.3 Algoritmos de gráficos de detección, agrupación y partición de comunidades Esta categoría también se conoce como algoritmos de agrupación en clúster o algoritmos de

partición. 10. Propagación de etiquetas ¿Qué hace?: Difunde etiquetas basadas en mayorías de vecindario como un medio para inferir

clústeres. Esta partición de gráficos extremadamente rápida requiere poca información previa y se usa ampliamente en redes a gran escala para la detección de comunidades. Es un método clave para comprender la organización de un grafo y, a menudo, es un paso principal en otros análisis.


¿Cómo se utiliza?: La propagación de etiquetas tiene diversas aplicaciones, desde comprender la formación de consenso en las comunidades sociales hasta identificar conjuntos de proteínas que están involucradas juntas en un proceso (módulos funcionales) para redes bioquímicas. También se usa en el aprendizaje automático semi y no supervisado como un paso inicial de procesamiento previo.

¿Para qué nos serviría?: Permitiría a cualquier actor, especialmente a los hacedores de política o

a las instituciones de apoyo y fomento, identificar comunidades que se están armando en su región o sector.

11. Fuertemente conectado ¿Qué hace?: Ubica grupos de nodos donde cada nodo es accesible desde todos los demás nodos

del mismo grupo siguiendo la dirección de las relaciones. A menudo se aplica a partir de una búsqueda en profundidad.

¿Cómo se utiliza?: Strongly Connected se usa a menudo para permitir la ejecución de otros

algoritmos de forma independiente en un clúster identificado. Como paso previo al procesamiento de grafos dirigidos, ayuda a identificar rápidamente los grupos desconectados. En las recomendaciones minoristas, ayuda a identificar grupos con fuertes afinidades que luego se utilizan para sugerir artículos comúnmente preferidos a aquellos dentro de ese grupo que aún no han comprado el artículo.

¿Para qué nos serviría?: Sería útil para encontrar grupos de afinidad, emprendedores, empresas,

inversionistas que tienen afinidad por temáticas, por tecnologías, por Objetivos de Desarrollo Sostenible, entre otras.

12. Búsqueda de unión / Componentes conectados / Conectado débilmente ¿Qué hace?: busca grupos de nodos donde cada nodo es accesible desde cualquier otro nodo del

mismo grupo, independientemente de la dirección de las relaciones. Proporciona operaciones de tiempo casi constante (independientemente del tamaño de entrada) para agregar nuevos grupos, fusionar grupos existentes y determinar si dos nodos están en el mismo grupo.

¿Cómo se utiliza?: Union-Find / Connected Components se usa a menudo junto con otros

algoritmos, especialmente para agrupaciones de alto rendimiento. Como paso previo al procesamiento de grafos no dirigidos, ayuda a identificar rápidamente los grupos desconectados.

¿Para qué nos serviría?: Identificar grupos desconectados es útil para lograr aportar a los

objetivos de articulación de la plataforma para dinamizar el ecosistema. Se podrían sugerir vínculos e identificar la mejor manera de activar las conexiones de los subgrupos para que el ecosistema se articule y se haga más fuerte.


13. Modularidad de Lovaina ¿Qué hace?: Mide la calidad (es decir, la presunta precisión) de una agrupación comunitaria

comparando su densidad de relación con una red aleatoria adecuadamente definida. A menudo se utiliza para evaluar la organización de redes complejas y jerarquías comunitarias en particular. También es útil para el preprocesamiento inicial de datos en el aprendizaje automático sin supervisión.

¿Cómo se utiliza?: Louvain se usa para evaluar las estructuras sociales en Twitter, LinkedIn y

YouTube. Se utiliza en análisis de fraude para evaluar si un grupo tiene solo unos pocos malos comportamientos o si está actuando como un anillo de fraude que se indicaría por una densidad de relación más alta que el promedio. Louvain reveló una jerarquía de clientes de seis niveles en una red de telecomunicaciones belga.

¿Para qué nos serviría?: Para organizar las redes jerárquicas que existan en el ecosistema e

identificar si algunos grupos están actuando de manera sistemática; por ejemplo, para presentarse a convocatorias, o para desarrollar investigación aplicada conjunta entre empresas y centros de investigación.

14. Coeficiente de agrupación local / Coeficiente de agrupación de nodos ¿Qué hace?: Para un nodo en particular, cuantifica qué tan cerca están sus vecinos de ser una

camarilla (cada nodo está conectado directamente a todos los demás). Por ejemplo, si todos sus amigos se conocieran directamente, su coeficiente de agrupación local sería 1. Los valores pequeños para una agrupación indicarían que, aunque existe una agrupación, los nodos no están estrechamente conectados.

¿Cómo se utiliza?: el coeficiente de agrupación local es importante para estimar la resiliencia al

comprender la probabilidad de coherencia o fragmentación del grupo. El análisis de una red eléctrica europea utilizando este método encontró que los clústeres con nodos escasamente conectados eran más resistentes a fallas generalizadas.

¿Para qué nos serviría?: Analizar la posibilidad de que ciertos recursos lleguen a los diferentes

nodos es interesante para establecer si los flujos de información, conocimiento y recursos están fluyendo hacia todas partes. Por ejemplo, responder preguntas tales como ¿la inversión en fomento está llegando a las diferentes zonas del país? ¿Quiénes se están beneficiando con las convocatorias? Las respuestas pueden orientar las políticas públicas o la dinámica de convocatorias.

15. Recuento de triángulos y coeficiente de agrupamiento promedio ¿Qué hace?: Mide cuántos nodos tienen triángulos y el grado en que los nodos tienden a

agruparse. El coeficiente de agrupamiento promedio es 1 cuando hay una camarilla y 0 cuando no


hay conexiones. Para que el coeficiente de agrupamiento sea significativo, debe ser significativamente más alto que una versión de la red en la que todas las relaciones se han barajado al azar.

¿Cómo se utiliza?: el coeficiente de agrupamiento promedio se usa a menudo para estimar si una

red puede exhibir comportamientos de "mundo pequeño" que se basan en grupos muy unidos. También es un factor para la estabilidad y la resistencia del clúster. Los epidemiólogos han utilizado el coeficiente de agrupamiento promedio para ayudar a predecir varias tasas de infección para diferentes comunidades.

¿Para qué nos serviría?: Para establecer el grado de agrupamiento del ecosistema por regiones,

por temáticas, por flujos de capital, por afinidad entre otras aplicaciones posibles en el ecosistema de innovación y emprendimiento del país.

8.2.4 Oportunidades de aplicación de estos algoritmos y cómo aprovecharlas El mundo está impulsado por conexiones. El análisis de gráficos de Neo4j revela el significado de

esas conexiones utilizando algoritmos de gráficos prácticos y optimizados, incluidos los detallados anteriormente.

Como se observa en las posibilidades de uso de los diferentes algoritmos, son muchas las

respuestas clave que se pueden obtener para modelar y entender la dinámica actual y la dinámica deseada en el ecosistema.

Hacia delante, en próximas actividades, será necesario priorizar y aplicar los algoritmos de mayor

productividad. Como se puede notar, el desarrollo de las capacidades de modelamiento y de respuesta a preguntas cruciales es de naturaleza incremental, lo que significa que a medida que se avance en el levantamiento de información, la capacidad de análisis y de aplicación de métodos de grafos se incrementará y a su vez el conocimiento y entendimiento del ecosistema.

Es clave inicial esta espiral incremental para encontrar lo que genera valor y ofrecer a los

diferentes actores soluciones de comprensión del ecosistema. El desarrollo de estas capacidades ya se está haciendo y en el próximo semestre, en la construcción de un mínimo producto viable, se aprovechará el grafo y los algoritmos que se puedan aplicar.

8.3 Prototipo para el apoyo al proceso de levantamiento de capital

El segundo componente del prototipo construido es un sistema inteligente que apoya el proceso de levantamiento de capital por parte de los emprendedores y la evaluación de emprendimientos candidatos a la obtención de recursos de capital de riesgo que poseen los inversionistas según sus intereses y prioridades de inversión. Este componente fue desarrollado por el equipo conformado por Javier Torres, Alveiro García y Diego Jaramillo.


Para asegurar que el diseño esté centrado en el cliente, se ha co-creado con expertos que representan diferentes roles del ecosistema, con el fin de encontrar la sintonía con su experiencia, necesidades y visión.

Se han desarrollado las entrevistas para validar el aporte real de valor, las cuales arrojaron unos

primeros resultados significativos en cuanto a la conexión de las cadenas de valor de los inversionistas y de los emprendedores.

En entrevista con un experto en temas de inversión para proyectos de emprendimiento

innovador, inicialmente Miembro del Comité de Inversión y posteriormente Principal –que es la persona que administra el portafolio y analiza las nuevas oportunidades de inversión – de uno de los principales fondos de inversión afiliados a la Asociación Colombiana de Fondos de Capital Colombiano - COLCAPITAL, se determinó el proceso de negocio que aplican los inversionistas y el conocimiento que se gestiona.

El experto plantea algunos aspectos contextuales en los que se desarrolla su actividad de

identificar emprendedores con potencial para ser evaluados como receptores de inversión, tal como se muestra en la TABLA 6.

TABLA 14. Aspectos conceptuales en el Proceso de identificación de emprendedores con potencial

ASPECTO DESCRIPCIÓN CONOCIMIENTO Asimetría de Información y Conocimiento

Dado que hay poca plata para invertir y muchas ideas de las que no se sabe si tienen potencial, se hace clave tener la capacidad de discernir en dónde se deben poner los recursos. Es necesario democratizar la información de la dinámica de levantamiento y colocación de capital inversionista en emprendimientos con potencial de alto impacto. Si existe una idea, sin importar de dónde venga, sin la necesidad de que el emprendedor o los inversionistas “conozcan” a la persona correcta, debería ser posible identificarla evaluarla y apoyarla. La información y el conocimiento deben estar al alcance de todos los actores para un beneficio colectivo

Identificación y Análisis de ideas con potencial en todos los rincones del país y la posibilidad de evaluarlas y apoyarlas si lo ameritan

La idea Entender la idea de negocio y saber si ha funcionado en otra parte del mundo y si podría funcionar en Colombia

Análisis de la propuesta de valor y del modelo de negocio

El perfil del Gestor (Emprendedor)

Tiene la capacidad de gestionar (¿Lo puede hacer?) Está orientado a los resultados

Análisis del perfil del emprendedor, sus capacidades, experiencia y actitudes


Privilegia lo que funciona más que lo que es perfecto Tiene actitud experimental y rápidamente hace pruebas Es tolerante a la frustración

El compromiso del Gestor (Emprendedor)

Entender si tiene suficiente pasión por su emprendimiento Está metido de lleno o visiblemente comprometido con sacar el proyecto adelante Está jugado desde el tema de riesgo personal: ya ha invertido tiempo, dinero y esfuerzo en sacarlo adelante

Análisis del compromiso del emprendedor en sacar adelante su iniciativa de emprendimiento

El equipo emprendedor

Entender si tiene un equipo con habilidades interdisciplinarias Entender si tienen experiencia como equipo en temas relacionados o claves para desarrollar el emprendimiento Personalidades idealistas junto con personalidades racionales Personas inexpertas, pero con muchas ganas y personas expertas con disposición de emprender

Análisis del equipo humano que conforma el emprendimiento y su capacidad de acceso a recursos

El Ecosistema / Demanda

Entender quiénes están emprendiendo, en qué tipos de negocio, con cuáles tecnologías y con cuál potencial

Análisis del Ecosistema desde la perspectiva de la demanda

El Ecosistema / Oferta

Entender quiénes están invirtiendo en el país, qué fondos representan, cuáles son sus intereses y cuántos recursos están movilizando Entender la diversidad de actores: Fondos de Capital, Family Offices, Angels, etc.

Análisis del Ecosistema desde la perspectiva de la oferta de recursos de capital

Fuente: Entrevista con experto en Fondos de Inversión y elaboración propia

Manifiesta que la posibilidad de obtener conocimiento de los actores del ecosistema,

especialmente de los emprendedores sería de gran utilidad para sus procesos. En entrevista con la experta que representa a los emprendedores de base tecnológica, quien

además de ser emprendedora, ha sido mentora de varios emprendimientos y ha trabajado en iniciativas ganadoras de posibilidades de aceleración a nivel latinoamericano, se obtuvo el conocimiento de la dinámica de requerimientos de capital por parte de los emprendedores. A la luz de esta conversación surgieron algunos aspectos clave a tener en cuenta en el proceso de negocio y su conocimiento asociado:


TABLA 15. Aspectos conceptuales para identificar inversionistas – Perspectiva Emprendedor

ASPECTO DESCRIPCIÓN CONOCIMIENTO

Importancia de Obtener Capital

El Capital es útil para crecer; para financiar y cubrir el tiempo adicional requerido para desarrollar el producto/servicio y por ello el modelo negocio; para acceder a nuevos mercados y escalar en tamaño; y/o para incorporar nuevas funcionalidades, entre otras necesidades.

Análisis de necesidades de capital para cumplir con requerimientos propios del emprendimiento

Momento para Buscar Capital

Se requiere capital en varios momentos del proceso de emprendimiento, cuando se cumplen o se prevén diferentes condiciones que requieren capital

Análisis de requerimientos de inversión en cada etapa de desarrollo del emprendimiento

Fuentes de Capital Las posibilidades de obtención de capital normalmente están alineadas con la madurez del emprendimiento, los mecanismos de obtención de fondos son: bootstrapping; FFF; Inversionista Ángel; Venture Capital y Fondos de Capital, en rondas (Preseed, Seed, Series A, Series B y Series C), IPO (ya para un altísimo nivel de desarrollo)

Análisis e identificación de fuentes potenciales de inversión

Elementos propios del emprendedor a tener en cuenta para levantar Capital

Evaluarán el equipo de trabajo, que la tracción sea real, que se realice una presentación tipo Pitch efectiva, que esté validado con clientes reales y que los mecanismos de monetización funcionen

Informe de capacidades del negocio y del equipo emprendedor, necesarias para afrontar los tres retos: Reto de aceptación del mercado (Deseabilidad); Reto de la factibilidad operativa (Factibilidad); y Reto de la viabilidad financiera (Viabilidad) (Bland et al, 2020)

Elementos de la dinámica de inversión relacionados con el emprendimiento

Establecer si se está invirtiendo en el sector o industria del emprendimiento; en su ciudad o en otras partes del mundo; en emprendimientos que usan la tecnología que está incorporando o piensa incorporar; qué montos de inversión se están dando

Análisis de la dinámica de inversión en el contexto relacionado con el emprendimiento

Métricas clave a preparar para levantar Capital

Se requiere tener muy claras algunas métricas como: El crecimiento esperado, la dinámica de crecimiento actual y proyectada, el ciclo de vida para cerrar las ventas, el Valor a Largo Plazo (VLP) de un cliente; el Costo de Adquisición de un cliente (CAC); los Ingresos mensuales recurrentes; la Tasa de proyección anualizada; la Tasa de cancelación; la Tasa de consumo; la Retención de ingresos; el Periodo de recuperación de costos de adquisición de clientes

Cálculo de indicadores financieros y comerciales relevantes para establecer la dinámica y proyección del emprendimiento. (Aulet, 2013)


Perfil deseable del inversionista

Hay una gama de posibilidades de interacción entre el emprendedor y el inversionista que lo financia: desde una relación en la que principalmente hay un flujo de recursos, hasta una interacción en la que el inversor se involucra y se compromete activamente. Es valioso para el emprendedor que el inversionista le brinde otro tipo de apoyo no monetario: relacionamiento, acceso a clientes de valor, exposición de marca y fortalecimiento gerencial. Este aporte es significativo para consolidar los puntos de inflexión en el crecimiento


Manifiesta que la posibilidad de obtener conocimiento de los actores del ecosistema, de las

oportunidades de conectar con quien le pueda entregar recursos concretos que necesita su emprendimiento y la posibilidad de encontrar aliados para temas clave que le puedan brindar apoyo real, sería de gran utilidad para que sus emprendimientos se impulsen.

En la FIGURA 16. Se presenta la articulación de los procesos de negocio y el proceso de

administración de conocimiento. Este análisis se ha inspirado en el modelo propuesto por Maier [71], y busca dar claridad sobre la manera en que se conectan los procesos de negocio que adelantan los actores inversionistas y emprendedores y cómo el proceso de administración de conocimiento le aporta valor a cada uno de ellos.

Los insumos provienen de los clientes en forma de criterios identificados en la etapa temprana

de prospección, en el caso de los inversionistas, y en forma de criterios identificados en la etapa temprana de identificación de necesidades, en el caso de los emprendedores.

Se invita a observar al lector las actividades de los procesos que reciben salidas del Proceso de

Conocimiento, momentos en los que se obtienen mejoras a dichas actividades que al final, generan valor en términos de mayor eficiencia, debido a la reducción de tiempos; en términos de eficacia, debido a la prospección de oportunidades reales (con el enfoque de cada perspectiva); y en términos de aumento de la probabilidad de la efectividad, ya que se identifican actores que tienen un mutuo interés y pueden tener un relacionamiento con altas probabilidades de darse y si se da, de ser exitoso.


FIGURA 16. Articulación de Procesos de Negocio y Proceso de administración de

conocimiento. Inspirado en la Figura B-15 de (Maier, 2007, p. 185)

Para habilitar el proceso del conocimiento sería ideal responder preguntas como las siguientes,

las cuales se atienden con los datos que se han recolectado.

TABLA 11. NECESIDADES DE CONOCIMIENTO EN EL PROCESO DE FUNDRAISING

Necesidad Preguntas Formas de responder Perfilar Emprendimientos con potencial de inversión Encontrar los clientes potenciales de un inversionista

¿Un emprendimiento vale la pena analizarlo? ¿Podrá un emprendimiento convertirse en un líder del mercado? ¿Qué características similares tienen los emprendimientos de un grupo escogido? ¿De un portafolio de inversión? ¿De un sector?

Encontrando los emprendimientos que cumplen con ciertos criterios Conociendo los detalles de los emprendimientos con información valiosa de su evolución. Por ejemplo, en la tabla Stories se encuentran noticias de expansión, lanzamientos, satisfacción, crecimiento de recurso humano, entre otros. Revisando las noticias escritas acerca de los emprendimientos a analizar o de su industria. Identificando compañías similares a las que se están analizando para entender la dinámica del sector y del momento.


La tabla Industries tiene la información de la industria a la cual pertenece una compañía, lo que permite analizar ese sector y encontrar un potencial emprendedor, por ejemplo, si en la bolsa de Nueva York el día está en verde para el sector de tecnología la búsqueda será enfocada en compañías como Apple, Amazon, Tesla Microsoft u otros similares dentro de ese sector.

Identificar Inversionistas Rastrear a los potenciales inversionistas

Analizar las tendencias de las inversiones Entender ¿cómo está creciendo un fondo de capital de riesgo? ¿Cuáles son los acuerdos más recientes realizados en un sector, en una ciudad, en un tamaño de empresa? ¿Cuántos capitalistas en una ciudad han cerrado negocios en una industria en particular?

Analítica que permita hacer agrupaciones y analizar tendencias. La tabla de Investors muestra tanto compañías como individuos dispuestos a inyectar capital, por otro lado, la tabla Fundings almacena las cantidades de estas inyecciones de capital y quienes han hecho parte de ellas, grupos de compañías, personas individuales, acuerdos entre varias entidades enfocadas a un sector.

Flujo de Capital Identificar hacia dónde se está yendo el dinero

¿Cuánto dinero se está recibiendo en una industria en particular? ¿Cómo se está moviendo en cuanto a recursos de inversión una tecnología especifica? ¿Cuántas startups levantaron capital en un año comparado con otro? ¿Cuál ciudad está teniendo un flujo de capital importante para inversión en startup?

Analíticas para identificar flujos, tendencias y puntos de mayor dinámica. Con las tablas de Fundings e Industries se puede inferir hacía que sector se está enfocando la mayor cantidad de inyección de capital, también se puede agregar la información de companies para encontrar el flujo de capital distribuido de forma geográfica.

Conocer el ecosistema Establecer cómo se están comportando los diferentes actores en indicadores clave de crecimiento, relacionamiento y posicionamiento

¿Quién es Quién en el ecosistema? ¿Quiénes han crecido? ¿Cuál es la tasa de crecimiento de los emprendimientos? ¿Cuál es la tasa de crecimiento de los fondos de inversión? ¿Quiénes tienen presencia en los medios y en las redes sociales? ¿Qué están diciendo de ellos? ¿Qué noticias han salido?

Conexión a sitios de noticias, presentar diagrama en red y hacen consultas a una base de datos de grafos. Una fuente valiosa para esto es la tabla Stories, pues cuenta con información de noticias y expansiones de las compañías. También las tablas de acquired_companies e ipos son un método de medición de crecimiento para compañías, pues unas han sido adquiridas por empresas grandes y reconocidas mientras que otras han salido a


cotizar dentro de la bolsa de valores.


Las funcionalidades que se están desarrollando atienden cinco historias de usuario esenciales

(Pokharel, P. & Vaidya, P., 2020), las cuales se presentan a continuación en la Tabla 7.:

TABLA 12. FUNCIONALIDADES: HISTORIAS DE USUARIO

Historia de usuario Descripción Funcionalidad H1: Cosechar datos desde múltiples fuentes en la web relevantes para establecer la dinámica de los diferentes actores, temáticas e indicadores del ecosistema

Como administrador del Sistema de Administración de conocimiento (KMS) quiero poblar la base de datos con información completa, de calidad y proveniente de fuentes de buena reputación para ofrecerle a los usuarios la capacidad de análisis de información que les permita tomar decisiones con respecto a hechos útiles para su estrategia y modelo de negocio

Consiste en la implementación de diversas estrategias para extraer la información: Webcrawling, RPA, APIs e ingesta directa desde archivos planos. La información debe quedar adecuadamente estructurada y catalogada para su posterior consulta en una base de datos persistente y de buen desempeño.

H2: Consulta de Información general del contexto de emprendimiento e inversión

Como Emprendedor o Inversionista quiero conocer las variables relevantes del contexto para identificar la dinámica de los diferentes sectores y actores del ecosistema de emprendimiento e innovación y hacerme una idea de mis oportunidades

El usuario selecciona unos criterios para filtrar la información disponible y obtiene resultados de consultas a partir de los conjuntos de datos de Emprendimientos, Inversionistas, Región, Montos de inversión, Línea de tiempo, industria, y tecnología, entre otros. La ontología desarrollada describe detalladamente estos conceptos

H3: Registro de Información para la evaluación de un emprendimiento por parte de los potenciales inversionistas

Como Emprendedor quiero poner a consideración la información de mi emprendimiento para que potenciales inversionistas la revisen y evalúen si existe la posibilidad de llegar a algún acuerdo de inversión que me permita desarrollar mi negocio aún más.

El emprendedor diligencia una serie de formularios que contienen los diferentes aspectos relevantes de su emprendimiento, con el fin de que según los criterios de los inversionistas se pueda realizar un análisis y evaluación adecuados del potencial que representa este negocio para recibir capital de riesgo.

H4: Filtrado de Emprendimientos de mayor potencial según

Nuestro Sistema de Administración de Conocimiento (KMS), el cual es un Sistema Basado en Reglas (RBS), aplica el conocimiento que se ha tomado de las

Tomando como insumo los datos y la información obtenida en las Historias de usuario H1 y H3, el motor de reglas estará en


los criterios de interés del Fondo de Inversión

prácticas que realizan los expertos miembros del comité de evaluación del fondo de inversión, y es capaz de identificar si un emprendimiento es potencialmente candidato para ser evaluado por el comité. Esto quiere decir que funciona de manera equivalente, pero con ciertas limitaciones, a un experto evaluador humano.

capacidad de inferir los emprendimientos candidatos, al aplicar métodos equivalentes a los de los miembros del comité evaluador. Aplican restricciones: es posible que no todos los criterios se puedan incorporar en el sistema de conocimiento. Pero los esenciales estarán incluidos y permitirán tener una idea equivalente a la decisión humana. Aún se está analizando cada uno de los criterios y la manera de aplicarlos

H5: Presentación de Emprendimientos candidatos para ser evaluados por el Comité de Inversión.

Como Miembro del comité evaluador del fondo de inversión quiero tener el reporte de evaluación de los emprendimientos que el KMS filtró en H4 para complementar, enriquecer, o adicionar al portafolio de candidatos que se presenten al comité evaluador.

Se generarán los datos base de cada uno de los emprendimientos candidatos y se incluirán en la hoja de Excel que usan los miembros para evaluar. De esta manera se registran los mismos resultados como si los hubiera elaborado directamente un miembro del comité


8.3.1 La Primera Historia de Usuario es H1: Cosechar datos desde múltiples fuentes en la web

relevantes para establecer la dinámica de los diferentes autores, temáticas e indicadores del ecosistema

Para poder consolidar una base de datos inicial que permita tener una visión panorámica de los

datos relevantes acerca de los actores, los conceptos, los flujos y los elementos clave que un actor podría requerir en particular; se adelantó un análisis de fuentes existentes, algunas gratuitas y otras pagas para comenzar a capturar datos y convertirlos en información relevante que luego pueda aprovecharse en la transformación hacia la generación del conocimiento.

A continuación, se detallan las fuentes que fueron seleccionadas en la primera entrega y se realiza un análisis sobre la experiencia obtenida con cada una de ellas para hacer extracción de la información referente a inversionistas y emprendedores en el mundo.

Mattermark (mattermark.com) Esta plataforma provee un API que permite que la información sea consultada bien sea a través

de protocolos REST o a través de protocolos GraphQL. En este caso se ha seleccionado hacer uso del protocolo REST dado que permite hacer una fácil integración para acceder a los datos.


De acuerdo con lo anterior, el proceso de extracción que se ha implementado consiste en un pipeline de Python que se encarga de acceder a los recursos REST y extraer la información que se obtiene como resultado e incorporarlo en un objeto de tipo diccionario de Python que será usado para insertar la información en nuestra base de datos.

Como se mencionó antes, la base de datos, habilitada como plataforma del KMS, esta

implementada en PostgreSQL, con una capa que permite el acceso a datos a través de un motor GraphQL, denominado Hasura. La información que se procesa a través de Python se inserta en la base de datos a través de la capa Hasura, por lo que el pipeline se encarga de convertir los diccionarios obtenidos de Mattermark en consultas GraphQL que insertan esa información.

El código que contiene esta integración puede ser consultado en el objeto integrate.py en el

repositorio https://github.com/albeirog82/KMS. Una de las principales limitaciones que se ha tenido con esa plataforma para la integración de

los datos es que el acceso es de pago y es posible acceder a la información a través de pruebas libres con limitaciones en la cantidad de información que se puede consultar.

PitchBook (pitchbook.com) PitchBook es una plataforma que se ofrece información sobre 3.1 millones de compañías, 1.5

millones de operaciones de fondeo y 347.000 inversores. Es una plataforma que permite obtener el detalle de los referidos y los datos abiertos que provee hacen parte de reportes consolidados que son útiles desde el punto de vista del usuario final.

Permite el acceso a través de una prueba gratuita a los detalles de la información, sin embargo, para tener el acceso a esta plataforma es necesario pasar unos filtros del área comercial en donde hacen validaciones del tipo de necesidades que se tiene y momento de la entrega de este documento se tiene programada una reunión con uno de los Manager de Desarrollo de Negocios de esta organización para hacer una revisión de su portafolio y validar el acceso a la capa gratuita.

Adicionalmente, es importante mencionar que en los acercamientos que se han hecho con esta

plataforma se puede concluir que la extracción de la información se deberá realizar a través de la descarga de archivos planos pre-filtrados de la plataforma y luego se debe realizar un procesamiento para incorporarlos en la plataforma, bien sea a través de la capa Hasura o directamente hacia la base de datos.

Crunchbase (Crunchbase.com) Es una plataforma completa que ofrece opciones claras para los distintos actores del ecosistema.

Cuenta con soluciones de entrega de información para inversiones e inversionistas a través de reportes avanzados y soluciones analíticas.

Esta plataforma dispone de aproximadamente 170.000 registros de inversionistas y 400.000

eventos de financiación. El nivel de dificultad de acceso a la información es intermedio dado que son archivos Excel bajo suscripción.

https://github.com/albeirog82/KMS


Se han accedido a los datos correspondientes de 1.000 compañías y 1.000 inversionistas de esta plataforma a través de archivos CSV, -principalmente de Latinoamérica- que han sido cargados sin ningún tipo de conversión y se espera que deban someterse a procesos de normalización junto con los otros conjuntos de datos. Para cargar los archivos de tipo CSV hacia la base de datos se usan un procesamiento en archivos Excel que permite generar las sentencias SQL para la inserción directa en la base de datos.

Startup Genome (Startupgenome.com) Ofrece información sobre ecosistemas de emprendimiento a través de diferentes ciudades del

mundo bajo modelos de membresía que permiten profundizar la información que se presenta a usuarios no autenticados. En este sitio la información es entregada en esquemas de reporte sencillos.

Esta plataforma contiene la información de más de 1 millón de registros de compañías

distribuidas en 150 ciudades alrededor del mundo. El nivel de dificultad de acceso a la información es alto teniendo en cuenta que la información es entregada a través de reportes.

Startup Nation Central (startupnationcentral.org) Es una plataforma que permite conectar diferentes actores del ecosistema haciendo uso de

motores de búsqueda clasificados según los intereses que tiene cada usuario. Las secciones se encuentran clasificadas por compañías, inversores, hubs (Aceleradoras, comunidades y programas de emprendimiento) y multinacionales.

Contiene información de alrededor de 6.000 compañías, 582 inversores y 389 hubs. El nivel de

dificultad de acceso a los datos es alto teniendo en cuenta que los datos pueden ser exportados individualmente o a través de webscrapping.

Signal NFX (signal.nfx.com) Funciona más como un directorio que permite encontrar inversionistas de diferentes niveles.

Están clasificados por listas como Seed, Series A, Series B, Series C entre otros. Provee también rankings de inversionistas.

Contiene información de alrededor de 5.000 inversionistas. El nivel de dificultad de acceso a la

información es alto teniendo en cuenta que debe ser explotado a través de técnicas de webscrapping.

AngelList (Angel.co) Es un directorio de más de 100.000 Startups en diferentes niveles de madurez que hacen un

catálogo valioso para los inversionistas y cuenta con la presencia de los más importantes inversores del mundo

El contexto latinoamericano En el contexto regional latinoamericano ha sido más complejo encontrar fuentes de información

teniendo en cuenta que el ecosistema no está enriquecido con sistemas de información que suplan


este vacío. Sin embargo, se han encontrado recursos en donde se identifica se puede extraer conocimiento para la cimentación de este tipo de información:

• Cámara de comercio de Bogotá: Diversos estudios de esta entidad han recopilado y presentan información consolidada sobre fondos de inversión y ángeles inversores en el ecosistema colombiano.

• Statista: Presenta estadísticas sobre diferentes tipos de información. Desde esta plataforma es posible acceder a los datos orígenes de los datos presentados.

• Mypymes.gov.co: Un sitio financiado por el gobierno colombiano que permite a los emprendedores locales buscar fuentes de financiación.

• Innpulsa Colombia: el cual es administrado por el Ministerio de Comercio, Industria y Turismo. Es la instancia desde la que se ejecutan los programas, instrumentos y recursos para el emprendimiento y el desarrollo empresarial con énfasis en emprendimiento e innovación empresarial en el país

• Datos.gov.co: Sitio de información abierta de Colombia que permite obtener diferentes tipos de datasets. Se han identificado algunos conjuntos de datos útiles para enriquecer el conocimiento que trata este proyecto.

Tener esta gran diversidad de fuentes exige una etapa de preparación de los datos que se

obtengan de cada una de estas, ya que como se mencionó antes, no solo los formatos son diferentes, sino también su manera de extraerse.

• Recolección de datos: Se hizo la búsqueda de los datos correctos y de interés de cada una de las fuentes.

• Exploración de los datos: En esta etapa se identificaron los casos extraños de los datos, su estructura, las estadísticas y su presentación, lo que permitió su entendimiento y aplicación dentro de se desea en el proyecto.

• Limpieza de los datos: Con los pasos anteriores, donde se identificaron las características y complicaciones, se procede a eliminar datos extraños o innecesarios para la base que almacenaremos.

• Transformación de los datos: en este caso la transformación que se hizo fue de normalización.

• Almacenamiento: Con todo este proceso anterior se obtuvo la data que se requería y se almacenó en la base de datos de Postgres.

Una vez unificadas las fuentes dentro de la base de datos se podrá generar información

consolidada, que resultará en un espacio de conocimiento para inversores y emprendedores. Este espacio hace un acercamiento entre ambas partes, teniendo como consecuencia información relevante almacenada en tablas, las cuales se presentan a continuación:


TABLA 13. TABLAS BASE DE DATOS POSTGRES

Tabla Descripción Industries Las diversas industrias que se encuentran dentro del campo de inversiones (viajes,

salud, desarrollo de software, videojuegos, entre otros).

Companies La información de las compañías, su nombre, descripción, sitio web, cantidad de empleados, su score dentro de la plataforma, su ubicación, el último aporte que le hicieron, el aporte promedio, el costo total de los aportes y otros datos relacionados con la compañía. Esto permite saber en qué ciudad radica para establecer el contacto y que la distancia no sea un problema, o conocer el tamaño de la empresa y los aportes que le han hecho.

Fundings La cantidad de capital invertido en un emprendimiento y quienes hicieron parte de ese aporte.

Stories Los últimos movimientos de las compañías, ¿Han crecido? ¿Aumentaron su capital? ¿Se expandieron a nivel nacional o internacional?

Acquired_companies y acquirers

Son dos tablas que manejan una relación que permite identificar si los emprendimientos han sido comprados por empresas más grandes y de renombre, como por ejemplo IBM, Google, Microsoft, etc.

Itunes_apps y Google_play_apps

Si la compañía cuenta con una aplicación y cuál es, también en que store puede ser encontrada.

ipos La información de los emprendimientos que han llegado a cotizar en la bolsa de valores.

Sources De cual fuente proviene la información asociada a las otras tablas (mattermark, PitchBook, Crunchbase, etc.)

Investors La tabla de los posibles inversionistas relaciona el nombre y su página web, así como también sus eventos de fundings.

Teniendo en cuenta que se ha implementado Hasura, que genera una capa GraphQL sobre los

datos, es posible aprovechar los beneficios de ese lenguaje para realizar consultas de manera simple y documentada sobre protocolo HTTP. Ejemplos de consultas con sus resultados son los siguientes:

FIGURA 17. Ejemplo Consulta Para Compañías

En esta consulta, simple, se busca obtener los nombres de las compañías registradas y las

ciudades donde se encuentran ubicadas. El resultado de esta consulta luce como se ve a continuación:


FIGURA 18. Resultado Consulta FIGURA

Ahora intentamos agregar a la consulta las industrias a las que corresponde cada empresa, se

modifica la consulta de la siguiente forma:

FIGURA 19. Ejemplo Consulta Para Compañías con la Industria a la que Pertenece


El resultado es el siguiente:

FIGURA 20. Resultado Consulta

Ahora queremos conocer cuando una empresa ha sido financiada por un inversor:

FIGURA 21 - Consulta de Financiaciones Empresa


El resultado se presenta a continuación

FIGURA 22. Resultado Consulta

El acceso a la herramienta de consulta se logra a través de http://52.15.96.25:8080/console/api-explorer. Si se trata de acceder como API a GraphQL el endpoint de acceso es http://52.15.96.25:8080/v1/graphql.

8.3.2 La Segunda Historia de Usuario es H2: Consulta de Información general del contexto de

emprendimiento e inversión

Esta información que está contenida en la base de datos permite concluir tanto del lado del

inversor como del emprendedor. ¿A cuál industria pertenece este emprendimiento? ¿A qué compañía le podría interesar dentro de ese sector? Por otro lado, si no se quiere buscar por sector, también está la posibilidad de encontrar los mayores inversionistas, en qué ciudad radican y cuales han sido sus calificaciones en cuanto al tema de invertir refiere. Otro punto a tener en cuenta es el tamaño del inversor, si mi necesidad de levantamiento de capital es elevada puedo buscar inversionistas más grandes, con presencia en varios países, que tenga un portafolio amplio y que se esté expandiendo.

Si se mira por el otro lado, el inversor, se podrán identificar las etapas en las que se encuentran

los emprendimientos, si ya han tenido lanzamientos en la bolsa, quiénes han invertido en ellos, si alguien la adquirió en su totalidad, cuántas veces se han hecho fundings y dentro de esto, quienes lo han hecho y con cuánto capital en cada ocasión.

http://52.15.96.25:8080/console/api-explorer

http://52.15.96.25:8080/console/api-explorer

http://52.15.96.25:8080/v1/graphql


A continuación, se describen los usuarios que consumirán esta información específica:

TABLA 14. CONSUMIDORES DEL SISTEMA

Consumidor Descripción Inversores, Aceleradoras y Marketplace Se encuentran en la búsqueda de oportunidades de

inversión, de proyectos interesantes que puedan ser incluidos en su portafolio.

Compañías, Startups y Emprendedores Buscan una fuente de financiación y de oportunidades para exponer sus proyectos ante los inversionistas, aceleradores y fondos.

Para atender esta historia de usuario, se ha desarrollado una base de datos consolidada en

Postgres y se están desarrollando consultas en el visualizador de información. Se permitirán elaborar filtros y tener consultas y reportes en forma tabular y de gráficos para consultar y exportar.

8.3.3 La Tercera Historia de usuario es H3: Registro de Información para la evaluación de un

emprendimiento por parte de los potenciales inversionistas

Para obtener la información del emprendimiento, se está desarrollando una interfaz en Vue la

cual permitirá la captura por parte de los usuarios emprendedores, según la lógica que requieren los miembros del comité evaluador y que se presentó en la descripción del conocimiento capturado hasta la fecha.

Antes de iniciar el montaje de mockups y de diseño y desarrollo de la interfaz de usuario, se ha

adelantado una fase de definición de datos, de representación y de uso y preparación para poder usarlos en la fase de transformación en conocimiento que vendrá posteriormente.

A continuación, se detalla este proceso de clasificación de información para reflejar los

instrumentos que hoy usan los miembros del comité evaluador en papel y que quedarán consignados en la interfaz de captura.

Las temáticas por completar en el registro de información son: 0. Datos Generales; 1. Equipo; 2.

Idea y Modelo de Negocio; 3. Producto; 4. Mercado; 5. Compañía; 6. Oportunidad de Inversión. Cada una de estas temáticas tiene un conjunto de campos que hacen referencia a los criterios de

evaluación, y responden preguntas de los emprendedores. Para cada uno de los campos se determina el tipo de dato, el rango de valores, las observaciones y se empieza a esbozar lo que sería un desempeño adecuado.

Los primeros datos capturados hacen referencia a los Datos Generales de la Empresa: Nombre

de la Compañía; Fecha de creación; Etapa de Desarrollo; Sector e Industria. En esta misma temática se determina la Situación Previa de la compañía en cuanto al levantamiento de capital.

La segunda temática es el equipo de trabajo. Los criterios por recolectar con respecto a la

Experiencia son la Experiencia laboral; la Experiencia como emprendedores; la Experiencia en el


Tema; el tipo de Experiencia en el tema; La Trayectoria del Equipo; La experiencia en el ecosistema y el tipo de experiencia en el ecosistema.

Con respecto a los criterios de Capacidad de Gestión, Involucramiento y Participación de los

fundadores, se establecen diferentes preguntas.

Para los demás criterios se realizan preguntas específicas. Para establecer la idea, el nivel de

desarrollo del producto, el contexto del mercado en el que se desarrolla la iniciativa, la tracción que posee en cuanto a ventas y el modelo de negocio planteado. Se hace un análisis de los Unit economics más relevantes que le permitirían a un inversionista entender la dinámica del negocio propuesto.

8.3.4 La Cuarta Historia de usuario es H4: Filtrado de Emprendimientos de mayor potencial

según los criterios de interés del Fondo de Inversión

La idea es lograr un sistema de conocimiento capaz también de ayudar al inversionista a

determinar quién puede ser un buen prospecto para evaluación. Esto se logrará con un sistema basado en reglas, el cual se ha definido y validado con el experto temático con el fin de establecer si la transferencia de conocimiento es adecuada. Es posible que no todos los criterios que usa el experto se apliquen idénticamente, razón por la cual se están haciendo ajustes específicos en el sistema de reglas.

Si bien, es necesario recolectar los datos del emprendimiento, permitir que el emprendedor

responda algunas preguntas, también es cierto que se ha recolectado información de diferentes fuentes que contribuirá a dar respuesta a preguntas del entorno.

Para verificar que nuestro agente inteligente que busca contar con el conocimiento de un

miembro de comité evaluador de emprendimientos funcione equivalentemente a una persona real, verificaremos su funcionamiento contra los datos históricos de emprendimientos anteriormente evaluados con el fin de probar que las inferencias obtenidas por el sistema de reglas son correctas con lo que hicieron los miembros de comité evaluador humanos.

8.3.5 La Quinta Historia de usuario es H5: Presentación de Emprendimientos candidatos para

ser evaluados por el Comité de Inversión.

Al final se obtendrá el mismo reporte en Excel, que utilizan los miembros del comité evaluador,

pero esta vez generado directamente por el sistema de conocimiento para equiparar el resultado que un humano realizaría.


El Sistema de Administración de Conocimiento, ya implementado en el prototipo funcional, cuenta con cinco capacidades clave que le permiten ofrecer acceso, uso y aprovechamiento del conocimiento alrededor del proceso de levantamiento de capital.

8.3.6 Capacidad de Obtención de datos e información de múltiples fuentes.

Consiste en la implementación de diversas estrategias para extraer la información: Webcrawling, RPA, APIs e ingesta directa desde archivos planos.

La información queda adecuadamente estructurada y catalogada para su posterior consulta en

una base de datos persistente y de buen desempeño. En la FIGURA 2. se presenta una imagen de la base de datos construida en Hasura sobre Posgres:

FIGURA 23. Ejemplo de la Base de datos construida para Emprendimientos e

Inversionistas

8.3.7 Capacidad de Consulta de información del contexto del emprendimiento e inversión.

En el Sistema de Administración de Conocimiento, el usuario selecciona algunos criterios para filtrar la información disponible y obtiene resultados de consultas a partir de los conjuntos de datos de Emprendimientos, Inversionistas, Región, Montos de inversión, Línea de tiempo, Industria, y Tecnología, entre otros.

En la FIGURA 24. se presenta una imagen de ejemplo de la consulta de información de

inversionistas y emprendimientos y en la FIGURA 25. se presenta un ejemplo de análisis de crecimiento de un emprendimiento. Como estas visualizaciones se han desarrollado más de veinte (20) inicialmente.


FIGURA 24. Interfaz general de Consulta de Datos del Ecosistema

FIGURA 25. Analítica de Dimensión de crecimiento de emprendimientos


8.3.8 Registro de Información para el perfilamiento de un emprendimiento.

El emprendedor diligencia una serie de formularios que contienen los diferentes aspectos relevantes de su emprendimiento, con el fin de que según los criterios de los inversionistas se pueda realizar un análisis y evaluación adecuados del potencial que representa este negocio para recibir capital de riesgo.

8.3.9 Capacidad de aplicación de criterios de selección a emprendimientos, según tesis de

inversionista El Sistema desarrollado toma como insumo los datos y la información obtenida previamente, y

mediante el motor de reglas está en capacidad de inferir los emprendimientos candidatos, al aplicar métodos equivalentes a los de los miembros del comité evaluador.

A continuación, se relaciona en la TABLA 20. la información capturada para perfilar cada

emprendimiento y para registrar la Tesis del Inversionista y aplicar el motor de reglas.

TABLA 20. Criterios Utilizados en el Motor de Reglas

Tema Descripción Elementos de Conocimiento Datos Generales

Se capturan Datos de los temas: Datos Generales, Situación Previa y Veracidad de los Datos

Criterios, preguntas, Tipos de datos, Rangos de Valor, Observaciones y Desempeño adecuado

Equipo Se capturan Datos de los temas: Experiencia, Capacidad de Gestión, Fundadores Involucrados, participación de Fundadores, Inversión Fundadores


Idea y Modelo de Negocio

Se capturan Datos de los temas: Propuesta de Valor y Modelo de Negocio


Producto Se capturan Datos de los temas: Product Market Fit, Desempeño Potencial del Producto, Tecnología Disruptiva


Mercado Se capturan Datos de los temas: Tamaño del Mercado y Tendencias; Barreras de Entrada y Regulación; Plan de Expansión; Competidores Locales y regionales


Compañía Se capturan Datos de los temas: Financiación; Unit Economics; Punto de Equilibrio; Disponibilidad de Fondos; Número de Empleados


Oportunidad Se capturan Datos de los temas: Ronda de Inversión; Valoración de la Compañía; Condiciones de negociación; Potencial de Agregar Valor



Parámetros Definición de los parámetros de Género; Tamaño de Clientes; Tamaño de Empresa; Nivel de Madurez; Regiones; Zona; Rondas de Inversión y Nivel

Lista de valores posibles

Sectores Definición de Sectores, Subsectores y Subcategorías

Lista de valores posibles

Puntajes Definición de Puntajes de cada clasificación, con su descripción y ponderación

Detalle de Puntajes para cada pregunta

Tesis de Inversión

Definición de condiciones del inversor, variables decisorias y preguntas que son claves para el inversionista y los resultados esperados

Se determina la Tesis del inversionista de manera que se pueda incorporar en el proceso de filtrado y evaluación

Matriz Relación de cada pregunta con los Puntajes

Se determina si una pregunta está activada, y el puntaje que aporta a la calificación final en caso de que sea la adecuada según la tesis del inversionista

Tabla Preguntas

Es la tabla resultante para llevar a la base de datos. Es una base de hechos útil para el procesamiento

Incluye el Tema, el Código, la Descripción, la Pregunta, El tema, el subtema, el estado de activación, el porcentaje y la respuesta esperada

Proceso Los momentos de evaluación y su interrelación

Incluye: A. Tesis del Inversor; B. Perfil del Emprendedor; C. Aplicación de Reglas y D. Presentación de resultados

Fuente: Elaboración propia a partir del levantamiento y formalización del conocimiento

8.3.10 Capacidad de Presentación de Emprendimientos candidatos a ser evaluados por el comité

de inversión.

Se generan los datos base de cada uno de los emprendimientos candidatos y se incluyen en el

esquema que usan los miembros para evaluar. De esta manera se registran los mismos resultados como si los hubiera elaborado directamente un miembro del comité evaluador de inversiones

En la FIGURA 26. se presenta una imagen de la visualización de resultados de las cuatro

dimensiones evaluadas y el puntaje obtenido en cada una de ellas sobre un valor máximo de 5 puntos.


FIGURA 26. Consulta de Resultados para un emprendimiento evaluado

8.4 Requerimientos técnicos

Desde el punto de vista del usuario final se requiere un explorador para el acceso a los recursos. El usuario tendrá acceso al formulario de registro de perfilamiento del emprendimiento y tablero Quicksight para la visualización del ecosistema.

Adicionalmente, los usuarios con un criterio técnico más alto pueden tener acceso al API

GraphQL que permite una visualización 360 del ecosistema de información a través de consultas a demanda bajo los estándares que establecidos en la especificación GraphQL.


8.5 Herramientas utilizadas

A continuación, se presentan las diferentes herramientas utilizadas para la construcción del Sistema Basado en Conocimiento, según el diagrama de Arquitectura siguiente:

FIGURA 27. Diagrama de Arquitectura

TABLA 21. HERRAMIENTAS UTILIZADAS

Capa Herramientas Utilizadas

Capa de Presentación

Vue y QuickSight Vue.js Será el front del proceso de adquisición de conocimiento, el cual busca conocer la etapa en la cual el emprendedor o la empresa se encuentra, el nombre de la empresa, cuántos años tiene de haberse fundando, cuál es el sector al que pertenece, tipo de trayectoria, entre otros campos. Estos serán presentados como un formulario que se debe llenar, ya que es el


punto de partida para el proceso de gestión de conocimiento. El enfoque de esto está relacionado con la historia de usuario número 3, la cuál es la que se encarga de capturar la información del emprendedor. QuickSight es un servicio de Amazon Web Services (AWS) que permitirá la visualización de gráficas y consultas en un esquema serverless

Capa de Conocimiento

Drools y Java Como se ha mencionado en el documento, el sistema de conocimiento que se planeó funciona bajo un sistema basado en reglas, el cual se ejecutará en la herramienta Drools y permitirá realizar las inferencias y las deducciones para generar el mejor resultado acorde al conocimiento adquirido desde la etapa de interacción del usuario La implementación se realizó con Elastic BeansTalk en AWS

Capa de Información QuickSight Se elaboraron varias consultas que permiten navegar por los diferentes conceptos y variables.

Capa de Datos

Hasura y RDS Postgres SQL Hasura Para la etapa de analítica se escogió Hasura como herramienta de procesamiento. Se encuentra en un contenedor de Docker el cual está dispuesto en un servidor de EC2 t2 micro de Amazon Web Services. Aquí se toma el resultado del proceso de Drools que dará pie a la extracción de la información que cumpla el sistema de reglas. Para esto, Hasura se conecta a la base de datos de PostgreSQL dispuesta en RDS de Amazon y realiza la consulta. Posterior a este proceso de adquisición de los datos que cumplan con los requerimientos del usuario, se procede a presentar la información en las herramientas de visualización ya mencionadas.

Capa de Infraestructura

AWS S3 y EC2 con Docker El almacenamiento se dispuso en la instancia de RDS de AWS, la cual es la plataforma sobre la que corre la base de datos PostgreSQL. Aquí se guarda la información que se ha obtenido de las distintas fuentes que se mencionaron anteriormente (Mattermark, Crunchbase, Angel, PitchBook, etc.).


Para obtener mayor información acerca del prototipo funcional construido, diríjase al siguiente

video: https://youtu.be/fRqaj9L-kAU

8.6 Estrategia de implementación Una vez que el KBS exista, se necesita que las personas lo usen y lo usen bien. ¿Cómo se logra

esto? Lo más completo, claro y correcto posible.

8.6.1 ¿Qué hacer para una adecuada implementación? Primero se deben culminar las pruebas y la consolidación del KBS. Los factores claves de éxito

para una adecuada implementación son los siguientes:

https://youtu.be/fRqaj9L-kAU


i) Establecer los objetivos y el alcance de la implementación ii) Contar con una solución confiable, desplegada para atender el tráfico esperado iii) Desarrollar elementos de comunicación para dar a conocer la solución iv) Establecer experimentos de uso y validación de hipótesis v) Plantear momentos de acompañamiento con usuarios reales vi) Llevar una bitácora de aprendizaje de las experiencias obtenidas vii) Realizar entrevistas pos-Test para recolectar la retroalimentación de los usuarios viii) Establecer plan de ajustes y mejoramiento a la solución KBS

8.6.2 ¿Cuándo se realizarán las actividades de implementación?

Las actividades de implementación se realizarán en el segundo semestre del año, una vez se culmine la etapa de consolidación del KBS.

Una segunda fase se realizará de manera abierta a emprendimientos que quieran usar la

plataforma KBS para determinar su potencial como sujeto de inversión.

8.6.3 ¿Quiénes participarán en las actividades de implementación? La implementación se realizará con dos comunidades complementarias: Emprendedores de

Uniandinos y Fondos de Capital de Colcapital

8.6.4 ¿En dónde se realizarán las actividades de implementación? Inicialmente en Uniandinos y en las oficinas de los Fondos de Capital y de los inversores de

prueba. Podrá ser en modalidad virtual o presencial.

8.6.5 ¿Para qué se realizarán las actividades de implementación? Las actividades de implementación se realizarán para empoderar a los miembros de comité de

inversión para evaluar más emprendimientos según sus mismos criterios y, por otra parte, para que los emprendedores puedan perfilarse con el fin de prepararse para ser evaluados por un inversionista.

8.6.6 ¿Cómo se evaluará el avance de la implementación?

Las dos métricas relevantes en cuanto a cantidad son el número de emprendedores perfilados y el número de emprendedores candidatizados por el KBS según los criterios de selección.

En cuanto a Eficacia, se medirá el ajuste de candidatos a los criterios del miembro de comité de

inversión, es decir si la recomendación del KBS es ajustada a las expectativas. En cuanto a Efectividad, se buscará establecer el número de inversiones y el monto de las

inversiones realizadas. En cuanto a Uso, se medirá el número de usuarios inscritos, de consultas a tableros realizadas y

el número de formularios de perfilami9ento realizados como porcentaje de la comunidad total.

8.6.7 Trabajo futuro


Para dar mayor continuidad al desarrollo del proyecto, se continuará desarrollando para realizar

perfeccionamiento, evolución y aplicaciones prácticas con usuarios reales, tal como se mencionó anteriormente.

8.6.8 Oportunidades de mejora

Enriquecimiento de fuentes y datos del contexto colombiano: se complementarán las fuentes y

se deberán desarrollar más mecanismos de webcrawling y RPA. Mejoramiento de visualización: Se buscará obtener más visualizaciones de interés de los usuarios

acerca de las variables que se recolecten adicionales y que agregan valor a la toma de decisiones. Perfeccionamiento de los formatos de captura: se deberá continuar con el perfeccionamiento de

la captura con el fin de asegurar que todos los datos necesarios están recolectados y sean fáciles de registrar.

Afinamiento de las reglas de Drools. Las reglas inicialmente incorporadas se pueden fortalecer

con mayor aprendizaje de la aplicación de criterios. Los criterios subjetivos que no se incorporaron se deberán analizar para buscar hacer algún tipo de aproximación.

Pruebas de funcionamiento con casos reales se realizarán simulaciones con casos del pasado

para determinar si efectivamente se toman decisiones equivalentes mejoradas a las realizadas en el pasado con hechos reales.

Desarrollo de comunidades de prueba significativas: A contar con más de doscientos

emprendedores de Uniandinos y con casi 70 Fondos de Capital, se podrán tener muestras más sólidas, con menor variabilidad en los resultados y con la posibilidad de fortalecer la solución

Consolidación de la infraestructura el desempeño de la infraestructura y de las plataformas

seleccionadas inicialmente debe se validado permanentemente para realizar los ajustes de configuración, o eventualmente de reemplazo por otras plataformas que brinden mejor desempeño y condiciones de calidad.

Las siguientes son las próximas acciones para desarrollar: 1. Validación con Portafolio de emprendimientos del Fondo de Inversión 2. Refinamiento de Reglas para validar su precisión 3. Continuar recolección de datos y fortalecer estrategia de calidad 4. Aumentar el número de Emprendimientos mediante convocatoria abierta 5. Aumentar el número de usuarios evaluadores 6. Monitoreo de desempeño plataforma 7. Monitoreo cumplimiento de Drivers de Negocio


8.6.9 Otras iniciativas de gestión de conocimiento útiles Se continuará incorporando conocimiento complementario en el ecosistema colombiano y se

profundizará el proceso de toma de decisiones de levantamiento de capital y de evaluación de candidatos a inversión con los usuarios reales tanto de Uniandinos como de la Asociación de Fondos de Capital Colombiana - ColCapital.

8.7 Prototipo para el apoyo al proceso de búsqueda de expertos investigadores por temática

El tercer componente del prototipo es la identificación de conocimiento disponible en la

comunidad de investigadores del país, con el fin de ponerlo al servicio del ecosistema de innovación y emprendimiento. Para ello, el equipo encargado de esta temática −conformado por Diego Fernando Forero Cruz, Giseth Jackeline Jiménez Quiñones, y Henry Mauricio Cortes Fuquene− estructuró un prototipo basado en el análisis de la información de investigadores y grupos de investigación publicada en los sitios oficiales tales como SCIENTI, CVLAC, GRPLAC, PUBLINDEX y Datos.gov.co. El mecanismo habilitado fue una solución que permitió profundizar en la temática de Biotecnología, para explorar en profundidad quiénes están investigando en ese tema.

Se obtuvieron 280 grupos de investigación los cuales están trabajando en diferentes temáticas y

aspectos del área de interés. A continuación, se reseña el ejercicio que este grupo realizó en la clase de Administración del conocimiento, la información a la que se hace referencia se reproduce con el permiso de los autores y explícitamente ha sido aportada por ellos para el desarrollo de este trabajo con fines experimentales y de aprendizaje en la exploración del conocimiento del ecosistema de innovación.

8.7.1 Dominio de conocimiento

Las organizaciones públicas y privadas, y en general Colombia como país requiere de una fuerte

dinámica en asuntos de ciencia, tecnología e innovación para competir de mejor manera en la región y potenciar el crecimiento económico y social del país, en este sentido ahora más que nunca se habla de emprendimientos y/o emprendedores que apoyados en el estudio y uso de nuevas tecnologías están trabajando para crear soluciones innovadoras a problemas reales e incursionar en nuevos mercados, en este proceso la búsqueda de conocimiento resulta fundamental por lo tanto se requiere conocer que avances tenemos en el país en materia de investigación en determinados temas o tecnologías y donde están las fuentes que originan estos estudios que bien pueden ser investigadores o grupo de expertos.

En la actualidad existen diferentes fuentes de información una de ellas es el CvLAC, (Currículum Vitae Latinoamericano y del Caribe), es un software basado en un proyecto estratégico de cooperación técnica de la Coordinación de investigaciones de la Organización Panamericana de la Salud (OPS) cuyo fin es facilitar el registro permanente de hojas de vida de investigadores, innovadores, académicos y expertos del Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación de Colombia (SNCTI). Al mismo tiempo, es un espacio común de integración e intercambio de información de los currículos, de todas aquellas personas que forman parte de los sistemas de


ciencia, tecnología e innovación, de países como Brasil, Colombia, Venezuela, Ecuador, Chile, Argentina, entre otros.

Por otro lado, también existe el GrupLAC (Grupo Latinoamérica y del Caribe), es un software originalmente desarrollado por el Grupo Stela de la Universidad Federal de Santa Catarina cuyo objetivo es mantener un directorio de los grupos de investigación, instituciones e investigadores que participan activamente en el desarrollo de nuevas estrategias en el ámbito de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación.

8.7.2 Proceso de conocimiento

El proceso de conocimiento está enmarcado por la necesidad que tiene un emprendedor de

encontrar conocimiento y la fuente de este, con el objetivo que le permita continuar trabajando en el desarrollo del emprendimiento a partir del apoyo o beneficio que puede recibir una vez tiene acceso al conocimiento.

FIGURA 28. Mapa de Procesos – Búsqueda de investigadores. Fuente: Elaboración

equipo Componente Investigadores

El propósito principal del Sistema de gestión de conocimiento es facilitar la conexión entre el

emprendedor con la fuente de conocimiento que mejor cumple el criterio de búsqueda o necesidad, y como consecuencia de esta conexión se espera dinamizar la colaboración entre actores del ecosistema para lograr poco a poco aumentar en términos de eficiencia y eficacia la puesta en marcha de emprendimientos de alto impacto y de esta manera contribuir en el desarrollo económico y social del país.

La eficiencia se puede materializar en el ahorro de tiempo invertido por un emprendedor para

lograr ubicar y contactar con la fuente de conocimiento, y la eficacia se puede medir por los contactos efectivos que resultan en la continuidad del proyecto de emprendimiento para finalmente convertirlo en realidad, para los dos actores el proceso genera beneficios, dado que para el emprendedor representa un aporte significativo el hecho de facilitar el acceso al conocimiento y


para el investigador también resulta provechoso dado que encuentra una opción para aplicar el conocimiento adquirido.

En este proceso algunas de las preguntas que tendría el emprendedor en la búsqueda de

conocimiento que complemente su emprendimiento son:

• ¿Qué persona o grupo tiene conocimiento en esta temática?

• ¿En cuántas publicaciones ha participado?

• ¿En qué ciudad está ubicado el grupo de investigación?

• ¿En qué áreas de investigación participa el investigador? Durante el desarrollo del Sistema Basado en Conocimiento se implementaron funcionalidades

que responden cada una de estas preguntas, los detalles de cada funcionalidad están descritos en la entrega 2 del proyecto.

En este proceso de conocimiento encontramos los siguientes actores:

TABLA 22. Fuentes de Conocimiento

ID Participante Descripción 001 Investigador Persona que de manera independiente dedica su tiempo a

la investigación.

002 Grupo Investigación Colectivo que dedica total o parcialmente tiempo a la investigación.

003 Inst. Educación Superior Instituciones educativas que promueven y realizan investigación.

Fuente: Elaboración equipo Componente Investigadores

En este proceso las Fuentes generan conocimiento a partir del trabajo de investigación que se

realiza sobre una temática o línea de investigación en particular, esta es una labor que realiza un individuo o un colectivo, por otro lado, puede estar o no dirigido.

TABLA 23. Usuarios de Conocimiento

ID Participante Descripción 004 Investigador Persona que dedica su tiempo a la investigación, consulta

y necesita fuentes de información para avanzar en su campo de investigación.

005 Emprendedor Individuo o colectivo que tiene una idea basada en innovación y necesita de conocimiento especifico que permita materializar el emprendimiento en una empresa real.


En este proceso los usuarios del conocimiento van desde un individuo hasta la sociedad en

general, en este ecosistema el emprendedor es el usuario clave dado que necesita encontrar y consultar fuentes de conocimiento que le permitan resolver problemas para avanzar en el desarrollo de la idea que se quiere implementar.


8.7.3 Base de Conocimiento

Para crear la base de conocimiento seguimos un proceso iniciando con el levantamiento y luego

la incorporación del conocimiento al sistema, en primera instancia partimos de identificar y cuantificar la base de dicho conocimiento de la siguiente manera:

1.Grupos de investigación reconocidos (2019) es un documento Excel con 19 columnas y 5772

registros, en el cual se encuentra la información correspondiente a los grupos de investigación sin tener la información de sus integrantes.

Específicamente la información que se puede encontrar en el documento es: Información de la convocatoria asociada como id, nombre, año; información del grupo como id,

código (diferente del id), nombre, fecha de creación, municipio, departamento, país, nombre de la región, código del DANE, id del área, nombre del área, nombre general del área, clasificación, orden de clasificación, años del grupo; y el nombre de la institución que avala el grupo de investigación.

Este documento requiere una fase de limpieza de datos ya que algunos registros presentan el problema que tienen la información desplazada una o más columnas a la derecha.

2.Investigadores (2019) es un documento Excel con 28 columnas y 16,796 registros donde se

tiene la información general de los investigadores sin mostrar su nombre. Específicamente la información que se presenta es la siguiente: Identificador (id) de convocatoria, nombre de convocatoria, año de la convocatoria, id del área,

nombre especifico del área, nombre del área, nombre grande del área, fecha de nacimiento, id de género, nombre del género, municipio de nacimiento, departamento de nacimiento, país de nacimiento, región de nacimiento, código DANE de nacimiento, id de ubicación de residencia, municipio de residencia, departamento de residencia, país de residencia, región de residencia, código DANE de residencia, id de nivel de formación, nombre de nivel de formación, número de orden, id de clasificación, nombre de clasificación, orden de clasificación, edad del investigador en años.

Para poder usar esta información primero se debe realizar un proceso de limpieza de datos ya que tiene valores que tienen problemas de formato.

3.ScienTI es una plataforma que soporta la red pública de fuentes de información y conocimiento

que tiene el objetivo de contribuir a la gestión de la actividad científica, tecnológica y de innovación en esta se encuentran los datos del CvLAC y GrupLAC. De esta fuente podemos obtener los datos de todos los grupos de investigación e investigadores.

La información de los grupos de investigación está organizada de la siguiente forma: Datos

básicos, instituciones, plan estratégico, líneas de investigación declaradas por el grupo, integrantes, producción de formación y extensión, producciones bibliográficas, producción técnica y tecnológica, apropiación social y circulación del conocimiento, actividades de formación, actividades como evaluador.


La información de los investigadores se encuentra de la siguiente forma: Datos generales, actividades de formación, actividades de evaluador, apropiación social, producción bibliográfica, producción técnica, más información y producción en arte.

En cuanto a las fuentes de información el principal reto para lograr utilizarlos y obtener provecho

fue el manejo de la meta-data que cada uno contiene y cómo poder modelar y extraer la información relevante de cada uno.

Como ejemplo se pueden consultar los siguientes enlaces: Grupo de investigación https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=00000000007140 Investigador líder del proyecto https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=00003991

75 El segundo paso en este proceso tiene que ver con acotar la cantidad de datos para incorporar

al sistema, luego de cumplir con la revisión, análisis y exploración de toda la información se concluye que para efectos del proyecto, nuestro sistema basado en conocimiento trabaja específicamente con datos en el área de estudio de Biotecnología para lo cual se utiliza una muestra correspondiente a los primeros 200 grupos de investigación que actualmente aparecen relacionados con algún proyecto de investigación en esta área.

TABLA 24. Resultados Grupos de investigación en Biotecnología

Categoría Área de Estudio Cantidad de grupos

Grupos de Investigación del Programa Nacional de Ciencia y Tecnología

Biotecnología 280/280


A la fecha ya contamos con un avance del 100% del conocimiento capturado e incorporado al

sistema, dicho proceso se realizó mediante la creación de una Base de Datos donde se almacena el total de la información, junto con el desarrollo de una aplicación basada en pila “PERN”, la cual consiste en el uso de PostgreSQL, Express, React y Node.js además desarrollamos y usamos una capa anterior a esto que se encarga de la recolección de datos a partir de la fuente del árbol de información ya existente en CvLAC y GrupLAC, esto se va a detallar en la siguiente sección.

Finalmente el último paso es el trabajo con los datos obtenidos para la generación de

conocimiento, que para nuestro caso tiene por objetivo presentar al usuario (emprendedor) una lista de investigadores y/o grupo de investigación, a este resultado se llega a través de un proceso de transformación del conocimiento disponible y capturado desde la fuente identificando principalmente 3 indicadores de idoneidad como lo son a) el número de integrantes, b) de

https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=00000000007140

https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000399175

https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000399175


publicaciones y c) cantidad de proyectos, recordemos que nuestra fuente de conocimiento se encuentra en el árbol ya construido que tiene el Ministerio de Ciencias donde esta recopilada la información de GrupLAC y CvLAC.

En cuanto a la evolución de la base de conocimiento se debe tener presente que la cantidad de

conocimiento disponible en las fuentes identificadas aun es bastante grande, de tal manera que se debe continuar con el trabajo de incorporar más conocimiento a la base, para lo cual se proponen los siguientes pasos:

• Identificar otras categorías de grupos de investigación para incorporar.

• Identificar áreas de estudio que atienden dichos grupos.

• Priorizar áreas de estudio que vale la pena incorporar.

• Cuantificar la cantidad de conocimiento de acuerdo con los pasos anteriores. Luego para evolucionar y enriquecer la base de conocimiento vale la pena enfocarse en:

• Refinar el proceso para trabajar los datos obtenidos y como se cargan al sistema

• Desarrollar una integración al sistema de información de GrupLAC y CvLAC. Dado que refinando el proceso para analizar y trabajar los datos se puede llegar a cierta

granularidad con el fin de obtener información de mayor valor o utilidad, lo que necesariamente se traduce en dar mayor valor en el conocimiento entregado al usuario, de otra parte, vemos que el sistema se puede enriquecer en la medida que se integre con las fuentes de conocimiento es decir con los sistemas de información del GrupLAC y el CvLAC dicha integración a nivel tecnológico permitiría definir nuevas formas para obtener, analizar, actualizar e incorporar el conocimiento, también abre la posibilidad para que la presentación de la información que ofrece el CvLAC se realice por la interface de nuestro KBS.

8.7.4 Cumplimiento de objetivos y alcance planteados

El objetivo planteado al inicio del proyecto fue el siguiente: Implementar este repositorio de forma que sea el artefacto base al cual los investigadores, grupos de investigación, emprendedores, entre otros puedan remitirse para identificar que instituciones y personas poseen un conocimiento específico.

El alcance definido para el dominio del conocimiento fue de tecnologías 4.0. el cual a su vez fue

delimitado a la temática Biotecnología. Para el logro de este objetivo se realizó la adquisición del conocimiento a través de la plataforma

SCIENTI y con el análisis realizado de la información obtenida, se realizó la estructuración de la base de conocimiento que permitió realizar la visualización de la información que fue considerada relevante para el usuario y dentro del contexto del proyecto. Esto enmarcado dentro de la temática seleccionada que en este caso se trata de investigaciones en Biotecnología.


La adquisición de la información se realizó mediante un script de Python que se encarga de realizar una tarea de webscraping, un fragmento de este script se muestra a continuación.

En este fragmento se presenta una parte del proceso de adquisición de información acerca de

los investigadores.

FIGURA 29. Script de Python par WebScraping. Fuente: Elaboración equipo Componente

Investigadores

El script de Python da como resultado al final de su ejecución la creación de 4 archivos de texto,

de los cuales se va a mostrar un fragmento en la siguiente imagen, que contienen el código SQL correspondiente al esquema relacional que se encuentra anexo a este documento.

FIGURA 30. Resultados del Script de Python par WebScraping. Fuente: Elaboración


Una vez toda la información está cargada en la base de datos un servidor, que está conectada a esta, se encarga de realizar las consultas y transformar la información, de este proceso a continuación se muestra una sentencia realizada por el servidor y su resultado.


FIGURA 31. Resultados en forma de grafo. Fuente: Elaboración equipo Componente

Investigadores

A continuación, un ejemplo de cómo es visualizado el conocimiento para el usuario al realizar

búsquedas a través de grupos de investigación teniendo en cuenta unos criterios de ordenamiento definidos para el orden de la visualización y como se puede observar en la imagen se muestra el contacto(email) de las personas vinculadas al proyecto. Los criterios de ordenamiento son el número de integrantes, publicaciones y cantidad de proyectos.


FIGURA 32. Visualización al realizar búsquedas. Fuente: Elaboración equipo Componente

Investigadores

Los criterios de ordenamiento dan al usuario emprendedor una vista en la que los resultados

presentan una relevancia en la búsqueda de conocimiento, lo cual al compararlo con una búsqueda por CVLAC la visualización es diferente y le implican al usuario revisar los resultados para determinar si es lo que realmente está buscando.

FIGURA 33. Resultados criterios de ordenamiento. Fuente: Elaboración equipo

Componente Investigadores

Para mayor información, por favor diríjase al siguiente video demostrativo Video: https://youtu.be/uxiUIO9SUSw

https://youtu.be/uxiUIO9SUSw


8.7.5 Aplicación del esquema de medición

Para evaluar que el KBS esté cumpliendo con las necesidades del usuario, se hizo uso de las

siguientes métricas:

• La calidad de la presentación de los resultados mostrados: Los resultados se presentan en un formato adecuado.

• Satisfacción del usuario con la búsqueda de conocimientos: relación entre el conocimiento necesitado y la cantidad de conocimiento recibido.

• Satisfacción con los elementos de conocimiento presentados: que el KBS muestre al usuario los grupos de investigación correspondiente a la temática que está buscando.

TABLA 25. Esquema de medición del aporte del prototipo

Métrica Descripción Unidad Medida

Línea Base KBS

Conocimiento recibido

Relación entre el conocimiento requerido y el recibido

Relevante No Relevante

No Relevante Relevante

Calidad del conocimiento

Calidad del conocimiento publicado

Preciso No Preciso

No Preciso Preciso

Eficiencia publicación de conocimiento

Relacionado al tiempo y facilidad para obtener el resultado de la búsqueda

Fácil de Usar No Si

Apoyo en localizar expertos

Ayuda a la identificación y localización de expertos

Preciso No Preciso

No Preciso Preciso


La plataforma SCIENTI permite a los investigadores encontrar diferentes trabajos de

investigación realizados por grupos de investigación, investigadores o instituciones. Sin embargo, al realizar una búsqueda por CVLAC el tiempo puede ser considerable ya que requiere una revisión del usuario para determinar si lo que encuentra es realmente lo que le sirve para su emprendimiento, ahora con el trabajo realizado en el proyecto la idea es contribuir al usuario en la disminución del tiempo de búsqueda y encontrar el contacto que requiere.

A continuación, un ejemplo de cómo se realiza una búsqueda actualmente desde CVLAC Se ingresa a CVLAC, donde existen varias opciones de consulta


FIGURA 34. Ejemplo de Búsqueda desde CVLAC. Fuente: Elaboración equipo


Al realizar una consulta por grupos de investigación, se puede seleccionar una temática para

filtrar los resultados

FIGURA 35. Ejemplo de Búsqueda desde CVLAC (2). Fuente: Elaboración equipo


Se obtienen los siguientes resultados y se debe empezar a revisar cuáles de esos resultados pueden servir para el objetivo planteado


FIGURA 36. Resultados de Búsqueda desde CVLAC. Fuente: Elaboración equipo


De estos resultados iniciales se encuentran varios trabajos que no están directamente

relacionados a lo que se está buscando y otro donde no se refleja información por lo que se descartarían, lo cual implica tiempo adicional.

FIGURA 37. Resultados de Trabajos según Búsqueda desde CVLAC. Fuente: Elaboración



FIGURA 38. Resultados detallados de Trabajos según Búsqueda desde CVLAC. Fuente:

Elaboración equipo Componente Investigadores

Mientras que al realizar la búsqueda a través de KBS, al cual se le implementaron unas

condiciones para la muestra de resultados que tiene como fin facilitar esa búsqueda al usuario y que obtenga fuentes de conocimientos que estén más relacionados con lo que esté buscando y optimizar de esta manera su tiempo de búsqueda de expertos con el que desea el contacto para afianzar su idea de emprendimiento.

FIGURA 39. Resultados Búsqueda desde Plataforma de conocimiento. Fuente:

Elaboración equipo Componente Investigadores


De tal forma que esta es una manera en que se puede verificar que el conocimiento resultante

de la consulta genere el conocimiento esperado por el usuario y que el KBS muestre lo que se le está preguntando.

8.7.6 Manuales de instalación y usuarios

Debido a que el artefacto propuesto es una página web no se requiere de ningún tipo de guía de

instalación por parte de los usuarios, sin embargo, aunque la página es clara, es oportuno tener una guía para el usuario:

La página no requiere de la creación de usuario previa y en esta se puede encontrar la

información general de los grupos de investigación y los investigadores que los lideran correspondiente al programa nacional de ciencia y tecnología de Biotecnología, esta información puede ser accesible en cada uno de sus apartados que se encuentran en la barra de navegación superior como se ve en la siguiente imagen:

En el apartado de investigadores se encontrará toda la información de los investigadores y en la información de grupos de investigación en su apartado correspondiente.

Dentro del apartado de investigadores se encontrarán dos subapartados que son:

FIGURA 40. Interfaz prototipo búsqueda de investigadores. Fuente: Elaboración equipo


La lista de los investigadores: esta es una lista que contiene toda la información de los investigadores y que permite organizar la información de la tabla de mayor a menor y viceversa por cualquier parámetro y la búsqueda especializada por los criterios de nombre, nacionalidad y sexo.


FIGURA 41. Resultados prototipo búsqueda de investigadores. Fuente: Elaboración


Las gráficas de los investigadores: representan la información de la tabla anterior en una gráfica del número de investigadores que desarrollan un área.

FIGURA 42. Resultados prototipo búsqueda de investigadores. Fuente: Elaboración


Dentro del apartado de grupos de investigación se encontrarán tres subapartados que son:


La lista de los grupos de investigación: esta es una lista que contiene toda la información de los grupos de investigación y que permite organizar la información de la tabla de mayor a menor y viceversa por cualquier parámetro y la búsqueda especializada por los criterios de nombre, formación, departamento, ciudad, email, área de conocimiento general y área de conocimiento especifica.

FIGURA 43. Resultados consulta detallada en prototipo búsqueda de investigadores.


Las gráficas de los grupos de investigación: Representación de la información de la tabla anterior en 3 graficas que muestran el número de grupos que desarrollan un área de conocimiento general, un área de conocimiento específica y una tupla especifica de ares de conocimiento


FIGURA 44. Resultados prototipo búsqueda de investigadores por Área de Conocimiento.


Grafo de conexión de los grupos de investigación: representación de las relaciones entre las áreas de conocimiento y los grupos en forma de grafo, este grafo es interactivo en cuanto el usuario puede acercarlo o alejarlo, mover nodos, resaltar los enlaces que salen de un nodo y ocultar o mostrar información.

FIGURA 45. Representación en forma de grafo de los resultados. Fuente: Elaboración



Por otra parte, para el despliegue de la aplicación, la organización únicamente necesita tener disponibles servicios cloud en AWS, en las cuales se tendría que crear una base de datos postgreSQL donde cargar la información y dos instancias EC2 una para el servidor y una para el cliente, además del cambio de direcciones IP en el código una vez las instancias se han creado.

8.7.7 Estrategia de implementación

El usuario principal en este KBS es el emprendedor, plenamente identificado en el ecosistema

que a su vez es el principal stakeholder con un alto grado de interés e influencia, en términos de estrategia para la implementación y uso del KBS se plantea lo siguiente.

Una primera estrategia es comunicar la existencia de la herramienta para ser usada por los

emprendedores, esto se logra por medio de una invitación abierta para que voluntariamente lo utilicen y brinden retroalimentación para seguir iterando en la mejora del KBS.

A partir del paso anterior, y con la finalidad de lograr que se materialice la utilización del KBS en

este caso por parte de emprendedores y de investigadores que incluye grupos de investigación, se plantea la posibilidad de presentar el KBS al Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación de Colombia (SNCTI), en este proceso se espera identificar stakeholder claves que apoyen el proceso y permitan formalizar el lanzamiento de una prueba piloto dirigida a la comunidad de investigadores para que inicien con el uso del KBS y a partir de la retroalimentación se pueda evaluar el beneficio, mejorar el artefacto y sus funcionalidades para que en adelante se convierta en una herramienta de apoyo en este ecosistema.

Una segunda estrategia en modo “guerrilla” es continuar con el desarrollo del KBS, trabajar en

el mejoramiento en términos de funcionalidades y usabilidad con el apoyo de expertos para avanzar a tal punto que se logre incluir una comunidad de práctica conformada por emprendedores e investigadores para que ellos sean los iniciadores de la prueba piloto y en el tiempo lograr con su retroalimentación validar el uso del KBS para luego presentarlo ya a la comunidad como un sistema disponible en el ecosistema.

El objetivo final que aplica estas estrategias es iniciar desde ya un proceso de aprendizaje y

mejora continua del KBS, interactuando con los usuarios para validar el uso y beneficios de tal manera que poco a poco se materialice el valor entregado al ecosistema y así asegurar que la iniciativa se mantenga en el tiempo.

8.7.8 Trabajo futuro

Para cumplir con el objetivo del prototipo, el dominio fue delimitado teniendo en cuenta un

programa de investigación nacional en ciencia y tecnología, se debe tener presente que la base desarrollada puede ser replicada y aumentada con la finalidad de robustecer el KBS, en este sentido hace falta más trabajo y actividades. A continuación, se mencionan algunas tareas o actividades a realizar.


Trabajar en la incorporación de otras temáticas de investigación existentes y de esta manera ampliar el rango de búsquedas para los usuarios.

Enriquecer el algoritmo para refinar la data de forma tal que se logre más granularidad en el

análisis de ésta, ampliando el beneficio al usuario final entregando información con mayor valor. Mejorar la interfaz de usuario, incorporando gráficas y cuadros de resumen que puedan ser

exportados. Para la captura de información se plantea la integración al sistema de información del CvLAC y

GrupLAC, de tal manera que la actualización de la data e incorporación se realice por medio de un proceso automatizado y al mismo tiempo que se integre información del KBS a los sistemas de información del SNCTI.

Incorporar el uso de reglas al sistema puede ser de gran beneficio, siendo esta labor de alta

complejidad requiere de un trabajo detallado que más adelante se puede dar, cuando la fase inicial del KBS este corriendo y exista retroalimentación por parte de emprendedores e investigadores.

Realizar un piloto con la finalidad de obtener retroalimentación respecto de cómo los usuarios

sugieren/desean visualizar la información recibida, también e igualmente importante conocer su opinión acerca de qué información adicional sería interesante recibir o que otras funcionalidades resultarían beneficiosas en el KBS.

También se plantea realizar un nuevo modelo que abarque otros aspectos con mejor nivel de

detalle, incorporando por ejemplo un análisis de las publicaciones, proyectos, cursos y capacitaciones realizadas por cada grupo de investigación e investigadores.


9 Modelo de Negocio y Consideraciones para la Aceleración

Al desarrollar el modelo de negocio se revisaron todos los componentes clave y se encontraron los siguientes resultados:

9.1 Propuesta de Valor

Ofreceremos la posibilidad de que cada actor innovador interprete y personalice SU ecosistema de innovación para conectarse con actores según sus necesidades y capturar valor oportunamente.

Esta propuesta significa más que tener una red fortalecida, es identificar aquella subred que hace

sentido para cada actor según su momento y le permitirá empoderarse para capturar valor para sí mismo a medida que interactúa con otros actores que le pueden aportar.

El patrón del modelo de negocio es un patrón de múltiples orillas [93], el cual tiene diferentes

actores interconectados, y por ello requiere propuestas de valor diferentes para cada segmento de clientes y cada segmento necesita de los otros segmentos para que el negocio funcione. La propuesta de valor significa esencialmente tres acciones: i) Atraer Grupos de actores; ii) Hacer conexiones entre actores; y iii) Reducir los costos actuales para cada actor. La política de precios es diferente para cada actor, ya que el precio se convierte en un atractor o limitante para acceder a la dinámica de interacción.

La propuesta de valor se basa en un enfoque de intercambio pertinente de valor y conocimiento

que se requiere que fluyan entre los diferentes actores, a continuación un ejemplo de ello: Ejemplo 1: Un emprendedor TIENE Información de su Desempeño y NECESITA Recursos de Capital de Trabajo Un inversionista TIENE Recursos para invertir y NECESITA Información de potenciales emprendimientos Un emprendedor TIENE posibilidad de generar retorno Un inversionista NECESITA retorno a partir de su inversión Ejemplo 2: Un emprendedor TIENE un problema específico que resolver en su modelo de negocio y NECESITA un conocimiento de vanguardia generado por un experto Un investigador TIENE resultados de su investigación que podrían ser usados en un problema particular Un investigador TIENE acceso a activos de laboratorio en el cual se pueden realizar pruebas aplicadas Un investigador NECESITA recursos para financiar insumos necesarios para aplicar su conocimiento a casos prácticos Un emprendedor TIENE retornos esperados de su negocio que puede acordar compartir con el investigador


Este tipo de relacionamiento pertinente –en el que las partes cuentan con elementos valiosos y

que requieren intercambiar con otros actores a cambio de un valor adicional, tanto en el flujo de conocimiento como en el flujo de recursos y activos tangibles e intangibles– es la propuesta de valor específica que se estructura para cada interacción.

Lograr que al final de cada interacción cada actor capture valor e intercambie con otros, activos

y conocimiento es lo que hace único a la plataforma propuesta, lo que lo hace valiosa para los diferentes grupos de interesados, y lo que le permitirá crecer en el tiempo cada vez conectando a más actores del ecosistema de innovación colombiano.

9.2 Segmentos de Mercado En cuanto a análisis y cuantificación de mercado, se estimó el mercado total (TAM), el Mercado

Alcanzable (SAM), el Mercado Objetivo para los próximos dos años [18], tanto para los inversionistas, los emprendedores, las empresas innovadoras, los investigadores y las entidades de fomento. Para ello se revisaron las bases de datos ya mencionadas.

En la siguiente tabla se pueden ver los cálculos de tamaño de mercado para cada segmento.

TABLA 26. Cuantificación de mercad

ACTOR MERCADO TOTAL

(TAM) MERCADO

ALCANZABLE (SAM)

MERCADO OBJETIVO

FUENTE UTILIZADA

EMPRENDEDOR 84.724 Nuevas unidades por año

16.000 8.472 Confecámaras

EMPRESAS 1.048.576 empresas matriculadas

5.000 Empresas Grandes

1.000 Empresas Innovadoras

RUES, Dinero y ANDI

INVERSIONISTAS No disponible VC y Family Offices

140 Afiliados Colcapital

Colcapital.org

INVESTIGADORES 16.796 Investigadores 5.772 Grupos de Investigación

7.138 2.453 Grupos categoría A1,A y B

1.427 490

SCIENTI y Datos.gov.co

ENTIDADES DE GOBIERNO

2.000 Entidades a nivel nacional

200 Principales entidades de fomento

79 Entidades con convocatorias más frecuentes

Innovamos.gov.co


9.3 Flujo de ingresos

El enfoque es tener un modelo freemium, es decir que algunos segmentos recibirán el servicio de manera gratuita y otros pagarán para al final tener la cobertura necesaria para alcanzar la rentabilidad. Cada segmento tendrá su política de precios diferenciada; por ejemplo, los emprendedores recibirán el servicio gratuito, entendiendo que el modelo de negocio requiere de su concurso, de su información y de su activa participación para que los otros segmentos se vinculen; las entidades de apoyo e intermediarios tendrán un descuento del 50% en la suscripción mensual si se comprometen a activar a sus emprendimientos y empresas apoyadas en la plataforma; y las empresas e inversionistas, quienes ya tienen un modelo de negocio establecido, pagarán una suscripción mensual.

Con respecto a la fórmula de rentabilidad y a la definición de la política de precios se analizaron

tres alternativas: i) Precio fijo por suscripción; ii) Precio Variables según Tamaño (Ventas o Número de Usuarios), según el uso de la plataforma, y según paquetes de funcionalidad; y iii) Precio con descuento por activación de clientes.

9.4 Canales y Estrategia de relacionamiento

Además de habilitar el canal digital propio de la plataforma, se buscará habilitar a las entidades intermediarias del ecosistema de apoyo: incubadoras, aceleradoras, espacios de coworking y entidades de fomento. Estos actores pueden jugar un rol de capilaridad en todo el país para activar a los empresarios e innovadores de sus mercados naturales con la plataforma. En la práctica, los intermediarios del ecosistema de innovación se convertirán en promotores de la plataforma y en canales indirectos de distribución y venta, lo que permitirá que la plataforma esté en manos de los emprendedores y empresas más rápido que con una fuerza de ventas directa o virtual.

9.5 Modelo Operativo – Recursos Clave

Los recursos clave son los datos y el software que tendrá la capacidad de transformarlos en información y en conocimiento que se pueda colocar al alcance de los diferentes actores para empoderarlos en la toma de decisiones específica en cada interacción.

Equipo desarrollador de software con conocimiento en análisis de datos, uso de plataformas de

BigData, analítica, sistemas basados en reglas, RPA y webcrawling, herramientas de inteligencia artificial y con experiencia en la nube.

Los mecanismos de activación de canales de ventas y relacionamiento, tanto por telemercadeo

como por gestión comercial presencial son recursos clave para activar ventas: agentes de telemercadeo y ejecutivos comerciales.

Los mecanismos de postventa y fidelización de clientes para prestar servicios de soporte vía chat

y telefónico para atender la operación permanente de la plataforma: agentes de soporte telefónico y vía chat, y gestores de fidelización.


9.6 Modelo Operativo – Costos

En el modelo operativo, se debe tener en cuenta que el costo clave es mantener operando la plataforma y subsidiar a quienes no pagan. Los rubros significativos son costo de nube, costo de desarrollo, costo de obtención de los datos y costos de personal para ventas y soporte.

9.7 Flywheel del Modelo de Negocio

Se deberán refinar los círculos virtuosos que se crean en la dinámica de sistemas del modelo de negocios [95]; A continuación, se presenta un ejercicio que busca entender esta dinámica.

FIGURA 46. Creando círculos virtuosos en el Modelo de Negocio

Por último, se requiere complementar el análisis financiero completo del proyecto para

proyectar el flujo de caja requerido para los próximos años con el fin de identificar adecuadamente las necesidades de gastos de capital y de operación.

El modelo de negocio requiere mayor refinamiento, y una validación de ciertas hipótesis que

permitan tomar decisiones. Por ejemplo, en cuanto a precio, las alternativas analizadas conducen a que la dinámica del negocio podrá ser establecer un precio por suscripción para los clientes ya establecidos: inversionistas, empresas, entidades de apoyo; un precio con descuento para canales indirectos tales como incubadoras, aceleradoras, coworking y otros mediadores; y un precio gratis para emprendedores, con el fin de crear una participación activa en la adopción del servicio y


entregar un estímulo adecuado para ampliar la comunidad, generar valor para muchos actores del ecosistema y mantener un flujo de ingresos que conduzca a la rentabilidad.

Adicionalmente, es necesario encontrar una relación de propuesta de valor y modelo de negocio

que permita encontrar el lugar en el mercado: i) Verificar si se está entrando en un mercado atractivo, si se atiende un problema que le pasa a muchos clientes de manera frecuente, validar si los sustitutos son limitados, buscar entrar en una propuesta que no genere fricción en cuanto a precio final, y que en este mercado se pueda generar impacto económico, social y ambiental; ii) Verificar si la propuesta es suficientemente valiosa, esto significa que se enfoque en tareas insatisfechas, dolores no resueltos y beneficios no concretados, que esté orientada a labores funcionales, emocionales y sociales al tiempo, y que esté alineada en cómo los clientes miden su propio éxito; y iii) Verificar que sea un negocio sostenible, esto significa que genere ingresos recurrentes, que tenga una estructura de costos diferenciada, y que se entregue valor con el apoyo de otros para no sobrecargar los costos [94].

Es clave calcular los Unit Economics para el modelo de negocio, especialmente el Costo de Adquisición de Clientes (CAC), el Valor a Largo Plazo de un Cliente (LTV), y los mecanismos de remuneración de canales. Con estas métricas se puede estimar y validar el precio a cobrar a los diferentes actores del mercado [76].

9.8 Estrategia de Validación de Hipótesis propias del Modelo de Negocio.

El modelo de negocio del proyecto innovador debe ser validado para responder tres preguntas clave: ¿La gente querría que hiciéramos este proyecto?; ¿Podemos hacer realidad este proyecto?; y ¿Aunque la gente lo quiera y podamos hacerlo, deberíamos hacerlo realidad? [84].

Para encontrar respuesta a estos interrogantes se definen las hipótesis para establecer qué

hechos deberían ocurrir para que el proyecto sea deseable, factible y viable; es decir que supere el reto de aceptación del mercado, el reto de factibilidad operativa y el reto de viabilidad financiera.

Las hipótesis se plantean asegurando que sean verificables, precisas y discretas. Verificable,

significa que se puede encontrar un valor booleano al verificarla, es decir que se prueba VERDADERO O FALSO; Precisa, significa que existe claridad de lo que significa tener éxito al probarla y que el estado final no es ambiguo ni admite contradicciones; y una hipótesis es Discreta, cuando describe un hecho concreto, verificable y unívoco.

Para Validar las hipótesis se seleccionan experimentos que sean económicos y rápidos y permitan

aprender especialmente de aquellos hechos muy importantes y de los que no se tiene evidencia. Los experimentos son el mecanismo para reducir la incertidumbre asociada a los componentes clave del proyecto.

Se definieron las hipótesis para validar la deseabilidad (Aceptación del mercado); la Factibilidad

(Capacidad operativa) y la Viabilidad (Sostenibilidad financiera del proyecto). En la TABLA 27 se


presentan las hipótesis propuestas las cuales plantean preguntas fundamentales que se deberán cumplir para que el proyecto supere sus retos fundamentales.

TABLA 27. Lista de Hipótesis Por Validar

HIPÓTESIS TIPO DESCRIPCIÓN HIP-1 Deseabilidad Nosotros creemos que:

Nuestro servicio de información y conocimiento realmente resuelve tareas clave de los diferentes segmentos de cliente (actores del ecosistema), alivia dolores extremos y genera beneficios valiosos.

HIP-2 Factibilidad Nosotros creemos que: Podemos conseguir y gestionar los datos necesarios para construir la información y generar el conocimiento que aporte valor a la toma de decisiones de los diferentes actores

HIP-3 Viabilidad Nosotros creemos que: Podemos conseguir suficientes clientes que paguen en un modelo freemium, a un precio mensual que cubra toda la operación de la plataforma de conocimiento


Para validar estas hipótesis, se planteó una estrategia de de desarrollo de experimentos. Los

experimentos son cuatro y se relacionan a continuación en la TABLA 28:

TABLA 28. Definición de Experimentos para validación de hipótesis

DEFINICIÓN DE EXPERIMENTOS VALIDA HIPÓTESIS

EXPERIMENTO DESCRIPCIÓN DISEÑO HIP-1 HIP-2 HIP-3

EXP-1

Entrevista con el cliente Una entrevista enfocada en explorar cómo la propuesta de solución le ayuda en las tareas, le alivia dolores y le genera beneficios en su cadena de valor

Actividades para Preparar: Armar el guion; Preparar material; Identificar entrevistados; programar la agenda Tiempo: 60 minutos Actividades para Ejecutar: Son tres momentos que tratan de profundizar acerca de i) sus procesos y aporte; ii) sus dolores y alivios; iii) los beneficios esperados y cómo se pueden concretar Tiempo: 60 minutos Actividades para Analizar: Resumen de Resultados Tiempo: 30 minutos

Sí

EXP-2 Prototipo Navegable

Actividades para Preparar: Sí Sí


Una interfaz digital que representa algunos servicios y funcionalidades que podrían estar a disposición de los diferentes tipos de usuario

Con la información ya disponible, esta es preparada en un visualizador de información Tiempo: 2 semanas Actividades para Ejecutar: Explicar a los clientes el funcionamiento y lo que se podrá hacer en la plataforma para consultar y recibir recomendaciones y contactos efectivos Tiempo: 60 minutos Actividades para Analizar: Recoger los resultados acerca de tres preguntas. ¿Qué los confundió? ¿Qué les quedó claro? ¿Cuáles funcionalidades les parecieron muy potentes en la interacción? Tiempo: 30 minutos

EXP-3

Preventa (llamado a la acción) Se trata de una activación de pre-orden antes de que la plataforma esté lista para la venta. No habrá transacción financiera, pero si se materializará la intención de compra, con un tratamiento preferencial en el futuro.

Actividades para Preparar: Crear una landing page, insertar opciones de precio y activar el web analytics Tiempo: 4 días Actividades para Ejecutar: Publicar la página, movilizar tráfico: las instituciones y actores de apoyo por e-mail y los emprendedores por redes sociales y grupos de chat. Esto conducirá a la activación como interesado y a la elección del precio que sugeriría. Tiempo: una semana Actividades para Analizar: Resumen de Resultados en cuanto a criterios de Nivel de visitas, Nivel de activación, Preferencias de precio (Precio fijo, Precio Variable por tamaño o transacciones, Precio Diferenciado según funcionalidades) Tiempo: dos días

Sí

EXP-4 Entrevistas con Proveedores y aliados

Actividades para Preparar: Identificar fuentes clave, programar las agendas y preparar la entrevista

Sí


Se trata de establecer si los proveedores de información estarían en disposición de entregar datos y cuáles mecanismos tienen para ello.

Tiempo: 60 minutos Actividades para Ejecutar: Presentar el proyecto, plantear la necesidad de información; validar el interés, la disponibilidad de datos y la intención de entrega Tiempo: 60 minutos Actividades para Analizar: Consolidar resultados y crear un mapa de Valor vs. Intención de entrega Tiempo: 30 minutos


De esta manera las tres hipótesis quedan cubiertas; a continuación, se presenta, en la Figura 47.,

la estrategia en el tiempo y la dinámica de realización de los experimentos.

Figura 47. CRONOGRAMA – Estrategia de experimentos para validación de hipótesis

Fuente. Elaboración del autor

Como se observa en la Figura 47. los dos primeros experimentos se realizarán por iteraciones

con el fin de tener resultados parciales.

1 122 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Preparar

Analizar

Ejecutar

SEGMENTO 2SEGMENTO 1

Entrevista con Clientes1

Prototipo Básico

Funcional2

Preventa3

Entrevista con

Proveedores de Datos4

Resultados Parciales por

rondas

Análisis de resultados

Validar

aporte de

valor

Validar

Concepto

Plataforma

Validar

Intención de

Compra y Precio

Validar

Disponibilidad

e Intención de Entrega

Preparación de PlataformaResultados Parciales

por rondas


Landing Page

Movilización usuarios


Preparar Agendas

Entrevistas


Agendas

JUNIO JULIO AGOSTO SEPTIEMBRE

1 3

1

3

2

HIPÓTESIS


10 Conclusiones

Al desarrollar esta tecnología, que significa la Plataforma de gestión de conocimiento para

dinamizar el ecosistema de innovación y emprendimiento colombiano, se tuvieron en cuenta cuatro aspectos clave: i) el Fin superior u objetivo (¿Para qué?); ii) el usuario de la tecnología que va a ser beneficiado (¿Quién?); iii) La interacción del usuario con los artefactos propios de la tecnología; y iv) el artefacto que permite, al usuario mediante la interacción, alcanzar los fines y objetivos.

En el proyecto se desarrollaron los cuatro aspectos requeridos para conceptualizar una tecnología [98]: i) el fin superior se determinó claramente con la importancia de la dinamización del ecosistema y se estableció el contexto global y la realidad colombiana. ii) se identificaron ampliamente los usuarios, se estableció un diálogo con ellos mediante encuestas y entrevistas y se les invitó a participar del desarrollo de la tecnología; iii) la interacción de los usuarios con los artefactos, se realizó hasta cierto punto, según los componentes específicos, se contó con la participación de expertos en inversión y en emprendimiento innovador quienes estuvieron expuestos al diseño general y detallado, así como a algunos de los instrumentos y herramientas que hacen parte del prototipado, sin duda alguna, los experimentos que se han propuesto contribuirán a profundizar en este aspecto de interacción; y iv) los artefactos tecnológicos que se desarrollaron para el prototipado, buscaron explorar herramientas, tecnologías, posibilidades para construir la Plataforma y se convirtieron en habilitadores iniciales del tipo de funcionalidades clave que requerirá la Plataforma de conocimiento en el futuro.

Adicionalmente, se conceptualizó un modelo de negocio base para comenzar la exploración de

las dimensiones de Deseabilidad, Factibilidad y Sostenibilidad de una operación posible en el futuro y se exploró la sintonía que debe tener la plataforma con los principios de la Sociedad 5.0 y de la Economía de la Dona.

Los sistemas de innovación se basan en la interacción entre actores y son claves para el desarrollo

económico de los países y en particular para fortalecer el flujo de conocimiento e información a través de los actores que co-evolucionan y cooperan en el desarrollo del ecosistema, generando y capturando valor, el cual se manifiesta en obtención de ingresos, transferencia de conocimiento, acceso a activos complementarios, acceso a talento humano o a tecnologías emergentes, entre otras opciones generadoras de beneficio.

La situación actual de los ecosistemas de innovación tanto de los países líderes como de

Colombia nos lleva a concluir que contar con una plataforma de gestión de conocimiento para dinamizar el ecosistema está relacionado con un excelente desempeño en materia de innovación y de dinámica de la interacción entre los actores que trabajan en red, intercambian conocimiento y obtienen beneficios del trabajo colaborativo con los aliados que aportan valor a los modelos de negocio.

Tras analizar las plataformas del ecosistema de algunos países líderes en innovación, ya sea por

desempeño o nivel de inversión en ciencia, tecnología e innovación, se encuentra que poseen un


elemento clave y de gran potencia: una plataforma que dinamiza el ecosistema permite tener el mapa completo de la oferta y ajustarla a las necesidades de cada actor, sin importar su nivel de madurez, su sector, su tamaño o sus necesidades puntuales. Mediante estas plataformas inteligentes se puede obtener análisis de datos e información para establecer el mapa completo del ecosistema y ponerlo de manera precisa, oportuna y pertinente en manos de cada actor. Las mencionadas plataformas cuentan con esteroides analíticos y plataformas inteligentes que permiten ofrecer valor en términos de conexiones y de acceso a soluciones para que las iniciativas de innovación prosperen y superen obstáculos ágilmente. Esto puede explicar el increíble desempeño de los países analizados.

Colombia no cuenta con un mecanismo de monitoreo del flujo de conocimiento e inversión en

el Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación. Por ello, se requiere un cambio estructural: si el Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación colombiano presenta falencias de articulación entre sus actores, no está respondiendo a la obtención de resultados transformadores que generen impacto económico, ambiental y social, debido a que su proceso de generación, transferencia y aprovechamiento del conocimiento no está funcionando como se espera, y si las recomendaciones de la Misión de Sabios conducen a la necesidad de orientar los esfuerzos del país hacia los retos de una Colombia productiva, equitativa y biodiversa; es válido pensar que la manera actual en que se gestiona el conocimiento en la dinámica en que se desarrollan los procesos al interior del ecosistema de innovación, por parte de los diferentes actores, requiere un cambio significativo y unas acciones revulsivas para que el país pueda aspirar a no quedarse rezagado del contexto internacional.

Esta es una necesidad sentida por los actores del ecosistema colombiano, quienes plantean la

importancia de interactuar en mayor intensidad con los demás actores y en particular requieren mayor acceso a la información, al conocimiento de los otros actores, de sus servicios y de las oportunidades de generación de sinergia y de interacción productiva que les permita, de manera acorde a su realidad, potenciar sus modelos de negocio. Esto se puede concluir a partir de la encuesta del DANE EDIT y a partir de la encuesta que se realizó en el presente estudio.

Hay evidencia de que la gestión del conocimiento en el ecosistema colombiano está por debajo

de un nivel óptimo, ya que las fuentes están dispersas, los actores reclaman mayor información y conocimiento. En contraste, en países líderes en innovación tecnológica y desarrollo de emprendimiento de alto impacto, los mecanismos de flujo de información y de conocimiento entre los diferentes actores están maduros y son considerados verdaderos activos que potencian la dinámica del ecosistema.

¿Y si en Colombia los innovadores encontraran fácilmente a otros actores que les apoyen para

capturar valor? Podríamos tener un ecosistema de innovación de talla mundial, y para lograrlo tenemos que construir una plataforma inteligente que facilite el flujo de conocimiento entre todos los actores, tal y como los países líderes lo han desarrollado.

El ecosistema de innovación colombiano requiere, para convertirse en un ecosistema vibrante

ofrecer beneficios a la red de actores de tal manera que éstos puedan co-evolucionar sus capacidades y roles, puedan alinear sus inversiones, crear valor adicional y mejorar su eficiencia. En


la dinámica debe existir una plataforma orquestadora [49] que permita identificar el valor agregado de cada actor, los roles que pueden jugar, las inversiones complementarias que puede realizar, los costos de transacción que se pueden reducir, la flexibilidad y el co-aprendizaje que pueden lograr y los mecanismos de captura de valor para cada actor del ecosistema.

La recomendación es construir un sistema de administración de conocimiento con una

perspectiva que empodere a los distintos actores para que de manera autónoma puedan aplicar el conocimiento en una mejor toma de decisiones y en la identificación de actores que les permitan generar valor adicional. Para diseñarlo y construirlo se requiere tener tres criterios definidos: i) reconocer la importancia de los diferentes flujos de conocimiento e inversión ii) tener una perspectiva sistémica y iii) involucrar a un amplio, creciente, y diverso grupo de actores incumbentes en la generación y en la financiación del conocimiento en el país.

Este sistema de administración de conocimiento debe permitir a los actores, como

intencionalidad estratégica, perfilar emprendedores y emprendimientos, identificar inversionistas, establecer los actores del ecosistema, su valor agregado, roles, conocimiento y mecanismos de captura de valor, ubicar el conocimiento y los actores que lo tienen para compartir; identificar el flujo de capitales y la adopción de tecnologías 4.0 claves para el desarrollo de la competitividad, encontrar apoyos específicos, aliados y cuellos de botella para apoyar a los hacedores de política pública.

El sistema deberá contar con una ontología, con unos procesos de recolección, transformación,

compartimiento, y uso de la información y el conocimiento y debe estar en manos de todos los actores. Se debe construir aprovechando nuevos paradigmas tecnológicos que usen la información generada por los mismos actores y su huella digital; incorporará nuevas máquinas con inteligencia para aprovechar los datos y debe contar con un modelo de negocio que monetice los servicios basados en la transformación de datos, en información y en conocimiento.

La analítica de información debe ser parte del ADN del sistema de gestión de conocimiento, para

cada rol y perspectiva se deben construir escenarios de uso de la plataforma, tal como se encontró en Singapur: orientada a las necesidades de la demanda y con uso de tecnologías de punta para aprovechar el océano de datos disponible.

Al final de la construcción del sistema se obtendrá un conocimiento explícito acerca de la

dinámica del ecosistema de innovación colombiano; se contará con una plataforma de gestión de conocimiento para dinamizar el ecosistema; y se tendrán unos aprendizajes para continuar profundizando en cómo aprovechar el conocimiento generado por la red de actores.

Es sin duda un desafío enorme que requiere un esfuerzo sostenido, por lo que es necesario

construirlo por partes y generar victorias tempranas. Con la metodología DIA se puede plantear una ruta factible para desarrollar un proyecto que tenga un mínimo producto viable y que tenga las 3Ms: Materia Prima, Máquina Inteligente y Modelo de Negocio Digital. Con respecto a esto se desarrollarán las próximas entregas.


En cuanto a expectativas realistas que se pueden tener acerca de una plataforma de gestión de conocimiento del ecosistema de innovación tecnológica y emprendimiento de alto impacto, se tiene que un sistema de gestión del conocimiento puede tener un impacto significativo en los procesos estratégicos y misionales de los diferentes actores, tal como se evidenció en el análisis inicial de las cadenas de valor.

Es definitivo que la administración de conocimiento agregue valor real a la cadena de valor de

cada actor y al final al ecosistema como red colaborativa de actores interdependientes que co-evolucionan; por ello, el llamado a la acción es desarrollar la comunidad de participantes en la plataforma del ecosistema de innovación, disponer de artefactos tecnológicos que potencien el flujo pertinente de la información y el conocimiento y lograr que cada actor se identifique en capturar valor a través de la interacción inteligente.

Para activar la comunidad es necesario continuar realizando los experimentos de validación de

la Deseabilidad por parte de los actores y usuarios; de la Factibilidad Operativa, para hacer realidad la promesa de valor; y, por supuesto, la Viabilidad financiera debe estar clara, en términos de flujo de ingresos, de mecanismos de monetización y de sostenibilidad de las finanzas en un modelo de negocio de alto desempeño [85].

Además del artefacto tecnológico, de la interacción con una adecuada experiencia de usuario, es

importantísimo intervenir en la cultura de los potenciales clientes y usuarios para que piensen de manera sistémica y cómo pueden capturar valor a partir de su interacción con otros actores en el ecosistema, en una lógica de co-evolución que puede tener un impacto colectivo significativo.

Para dar mayor continuidad al proyecto, se seguirá desarrollando tanto en el intersemestral

como en el segundo semestre del año para alcanzar mayor perfeccionamiento, evolución y aplicaciones prácticas con usuarios reales, tal como se mencionó anteriormente.

Se han identificado algunas oportunidades de mejora: Enriquecimiento de fuentes y datos del contexto colombiano: se complementarán las fuentes y

se deberán desarrollar más mecanismos de webcrawling y RPA. Mejoramiento de visualización: Se buscará obtener más visualizaciones de interés de los

usuarios acerca de las variables que se recolecten adicionales y que agregan valor a la toma de decisiones.

Perfeccionamiento de los formatos de captura: se deberá continuar con el perfeccionamiento de

la captura con el fin de asegurar que todos los datos necesarios están recolectados y sean fáciles de registrar.

Afinamiento de las reglas de Drools. Las reglas inicialmente incorporadas se pueden fortalecer

con mayor aprendizaje de la aplicación de criterios. Los criterios subjetivos que no se incorporaron se deberán analizar para buscar hacer algún tipo de aproximación.


Pruebas de funcionamiento con casos reales se realizarán simulaciones con casos del pasado para determinar si efectivamente se toman decisiones equivalentes mejoradas a las realizadas en el pasado con hechos reales.

Desarrollo de comunidades de prueba significativas: Al contar con más de doscientos

emprendedores de Uniandinos y con casi 70 Fondos de Capital asociados a ColCapital, se podrán tener muestras más sólidas, con menor variabilidad en los resultados y con la posibilidad de fortalecer la solución

Consolidación de la infraestructura el desempeño de la infraestructura y de las plataformas

seleccionadas inicialmente debe se validado permanentemente para realizar los ajustes de configuración, o eventualmente de reemplazo por otras plataformas que brinden mejor desempeño y condiciones de calidad.

Las siguientes son las próximas acciones a desarrollar: i) Validación con Portafolio de

emprendimientos del Fondo de Inversión; ii) Refinamiento de Reglas para validar su precisión; iii) Continuar recolección de datos y fortalecer estrategia de calidad; iv) Aumentar el número de Emprendimientos mediante convocatoria abierta ; v) Aumentar el número de usuarios evaluadores; vi) Monitoreo del desempeño plataforma; vii) Monitoreo del cumplimiento de Drivers de Negocio por parte de los actores.


11 Reconocimientos y Agradecimientos

Quisiera agradecer y reconocer a las personas que me han apoyado en el desarrollo de esta iniciativa. Agradezco a mis directores de tesis: Óscar González, José Fernando Jiménez, y a mi asesor Giorgio Triulzi por su orientación, acompañamiento y apoyo en el desarrollo de esta iniciativa.

Quiero reconocer el apoyo del grupo de investigación de la Sociedad 5.0 de la Universidad de los

Andes por su guía metodológica y por creer que podemos avanzar hacia una sociedad centrada en las personas: Kelly Garcés, Giaccomo Barbieri y Sepideh Abolgasem.

En Beyond Ideation Group, deseo agradecer al equipo de apoyo a esta investigación, Paula

Andrea Sánchez, Marcela Morales, Javier Sánchez M. y Juan Carlos Monroy; sin su acompañamiento no habría sido posible desarrollar las actividades requeridas por la investigación.

En el curso de Administración del Conocimiento, a mis compañeros Alveiro García y Daniel

Jaramillo por el desarrollo del componente de inversionistas; a Diego Fernando Forero Cruz, Giseth Jackeline Jiménez Quiñones, Henry Mauricio Cortes Fuquene, y demás miembros del equipo por el apoyo en el componente de investigación y acceso a conocimiento.

A los diez expertos que me han acompañado en los ejercicios de ideación y de reflexión acerca

de la dinámica del ecosistema de innovación, y a los sesenta y siete representantes de empresas y emprendimientos que respondieron la encuesta de interacción con el ecosistema.

A los miembros del tanque de pensamiento Colombia 2049 por soñar con tener un país

desarrollado para cuando cumplamos los 230 años de nuestra independencia como República de Colombia e inspirarme a pasar a la acción.

A los profesores del Doctorado en Gestión de la innovación tecnológica: Rafael Vesga Giorgio

Triulzi, Dora Inés Muñoz, Óscar Álvarez, Jorge Hernández, Sara Lucía Rueda, María Alejandra Núñez; Johann Osma, Miguel Navarro Sanint, Javier Ricardo Mejía, Xavier Durán, Mónica Pachón, Juan Carlos Cruz, Camilo Ayala, y Santiago Acosta; sin sus enseñanzas no habría sido posible desarrollar este trabajo.

A los profesores de las materias electivas del Departamento de Ingeniería de Sistemas, en

especial a Germán Bravo por sus valiosos conocimientos para el desarrollo de este proyecto y por el apoyo en crear las condiciones para adelantarlo.

En especial deseo agradecer a mis amigos del grupo de estudio del doctorado por sus valiosos

aportes y retroalimentación: Juan Camilo Montes, Carlos Moreno, Juan Gonzalo Mejía, y Euler Saavedra; y a mis compañeros del doctorado por inspirarme profundas reflexiones oportunas y valiosas: Maira Betancur; Luisa Patricia Salazar; Daniel Medina; Vladimir Guzmán; Alejandra Arias y Mauricio Chiquillo.


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13 ANEXO 1 – MODELO DE DATOS GENERAL

13.1 MODELO DE DATOS GENERAL 13.1.1 NODOS

NOMBRE DEL NODO

ATRIBUTO DESCRIPCIÓN

Persona Nombre Nombre de la persona

Profesión Profesión de la persona

Otros estudios Especializaciones, Master, Doctorado u otros cursos

Experiencia profesional Trabajos previos y actual

Reconocimientos Premios o reconocimientos obtenidos

Ciudad Ciudades de Colombia Lista de todas las ciudades- municipios colombianos

Región Regiones de Colombia Lista de Departamentos

Emprendimiento Razón social Nombre del emprendimiento

Fecha de constitución Año en que fue creado la emprendimiento

NIT o ID Identificación del emprendimiento

Dirección Direcciones y localización donde está el emprendimiento

Telefóno Número de contacto del emprendimiento

Correo electrónico Correo electrónico del emprendimiento

Redes sociales Enlaces de redes sociales del emprendimiento

Número de empleados Número de empleados del emprendimiento

Certificaciones Certificaciones que tiene el emprendimiento

Reconocimientos Premios o reconocimientos del emprendimiento

Página web de la empresa Link de página web del emprendimiento

Empresa Razón social Nombre del emprendimiento

Fecha de constitución Año en que fue creada la empresa

NIT o ID Identificación del empresa

Dirección Direcciones y localización donde está el empresa

Telefóno Número de contacto del empresa

Correo electrónico Correo electrónico del empresa

Redes sociales Enlaces de redes sociales del empresa

Número de empleados Número de empleados del empresa

Certificaciones Certificaciones que tiene el empresa

Reconocimientos Premios o reconocimientos del empresa


Página web de la empresa Link de página web del empresa

Sector Macrosectores económicos Sectores en los que se clasifica el trabajo de una empresa o emprendimiento

Sector Sectores en los que se clasifica el trabajo de una empresa o emprendimiento

Subsector Sectores en los que se clasifica el trabajo de una empresa o emprendimiento

Convocatoria Nombre Nombre de la convocatoria

Código Número de identificación de la convocatoria

Objetivo Objetivo de la convocatoria

Dirigida a A quién va dirigida la convocatoria

Fecha Inicio Fecha de apertura de la convocatoria

Fecha cierre Fecha limite para aplicar a la convocatoria

Valor total convocatoria Monto a distribuir de la convocatoria por proyecto

Estado Estado de la convocatoria: ¿Abierta? ¿Cerrada?

Beneficios Beca, monto, beneficios tributarios

Enlace de la convocatoria Link que dirige a la infomación de la convocatoria

Proyecto Nombre del proyecto Nombre del proyecto que se presentó a la convocatoria

Fecha Inicio Fecha en la que inicia o inició la convocatoria

Tecnologías 4.0 ¿Incluye tecnologías 4.0? ¿Cuáles?

Año de aprobación Año en que el proyecto recibe beneficios

Temática Nombre de la temática Temática en la que se desarrolla un proyecto, paper, etc.

Entidad de apoyo

Nombre de la entidad Nombre de la entidad de apoyo

ID de la entidad NIT o ID de la entidad de apoyo

Teléfono Datos de contacto de la entidad

Dirección Datos de contacto de la entidad

Página web Datos de contacto de la entidad

Servicios Portafolio de servicios que ofrece la entidad

Tipo de entidad Pública o privada

Asociacion de entidades

Nombre entidad 1 Nombre de la entidad de apoyo

ID de la entidad 1 NIT o ID de la entidad de apoyo

Rol entidad 1 Rol que juega en la alianza







Nombre Nombre del grupo de investigación


Grupo de investigación

Aval / Rango Rango en el que está avalado el Grupo de Investigación

Teléfono Número de contacto del Grupo de Investigación

Correo electrónico Correo electrónico del Grupo de Investigación

Página web Link de página web del grupo de investigación

Número de integrantes Número de investigadores que conforman el grupo de investigación

Patente Nombre Nombre de la patente

Tipo Tipo de patente

Fecha Fecha de vigencia de la patente

Dueño Nombre de quien realizó la patente

Poseedor de derechos Nombre de quien tiene derechos de uso de la patente

Publicación Nombre Nombre de la publicación

Tipo de texto Tipo de públicación

Idioma Idioma en que está escrita la publicación

Línea de investigación

Nombre Nombre del investigador

Instituciones de educación superior

Nombre Nombre de IES

Página web Datos de contacto IES

Dirección Datos de contacto IES

Telefóno Datos de contacto IES

Identificación NIT IES

Tipo sucursal Principal/Seccional

Tipo de Institucion Oficial / Privada

Acreditación Acreditación de Alta Calidad Si/No

Naturaleza Jurídica Nacional/Departamental

Tipo sucursal Principal/Seccional

Tipo de Institucion Oficial / Privada

Acreditación Acreditación de Alta Calidad Si/No

Naturaleza Jurídica Nacional/Departamental

13.1.2 RELACIONES

NOMBRE DE RELACIÓN

NODO ORIGEN NODO DESTINO PROPIEDADES DEL ARCO

PERTENECE_A Ciudad Region

VIVE_EN Persona Ciudad

ES_EMPRENDEDOR Persona Emprendimiento

ES_MENTOR Persona Emprendimiento

ES_INVERSIONISTA Persona Emprendimiento

INVESTIGA Persona Linea de investigacion


SE_PRESENTA_A Persona Convocatoria

ESTA_VINCULADA_A Persona Empresa Cargo

ESTA_VINCULADA_A Persona Grupo de investigacion

ESTA_VINCULADA_A Persona Entidad de apoyo

GENERA Persona Proyecto

SE_ORIGINA_EN Emprendimiento Ciudad

PARTICIPA_EN Emprendimiento Sector

SE_CONVIERTE_ EN Emprendimiento Empresa

HACE_ALIANZA Emprendimiento Empresa

SE:PRESENTA_A Emprendimiento Convocatoria

TIENE_DOMICILIO:EN Empresa Ciudad Tipo de oficina

DESARROLLA Empresa Emprendimiento

SE_PRESENTA_A Empresa Convocatoria Info del proyecto

HACE Empresa Convocatoria

HACE_ALIANZA Empresa Empresa

PERTENECE_A Empresa Sector

DESARROLLA Empresa Proyecto

SE_ADELANTA Convocatoria Ciudad Lugar de ejecucion o dirigida a

DA_BENEFICIOS Convocatoria Emprendimiento Monto

Tributarios

Acompañamiento

Formacion

DA_BENEFICIOS Convocatoria Proyecto Monto

Tributarios

Acompañamiento

Formacion

DA_BENEFICIOS Convocatoria Empresa Monto

Tributarios

Acompañamiento

Formacion

INPULSA Convocatoria Tematica

OPERA_EN Entidad de apoyo Ciudad

APOYA Entidad de apoyo Emprendimiento es_mentora

es_incubadora

es_aceleradora

APOYA Entidad de apoyo Empresa es_mentora

es_incubadora

es_aceleradora


HACE Entidad de apoyo Convocatoria

CONTRATA_A Entidad de apoyo Entidad de apoyo

HACE_PARTE_DE Entidad de apoyo Asociacion de entidades

HACE Asociacion de entidades

Convocatoria

SE_DESARROLLA_EN Proyecto Ciudad

PARTICIPA_EN Proyecto Convocatoria Info del proyecto

DESARROLLA Proyecto Tematica

ESTA_VINCULADO_A Linea de investigacion

Institucion de educacion superior

GENERA Linea de investigacion

Publicacion

REGISTRA Linea de investigacion

Patente

HACE_PARTE_DE Linea de investigacion

Grupo de investigacion

DESARROLLA Linea de investigacion

Proyecto

ESTA_EN Grupo de investigación

Ciudad

SABE Grupo de investigacion

Tematica

DESARROLLA Grupo de investigacion

Proyecto

GENERA Grupo de investigacion

Publicacion

REGISTRA Grupo de investigacion

Patente

PARTICIPA Grupo de investigacion

Convocatoria

ESTA_EN Institucion de educacion superior

Ciudad

PARTICIPA_EN Institucion de educacion superior

Convocatoria Info del proyecto

TIENE Institucion de educacion superior

Grupo de investigacion

DESARROLLA Publicacion Tematica

DESARROLLA Patente Tematica

hacia un ecosistema de innovación interconectado

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