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Tipos de crowdsourcing•  Podemos agrupar los ejemplos actuales de crowdsourcing en 3 tipos: •  Marketplaces: matching entr...
Amazon Mechanical Turk
Ponoko
Problemas del crowdsourcing•  La resolución del problema se lanza en abierto, al crowd•  El crowdsourcing resulta efectivo...
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Caso 1Formación de equipos de trabajo para la        construcción en China
Caso 1: Formación de equipos•  Cliente: Spin-off de MIT Sloan School of Management•  Objetivo: Automatizar la formación de...
Caso 1: Formación de equipos
Caso 1: Formación de equipos•  Tecnología:    •  Optimización    •  Multi-attribute utility theory    •  Fuzzy technology•...
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Caso 2: Formación de UTE•  El proceso de evaluación de potenciales socios se puede   realizar con ayuda del prototipo para...
Optimización de la colaboración•  Proveedores envían ofertas (simples o combinadas)                             2500€•  Se...
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Caso 3Moderación automática de una     comunidad virtual
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Caso 3: Moderando comunidades•  Beneficios económicos   •  Reducción de costes de administración de la comunidad   •  Redu...
SOLUTION
SOLUTION
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Caso 3: Moderando comunidades•  La tecnología para la moderación automatizada de   comunidades on-line está en fase de des...
Caso 4Inteligencia colectiva en comunidades                virtuales
Interacciones y colaboración   •  En [Camarinha-Matos 2008] se distinguen tres tipos     fundamentales de interacción:    ...
Conclusiones•  Reto tecnológico: creación de herramientas para: •  Formación de colaboraciones (p.ej. equipos, UTEs) •  Mo...
Para saber más   Encuentro Investigación - Empresa       Tecnologías del Acuerdo    Barcelona, 6 de Marzo de 2012
Ponencia 'Cómo podemos aprovechar las redes sociales para mejorar la relación con proveedores y gestionar el conocimiento ...
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Ponencia 'Cómo podemos aprovechar las redes sociales para mejorar la relación con proveedores y gestionar el conocimiento de los mercados de suministro' Sr. Juan Antonio Rodríguez, Doctorado por el MIT e Investigador del Instituto de Inteligencia Artif

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Ponencia: Cómo podemos aprovechar las redes sociales para mejorar la relación con proveedores y gestionar el conocimiento de los mercados de suministro, Sr. Juan Antonio Rodríguez, Doctorado por el MIT e Investigador del Instituto de Inteligencia Artificial CSIC. Ponencia realizada en el eSourcing Forum Pamplona

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Ponencia 'Cómo podemos aprovechar las redes sociales para mejorar la relación con proveedores y gestionar el conocimiento de los mercados de suministro' Sr. Juan Antonio Rodríguez, Doctorado por el MIT e Investigador del Instituto de Inteligencia Artif

  1. 1. COLABORACIONESEN REDII eSourcing Forum Pamplona16-3-2012Juan Antonio Rodríguez AguilarInstituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA)Consejjo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
  2. 2. Interacciones y colaboración •  En [Camarinha-Matos 2008] se distinguen tres tipos fundamentales de interacción: •  Interacciones conversacionales •  Herramientas: Twitter, Facebook, WhatsApp •  Interacciones transaccionales •  Herramientas: herramientas de e-sourcing •  Interacciones colaborativas •  Herramientas: crowdsourcing •  …and more![Camarinha-Matos 2008] L. M. Camarinha-Matos, H. Afsarmanesh and M. Ollus (Eds.),Methods and tools for Collaborative Networked Organizations, Springer, 2008.
  3. 3. Crowdsourcingn  Crowdsourcing es un modelo de producción basado en la resolución de un problema de manera colaborativa.n  Los problemas se envían a un grupo de individuos dispuestos a su resolución en forma de una llamada abierta a soluciones.n  Los individuos se auto-organizan en crowds para enviar soluciones.
  4. 4. Tipos de crowdsourcing•  Podemos agrupar los ejemplos actuales de crowdsourcing en 3 tipos: •  Marketplaces: matching entre oferta y demanda de servicios •  Ej. Amazon Mechanical Turk, Ponoko •  Collaborative tasks: colaboración para realizar tareas, típicamente entre voluntarios •  Ej. Wikipedia •  Competitive tasks: el primero en resolver satisfactoriamente un problema planteado al crowd receibe una recompensa •  Ej. Innocentive, Pepsi can, Goldcorp
  5. 5. Amazon Mechanical Turk
  6. 6. Ponoko
  7. 7. Problemas del crowdsourcing•  La resolución del problema se lanza en abierto, al crowd•  El crowdsourcing resulta efectivo cuando no se requieren colaboraciones estructuradas (p.ej. un proyecto con múltiples participantes, una supply chain, etc.)
  8. 8. Business cases•  Caso 1: Formación de equipos de trabajo en China•  Caso 2: Formación de Unidad Temporal de Empresas (UTE)•  Caso 3: Regulación en entornos colaborativos. Moderación automatizada de una comunidad de fans de fútbol.•  Caso 4: Inteligencia colectiva en comunidades virtuales.
  9. 9. Caso 1Formación de equipos de trabajo para la construcción en China
  10. 10. Caso 1: Formación de equipos•  Cliente: Spin-off de MIT Sloan School of Management•  Objetivo: Automatizar la formación de equipos de operarios para obras de ingeniería a gran escala en China
  11. 11. Caso 1: Formación de equipos
  12. 12. Caso 1: Formación de equipos•  Tecnología: •  Optimización •  Multi-attribute utility theory •  Fuzzy technology•  Muchas características en común con iQuotes de iSOCO•  Investigadores: Jesús Cerquides (IIIA), Juan A. Rodríguez (IIIA)
  13. 13. Caso 2Formación de Unidad Temporal de Empresas
  14. 14. Proceso previo a ejecución de obra Administraciones Públicas Contratista Principal … Contratista Principal Proveedores y subcontratistas (Cliente)Elaboración Proyecto Publicación oferta pública contratación Evaluación potenciales socios Negociación formación UTE Cierre UTE, en caso de adjudicación se formalizará jurídicamente Estudio del proyecto y preparación oferta económica y técnica Solicitud ofertas Preparación de ofertas para suministros y subcontratación Envío ofertas Envío pliegos oferta Cierre Oferta ejecución proyecto Adjudicación Notificación adjudicación Reestudio Solicitud ofertas Envío ofertas Preparación de ofertas para Adjudicación pedidos y firma contratos (se suministros y subcontratación cierra la cadena de aprovisionamiento de productos y servicios Gestión documentación (contratos, etc.)
  15. 15. Caso 2: Formación de UTE•  El proceso de evaluación de potenciales socios se puede realizar con ayuda del prototipo para la formación de equipos descrita en el Caso 1.•  Resulta crítico disponer de información sobre el rendimiento de potenciales socios en UTEs en las que ya hayan participado.•  La información sobre reputación de socios es crítica, especialmente en UTEs pequeñas (p.ej. 3 socios).•  Si el cliente es la Administración Pública, la estructura del proyecto ya está definida.•  Aún así, ¿cómo podemos realizar una asignación de tareas óptima en el proyecto?
  16. 16. Optimización de la colaboración•  Proveedores envían ofertas (simples o combinadas) 2500€•  Se calcula la estructura óptima 300€ 375€ 325€ de la colaboración vía técnicas de optimización•  Las subastas combinatorias 200€ 140€ 95€ mixtas desarrolladas por el IIIA permiten implementar este proceso. 50€ 80€ 55€
  17. 17. Caso 2: Formación de UTE•  Si el cliente es la Administración Pública, la estructura del proyecto ya está definida.•  ¿Y si la estructura del proyecto no está definida?
  18. 18. Chinese Motorbike Industry•  Pequeñas compañías colaboran y se auto-organizan.•  Se reúnen en webs on-line y coffee shops.•  Constituyen un sistema auto- organizado de diseño y producción. 18
  19. 19. Optimización de la colaboración II•  La formación de la colaboración se puede 600€ implementar como una cadena de subastas vía las subastas secuenciales 300€ 375€ 325€ mixtas desarrolladas por el IIIA. 200€ 200€ 140€ 95€ 70€ 50€ 80€ 55€
  20. 20. Caso 2: Formación de UTE•  La tecnología para automatizar la formación y gestión de UTEs está disponible.•  Actualmente investigamos: •  Cómo formar UTEs previniendo fallos (p.ej. entregas tardías, calidad defectuosa, etc.) •  Cómo reparar disfunciones en una UTE•  Investigadores: Jesús Cerquides (IIIA), Juan A. Rodríguez (IIIA)•  Tecnología: subastas, optimización
  21. 21. Caso 3Moderación automática de una comunidad virtual
  22. 22. REDES SOCIALES FÚTBOL 10 PAÍSESFANSCUP.COM!
  23. 23. 550 14 4 CLUBES ADMINISTRADORES PRESIDENTES + DE 18 1M 151 AFICIONADOS MODERADORES MILDENUNCIAS / MESFANSCUP EN CÍFRAS!
  24. 24. DONDE HAY MUCHOS DONDE HAY MUCHOS USUARIOS, SIEMPRE HAY USUARIOS, HAY LÍDERES QUEJAS Y CONFLICTOLA MASA CRÍTICA: !UNA VIDA REAL!
  25. 25. 140 MIL 600 MIL FOTOS / MES POSTS / MES 7 MIL 400 MIL VÍDEOS / MES MENSAJES / MES 5M 2,5 M POSTS FOTOS TODOS LOS CONTENIDOS LOS GENERAN LOS PROPIOS USUARIOSCÓMO GESTIONAR LAVIRALIDAD!
  26. 26. TODO U S PUEDE D UARIO ENUNCIA LOS CON R TENIDOS USUARIO Y S QUE ACTÚAN MAL LOS MODERADORES DECIDEN CÓMO GESTIONAR EL CONFLICTOLA MODERACIÓN!
  27. 27. FACILITAR/AUTOMATIZAR FACILITAR LA LA ELECCIÓN DE DETECCIÓN Y MODERADORES GESTIÓN DE EFECTIVOS CONTENIDOS INADECUADOSRETOS!
  28. 28. Caso 3: Moderando comunidades•  Beneficios económicos •  Reducción de costes de administración de la comunidad •  Reducción de conflictos permite fidelizar a usuarios de la comunidad y atraer nuevos usuarios, ergo mayor tráfico y más clientes potenciales •  Por ejemplo, social commerce en fanscup.com•  ¿Quién tiene el problema? •  Todas las comunidades virtuales on-line comparten problemas de gestión de conflictos •  Actualmente, ninguna comunidad virtual on-line cuenta con un sistema automatizado de regulación
  29. 29. SOLUTION
  30. 30. SOLUTION
  31. 31. SOLUTION SOLUTION
  32. 32. Caso 3: Moderando comunidades•  La tecnología para la moderación automatizada de comunidades on-line está en fase de desarrollo•  Problema abierto de investigación•  Tecnología: •  Técnicas de aprendizaje (Inteligencia artificial)•  Investigadores: Maite López Sánchez (UAB), Juan A. Rodríguez-Aguilar (IIIA)
  33. 33. Caso 4Inteligencia colectiva en comunidades virtuales
  34. 34. Interacciones y colaboración •  En [Camarinha-Matos 2008] se distinguen tres tipos fundamentales de interacción: •  Interacciones conversacionales •  Herramientas: Twitter, Facebook, WhatsApp •  Interacciones transaccionales •  Herramientas: e-sourcing tools •  Interacciones colaborativas •  Herramientas: crowdsourcing •  …and more![Camarinha-Matos 2008] L. M. Camarinha-Matos, H. Afsarmanesh and M. Ollus (Eds.),Methods and tools for Collaborative Networked Organizations, Springer, 2008.
  35. 35. Conclusiones•  Reto tecnológico: creación de herramientas para: •  Formación de colaboraciones (p.ej. equipos, UTEs) •  Moderación/regulación automatizada de entornos colaborativos (comunidades virtuales) •  Explotación de la colaboración para generar inteligencia colectiva (p.ej. open innovation, diseño colaborativo de producto)
  36. 36. Para saber más Encuentro Investigación - Empresa Tecnologías del Acuerdo Barcelona, 6 de Marzo de 2012

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