4 Competiciones de Crowdsourcing Alucinantes que Cambiaron la Industria

competiciones de crowdsourcing

Hay muchas maneras de resolver problemas e innovar pero el crowdsourcing ha resultado ser un enfoque muy efectivo para algunas empresas. En este artículo encontrarás ejemplos antiguos y nuevos de competiciones de crowdsourcing que transformaron empresas e industrias, demostrando que es posible innovar si se abren las puertas a nuevas ideas.

Conoce las competiciones de crowdsourcing que demostraron ser buenos modelos de innovación

John Harrison y el cronómetro

Al contrario de lo que muchos profesionales de la innovación piensan, el crowdsourcing no es un enfoque nuevo en la resolución de problemas: de hecho, la invención del primer cronómetro marino se remonta 300 años atrás y supone un caso de éxito de crowdsourcing. 

Durante mucho tiempo, el cronómetro fue un aparato muy buscado porque acababa con el problema de establecer la posición este-oeste o la longitud de un barco en el mar. La posición este-oeste de un barco es vital cuando se aproxima a tierra. Normalmente, después de un largo viaje, la acumulación de errores producidos por la navegación por estima acarreaba naufragios y numerosas víctimas. 

El problema parecía irresoluble pero tras el desastre naval de Sicilia de 1707, el Parlamento Británico ofreció el premio Longitud de 20.000 libras (el equivalente a 2,75 millones de libras en la actualidad) a cambio de una solución. Esta búsqueda de soluciones fue muy importante porque ya habían fracasado otros intentos internos. Por ejemplo, numerosos científicos brillantes como Giovanni Domenico Cassini, Christiaan Huygens, Edmond Halley e Isaac Newton intentaron encontrar una solución al problema pero se dieron cuenta de que sus ideas no completamente fiables. 

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Cronómetro – Fuente: Wikipedia

La solución ganadora, de entre más de 100 propuestas, fue un cronómetro preciso que permitía triangular exactamente la ubicación. Provenía de John Harrison, un carpintero y relojero de la campiña inglesa, quien recibió el premio.  

La historia del primer cronómetro marino sirve de recordatorio del valor del crowdsourcing: el impacto de héroes desconocidos como John Harrison permanece durante generaciones. 

La minera Goldcorp encontró oro

En los años 90, la tecnología no está avanzada como en la actualidad. Sin embargo, la minera Goldcorp fue lo suficientemente inteligente como para apostar por un software open source para desarrollar lo que muchos expertos consideran uno de los primeros ejemplos de crowdsourcing. 

Rob McEwen, el CEO de Goldcorp, se inspiró en Linux y su sistema operativo de código libre, accesible para cualquier desarrollador del mundo. Inspirado por la democratización de la tecnología, McEwen propuso la idea de publicar todos los datos geológicos de uno de sus proyectos más complejos: una mina en Canadá que contenía grandes cantidades de oro.

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Mina de oro de Goldcorp – Fuente: mining.com

En el 2000, el desafío Goldcorp era una realidad. Con un premio de 575.000 dólares, participantes de todo el mundo se animaron a revisar los datos geológicos de 1984 con el fin de encontrar la ubicación del oro. Gente de diferente origen y formación participó en este desafío, que generó 4 soluciones ganadoras. 

El resto, ya se sabe, es historia. Goldcorp está valorada ahora en 10 mil millones de dólares, 100 veces más su valor en 1999. Al principio, los puristas empresariales y los geólogos se indignaron pero, con el tiempo, tuvieron que admitir que esta competición de crowdsourcing había conseguido un importante avance en el proceso. Por este motivo es crucial considerar la apertura a ideas del exterior para innovar. 

DARPA y el tanque nadador

Investigadores del Pentágono lanzaron una competición de crowdsourcing para la construcción de un tanque nadador para los Marines en una fracción del tiempo de lo que tarda el largo proceso de adquisición del ejército. Solo se necesitaban los datos relevantes y un juego de herramientas web para ganar un millón de dólares. 

Bienvenidos al FANG Challenge, uno de los numerosos desafíos de diseño que aprovechan la inteligencia distribuida del “crowd”.

FANG son las siglas de Fast, Adaptable, Next-Generation Ground Vehicle (Vehículo de nueva generación terrestre rápido y adaptable). En este caso, Darpa quería construir un vehículo anfibio de intantería con las especificaciones del vehículo anfibio de combate de la infantería de Marina diseñado para transportar Marines desde un barco hasta la costa durante un ataque. Darpa cree que se puede diseñar algo más innovador que un vehículo militar tradicional, en menos tiempo y sin el apoyo de las grandes empresas de defensa. Para conseguirlo, hay que olvidarse del proceso por el cual se diseña esos vehículos. 

 

La apuesta del FANG Challenge es que una vez que un equipo de diseño tiene todos los datos para redactar los requisitos de cada uno de los sistemas de un vehículo militar, ese mismo equipo tiene que ser capaz de diseñar las partes individuales de los sistemas de componentes mientras desarrolla cómo se conectan las otras partes. T

De nuevo, Darpa no esperaba construir todas las piezas del vehículo de infantería a la vez. El FANG Challenge se divide en tres fases. La primera fase busca la construcción de la transmisión y los sistemas de movilidad. Darpa abrió C2M2L y VehicleForge a los participantes para que los equipos tuvieran 4 meses para trabajar. El diseño ganador, evaluado según los criterios de la infantería de Marina para el vehículo anfibio de combate, recibió un millón de dólares. 

La fase siguiente consistía en diseñar la cubierta, de acuerdo con el trabajo realizado en la fase 1. Esto equivalía a otro millón de dólares y el diseño completo del vehículo se llevó 2 millones. 

Darpa ya había diseñado vehículos utilizando el crowdsourcing: en 2010, el desafío de diseño de un vehículo de apoyo en el combate (XC2V) creó un vehículo de combate que podía utilizarse para la evacuación médica. 

Kaggle y el uso de la tierra en el Amazonas

Planet lanzó una competición en Kaggle para comprender el Amazonas desde el espacio. El objetivo del concurso era la construcción de un clasificador que predijera el tipo de uso que se le daba a la tierra desde imágenes del Amazonas tomadas por satélite. Se proporcionaron 100.000 pequeños parches extraídos de imágenes de gran tamaño tomadas por un grupo de satélites sobre la cuenca del Amazonas en 2016. 

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Imagen de satélite del Amazonas – Fuente: Kaggle

El participante ganador obtuvo una puntuación de 0.93318 y puedes encontrar una explicación de su método en el resumen de su solución

Si quieres saber más sobre desafíos de innovación, lee más aquí o ponte en contacto con nosotros.

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