En la entrada anterior explorábamos cómo el conocimiento circula y se transforma dentro de una organización de I+D, particularmente cuando una idea inicial de investigación atraviesa distintas áreas hasta convertirse en un proyecto operativo. Allí observamos el rol que ocupan distintos departamentos internos en el aprendizaje organizacional.
Ahora damos un paso más, centrándonos en el flujo de conocimiento del área de RESEARCH y observando sus colaboraciones con agentes externos. Volvemos a poner el foco en los modos de colaboración. El principal modo de colaboración externa para las organizaciones de I+D, los proyectos de investigación, caracteriza las etapas del Social Learning Cycle que suele atravesar el flujo de investigación.
¿Cómo varía este flujo según el tipo de colaboración o proyecto en que se participe? Aunque comparten una lógica común de generación de conocimiento, los proyectos de investigación presentan trayectorias distintas según estén, por ejemplo, orientados a la industria o financiados por programas públicos competitivos. ¿Cómo estos cambios afectan las trayectorias de aprendizaje y (re)producción de conocimiento al interior de una organización?
Podemos establecer una tipología sencilla, separando proyectos —como formas de colaboración— en dos flujos (y en consecuencia ciclos de aprendizaje) distintos de producción de conocimiento.
Dos tipos de proyectos, dos trayectorias para el Flujo de Investigación
A partir de la observación empírica y del trabajo en el ámbito de proyectos, propongo distinguir dos grandes tipos de proyectos colaborativos habituales:
Proyectos público-competitivos (europeos, nacionales o regionales): enmarcados en convocatorias principalmente competitivas, con objetivos de generación de conocimiento compartido, impacto social o fortalecimiento de capacidades.
Proyectos industriales: más orientados a resultados aplicados, con empresas u otros actores del sector productivo.
Esto implica trayectorias de aprendizaje diferentes, que pueden representarse gráficamente en el I-Space. Ambos suponen una movilización activa del conocimiento generado en investigación, pero lo hacen de manera distinta —y eso afecta el tipo de aprendizaje que posibilitan, tanto a nivel individual como organizacional.
Qué vemos en el I-Space y el SLC
Para ilustrar estas diferencias, elaboré una representación gráfica en el I-Space y las fases del SLC que se corresponden con el Flujo de Investigación, siguiendo la lógica de la figura del post anterior. En la figura podemos observar cómo los dos tipos de proyectos —industriales y público-competitivos— recorren trayectorias alternativas dentro del Flujo de Investigación, atravesando de diferente manera las fases de Difusión, Absorción, Impacto, Escaneo y Codificación.
- Proyectos industriales (Proy. Industriales)
Tienden a reducir fuertemente la abstracción y codificación del conocimiento: las ideas se traducen rápidamente en soluciones concretas, prototipos o productos aplicables. Su difusión es limitada y cuidadosamente dirigida a actores seleccionados, bajo acuerdos contractuales o formatos técnicos cerrados. La absorción y el impacto se dan de forma rápida y localizada, alcanzando grados de abstracción bajos, aplicados a problemas específicos de socios o clientes. El escaneo —la identificación de problemas y oportunidades— queda también circunscrito a niveles concretos, directamente ligados a necesidades prácticas.
- Proyectos público-competitivos (Proy. Euro., Nac., Reg.)
En este segundo tipo de proyectos, por el contrario, el conocimiento transita niveles más altos de abstracción y difusión. Permiten trabajar con ideas más generales, explorar metodologías abiertas y compartir resultados con comunidades amplias, que se reflejan en publicaciones científicas, informes, entregables y repositorios abiertos (e.g. cumpliendo con el requisito de publicación obligatoria en Open Access en proyectos de la UE). La absorción comienza en niveles ya difundidos y codificados, pero la codificación tiende luego a reducirse en experimentos o aplicaciones de laboratorio, lo que conlleva una reducción parcial de la abstracción y, por tanto, de la difusión. La colaboración con socios ocurre en niveles de abstracción más altos, y a medida que los resultados avanzan se activan también fases de impacto y escaneo, integrando nuevos insights con conocimiento existente para dar lugar a nuevas codificaciones y proyectos.
Podemos pensar un proceso de convergencia hacia el final del ciclo, con la re-integración al flujo de ADMIN del post anterior: los dos ciclos de aprendizaje terminan encontrándose en la formalización de nuevas ideas y la institucionalización de nuevos proyectos.
El valor de ambas trayectorias: ¿opuestas o complementarias?
Lejos de ser excluyentes, estas trayectorias muestran que hay múltiples maneras de (re)producir conocimiento. Ambas representan modos válidos de producir, aplicar y absorber conocimiento. Cada grupo de investigación —y cada investigador/a individual— puede tener afinidad o mayor destreza en una u otra, y ambas contribuyen al desarrollo de capacidades organizacionales si se articulan de forma estratégica. Cada tipo de proyecto permite desarrollar distintos tipos de capacidades:
- Una promueve la aplicación práctica y el vínculo directo con problemas concretos, con mayor impacto y potencial transformador (TRLs más altos).
- La otra promueve la circulación amplia, el debate conceptual, la publicación y la consolidación de capacidades más transversales (TRLs más bajos, con ideas y conceptos más generales).
Ambas son necesarias para una organización de I+D. Reconocerlas como trayectorias complementarias permite diseñar estrategias que combinen excelencia, relevancia y sostenibilidad en el tiempo. A su vez, en la continuidad de los ciclos y la colaboración entre distintos grupos de investigación e investigadores/as, se pueden combinar en ciclos sucesivos para fortalecer y orientar estratégicamente el desarrollo de las capacidades organizacionales.
Hacia un modelo estratégico: mapear colaboraciones en el I-Space
La tipología presentada aquí sirve para diferenciar dos tipos de proyectos habituales, pero el I-Space puede pensarse como un modelo más general para mapear colaboraciones. Ofrece un marco conceptual que permite analizar estratégicamente los ciclos de aprendizaje abordando algunas preguntas:
- ¿Qué tipo de aprendizaje resultará de una colaboración determinada?
- ¿Qué capacidades individuales y organizacionales moviliza y desarrolla?
- ¿Dónde se sitúa, y qué movimientos permitirá, en términos de codificación, abstracción y difusión?
- ¿Qué trayectorias de desarrollo profesional u organizacional promueve?
Con esta mirada, las decisiones de colaboración dejan de ser meramente operativas u oportunistas, y pasan a ser decisiones estratégicas sobre aprendizaje organizacional. Permite pensar políticas más realistas, visualizando su impacto a largo plazo: no todas las colaboraciones sirven para todo, pero todas pueden tener valor si se articulan en un ecosistema plural de producción de conocimiento.
Conclusión: Pensar las colaboraciones como decisiones estratégicas
Este ejercicio muestra cómo la decisión sobre el tipo de proyectos en los que nos involucramos no es sólo técnica u oportunística; es también una decisión que define cómo y hacia dónde aprender, colaborar y desarrollar capacidades. Elegir en qué proyectos participar implica orientar el aprendizaje de una organización.
Visualizar los flujos de conocimiento en el I-Space nos ayuda a salir del análisis basado en indicadores aislados o métricas de desempeño estándar, para pasar a una mirada más sistémica y situada. Aplicar este tipo de análisis a proyectos y vinculaciones concretas ofrece una perspectiva útil tanto para los grupos de investigación como para las organizaciones que los albergan, ayudando a diseñar trayectorias más coherentes con sus objetivos y capacidades reales.
De este modo, el I-Space no solo describe trayectorias, sino que también abre un espacio de deliberación estratégica sobre cómo aprendemos y colaboramos. La invitación queda abierta: ¿qué lugar ocupan tus proyectos en el I-Space? ¿Estás más cerca de lo concreto y aplicado, o de lo abstracto y difundido? ¿Qué implica esa posición para tu desarrollo y el de tu organización?
Cómo citar
@online{hulskamp2025,
author = {Hulskamp, Ian},
title = {Del flujo de investigación a los modos de colaboración: una
lectura estratégica},
date = {2025-08-29},
url = {https://ihulsk.github.io/posts/20250829-tiposProyectoIDi/},
langid = {es}
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