¿Es posible acelerar la investigación sin caer en los cuellos de botella tradicionales? ¿Cómo podemos imaginar modelos alternativos al grupo de investigación académico clásico?

En este episodio reflexiono sobre formas no convencionales de colaboración científica, desde grandes consorcios internacionales hasta enfoques radicalmente abiertos y descentralizados.

Contenidos principales del episodio

• El modelo clásico de grupo académico autónomo y sus limitaciones.

• Colaboraciones entre varios grupos de investigación nacionales e internacionales.

• El caso Moonshot COVID como ejemplo de iniciativa abierta con participación de múltiples actores:
  https://postera.ai/moonshot-covid-19

• Problemas comunes: propiedad intelectual, falta de recursos, diferencias culturales, coordinación.

• Ciencia descentralizada y DAOs: cómo blockchain podría redistribuir propiedad intelectual e incentivos:
  https://es.wikipedia.org/wiki/Cadena_de_bloques

• Ejemplos exitosos de colaboración abierta:

  • Linux: https://es.wikipedia.org/wiki/Linux

  • Wikipedia: https://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia

• El modelo CERN y los papers con miles de autores en física de partículas:
  https://home.cern/

  
  

Tres cosas para terminar

1. Si quieres comentar este episodio, dejar tus ideas o debatir sobre estos modelos, puedes hacerlo en las notas del episodio en Spotify, Apple Podcast, etc., o unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp:
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2. Si te interesa recibir contenido adicional, adelantos de próximos episodios o recursos complementarios, suscríbete a la newsletter del podcast:
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3. Actualmente estoy impartiendo un curso gratuito sobre herramientas de inteligencia artificial para potenciar la investigación. Ya hemos hecho tres clases y pronto comenzamos la cuarta, centrada en cómo encontrar referencias útiles y aplicar herramientas en un caso real. Puedes unirte directamente desde aquí:
   https://docs.google.com/document/d/12eqtmDQxZTBI5gJFYErCNjZoyoMGUw1cbOBrndFSz-8/edit?tab=t.0#heading=h.iwm6ma31xd3

   
   

Este episodio fue grabado en el coche, con reducción de ruido posterior. Si notas que la voz suena algo mecánica, ya sabes por qué. Aun así, espero que el contenido haya despertado tu curiosidad y te plantees nuevas preguntas sobre cómo colaborar mejor en ciencia.

Nos escuchamos en el próximo episodio.