Sobre la transferencia de conocimiento (I)

Durante los días 14 y 15 de julio de 2016 se celebraron en el marco de los cursos de verano de la Universidad Complutense de Madrid unas jornadas denominadas “La universidad española como motor de crecimiento y empleo”. Su organización corrió a cargo de Crue Universidades Españolas y de la Fundación CyD (conocimiento y desarrollo). Con esta excusa, si bien no realizaré una crónica de las ponencias, explicaré la problemática tratada y su relevancia para las políticas sobre ciencia y tecnología que, en definitiva, nos afectan a todos por igual nos dediquemos o no a la ciencia.

La pregunta principal que se abordó por parte de los intervinientes en las jornadas fue la de ¿cómo lograr una mejor transferencia de conocimiento entre la universidad y la empresa? El problema detectado es que, en lo relativo a la aplicación de la ciencia y tecnología, la empresa y la universidad actúan como dos mundos separados. Hacerlas más permeables la una a la otra supondría un beneficio para ambos mundos y para la sociedad en su conjunto.

En este contexto, se pueden agrupar las intervenciones en un primer conjunto dedicado a la problemática de la medición y valoración de la transferencia de conocimiento según los rankings de referencia internacionales y en un segundo conjunto cuyo objeto fue el análisis de las propias actividades de transferencia y su ejemplificación a través de ponentes que relataron casos de éxito.

Las tres misiones de la universidad

La transferencia de conocimiento es un aspecto que deriva de lo que se denomina la triple misión de la universidad. Si tradicionalmente la función de estas instituciones consistía en la mera transmisión del conocimiento a través de la docencia, señala Calinger (1996: 153) que a finales del siglo XVIII comenzó a desarrollarse en Alemania un nuevo tipo de universidad, poniendo como primer ejemplo a la Universidad de Göttingen que reguló explícitamente a principios del siglo XIX la doble obligación del profesorado de impartir enseñanza y también de investigar. Esta tendencia se consolidó con la apertura en el año 1810 de la Universidad de Berlín (hoy Humboldt-Universität), siendo su principal impulsor Wilhelm von Humboldt (1767-1835), director en aquel entonces del Departamento de Educación y Religión del Ministerio del Interior de Prusia.

En el análisis que Ortega realizó en su obra Misión de la Universidad (1930) señaló la existencia de estas dos misiones indicando la pobreza investigadora de nuestro país (1966, 319):

¿En qué consiste esa enseñanza superior ofrecida en la Universidad a la legión inmensa de los jóvenes? En dos cosas:

A) La enseñanza de las profesiones intelectuales.

B) La investigación científica y la preparación de futuros investigadores.

La Universidad enseña a ser médico, farmacéutico, abogado, juez, notario, economista, administrador público, profesor de ciencias y de letras en la segunda enseñanza, etc.

Además, en la Universidad se cultiva la ciencia misma, se investiga y se enseña a ello. En España esta función creadora de ciencia y promotora de científicos está aún reducida al mínimum, pero no por defecto de la Universidad, como tal, no por creer ella que no es su misión, sino por la notoria falta de vocación científica y de dotes para la investigación que estigmatiza a nuestra raza. Quiero decir que si en España se hiciese en abundancia ciencia, se haría preferentemente en la Universidad, como acontece, más o menos, en los otros países.

Pero Ortega no se quedó ahí, sino que propuso que la Universidad, además de sus dos misiones tradicionales, se ocupase también de la transmisión de la cultura (ibidem, 325), entendiendo por tal el repertorio de efectivas convicciones sobre lo que es el mundo y son los prójimos, la jerarquía de valores que tienen las cosas y las acciones: cuáles son más estimables, cuáles son menos, que cada tiempo posee (ibidem, 341).

Con los años, y fundamentalmente con la ayuda de la masiva utilización de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), la orteguiana transmisión de cultura devino transferencia de conocimiento, integrándose de esta manera las tres misiones de la Universidad: docencia, investigación y transferencia de conocimiento. En este sentido, la Ley 13/1986, de 14 de abril, de Fomento y Coordinación General de la Investigación Científica y Técnica reguló el nacimiento de un mecanismo de coordinación general de la investigación científica y técnica consistente en un plan nacional, el primero de los cuales se aprobó en febrero de 1988. Este primer Plan nacional de investigación científica y desarrollo tecnológico incluyó en un lugar preferente de los actores del «Sistema de Ciencia y Tecnología» a las universidades. Disponía literalmente (1988, 14) que La universidad constituye el más fuerte potencial investigador del país. En ella se ubica alrededor del 60 por ciento de los científicos, a jornada completa, de que dispone el sistema. Por último, la Ley 14/2011, de 1 de junio, de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación y la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades cerraron el círculo de las tres misiones de la universidad, al señalar la ley de la Ciencia que «Destacan entre los agentes las Universidades y los Organismos Públicos de Investigación; a todos ellos les es aplicable la gran mayoría de las normas contenidas en esta ley» y al afirmar la Ley Orgánica de Universidades en su Exposición de Motivos la razón de una nueva regulación de la actividad universitaria que

de forma coherente y global, debe sistematizar y actualizar los múltiples aspectos académicos, de docencia, de investigación y de gestión, que permitan a las Universidades abordar, en el marco de la sociedad de la información y el conocimiento, los retos derivados de la innovación en las formas de generación y transmisión del conocimiento.

Para cumplir con esta tercera misión, las universidades de nuestro país constituyeron desde 1988 unas organizaciones ad hoc denominadas Oficinas de Transferencia de Resultados de Investigación (OTRI), y que constituyeron conjuntamente un grupo de trabajo dentro de la Comisión Sectorial de las TIC de Crue Universidades Españolas naciendo de esta manera en 1997 la RedOTRI. Entre sus funciones, según su reglamento, se encuentra la de «Potenciar el desarrollo y profesionalización de las unidades de transferencia de tecnología y conocimiento de las universidades, como estructuras especializadas en la promoción y gestión de la oferta tecnológica y de conocimiento así como de las relaciones Universidad-Empresa».

Sin embargo, esta tripartita misión universitaria no se halla exenta de críticas. La más relevante en mi opinión, no tratada en las jornadas porque el objetivo de las mismas no era el análisis de las tres misiones sino únicamente de la tercera, es si todas las universidades deben dedicarse a las tres misiones simultáneamente o si, por el contrario, ocuparse de una de las misiones implica que se generen dificultades para el ejercicio de las otras. No se trataría de analizar si las obligaciones que recaen sobre el personal docente están en muchas ocasiones sobrecargadas de una labor burocrática (de gestión, lo llaman) que pueda incidir negativamente en la calidad de la enseñanza sino de analizar si la capacidad de las universidades como organización se ve alterada por la obligatoriedad de ejercer las tres misiones. El problema del docente como tal sería un elemento añadido al problema de la simultaneidad del cumplimiento de las tres misiones.

En Articulating the ‘three-missions’ in Spanish universities (2014) la investigadora Sánchez-Barrioluengo se plantea este problema y mediante el análisis de 22 variables, que agrupa según la misión universitaria a la que corresponda cada variable, concluye con que el modelo de un mismo traje para todas (one-size-fits-all model) no es el adecuado. Para la investigadora, que una universidad deba cumplir con las tres misiones supone una expectativa irreal de la capacidad de estas instituciones y en consecuencia deberá abordarse una urgente reforma (2014, 10-11). En un artículo anterior, Cómo afronta la universidad el cumplimiento de sus misiones: El caso de las universidades públicas españolas (2012) concluía con que de los datos analizados «se deriva la existencia de un beneficio mutuo entre la investigación y la tercera misión y, al mismo tiempo, una incidencia negativa de ellas sobre la docencia» (2012, 16-17). La consecuencia, según la autora, debería llevar al establecimiento de políticas públicas que no ignorasen este fenómeno y al reparto de las misiones entre distintos centros.

Las cuestiones que quedarían pendientes de decidir, añado, es si sería posible un modelo de universidad con las tres misiones repartidas, cómo podría implementarse dicho modelo y si sería en todo caso conveniente porque quedara demostrado ser mejor que el actual, a pesar de todos los inconvenientes que el modelo tripartito simultáneo pudiera padecer. El problema de los análisis cuantitativos es que nunca pueden medir la verdad, la bondad ni la belleza, que eran las condiciones del ser según Platón. Con la dictadura numérica se logra justificar la desaparición de las Humanidades en los estudios superiores, lo que no deja de ser para la premio Príncipe de Asturias Martha Nussbaum «una crisis de proporciones gigantescas y de enorme gravedad a nivel mundial» (2010, 20-21).

La búsqueda de un modelo de análisis

Definidas las misiones de la universidad, se decidió para su análisis llevar a cabo estudios de medición. Los pasos serían la formulación de un modelo y la identificación de unos indicadores clave. Según Conesa et al, «La medición de la TC no es sólo cuestión de fijar un conjunto de magnitudes o de ratios. Para analizar la realidad se precisan claves para su interpretación. Dichas claves se construyen sobre conceptos y modelos que tratan de hacer comprensible dicha realidad» (2010, 7). Los expertos, reunidos en la RedOTRI, diseñaron de esta manera un modelo e indicaron los elementos que entendieron relevantes que debían preguntarse a cada una de las universidades de nuestro país. Fruto y producto de esta petición de datos surge una información que es la que se puede utilizar para tomar decisiones políticas. El modelo que la RedOTRI adoptó en el año 2010 fue el de Proton-Europe (Public Research Organization Transfer Offices Network), por aquel entonces una de las dos asociaciones más relevantes de los profesionales de la transferencia de conocimiento. En mayo de 2013 se fusionó con su par ASTP (Association of European Science and Technology Transfer Professionals) constituyendo ambas la ASTP-Proton, con sede en Leiden (Países Bajos).

El modelo implantado identificaba cuatro rutas de transferencia de conocimiento (Conesa et al. 2010, 10-12): En la primera ruta, denominada I+D+i (Investigación, Desarrollo e innovación) contratada consistiría en la prestación por la universidad a la empresa de actividades de I+D así como otras actividades como las de consultoría técnica, servicios de laboratorio, etc.; la segunda ruta consiste en la I+D colaborativa, donde la universidad busca un socio empresarial dispuesto a colaborar en la prueba de concepto a cambio de una parte de los futuros derechos de explotación sobre la invención; la tercera ruta consiste en el otorgamiento de una licencia de tecnología, donde los derechos de explotación se transfieren a la empresa, y, por último, la cuarta ruta de transferencia consiste en el spinoff, que es la creación de una empresa para la explotación de la invención.

Sobre estas cuatro rutas de transferencia se implantan unos indicadores que miden la actividad y los resultados. Se trata de «un grupo reducido de variables, las más significativas» (ibidem, 12), que abarcan valores de gasto, personal en I+D, personal en labores de transferencia, contratación en I+D colaborativa en fondos públicos y privados, contratación de actividad de I+D+i (i+D bajo demanda, estudios técnicos y consultoría, servicios), comunicación de invención y otros resultados protegibles, solicitud de patente prioritaria y de extensión de PCT (parque científico tecnológico), concesión de patentes, número de licencias de patentes, software y otras, ingresos por licencias y número de spinoff creadas. Además de estos indicadores que consisten en valores, existen otros que consisten en ratios: importe financiado externamente en I+D+i sobre el gasto en I+D, ingresos por transferencia de conocimiento por dedicación a tiempo completo de una persona durante un año, porcentaje de ingresos en transferencia de conocimiento derivados de licencias, porcentaje de personal investigador en actividades de transferencia de conocimiento, número de solicitudes de patente por mllón de euros de gasto en I+D de financiación pública, porcentaje de patentes licenciadas sobre el total de la cartera de patentes y porcentaje de licencias que se otorgan a spin-off propios (ibidem, 12-16).

Ahora bien, sobre la creación de un modelo y sus indicadores debemos aplicar lo que nos recuerda Ian Hacking. En El surgimiento de la probabilidad (2005) relata como «la estadística comenzó siendo el estudio sistemático de hechos cuantitativos acerca del Estado» (2005, 128). Si ya desde el año 1603 se recogían en Londres los datos semanales de bautismos y entierros, esta costumbre se vio más necesaria para conocer las consecuencias de la peste. A partir de entonces, las capitales europeas copiaron a Londres y también registraron los datos demográficos. Y en La domesticación del azar (2006)continúa Hacking explicando cómo este comienzo supuso el inicio de lo que luego se convirtió en un entusiasmo por los datos numéricos, reflejado en los censos de los Estados Unidos donde de las cuatro preguntas que se planteaban en el primer censo se pasó a 13.010 cuestiones del décimo censo, preguntas que se incluían en diferentes formularios según quién fuera el censado. Este aumento provocó una tasa de crecimiento ingente de las cifras impresas entre ambos censos (2006, 19). Prosigue Hacking:

La impresión de cifras fue un efecto superficial. Detrás de este fenómeno estaban las nuevas técnicas de clasificar y de enumerar y estaban las nuevas burocracias con la autoridad y la continuidad necesarias para instrumentar la tecnología. En cierto sentido muchos de los hechos contemplados por las burocracias ni siquiera existían en el tiempo futuro. Hubo que inventar categorías para que la gente entrara convenientemente en ellas y pudiera ser contada y clasificada. La recolección sistemática de datos sobre las personas afectó no sólo las maneras en que concebimos una sociedad, sino también las maneras en que describimos a nuestros semejantes. Esta circunstancia transformó profundamente lo que decidimos hacer, quiénes tratamos de ser y qué pensamos de nosotros mismos.

De las afirmaciones de Hacking se infiere que la selección de las categorías por parte de los encargados de las políticas públicas supone la elección de un mundo concreto dentro de la opción de mundos disponibles. Toda selección, afirman Bowker y Star en Sorting Things Out. Classification and Its Consequences (1999), supone una «segmentación espacial, temporal o espacio-temporal del mundo» (1999, 10), en la que se presume que existe una consistencia en los principios de selección (una regla consistente de ordenación –por fecha, por color, por tamaño…), donde las categorías se excluyen unas a otras y donde el sistema es completo (ibidem, 10). En definitiva, todo lo contrario a la clasificación de animales que Borges atribuía en El Idioma Analítico de John Wilkins a «cierta enciclopedia china que se titula Emporio celestial de conocimientos»: animales «(a) pertenecientes al Emperador, (b) embalsamados, (c) amaestrados, (d) lechones, (e) sirenas, (f) fabulosos, (g) perros sueltos, (h) incluidos en esta clasificación, (i) que se agitan como locos, (j) innumerables, (k) dibujados con un pincel finísimo de pelo de camello, (l) etcétera, (m) que acaban de romper el jarrón, (n) que de lejos parecen moscas».

Para Bowker y Star, uno de los grandes temas de la clasificación y de la estandarización consiste en el desvelamiento de esta actividad. Según estos autores, «hay dos procesos asociados con las políticas prácticas: llegar a establecer las categorías y los estándares y, durante el camino, decidir qué será visible o invisible dentro del sistema» (1990, 44). En definitiva, si para Wittgenstein «Los límites de mi lenguaje significan los límites de mi mundo» (Tractatus 5.6) (2003, 111) se puede decir que en política científica de transferencia de conocimiento, los límites de los indicadores significan los límites del mundo posible.

En la parte siguiente de este post abordaré las posibles mejoras de los indicadores.

Referencias

Bowker, Geoffrey C. y Star, Susan Leigh. (1999). Sorting Things Out. Classification and Its Consequences. Cambridge, Massachusetts (EE.UU.): The MIT Press.

Calinger, Ronald (1996). «The Mathematics Seminar at the University of Berlin: Origins, Founding, and the Kummer-Weierstrass Years» en Calinger, Rolnald (ed.) Vita Mathematica. Historical research and integration with teaching. Washington D.C. (EE.UU.): The Mathematical Association of America.

Conesa, Fernando J.; de la Peña, Yolanda; García Plaza, Lola; Ramírez, Mayte; Lucena, Fermín; Muro, Mencía; Martínez Vasallo, Javier. (2010). Indicadores en Transferencia de Conocimiento. Cuadernos Técnicos RedOTRI. Cuaderno Técnico n.º 5. Abril 2010. Madrid: Crue – RedOTRI Universidades. http://redotriuniversidades.net/index.php/menu-aplicaciones/7-cuadernos-tecnicos-de-redotri/indicadores-en-transferencia-de-conocimiento/detail

España. Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología (CYCIT). (1988). Plan nacional de investigación científica y desarrollo tecnológico. http://www.idi.mineco.gob.es/stfls/MICINN/Investigacion/FICHEROS/PlanNacional91.pdf

Hacking, Ian. (2005). El surgimiento de la probabilidad. Un estudio filosófico de las ideas tempranas acerca de la probabilidad, la inducción y la inferencia. Barcelona: Gedisa Editorial.

— (2006). La domesticación del azar. La erosión del determinismo y el nacimiento de las ciencias del caos. Barcelona: Gedisa Editorial.

Nussbaum, M. (2010). Sin fines de lucro. Por qué la democracia necesita de las humanidades. Madrid: Katz Editores.

Ortega y Gasset, José. (1966) [1930] «Misión de la Universidad» en Obras Completas de José Ortega y Gasset. Tomo IV (1929-1933). Madrid: Revista de Occidente.

Sánchez-Barrioluengo, M. (2014). «Articulating the ‘three-missions’ in Spanish universities». Research Policy. http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2014.06.001

— (2012). Cómo afronta la universidad el cumplimiento de sus misiones: El caso de las universidades públicas españolas. http://digital.csic.es/bitstream/10261/107593/1/Misi%C3%B3n%20de%20la%20universidad.pdf

Wittgenstein, Ludwig. (2003) [1921]. Tractatus logico-philosophicus. Madrid: Alianza Editorial.


4 Comentarios

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busgosubusgosu

¿Cuál es la finalidad del conocimiento, para qué se quiere utilizar el conocimiento?

pepsopepso

Pues parece que está claro, para las empresas es una forma más de generar plusvalías

busgosubusgosu

El conocimiento subordinado al mundo de los negocios, ¿es la finalidad y la causa útil del conocimiento?

Daniel

es que en la actualidad en el afán del progreso muchas actividades que no van acorde al progreso(arte filosofia) han de ser olvidadas, por lo cual hoy en dia todos stus conocimientos deberan ponerse en practica a favor del progreso, o deben ser olvidados.

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