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A Conversation on Portfolio Visualization: A Novel K Tool for Analyzing Narrative-Informed Portfolios
This conversation took place on the 1st of April, 2026, when we, Kateryna and Julia, sat for one hour to try out the recently launched digital platform (K Tool) for analyzing and visualizing narrative-informed portfolios for the case of the Basque Science, Technology and Innovation (STI) Policy. In this conversation, we aimed to explore the current functionality of K Tool and identify possibilities to develop its visual and analytical features further. Kateryna is a researcher who investigates various approaches for transformative portfolios, but doesn’t have previous experience of using the K Tool and therefore was acting as a user who is trying to get through the new tool, and understand its logic better. Julia has been partially involved in the design and development of the K Tool and has used it within other projects, she therefore provided clarifications and shared reasoning behind the inclusion of different features.
Key takeaways:
Key questions for colleagues: In ALC, our ultimate goal is to move narrative-informed portfolios from a theoretical ideal to an operational reality. We are working toward a future where digital tools like K Tool don’t just store data but actively build the social innovation capabilities of institutions—collectively learning how to map, listen, and navigate the friction of change. We would like to have a further discussion with portfolio practitioners and researchers, no matter what approach to portfolio they use, as soon as they are interested to compare and contrast prototypes, failures, and insights. We are thinking about such questions as:
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Kate: It will be very interesting to try out this tool now with you, Julia. I’m familiar with the ALC approach to narrative-informed portfolios to some extent, I remember first encountering it in 2020-2021, when following the work of the Strategic Innovation Unit of UNDP in different countries, when one of their approaches to portfolio design was based on the work of ALC. But the K Tool is new to me. I don’t have any specific order in which I want to ask you my questions, let’s just open the tool and look at the visuals.
Figure 1. Main Dashboard of the K Tool. Interconnections across agents
Julia: Sure, let’s do this! The K Tool for the Basque STI project was launched just a few weeks ago, it now includes most of the information we collected so far — until now, we had conversations with more than 100 people. But we keep on updating it all the time, as information comes in.
Kate: Maybe, we can start by looking at the visual that one would see first when opening the Dashboard. Here we can see portfolio structure, which is colour-coded: different colours are attributed to projects, actors, and also factors.
Figure 2. Main Dashboard of the K Tool. Portfolio visualization including agents and projects
While it is intuitively easier to understand the first two, maybe we can talk about the factors - what are they? I looked at “Timeline” and it seems that these factors are certain events that influenced the STI policy, right? Kind of change-makers? But I was not sure I understood how exactly they influenced the portfolio. Does K Tool allow us to connect them somehow to the portfolio composition? What can we learn about this interrelation from the K Tool?
Julia: That’s right, for the factors our thinking was that there were some structural or conjunctural events happening and we wanted to understand how the whole system organized itself to respond to those “shocks”. From the K Tool we can see what are these factors for the Basque STI case.
Figure 3. Timeline of the Basque STI portfolio evolution
For example, the financial crisis in 2008 - we can see that after that moment, the narratives diversified. So if you look at the timeline and check how many personas are visualised for different stages, you will see that while it was only 2 for the first stage and 3 for the 2nd, for the third - it was already 5. This means that initially there were only two main narratives about the policy system when there was a stronger shared understanding of what was going on and how the future looked like. For instance, the welfare state was largely understood as being directly linked to wealth creation—closely aligned with industrial growth and with the Basque Country’s tradition of pragmatism.
Kate: Aha, now I understand: the number of personas associated with each stage corresponds to the number of patterns of narratives you identified from the listening process. Visually, it was not very clear for me where the factors are located in relation to the boundaries of different stages, so I struggled to make sense of where to see what has changed. For example, for the economic crises - it looks like it occurred during Stage 3, not that Stage 3 emerged from it. How were those stages identified?
Julia: Yeah, this is an interesting finding of our process. Most of the people we talked to agreed that it was three stages in the development of the Basque STI system. Whenever you ask them what happened, how the STI system was put in place, everyone describes the same sequence. They say there was a first stage that lasted until the 1990s. And it’s actually quite striking: we had to build a new system from scratch, focusing on reinforcing the industrial fabric that already existed. The path we didn’t take was strengthening the scientific system—simply because there wasn’t one. In that sense, the case of Catalonia is the opposite. What they did was reinforce their scientific system. Then, in the 1990s, interviewees agreed that a new phase began. It wasn’t only about what we could offer anymore, but also about what was being asked for—so the relationship between supply and demand. And then comes the third stage, when there is a process of specialization within the STI system, because all regions in Europe were encouraged to do that. At the same time, there’s also an internationalization process. So these two dynamics were happening together, and there was both cooperation and competition at the same time within the Basque system. Those are really the defining characteristics of this third period. And everyone more or less agrees on this. But when it comes to what’s happening now, we started to see that there’s no longer that same agreement. Everything has become much more complex—because of the crisis, digitalization, gender perspective, and so on, questioning what the welfare state actually is and how STI policies contribute to that: is it about how we continue to generate wealth, or how the system has the capacity to address increasing inequalities? Now there are multiple narratives and before, things felt much simpler.
Kate: I see, the system is now perceived as more complex and we can see this in the K Tool in the number of narratives (personas) associated. I still wonder if the analysis based on the identification of those 5 factors can challenge this dominant perception that it was these three stages? Or it just adds granularity and allows us better understand what was also happening during different stages?
Julia: If you look, for example, at the upper right corner at the Dashboard—there are milestones. Many of the infrastructures that were created can actually be understood as milestones that help define when each stage begins and ends. For instance, Stage 1 begins with a major institutional shift. In the 1980s, with the Statute of Autonomy, the region gained the competencies to start building its own system—especially new infrastructures. That was a key moment. So what we tried to do is identify both the factors and the milestones that help explain what was happening. And the creation of infrastructures, at that time, became an important element to track that evolution.
Figure 4. Visualisation of Basque STI portfolio over three stages identified, including milestones
Also, what we see is that each stage responds to a dominant narrative. In Stage 1, the narrative was very much: ‘we need to invest in industry’. So most of what was supported reflected that. Then in Stage 2, a new narrative emerged—one that brings science into the picture. And you can clearly see how projects and actors begin to align with that. And in Stage 3, the same logic applies again: as the number of narrative broadens, the supported initiatives diversify accordingly—shifting from a focus on technology to a wider range of initiatives that position science as a generator of value, as well as initiatives that incorporate a gender perspective or reflect the values of younger generations.. So the visualization in the K Tool is really trying to show how actions respond to narratives over time, and how narratives shape actions as well in the development of the whole system.
Kate: And these personas… is it possible to read a description in K Tool of what narratives they represent? Because right now it seems like we only see their names.
Figure 5. Visualisation of the interconnections between projects in a portfolio and meta-narratives identified
Julia: Yes—each persona represents a pattern of perception, it’s essentially the core conclusion, or meta-narrative. In the iceberg model we use in ALC, this corresponds to what lies beneath the visible public discourse. Then, if you go into the details of each profile, you’ll see all the different quotes, perceived opportunities and challenges associated with each persona. Each narrative is actually supported by thousands of quotes—literal quotes—which you can read in the K Tool.
Figure 6. Meta-narrative visualized as an ethnographic profile, along with representative quotes
Kate: Yeah, I think this short description of the meta-narrative is really helpful. Because when you use names, people tend to interpret them in a certain way. Many are familiar with design thinking, where personas are usually linked to personal traits or individual characteristics. But here, the ethnographic profiles represent narratives rather than personal identities, so they’re less ‘personal’ in that sense. That can feel a bit counterintuitive.
Julia: Yes, and another important aspect relates to how prevalence is communicated in the K Tool. For example, in Stage 1, the figure of José María appears larger, whereas in Stage 3 it becomes smaller. This reflects the relative prevalence of that narrative within the portfolio over time.
Kate: Good to know this, since this is not very intuitive. If you don’t already know that size has this meaning, it’s not very easy to notice or interpret it this way. Maybe you pick it up subconsciously, but you don’t really realize what it stands for. At least for me, I didn’t immediately understand that the size of the avatar represents its relative importance in the portfolio.
There is one other thing I noticed is that the personas are a bit hard to interpret at first.
Julia: Yes, we’ve been thinking about that. At some point we even considered removing names and avatars altogether—just using labels like “industrial,” “scientific,” “institutional,” “gender,” or “new generations.” For example, the “new generations” pattern is trying to capture the idea that younger people often don’t feel part of the system anymore. This wasn’t really the case in the 80s, when there was more of a shared understanding of what was going on. But now, with all the demographic changes it's becoming much harder to include these different voices. And if we think about managing STI policies in a more dynamic way, then involving all these different parts of society becomes really important.
But the personas also serve a purpose—they remind us that these are real perspectives, with actual people behind them, not abstract categories.
Kate: Yes, I think that human element is important. But maybe the naming could be slightly adjusted—so it reflects the narrative more clearly. Because in the end, these are not demographic categories—they’re ways of seeing the world. Even if a name sounds “old-fashioned,” it doesn’t mean the people sharing that perspective are necessarily old-aged.
Julia: Exactly. It’s more about worldviews than individuals. That’s the key point.
Kate: Can we get back to the categorization you mentioned earlier, when you work with data collected through the listening process - multiple interviews you run. I wonder, who does this categorization? Is it like a coding system? Do you do it manually, or is it already supported by AI?
Julia: Until now, everything has been manual. We go quote by quote—this is similar, this is different, this corresponds to that. Then we define patterns. For example, we might identify five patterns, each represented by an ethnographic profile. After that, we validate them through collective sensemaking sessions, to reduce bias. Participants tell us: this makes sense, this doesn’t, you’re missing this voice. And then we continue the listening process and update the analysis. But now we’re at an inflection point. We’re starting to train AI to generate a first draft of these patterns. Then we’ll refine and correct them. So far it’s been manual—but that’s about to change.
Figure7. Quotes associated with a meta-narrative
Kate: And these sensemaking sessions that you mentioned—are they internal or external? Who is involved in them?
Julia: Mostly external. Last year we organized two main sessions within the Basque STI project: one with key stakeholders—like Ikerbasque, the European Union, the Basque Government, universities—and another one only with female researchers and innovators. And that second session was very important. They told us: “This narrative reflects voices of power. You’re missing the voices that challenge these policies.” So we expanded our listening process. In a couple of weeks, we’ll run another session with research students.
Kate: How do you decide what to show during these sessions?
Julia: We show them the ethnographic profiles. We explain: we interviewed 100 people, extracted around 1,000 quotes, and identified five patterns of perception. Each pattern is an ethnographic profile. Then we ask: Do you recognize these? What’s missing? That’s essentially the structure of a sensemaking session.
Kate: So validation means recognition?
Julia: Exactly. They recognize that these perspectives exist within the system. For example, in the “Contrast session” module in the K Tool you can see this was the first sense making session that was conducted in-person. Here you can see which stakeholders participated, what was said during the session – the literal anonymized quotes. And we also reference the ethnographic profiles that were validated.
Figure 8. First sensemaking session held in June 2025, representative quotes
Kate: Let’s talk more about the use of AI in the K Tool that you mentioned. I think what you’re doing with AI—and with this more digital approach—really makes this methodology for portfolios much more applicable. You know, we’ve discussed this before, for example, such actors like you UNDP might see the narrative-informed approach to portfolios as very complex in practice, and something that’s hard to implement in scale, especially if people are not trained for it. So if you continue developing this tool—with automated analysis and more processes being supported by AI—it feels like a real step forward. It could make narrative-informed portfolios actually usable more widely. Because right now, it’s an immense amount of work. And I can imagine that if people fully realize what it takes, it might even scare them off a bit.
Julia: Yes, this is exactly the discussion we keep having with collaborators and partners. Many participatory processes don’t really involve listening. And for us, listening means this level of effort. This is what it takes to really listen. When we show them how we work, they say: this is too much work. So the key question becomes: when designing portfolios, is listening a cost—or is it an investment?
Kate: And I think this is also an important question for research. How do we better show what this approach actually does? Whether in terms of transformative potential, or its overall impact on policy processes. Because yes, you can have a very deep analysis and a very rich understanding—but then what? You mentioned that people sometimes feel overwhelmed by the complexity. I’ve seen the same with my students: when they realize how complex things are, they get stuck, don’t know what to do. Instead of feeling empowered, they feel almost paralyzed. And I think the same can happen with policymakers. If something feels too complex, they might just try to avoid it. So it’s really important to show how this kind of analysis leads to actionable insights—something that actually empowers people to act.
Julia: Yes, let me show you something. This is where we try to make complexity operational. On one side, we have the ethnographic profiles—the validated narratives. On the other, we have the initiatives mapped in the Basque STI system (stakeholders, projects, interventions, policies…). And then we cross/juxtapose them. We look at which initiatives address which needs. That’s how we identify gaps in a portfolio. For example, at the community level in the Basque STI portfolio, there is almost nothing—only one initiative responding to identified needs. But on the regulation level, there are many. We also see that the system mainly responds to dominant narratives—what we call the “voices of power.” These are the ones pushing for continued industrial development, just like in the 1980s. So the system keeps reinforcing the same narratives—unless you actively introduce a listening process that brings in underrepresented voices. Otherwise, you just keep doing what you’ve always done. So, this is like the closest exercise that we have done to address your last question, and we think there is still much more work to do here. But this is what we understand as a narrative-informed portfolio so far.
Figure 9. K Tool allows to juxtapose projects and initiatives included in a portfolio and meta-narratives identified, this is visualised as such a matrix
Kate: That really helps answer the question of actionability. Maybe this has to be placed on top of the Dashboard or somehow linked from the man page, as this seems to be one of the key analytical outcomes that K Tool helps to produce.
Talking about the overall usability of K Tool, I guess the challenge is that it is not meant to be immediately intuitive for everyone. Many research tools are like that. But maybe in the future, you could include tutorials, short videos, or some kind of guidance for new users.
Julia: We’re actually planning to include an AI assistant. You’ll be able to ask questions like: “What does “pattern” mean?” or “What’s happening in Stage 1?”—and it will guide you. So the tool becomes not just analytical, but also a learning space for stakeholders who are collectively addressing the very same complex challenge. A way to develop capabilities: how to listen, how to map, how to analyze and make sense of the information.
Kate: That’s very interesting. Because the tool is then not just an output—it’s part of a broader process. For example, after a sensemaking session, someone could go back and explore the data more deeply on their own.
Julia: Yes, and even before the session—you could ask the AI assistant to explore certain narratives in advance. Ask: “What do I need to know for this session?” or “What are the gaps in the system, according to narratives?”. It works like ChatGPT—but based on your own data sources, your own listening process.
Kate: That’s quite powerful. I think it would be great to document this—maybe write a short piece with screenshots and reflections. Something we can share, publish, and use to engage others—especially people working on portfolios. Because once you start talking about portfolios, everyone has their own interpretation. And visualization quickly becomes a way to compare approaches.
Julia: A key question for us concerns how the portfolio is currently visualized and evaluated: what is missing in the existing network representation, and how it could be further developed or improved. At present, there is significant room for refinement, particularly in making it function more clearly as a narrative-informed portfolio. But sure, let’s bring this conversation up to the wide community and see if we can initiate a further discussion about portfolio visualization!
1 Over the coming decades, the ageing of the population will intensify, and by 2045 almost one in every three residents will be 65 or over. The migratory balance as a result of both immigration and emigration,
would bring in 12,700 people per year throughout the period 2025-2044, as a result of exchanges with countries abroad [Eustat].
Diálogos en torno a K tool: Kateryna Pereverza & ALC
El pasado 1 de abril de 2026, las investigadoras Kateryna Pereverza (KTH Royal Institute of Technology) y Julia Martínez (ALC) compartieron un espacio de trabajo para analizar de cerca K tool. Esta nueva plataforma digital ha sido diseñada para visualizar portafolios informados por narrativas, tomando como caso práctico el sistema vasco de Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI). El encuentro funcionó como una sesión de contraste para explorar las funciones actuales de la herramienta y, sobre todo, debatir cómo mejorar sus capacidades analíticas y visuales de cara al futuro.
La conversación partió de la base de datos actual de la plataforma, que ya integra los resultados de un proceso de escucha activa con más de 100 conversaciones y 1.000 citas de agentes del territorio. A través de este intercambio de ideas, ambas investigadoras reflexionaron sobre cómo conectar de forma más integrada dimensiones que a menudo funcionan fragmentadas —como la ciencia, la tecnología y la industria— y cómo hacer que toda esa complejidad resulte verdaderamente útil para la toma de decisiones.
Lee la entrevista completa (Eng)
Ideas clave para mejorar la herramienta y su impacto
Durante el diálogo, Pereverza y Martínez identificaron tres áreas fundamentales para la evolución de la plataforma y su aplicación en las políticas públicas:
- Monitorear el cambio real frente al statu quo: Los sistemas tienden a replicar de forma automática las narrativas de las estructuras de poder tradicionales. Las investigadoras destacaron que contrastar de forma continua las percepciones de la calle con los proyectos aprobados permite comprobar si el sistema se está transformando o si solo repite viejos patrones.
- El salto hacia el análisis con Inteligencia Artificial: La conversación abordó un punto de inflexión clave: pasar del costoso procesamiento manual de los datos etnográficos a un análisis asistido por IA. El objetivo es que la tecnología identifique los primeros patrones de opinión para que los equipos humanos puedan centrar sus esfuerzos en la interpretación profunda y el pensamiento estratégico.
- Evitar la parálisis por análisis: Ver la complejidad total de un sistema puede abrumar a las instituciones. El reto compartido en este diálogo fue buscar fórmulas de diseño que logren que la información sea digerible y accionable, asegurando que una visión global del territorio empodere la acción en lugar de frenarla.
Marcos teóricos y próximos pasos
La sesión también sirvió para conectar la práctica de ALC con el trabajo académico de Kateryna Pereverza junto a Harold Rohracher sobre Relational Infrastructures (Infraestructuras Relacionales), que estudia cómo se sostienen los vínculos entre agentes. Además, analizaron críticamente la tensión en las políticas de misiones cuando se definen de forma vertical (top-down) frente a la necesidad de abrir espacios participativos desde las bases (bottom-up). Como propuesta de mejora visual para el sistema, se subrayó la importancia de incluir las líneas de financiación como eje vertebrador en los mapas de red.
El objetivo final de estos encuentros en ALC es lograr que los portafolios narrativos pasen de ser un ideal teórico a una práctica operativa diaria en las instituciones. Para continuar enriqueciendo la herramienta con otras experiencias, las investigadoras invitan a la comunidad de profesionales a debatir:
- ¿Qué herramientas utilizan en su día a día para gestionar la complejidad de las políticas públicas?
- ¿Cómo podemos diseñar cuadros de mando interactivos que empoderen la acción en lugar de desmotivar a los equipos?
- ¿Qué tipo de indicadores necesitamos para garantizar que los portafolios tengan un impacto verdaderamente transformador?
Relevo de talento en ALC: Beñat e Iker cierran su etapa de prácticas y Arthur se suma al equipo
Nuestros becarios de Mondragon Unibertsitatea han concluido su periodo de prácticas en Agirre Lehendakaria Center, coincidiendo con la llegada de un nuevo miembro internacional a nuestro programa IAP.
Beñat Gorostizaga, estudiante de último año del grado en “Humanidades Digitales Globales”, finaliza su etapa de prácticas tras colaborar con nosotros desde tercero de carrera. Durante este tiempo, ha participado activamente en proyectos clave del centro y, de hecho, acaba de presentar su Trabajo de Fin de Grado (TFG), centrado en el proceso de escucha del proyecto Guggenheim Urdaibai.
Por su parte, Iker Etxebarria Bilbao, alumno de tercero del mismo grado, también ha terminado su estancia en el centro. Durante este tiempo, ha trabajado en el análisis de la evolución de las políticas de ciencia, tecnología e innovación de Euskadi, desde la restauración del autogobierno en 1979 hasta su proyección para 2030.
Incorporación al International Agirre Program (IAP)
Al mismo tiempo, damos la bienvenida a Arthur Amalir, que se integra en el equipo a través del IAP (International Agirre Program) para sumarse a los proyectos de innovación social del centro y reforzar nuestra red internacional.
Arthur Amalir está cursando un Máster en Ingeniería en la Universidad de Columbia y cuenta con una sólida formación en matemáticas, física y análisis de datos. Su especialidad es el diseño de modelos informáticos para entender sistemas complejos.
Celebrada la primera sesión interbarrios de Galdakao Zeugaz
El 17 de junio de 2026 se celebró la primera sesión interbarrios de Galdakao Zeugaz. En este encuentro se compartieron los resultados de todo un año de trabajo y se mostró cómo se ha ido dando respuesta a las necesidades que los vecinos y vecinas plantearon en los distintos espacios de escucha. Estas necesidades y aspiraciones se estructuraron en tres grandes temas: la conectividad comunitaria, el trabajo por barrios y la mejora de la comunicación a través de herramientas digitales.
Durante la jornada, se mostraron los perfiles actualizados del municipio en K tool, la herramienta digital de ALC, para visualizar cómo ha evolucionado el mapa social del municipio. También se compartieron los avances de los proyectos que están en marcha, como las dinámicas en los barrios de Bengoetxe y Tximelarre, los death cafés, la conexión entre herramientas digitales de participación y la experiencia piloto de la conectora comunitaria, una figura que ya está demostrando sus beneficios y que seguirá desarrollándose en una nueva fase.
Interpretación colectiva
La sesión contó con un espacio de trabajo en grupos para contrastar percepciones y abordar conjuntamente la siguiente pregunta: ¿Cómo podemos crear un Galdakao más conectado, con lo que tenemos ya?. Las mesas de trabajo aportaron las siguientes claves:
- Mesa 1: Propuso fomentar el encuentro intergeneracional y recuperar el espacio público mediante actividades cotidianas al aire libre, además de incidir en el trabajo con la infancia frente al uso de pantallas.
- Mesa 2: Planteó ubicar físicamente a la conectora en los barrios como "radar" de la zona, coordinar visitas mensuales de la conectora al centro de salud y aprovechar el aniversario de Galdakao Zeugaz para dar difusión al proyecto.
- Mesa 3: Subrayó la necesidad de concretar las ideas existentes, mejorar la accesibilidad para los colectivos más vulnerables, implicar a redes locales como las de Aperribai y trabajar activamente en la inclusión de las personas migradas.
Una de las prioridades señaladas en esta sesión fue la necesidad de reforzar el seguimiento y devolución con todas personas que han participado en algún punto en el proceso, comunicando los avances y aprendizajes generados en el impulso del movimiento de Galdakao Zeugaz, manteniendo el proceso de escucha abierto y compartido con todo el pueblo.
Para poder dar seguimiento a las distintas iniciativas priorizadas en estos espacios, se acordó reforzar el grupo motor a través de la figura de las "tejedoras comunitarias”, que trabajarán mano a mano con la conectora comunitaria.
Acción colectiva, ‘auzolana’ y análisis narrativo junto a Carmen van Bruggen
La investigadora Carmen van Bruggen de la universidad de Groningen está desarrollando su investigación doctoral sobre el fenómeno del auzolan en la región de Frisia en Holanda (denominado Mienskip) y está comparando estas prácticas con su expresión en Euskal Herria. A pesar de que no sea muy conocido, este tipo de respuestas colectivas y solidarias a las necesidades comunitarias son habituales en culturas ancestrales y se han mantenido a lo largo del tiempo sobre todo en contextos rurales.
El encuentro con Carmen van Bruggen tuvo como objetivo conocer los detalles de esta investigación y poder conectarla con otras investigaciones y programas que desarrolla ALC. Si no es posible impulsar procesos de innovación transformadora que no respondan a las dinámicas sociales y culturales del territorio, nos interesa profundizar en cómo estamos interpretando este tipo de estrategias de colaboración en la actualidad y qué forma están tomando.
Del caserío a la cooperativa Mondragón
En este contexto, se abordó la relación histórica entre el caserío tradicional y la cooperación, destacando cómo su autosuficiencia no excluía la colaboración comunitaria para aquello que desbordaba la capacidad individual. Se planteó una analogía entre este modelo y el cooperativismo de Mondragón: estructuras autónomas pero interconectadas en red, un equilibrio que históricamente ha generado una mayor resiliencia social.
KTool y el caso Guggenheim
En el ámbito metodológico, se compartió el potencial de K Tool, la plataforma digital de escucha comunitaria desarrollada y utilizada por ALC para el procesamiento de información cualitativa a gran escala, tomando como referencia el exhaustivo trabajo realizado en torno al debate social sobre la ampliación del Museo Guggenheim. En dicho proceso se recopilaron más de 1.000 narrativas reales para identificar patrones profundos y realizar análisis comparativos. Gracias a esta herramienta, se pudieron estructurar distintos niveles de lectura y cruzar sistemáticamente los relatos de las personas con las acciones de su vida cotidiana.
Tras este primer encuentro en Bilbao, Carmen van Bruggen continuará su investigación en Gipuzkoa durante los próximos días.
Entender las políticas de ciencia, tecnología e innovación en Euskadi desde la perspectiva de portafolio de experimentación
La colaboración combina el enfoque de portafolio impulsado por ALC con el enfoque de 'Infraestructura Relacional' desarrollado por Kateryna Pereverza para estudiar cómo las narrativas compartidas y las interrelaciones son clave para entender cómo se ha desarrollado el ecosistema de Ciencia, Tecnología e Innovación en Euskadi en los últimos 50 años.
ALC sigue su investigación sobre las políticas públicas de ciencia, tecnología e innovación en Euskadi, desde 1980 hasta 2030, explorando nuevas metodologías para abordar las transformaciones sistémicas. Con este objetivo, el equipo ha trabajado en Bilbao junto a Kateryna Pereverza, investigadora del KTH Royal Institute of Technology (Estocolmo), para profundizar en cómo aplicar el enfoque de portafolios al análisis de las políticas públicas.
El objetivo central de este esfuerzo conjunto es superar la visión tradicional que entiende las políticas de Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI) como un conjunto de iniciativas aisladas. En su lugar, la colaboración propone entender el "ecosistema de CTI" como un sistema dinámico y mucho más amplio, que integra intervenciones en múltiples niveles, mapeo de agentes y, de manera fundamental, las narrativas sociales.
Infraestructura relacional y portafolios emergentes
Para articular este trabajo, la investigación incorpora el marco metodológico de "Infraestructura Relacional" desarrollado por Pereverza. A través de un análisis longitudinal asistido por herramientas de Inteligencia Artificial sobre los datos cualitativos recopilados por ALC, el estudio analiza la evolución histórica del ecosistema vasco de CTI desde la década de 1980 hasta la actualidad.
Una de las tesis más innovadoras del estudio es la existencia de un "portafolio emergente". A diferencia de los enfoques donde la colaboración y el aprendizaje se diseñan de forma vertical y corporativa, el caso vasco sugiere que los mecanismos de transformación surgieron de manera orgánica a través de estructuras informales, redes de confianza y aprendizaje entre actores, y una fuerte cultura de cooperación.
Del proyecto al portafolio: la evolución de las políticas públicas de CTI en Euskadi (1980-2030)
La investigación muestra que la evolución de la ciencia, la tecnología y la innovación (CTI) en Euskadi no puede entenderse únicamente a través de programas o políticas concretas. A lo largo de cinco décadas, el desarrollo del ecosistema ha estado guiado por narrativas compartidas que dieron sentido, dirección y legitimidad a la acción colectiva.
Esta perspectiva aporta una mirada complementaria a los debates internacionales sobre las políticas orientadas a misiones. Mientras que estos enfoques suelen analizar cómo las misiones son definidas e impulsadas desde las instituciones públicas, el caso vasco sugiere que la dirección estratégica también puede emerger desde la sociedad, a partir de una visión compartida de futuro y de una fuerte capacidad de acción colectiva.
La principal novedad de la investigación es que analiza la evolución de Euskadi como un portafolio de políticas, organizaciones e iniciativas conectadas, en lugar de estudiar intervenciones aisladas. Asimismo, analiza estos elementos en relación con las narrativas y dinámicas sociales en cada etapa histórica. Esto permite comprender cómo la colaboración, el aprendizaje y la coevolución entre los distintos elementos (actores, iniciativas, políticas y narrativas) han contribuido a construir un ecosistema de innovación singular.
Presentación en EuSPRI 2026: conferencia internacional sobre políticas de innovación transformadora
ALC y Kateryna Pereverza presentarán los avances de este estudio en el congreso internacional EuSPRI 2026, que se celebra el 10, 11 y 12 de junio en Valencia. Allí compartirán con la comunidad científica sobre políticas de innovación transformadoras (TIP) cómo el uso de narrativas sociales puede transformar la evaluación de las políticas de innovación. Además, mostrarán el potencial de la herramienta K Tool, la plataforma digital que ha desarrollado ALC para analizar y visualizar portafolios a partir de la escucha comunitaria; una herramienta clave en esta investigación para hacer una gestión más dinámica de las políticas de innovación y proyectarlas hacia el futuro.
El impulso europeo: el Nuevo Centro de Competencias en Innovación Social
Esta apuesta por trabajar con portafolios en lugar de proyectos aislados coincide con el nacimiento del Nuevo Centro de Competencias en Innovación Social (NCCS), una infraestructura europea en la que ALC participa junto a seis ministerios del Gobierno de España, el CDTI y el CSIC.
El mejor ejemplo práctico de este enfoque es el Portafolio VIDAS. Con una inversión de 156 millones de euros, este ecosistema —en cuyo diseño y evaluación participa ALC— conecta en tiempo real 95 innovaciones de 143 organizaciones para transformar el sistema de cuidados comunitarios. Es la prueba de que coordinar e integrar iniciativas genera muchísimo más impacto que lanzar proyectos por separado.
Un enfoque consolidado y escalable
Esta colaboración con la investigadora Kateryna Pereverza refuerza una apuesta metodológica que ALC ya aplica a gran escala en diversos proyectos nacionales e internacionales. El enfoque de portafolios vertebra actualmente iniciativas de gran escala como las desarrolladas junto a Acción Contra el Hambre para desarrollar cuatro carteras de experimentación sobre malnutrición infantil en distintos territorios del estado español, el ecosistema Work for Progress impulsado por la Fundación "la Caixa" o el programa europeo COPOLAD que impulsó cinco laboratorios para el diseño de políticas públicas más conectadas con las dinámicas sociales. Asimismo, a nivel local, este modelo es la base de la cartera de experimentación sobre cuidados en Euskadi, que cuenta con procesos de innovación social activos en municipios como Galdakao (Galdako Zeugaz) Getxo (Getxo Zurekin), y Gasteiz (Lakua Arriaga).
Innovación transformadora en Medellín
El equipo de Agirre Lehendakaria Center se ha reunido esta semana con Santiago J. Echevarria, representante del Centro de Ciencia y Tecnología de Antioquia (CTA) de Colombia. A pesar de la distancia, ambos contextos comparten el reto de desarrollar estrategias de innovación inclusiva que puedan conectar en tiempo real a universidades, empresas, sociedad civil y administración pública.
El encuentro consistió en una sesión de intercambio sobre políticas de Ciencia, Tecnología e Innovación orientada a generar un espacio de aprendizaje mutuo. Esta jornada forma parte de la investigación "El impacto social de las políticas de CTI en Euskadi (1980-2030)", impulsada por el Gobierno Vasco a través de ALC (bajo la dirección de Cristina Uriarte). El proyecto analiza de forma colaborativa los casi 50 años de trayectoria en I+D+i vasca para extraer aprendizajes que fortalezcan la estrategia de futuro y su posicionamiento internacional.
Conectando Euskadi y Medellín
Durante la mañana se contrastaron los primeros resultados de la investigación en Euskadi con la experiencia de Medellín y Antioquia. La conversación se centró en cómo impulsar modelos de innovación transformadora frente a modelos de innovación más tradicionales que no tienen en cuenta la necesidad de combatir la desigualdad social y económica. De manera especial, el encuentro permitió explorar cómo la ciudad de Medellín puede aprovechar que haya sido nombrada Distrito de Innovación especial a nivel nacional en Colombia.
Herramientas digitales de análisis y visualización
La segunda parte de la sesión se centró en la utilización de K tool, la herramienta digital desarrollada por ALC para recopilar documentación, mapear actores y visualizar las narrativas de procesos complejos. Desde el CTA valoraron muy positivamente su potencial para la gestión del conocimiento y la sucesión del expertise institucional, y se sugirieron nuevas líneas de desarrollo.
Galdakao Zeugaz activa la co-creación comunitaria en Tximelarre y Urreta
El pasado 27 de mayo, los barrios de Tximelarre y Urreta celebraron una jornada de co-creación orientada a activar las redes de cuidado en los barrios. La idea era clara: colaborar entre todos y todas para conectar los problemas reales de los vecinos con las soluciones y recursos que ya existen en el propio barrio.
Necesidades y retos detectados
Tras escuchar a 100 personas de la zona y registrar sus percepciones en la plataforma Ktool, el equipo compartió lo que más preocupa y mueve a los vecinos de Tximelarre. En la sesión se confirmaron retos muy claros sobre los que hay que trabajar: la necesidad de crear espacios donde conviven jóvenes y mayores (intergeneracionales), reforzar el sentimiento de orgullo y pertenencia al barrio, y acompañar a las personas que sufren el "duelo migratorio" al dejar sus países de origen. Además, los vecinos propusieron rediseñar y dar una nueva vida a espacios que ya tienen, como el centro de Educación de Personas Adultas (EPA), para aprovecharlos mucho mejor.
Red de Paseantes
Durante la jornada se presentó el éxito de la Red de Paseantes de Bengoetxe, un grupo consolidado de 12 personas mayores de 60 años que salen a caminar juntas y que ha transformado la forma de combatir la soledad. El gran aprendizaje de esta experiencia es su cambio de enfoque: en lugar de limitarse a buscar a personas que ya están aisladas (algo que suele ser muy difícil), el proyecto se centra en activar a vecinos y vecinas con un perfil activo para que funcionen como "radares comunitarios".
Estas personas, mientras pasean y hacen su vida normal en el barrio, se convierten en conectores: detectan quién lo está pasando mal, quién se está quedando solo o quién necesita apoyo en su día a día para proponerles participar. Viendo los buenos resultados de Bengoetxe, los grupos de Tximelarre y Urreta se pusieron manos a la obra para ver cómo adaptar y replicar este mismo modelo de paseos comunitarios en sus propias calles.
Primeras propuestas y herramientas para el barrio
El trabajo colectivo dio como resultado varias propuestas de innovación social para el barrio:
-Reactivación de portales con iniciativas de apoyo mutuo ("Hoy por ti, mañana por ti").
-Recuperación de la asociación de vecinas de Capi.
-Roles más comunitarios para administradores de fincas.
-Comidas populares de bienvenida, organizadas por los vecinos y vecinas más antiguos para recibir, integrar y arropar a las nuevas familias que acaban de llegar al barrio.
Lakua-Arriaga, Getxo y Galdakao conectan sus experiencias para fortalecer el cuidado comunitario
El pasado 14 de mayo, en el barrio de Lakua-Arriaga en Vitoria Gasteiz, se celebró un taller para intercambiar experiencias y evaluar herramientas de innovación social junto a los proyectos consolidados de Getxo Zurekin y Galdakao Zeugaz.
Una red activa frente a retos cotidianos
El encuentro sirvió para confirmar que Lakua-Arriaga posee un tejido comunitario muy interconectado y colaborativo, lo que representa una gran oportunidad. El uso de recursos desde los Servicios Sociales de Base, la confianza del vecindario en el personal de salud y la flexibilidad de los educadores de calle son fortalezas clave del ecosistema.
Sin embargo, el ejercicio de mapeo ayudó a estructurar diversos retos específicos:
-Servicios Sociales y Salud: Necesidad de mayor visibilidad y herramientas comunicativas para potenciar la prevención y llegar a perfiles que quedan fuera del sistema.
-Educadores y colectivos: El reto está en impulsar la participación, poner en valor la voz de las personas mayores y entender la diversidad cultural, todo ello apoyado en una comunicación efectiva que ayude a cohesionar el barrio.
Organizar y estructurar la escucha comunitaria
Los diferentes agentes coincidieron en que, aunque en su día a día manejan muchísima información, al no tener una forma de ordenarla, les cuesta detectar quién está haciendo qué y cómo pueden conectarse los esfuerzos de estas entidades.
“Si hemos hecho todo esto de oídas, imagínate con partitura” afirmó uno de los participantes. En este sentido, el enfoque de ALC y la plataforma digital K-tool se valoraron como las herramientas clave para estructurar el proceso y dar el salto cualitativo que el barrio necesita, asumiendo el esfuerzo que requiere su puesta en marcha.
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El arte del “prompt”
Beth Fisher-Yoshida, co-Directora de AC4 Columbia University, comparte herramientas narrativas avanzadas para mejorar la digitalización de los procesos de escucha que impulsa ALC. Los criterios que formulamos para el análisis de la información (prompts) determinarán la calidad y el impacto de la inteligencia artificial para el abordaje de retos sociales complejos.
El significado se co-crea
El enfoque CMM (Coordinated Management of Meaning) entiende que la comunicación nunca es neutral y que el sentido se co-crea a través de la interacción y el contexto: “en el momento en que entras en una habitación, ya cambias la situación". Desde esta perspectiva, se analizaron las tres dimensiones del modelo: Coherencia (cómo organizamos el significado), Coordinación (cómo actuamos juntos a pesar de las diferencias) y Misterio (la aceptación de que los sistemas complejos no se pueden controlar del todo).
Fisher-Yoshida recordó una máxima clave para la transformación social: "los datos no cambian nuestras mentes". Son las narrativas y las relaciones las que activan los cambios profundos. El equipo de ALC pudo profundizar en la complejidad narrativa a través del Modelo LUUUUTT. Esta técnica permite diferenciar entre las narrativas públicas y que se comparten (told and lived), frente a las que no se comparten (unheard, untold), las que se desconocen (unknown), y las que no son permitidas(untellable).
Aplicación práctica en la K-tool
El taller permitió conectar estas herramientas (junto a otros modelos como Serpentine y Daisy) con el trabajo actual de ALC, identificando aplicaciones para automatizar el análisis narrativo dentro de la K-tool.
Esto se traducirá en mejoras concretas para los procesos de escucha a través del diseño de preguntas y prompts más reflexivos que nos permitan entrenar modelos de análisis del lenguaje y realizar simulaciones de diferentes escenarios de respuesta.
Información complementaria