OGTIC: Red de Laboratorios de Innovación RedLab

De un vistazo

• Sector: Sector público, multi-institucional
• Alcance: Diseño de red de innovación, cohortes y modelo operativo
• Aproximación: Guiada por evidencia, puntos de control y cadencia, playbooks compartidos
• Resultado: Laboratorios alineados a un método común y decisiones más rápidas y claras

Contexto

La Red de Laboratorios de Innovación, RedLab, fue creada bajo OGTIC para fortalecer la capacidad de innovación en el sector público de República Dominicana. La meta era pasar de esfuerzos aislados a un ecosistema estructurado y escalable donde los equipos puedan diseñar, probar e implementar soluciones a retos complejos.

Los obstáculos iniciales incluían métodos desiguales, gobernanza fragmentada e incertidumbre sobre cómo sostener la participación a través de instituciones diversas. RedLab necesitaba un marco común, una estructura de programa clara y herramientas prácticas que construyeran capacidad mientras entregaban resultados visibles.

Doulab se asoció con OGTIC para diseñar y facilitar las Cohortes 01 y 02, ancladas en el MicroCanvas Framework, MCF 2.2 y el Programa del Modelo de Madurez en Innovación, IMM-P®. El objetivo era dar a los servidores públicos herramientas efectivas y un proceso repetible que posicionen a RedLab como un pilar de la innovación pública.

RedLab en una línea: puntos de control más claras, lenguaje compartido, mejor entrega.

Quién se beneficia primero: equipos de políticas, prestación de servicios y digitales que necesitan puntos de control más claras y decisiones más rápidas.

Validación social: el formato de cohortes y los playbooks compartidos ayudan a los equipos a obtener victorias rápidas y reusar lo que funciona.

Riesgos clave y mitigaciones

• Riesgo de adopción: Mitigado con revisiones entre pares, plantillas ligeras y victorias rápidas visibles.
• Riesgo de continuidad: Mitigado con responsables nombrados, un ritmo operativo simple y playbooks.
• Riesgo de calidad de evidencia: Mitigado con paquetes de evidencia estándar y criterios de punto de control.

Lo que RedLab implementó: modelo operativo, cohortes, método compartido, gobernanza y playbooks.

Qué hicimos

• Red y modelo operativo: Co-diseñamos la estructura de la red, la plantilla de carta de laboratorio, el intake y las puntos de control de decisión con responsables.
• Programa de cohortes: Ejecutamos ciclos de cohorte, de descubrimiento a validación a entrega, con revisiones entre pares, demo days y paquetes de evidencia en cada punto de control.
• Método compartido: Adoptamos MCF 2.2 para enmarcar problemas, definir valor y diseñar experimentos entre instituciones.
• Gobernanza y cadencia: Instalamos ritmos, stand-ups, revisiones, foros de decisión y KPIs apropiados por etapa ligados a resultados de política y servicio.

  Modelo de gobernanza: RACI por iniciativa; cadencia semanal; checklist de punto de control por etapa; bitácora de decisiones y registro de riesgos para trazabilidad.

  Árbol de KPI por etapa: Descubrimiento, calidad de señal y cobertura de entrevistas; Validación, conversión a acción clave y tiempo a decisión; Entrega, tiempo de ciclo y defectos escapados; Escala, adopción, satisfacción y economía unitaria cuando aplique.

  Ejemplos: Descubrimiento, cobertura de entrevistas; Validación, conversión a acción clave; Entrega, tiempo de ciclo; Escala, adopción y satisfacción.

  Línea base de capacidades al inicio, monitoreada trimestralmente contra el árbol de KPI para mostrar ganancias de madurez en el tiempo.

  Ritmo operativo: revisiones semanales, verificaciones mensuales de punto de control y snapshots trimestrales de capacidades.

  SLA: respuesta a revisión de punto de control dentro de cinco días hábiles, con memo de decisión o solicitud de próxima evidencia.

• Playbooks y traspaso: Produjimos guías para cartas de laboratorio, paquetes de evidencia, criterios de punto de control y definiciones de roles para preservar la memoria institucional y escalar.

  Paquete de evidencia: problema y supuestos, interesados y JTBD, plan de experimento y resultados, enlaces a artefactos, memo de decisión, siguiente paso.

  Los insights se codifican en una biblioteca de señales para informar los próximos experimentos y las hojas de ruta del programa.

  Las revisiones después de la acción al final de cada cohorte alimentan la biblioteca de señales y la hoja de ruta de la siguiente cohorte.

Cronograma

• Cohorte 01: 2024, diseño de red, cartas y primeros paquetes de evidencia.
• Cohorte 02: 2025, escalamiento de métodos compartidos y gobernanza y cadencia más profundas.

Qué cambió, cómo mejoraron las decisiones y crecimiento de capacidades.

Resultados

• Laboratorios puestos en marcha: Siete laboratorios de innovación cocreados y alineados a un método y cadencia comunes, al corte de septiembre 2025.
• Decisiones más rápidas: Las revisiones de punto de control y los responsables con rendición de cuentas redujeron la latencia de decisión entre las entidades participantes.
• Ciclos más cortos: Los proyectos prioritarios pasaron de ideas a pilotos con evidencia auditable.
• Playbooks reutilizables: Cartas, criterios de punto de control y plantillas de evidencia estandarizan cómo avanza el trabajo.
• Mejora de capacidad: Los equipos practicaron entrega guiada por evidencia, aumentando confianza y alineación.

Familias seguidas, al corte de septiembre 2025: latencia de decisión, tiempo de ciclo, adopción y satisfacción, y crecimiento de capacidades.

Mira los diagramas del caso abajo para el flujo del sistema y la progresión de capacidades.

Por qué importó

• Trasladó la innovación de proyectos aislados a un sistema con roles, reglas y ritmos claros.
• Habilitó el aprendizaje y la reutilización entre instituciones, lo que baja el riesgo y la duplicación.
• Creó trazabilidad desde las metas de política hasta los experimentos y las decisiones de entrega.
• Construyó una base para escalar cohortes futuras y para incrustar la innovación en la gestión pública.

Diagramas del caso