Los sistemas de soporte al trabajo colaborativo , Groupware , son una herramienta valiosa en contextos en los cuales se requiere la participacion de un grupo de personas para llevar a cabo una tarea. Las interacciones entre las personas que los utilizan generan grandes flujos de datos (streams) no estructurados. Estos streams pueden analizarse para estudiar aspectos tales como influencia, relaciones de cercania, opinion y para la generacion de recomendaciones. Desde la perspectiva de la mineria de datos, el procesamiento de estos streams plantea importantes desafios. Los algoritmos de mineria a utilizar deben adaptarse a la alta velocidad en que llegan los datos, a la diversidad de las fuentes de datos y su estructura, a variabilidad de los datos en el tiempo y a trabajar sin restricciones de memoria. Este articulo revisa el estado del arte en lo referente a algoritmos de mineria de datos sobre streams originados en sistemas groupware . Se presenta una revision de las tecnicas mas representativas y de como cada una de ellas aporta al descubrimiento de conocimiento . Especificamente, se analiza la gestion de la informacion proveniente de redes sociales. Para concluir se presentan algunos de los problemas que son objeto de investigacion activa.