GERENCIA DEL CONOCIMIENTO
Prof. Javier Carnevali
HERRAMIENTAS DE GERENCIA DEL CONOCIMIENTO
(Trabajo
Nº 2)
Elaborado
por:
Ileana Calderón
José L. Sivila
Luis Alejandro Angulo L.
Las Bases de Conocimiento Conceptual
Mejorar la calidad del aprendizaje es una necesidad
generalizada a nivel mundial, no sólo de los países menos desarrollados.
El
reto actualmente más fecundo en los países desarrollados consiste no sólo en
hacer siempre más eficiente el aprendizaje, reduciendo tiempos y estructurando
más eficazmente los programas, (valorizando la inversión - nada indiferente-
que constituye un sistema de educación, tanto público como privado) sino
también en obtener, al final de los estudios, personas que sean capaces de
organizar el propio aprendizaje en modo autónomo, con el mínimo esfuerzo
externo, capaces de interactuar con el conocimiento y la información en modo
exitoso.
Un
factor determinante en esta dirección es el crecimiento acelerado y constante
de la cantidad de materia a aprender en los ciclos formativos habituales.
El
libro, en el aprendizaje moderno, por su concepción -aún cercana
en su estructura secuencial e ilustrativa a la producción de manuscritos
medievales, para no decir de los papiros- no parece el instrumento más adecuado
para ser el vector fundamental de la información que se presenta al estudiante,
debido a su ineluctable secuencialidad.
Además,
después de no pocos años de aplicación del multimedia cerrado, la situación no
parece haber cambiado mucho, no obstante el objetivo alcanzado con el hipermedia/multimedia de involucrar estudiantes y docentes
en la utilización de las nuevas tecnologías.
El concepto de base de conocimiento
conceptual (B.C.C.)
Se
habla de bases de conocimiento desde hace mucho tiempo; y desde la aparición
misma del concepto (o del término) han proliferado muchas definiciones.
Las
realizaciones de bases de conocimiento hoy conocidas van desde la simple base
de datos, organizada en procesadores de cualquier tipo, tanto relacionales como
con modelos más evolucionados y lenguajes declarativos.
Las
definiciones correspondientes van desde las más elementales hasta las más
especializadas o complejas, pero siempre aplicadas a un ámbito experimental
reducido o para la solución de problemas muy específicos, lo que aleja este
instrumento de la idea misma de una utilización cotidiana o de las
posibilidades de soluciones genéricas elementales, aquellas que resuelven
problemas a escala social.
Todas
las soluciones presentadas tienen un aspecto en común: la
información/conocimiento que éstas presentan "constituye una verdad"
en un momento dado, un punto di referencia cierto, una fuente de conocimiento
válido y aprovechable, a veces definida, a veces demostrada.
Otro aspecto esencial pero que, como en muchos
sistemas informáticos, no se ajusta sus objetivos, es la plenitud funcional y
una interfaz cognitiva simple, que pueda servir de "ventana
interactiva" entre un grande grupo social y el conocimiento.
El
estudiante, no importa de qué nivel, para profundizar su aprendizaje, para
aprender, necesita de instrumentos que le permitan ser activo y aumentar su
capacidad de reflexión, desarrollar habilidades de pensamiento crítico,
integrar nuevo conocimiento, convertirse en un actor responsable en primera
persona del propio aprendizaje.
Una solución que parece ser muy
prometedora es aquella que reúne las características principales de los mapas
conceptuales, la multimedialidad y la interacción
ampliada: las bases de conocimiento conceptual.
Para
poder describir con una cierta precisión este método es necesario liberar el
concepto de mapa conceptual de toda trivialidad:
ü
manteniendo sus
capacidades de representación del conocimiento, la propiedad de incidir en la
percepción óptica (casi fotográfica) del observador.
ü
creando
descripciones precisas y unívocas de los conceptos.
ü
enriquecer la
estructura conceptual con documentos textuales, imágenes, animaciones y
multimedia, y enlaces a Internet, según sea necesario.
ü
observando reglas
que impidan la ambigüedad en su construcción.
ü
dotándoles de
mayor interactividad, gracias a la cual el estudiante pueda ser activo, no sólo
un observador, sino un sujeto activo que construye su propio conocimiento,
buscando y analizando, tanto en la forma como en los contenidos.
ü
considerando
los mapas no como meros dibujos, arbitrarios, en los cuales es admitida una
lógica irregular, sino como grupos categorizados de
conceptos, en modo de agudizar la percepción, elevar la agudeza de la mente y
acelerar la interacción y el reconocimiento visual.
Bases de
datos y Bases de conocimiento
Estos
dos conceptos son clave para nuestro trabajo, aunque a menudo nos encontramos
con estos dos términos usados de forma bastante libre. Sin embargo, los
investigadores y estudiosos de este campo han tratado el tema en profundidad,
fijando diferencias concretas en cuanto a metodologías, técnicas de
implementación, usos, contenidos y objetivos. De hecho, la distinción entre
"base de datos" y "base de conocimiento", así como la
distinción paralela entre "modelo de datos" y "esquema de
representación" ha sido objeto de debate durante mucho tiempo entre estas
comunidades de científicos.
Las
bases de datos (DB: Data Base / Database) son
anteriores en el tiempo a las bases de conocimiento. Nacieron en la temprana
época de los ordenadores digitales, a mediados de la década de los 50 y fueron
una de las principales herramientas que éstos ofrecían. Surgieron como
extensiones de programas Fortran que permitían acceso
compartido a los datos. A finales de esta década se desarrollaron métodos de
acceso soportados por el sistema operativo (acceso directo y secuencial) y
maduraron con los sistemas operativos de segunda y tercera generación
(principios de los 60). En esta época se desarrollaron las bases de datos
estructuradas jerárquicamente y algo después las bases de datos de red. En esta
temprana época no había distinción entre bases de datos e IA. A finales de los
60, Ted Codd, investigador
de IBM, desarrolló un lenguaje de programación de propósito general que
denominó "programación relacional", basado en la teoría de conjuntos
y la lógica y que contenía el germen de lo que había de ser el más extendido de
los sistemas de bases de datos hasta la fecha, las bases de datos relacionales.
El
objetivo primero de una base de datos es, como su nombre indica, almacenar
grandes cantidades de datos organizados siguiendo un determinado esquema o
"modelo de datos" que facilite su almacenamiento, recuperación y
modificación.
Por
su parte, las bases de conocimiento (KB: Knowledge
Base) pertenecen a una etapa muy posterior. Surgieron a partir de la
investigación en Inteligencia Artificial como respuesta a las necesidades que
las aplicaciones de esta disciplina planteaban. Más adelante haremos un
muestreo de las aportaciones que la IA ha hecho al estudio del lenguaje
natural.
Las
bases de conocimiento son la evolución lógica de los sistemas de bases de datos
tradicionales, en un intento de plasmar no ya cantidades ingentes de datos,
sino elementos de conocimiento (normalmente en forma de hechos y reglas) así
como la manera en que éste ha de ser utilizado. También se les trata de dotar
de conocimiento sobre sí mismas, es decir, una KB ha de "saber lo que
sabe". Por ejemplo, ante una pregunta del tipo "¿Tienen todos los
empleados de Microsoft un CI de más de 100?", una base de datos tras
consultar la información relacionada con la altura de los empleados de esta
empresa, daría una respuesta afirmativa o negativa, independientemente de que
tenga o no la información correspondiente a estos trabajadores; en cambio, una
KB respondería "sí", "no" o "no lo sé", en el
caso de que le faltase información relativa a la altura sobre alguno de los
empleados o de que no tuviese información sobre "todos" los empleados.
Las
herramientas tecnológicas para Knowledge Management KM, como cualquier otra herramienta, están
diseñadas para facilitar el trabajo y permitir que los recursos sean aplicados
eficientemente intercambiando información y conocimiento dentro y fuera de las
organizaciones. En los últimos años hemos visto un acelerado crecimiento en
tecnologías que sus vendedores caracterizan como “soluciones para KM”, pero,
¿Qué es realmente una solución o una herramienta para KM?
Ruggles
(1997) define a las herramientas para KM como herramientas que permiten a las
organizaciones generar, acceder, almacenar y transferir el conocimiento
existente en la empresa. Dentro de este concepto es importante darse cuenta que
muchas de las herramientas tecnológicas que actualmente son etiquetadas como
“soluciones KM” o “herramientas para KM” no podrían ser clasificadas como
tales; esto es, la mayoría de los sistemas no manejan conocimiento sino
información y entre estos dos conceptos existe una gran diferencia. Información
puede ser definida como “datos relacionados” mientras que conocimiento es
“información razonada” .
Con
esta perspectiva, no parece existir una diferencia en estos dos tipos de
sistemas. La diferencia radica en los “objetos” que son explotados, ya sea
información o conocimiento.
Con
esto, no se pretende decir que aplicaciones como Yellow
Pages, las cuales registran (por ejemplo) información
valiosa sobre contactos no sirvan para satisfacer algunas de las necesidades de
los procesos de KM, pero es importante aclarar que no todas las herramientas
que soportan algunos de los procesos de KM son en sí herramientas de KM, sino
simple y precisamente herramientas de soporte a los procesos de KM los cuales
pueden ser sistemas de información tradicionales.
Las
herramientas para KM no son necesariamente herramientas con una complejidad
técnica mayor por el hecho de administrar conocimiento. Muchas de las
herramientas identificadas como herramientas de KM son muy sencillas, una
simple base de datos que administre lecciones aprendidas, mejores prácticas o
competencias cumplen estrictamente con la definición de una herramienta de KM.
Claro está que también podemos encontrar herramientas mucho más complejas que
igualmente lo sean como serían Decision Support Systems (DSS), Customer Relationship Management (CRM) o Supply Chain Management (SCM),
herramientas que a través de técnicas complejas no sólo registran y explotan
conocimiento sino que además pueden generar más conocimiento.
Otro
punto importante de reconocer en este campo es el hecho de que algunas
compañías que venden soluciones tecnológicas suelen clasificar en la misma
categoría aplicaciones finales como Yellow Pages, Aplicaciones de Mensajería, Agendas, CRM, DSS, etc.,
con tecnologías que le dan soporte a estas aplicaciones; es decir, una Intranet
puede soportar a muchas aplicaciones pero ésta no es una solución final. El uso
de Data warehouse puede potenciar exponencialmente el
manejo de información pero ésta debe ser explotada por alguna otra aplicación
y, por ejemplo, agentes son utilizados en aplicaciones de acceso a información.
A
continuación se presenta una clasificación tentativa que puede ayudar a
reconocer diferencias entre las aplicaciones de software que pueden soportar
los procesos de KM y otras tecnologías que dan soporte a estas aplicaciones a
las que se llamó infraestructura.
Herramientas
tecnológicas de soporte a la administración del conocimiento (Infraestructura)
Es
la base sobre la cual las soluciones o aplicaciones de KM son construidas, es
decir, todos aquellos repositorios de información estructurada (bases de datos)
o no estructurada (correos, documentos); el groupware
que provee el soporte necesario a las actividades de colaboración para
compartir conocimientos, así como los servicios de redes y telecomunicaciones
que permiten hacer el enlace para los grupos de trabajo.
Repositorios de almacenamiento
En
esta categoría de tecnologías se ubican a todos los medios de almacenamiento de
información comúnmente encontrados con el nombre de bases de datos, bases de
conocimiento e, incluso, data warehouses. Estos
elementos sirven como bodegas de almacenamiento de información. El
almacenamiento no es por sí mismo lo principal de estos repositorios sino su explotamiento.
Tecnologías de red
Por
tecnologías de red se entienden todos aquellos protocolos y avances en el ramo
de las telecomunicaciones que permiten la creación de redes en cualquiera de
sus modalidades incluyendo Intranet, Extranet y, por
supuesto, la Internet y el flujo de información entre ellas.
Plataformas
de aplicaciones
Las
plataformas de aplicación son un elemento clave y muchas veces determinante en
la selección de una herramienta de KM ya que éstas son la base sobre las que
corren las aplicaciones. Se habla básicamente de Lotus
Notes y Microsoft como los dos grandes rivales.
Tecnologías de inteligencia
artificial
Estas
tecnologías utilizan modelos y metodologías alrededor del conocimiento;
incluyen sistemas multiagentes, aprendizaje y
razonamiento automático y agentes inteligentes.
Aplicaciones
Se
construyen sobre la infraestructura para proveer acceso a las bases de
conocimiento. Muchas veces utilizan las tecnologías de red para lograr la
colaboración a través de portales de información empresarial, avanzados
sistemas de búsqueda y consultas basadas en Web. Estas aplicaciones para los
usuarios son sólo la interfase con la cual ellos interactúan para lograr acceso
al conocimiento.
Ejemplos
de aplicaciones
DSS,
CRM, SCM, Yellow Pages,
Agendas, Workflow, BD de Procesos, etc.
La
industria del software para KM está en una fase muy temprana. Las perspectivas
de los desarrolladores sobre qué debería incluir el software es diversa y la
terminología que ellos usan para describir sus productos es también muy
variada.
El
fin último del uso de herramientas de software para KM es proporcionar un
elemento de apoyo que permita sobre la base del manejo del conocimiento de la
organización la toma de mejores decisiones. En la actualidad existe una gran
variedad de nuevos productos de software los cuales pueden ayudar a las
organizaciones a alcanzar estos objetivos pero para ello se requiere antes que
nada una definición de los procesos de administración del conocimiento en la
organización. Aún no existe y es posible que nunca exista la herramienta “mágica”
que resuelva todas las necesidades de KM y mucho menos que se pueda enfundar en
cualquier empresa. Cada empresa tiene distintas necesidades de KM y, por lo
tanto, requerirá de distintos tipos de herramientas. Para algunas
organizaciones la clave de KM es sacar ventaja de la experiencia de sus propios
empleados y ayudar a la gente a encontrar dicha experiencia dentro de su
organización. Otras iniciativas se enfocan más hacia el filtrado a través de
montañas de recursos de información disponibles para entregar conocimiento a
los individuos específicos y para todavía otras, KM se enfoca en la
optimización y mejor aprovechamiento de los recursos de información disponibles
para tomar decisiones más rápidas.
A
través del estudio de los procesos de KM y las características con que cuentan
actualmente las herramientas tecnológicas se han detectado las siguientes áreas
de aplicación de las herramientas tecnológicas en la KM:
Inteligencia empresarial
En
esta área se considera a las herramientas necesarias para que la empresa tome
las mejores decisiones para el negocio, apoyado tanto por fuentes internas como
externas. Así, áreas tan estudiadas como inteligencia de negocios y soporte a
la toma de decisiones son ubicadas en inteligencia empresarial. Algunas de las
aplicaciones que pueden soportar esta área son: CRM, SCM, DSS, Business Intelligence (BI), etc..
Aprendizaje organizacional
En
las organizaciones el manejo del aprendizaje se ha vuelto un factor de ventaja
competitiva. De ahí que las organizaciones están desarrollando las competencias
de su personal. Para ello el uso de la tecnología está tomando mucha
importancia y aplicaciones como Network Mapping, Yellow Pages, Diccionarios, Simuladores y Herramientas de Soporte
a la Capacitación ayudan en este proceso.
Procesos
Las
empresas se han dado cuenta que registrar sus procesos operativos les trae
importantes beneficios, pero además, estos procesos pueden ser automatizados lo
que trae consigo nuevas fuentes de ahorro y áreas de oportunidad para mejorar
la calidad de su administración y la satisfacción de sus clientes. Para ello se
pueden apoyar de bases de datos de procesos y aplicaciones de Workflow, entre otras herramientas.
Competencias
El
desarrollo de las competencias organizacionales y personales sirve a las
empresas para sustentar su oferta de valor, cumplir con su misión y buscar
nuevas oportunidades de negocio. Por ello, el manejo de estas competencias es
muy importante y bases de datos de competencias pueden ser utilizadas para este
fin y, además, herramientas a la medida que le permitan identificar sus
brechas, dar seguimiento a los planes de carrera, etc..
Administración de la experiencia
El
conocimiento se desarrolla en el tiempo, a través de la experiencia, por
ejemplo, lo que aprendemos, libros o tutores además de cualquier aprendizaje
informal. La experiencia se refiere a lo que hicimos y lo que nos sucedió en el
pasado. En esta área se ubican, entre otros, a las bases de datos de lecciones
aprendidas y mejores prácticas.
Algunos
de los beneficios del uso de tecnologías en la administración de conocimiento
que han sido identificados son los siguientes:
a) Aseguramiento de la memoria
organizacional
Gracias
a que la mayoría de estas herramientas utilizan formas de almacenamiento como
bases de datos o simplemente a través de archivos planos como lo hacen algunos
sistemas de mensajería síncrona y los manejadores
electrónicos, se va conformando una creciente memoria organizacional
corporativa, ya sea de manera digital, visual o auditiva. Así, la experiencia
ganada por la empresa a través de los años puede ser explotada.
b) Aseguramiento del flujo de
conocimiento
Uno
de los grandes beneficios de la relación entre las tecnologías de información y
de comunicaciones es precisamente la posibilidad de poder transferir
información a través de medios electrónicos; con esto, se brinda un medio a
través del cual no sólo se registre el conocimiento sino además se permita
transferir ese conocimiento a todas las entidades que lo necesiten.
c) Facilitación del trabajo colaborativo
Todos
conocen las ventajas que trae consigo el trabajo colaborativo;
para la empresa es primordial proporcionar un contexto en que los individuos
puedan interactuar unos con otros. Las herramientas tecnológicas tales como
portales, el correo y chats corporativos pueden
suministrar este medio y además integrar estas formas de colaboración a los
procesos de negocio.
Paradójicamente,
uno de los problemas que puede traer consigo iniciativas de hacer explícito el
conocimiento a través de herramientas tecnológicas es precisamente tener más
conocimiento del que la empresa tiene capacidad de manejar; por eso, no se
trata únicamente de codificar conocimiento y de tener mil sistemas que generen
toneladas de información. El hecho de tener una estrategia de administración de
conocimiento es vital porque las herramientas por sí solas no resolverán ningún
problema de KM.
Por
último, es importante que las compañías no sólo reconozcan la relación que
existe entre la administración del conocimiento y las herramientas tecnológicas
sino que además se saque provecho de esta relación. Por consiguiente, la
selección adecuada de una herramienta es primordial, pero no por ello se debe
caer en el error de correr a adquirir tecnología antes de hacer un análisis de
los procesos de administración del conocimiento de la empresa en cuestión. En
KM, como en la mayoría de las áreas, el éxito de la implementación de una
herramienta tecnológica depende mayormente de factores no técnicos, como son el
factor humano, los procesos organizacionales y la cultura.
INFOGRAFIA