Gestión del Conocimiento

Universidad Pontificia de Salamanca MadridGestión del Conocimiento29 de abril2009Carlos Pérez RuizSistemas InformáticosExp: 021030FT-55 Contenido TOC quot;
1-3quot;
Resumen PAGEREF _Toc229035669 3Palabras clave PAGEREF _Toc229035671 3Abstract PAGEREF _Toc229035673 3Keywords PAGEREF _Toc229035674 31.Introducción PAGEREF _Toc229035675 41.1.¿Qué es la gestión del conocimiento? PAGEREF _Toc229035676 41.2.Los objetivos de la Gestión del conocimiento PAGEREF _Toc229035677 51.3.El proceso de Gestión del conocimiento PAGEREF _Toc229035678 51.4.Proyectos de Gestión del conocimiento PAGEREF _Toc229035679 62.Marco Teórico PAGEREF _Toc229035680 82.1.Tipos de conocimiento PAGEREF _Toc229035681 92.1.1Conocimiento tácito PAGEREF _Toc229035682 92.1.2Conocimiento explícito PAGEREF _Toc229035683 10¿Cómo se manifiesta en la empresa? PAGEREF _Toc229035684 113.Tipología de modelos para la gestión del conocimiento PAGEREF _Toc229035685 124.Modelos para la gestión del conocimiento PAGEREF _Toc229035686 144.1 Análisis comparativo PAGEREF _Toc229035687 144.2The 10-Step Road Map (Tiwana, 2002) PAGEREF _Toc229035688 155.El conocimiento en el ámbito de la organización PAGEREF _Toc229035689 166.Tecnologías de la información y la gestión del conocimiento PAGEREF _Toc229035690 176.1¿Porqué gestionar el conocimiento? PAGEREF _Toc229035691 187.Web 2.0 y Web 3.0, de los datos al conocimiento PAGEREF _Toc229035692 198.Las Web semánticas respaldadas por la gestión del conocimiento y el modelado de las empresas PAGEREF _Toc229035693 229.Educación electrónica a distancia: eLearning PAGEREF _Toc229035694 249.1Tecnologías emergentes en e-Learning PAGEREF _Toc229035695 259.2Inteligencia artificial en educación PAGEREF _Toc229035696 2510.Conclusión PAGEREF _Toc229035697 2611.Bibliografía PAGEREF _Toc229035698 27 Resumen En los últimos años el significativo crecimiento y aplicación de la gestión del conocimiento (GC) en diversas áreas económicas, sociales, culturales, organizacionales, tecnológicas y científicas, ha dado lugar a la generación de una cantidad importante de modelos para la aplicación y entendimiento del conocimiento por parte de individuos y grupos dentro de organizaciones públicas y privadas, la academia, el gobierno, entre otras. Tales modelos pretenden explicar la función y operación de la gestión del conocimiento desde diversos puntos de vista, tanto teóricos como empíricos en los diferentes contextos específicos donde estos llegan a ser aplicados. Buscando generar una aproximación teórica hacia una taxonomía de modelos de GC, con este trabajo se pretende mostrar algunos criterios generales que ayuden a la agrupación y clasificación de estos modelos para su mejor estudio y entendimiento; así como una recopilación y ampliación del estado actual de tales tecnologías. Palabras clave Gestión del conocimiento, taxonomía, modelos. Abstract In recent years, significant growth and implementation of knowledge management (GC) in various areas of economic, social, cultural, organizational, technological and scientific, has given rise to a significant number of models for understanding and application of knowledge by individuals and groups within public and private organizations, academia, government, among others. Such models attempt to explain the function and operation of knowledge management from different viewpoints, both theoretical and empirical in various specific contexts where these come to be applied. Looking to generate a theoretical approach toward a taxonomy of models of GC, this paper aims to provide some general criteria to assist in the grouping and classification of these models for its study and understanding, as well as a compilation and expansion of the literature review about this area of study. Keywords Knowledge management, taxonomy, models. Introducción En un mundo empresarial enormemente competitivo las organizaciones intentan buscar nuevas ventajas competitivas y potenciar las ya existentes. Las organizaciones son cada vez más conscientes de la importancia del conocimiento, por eso los esfuerzos por gestionar ese conocimiento son cada vez mayores. Actualmente, la llamada quot;
economía del conocimientoquot;
es una realidad. La correcta gestión del conocimiento aporta notables beneficios y debe ser empleada tanto por grandes compañías con alta base tecnológica como por pequeñas y medianas empresas. El conocimiento es algo inherente al ser humano y por tanto a cualquier actividad o proyecto en el que éste trabaja. El conocimiento tácito o implícito es aquel que se da por supuesto y que los individuos con una cierta formación o que realizan una cierta actividad ya poseen. Por el contrario, el conocimiento explícito es aquel que se genera al realizar una nueva actividad o un nuevo proyecto. La gestión del conocimiento tiene como fin recoger, organizar y documentar todo el conocimiento implícito y explícito que se genera en las organizaciones. En este sentido las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) han supuesto un importante avance ya que han permitido manejar y distribuir el conocimiento de una manera más eficiente y mucho más barata. Podría decirse que gracias a las TIC la difusión del conocimiento no tiene límites. Es más, ambos fenómenos, la economía basada en el conocimiento y la creciente importancia y desarrollo de las TIC, están relacionados tal y como afirman algunos expertos. Las TIC aportan una nueva y diferente base tecnológica que ha producido un cambio radical en las condiciones que permiten el desarrollo y la difusión del conocimiento así como su aplicación sobre el sistema productivo. La economía del conocimiento ha puesto de relieve la importancia y la necesidad de la investigación, el desarrollo y la innovación en las organizaciones actuales. En la mayoría de los casos, la aplicación de nuevos conocimientos supone innovación y dicha innovación es fuente, a su vez, de generación de conocimiento. El conocimiento se genera en laboratorios de I+D, en instituciones que se dedican a la investigación y al desarrollo, etc. Pero no sólo en estas organizaciones ni actividades específicas se genera conocimiento, también actividades de producción, formación, etc. favorecen el desarrollo del conocimiento. No obstante, las actividades y proyectos de I+D+I son las que requieren y necesitan una mayor gestión y una mejor documentación del conocimiento existente y del futuro que será generado. ¿Qué es la gestión del conocimiento? Una rápida revisión de las definiciones dadas acerca de la «gestión del conocimiento» pone en evidencia un cierto caos conceptual, atribuible, entre otras causas, a la relativa juventud de la disciplina, que conlleva la ausencia de un cuerpo doctrinal sólido y estructurado, y a la diversidad de disciplinas de ori-gen de los autores que abordan la temática. Tras un detenido análisis de las definiciones y las características propias de la creación y gestión del conocimiento, podemos considerar que consiste en un conjunto de procesos sistemáticos (identificación y captación del capital intelectual; tratamiento, desarrollo y compartimiento del conocimiento; y su utilización) orientados al desarrollo organizacional y/o personal y, consecuentemente, a la generación de una ventaja competitiva para la organización y/o el individuo. Los objetivos de la Gestión del conocimiento Los objetivos que han dado base a la Gestión del conocimiento son: Formular una estrategia de alcance organizacional para el desarrollo, adquisición y aplicación del conocimiento. Implantar estrategias orientadas al conocimiento. Promover la mejora continua de los procesos de negocio, enfatizando la generación y utilización del conocimiento. Monitorear y evaluar los logros obtenidos mediante la aplicación del conocimiento. Reducir los tiempos de ciclos en el desarrollo de nuevos productos, mejoras de los ya existentes y la reducción del desarrollo de soluciones a los problemas. Reducir los costos asociados a la repetición de errores. Para ello es necesario comprender cuál es el proceso asociado a la Gestión del conocimiento y cómo este proceso establece las características de cada proyecto de Gestión del conocimiento. El proceso de Gestión del conocimiento El proceso de Gestión del conocimiento debe entenderse como los subprocesos necesarios para el desarrollo de soluciones orientadas a generar las bases del conocimiento de valor para la organización. El proceso presentado en la figura 1 representa la cadena de agregación de valor a cada una de las instancias de conocimiento existentes en la organización. Cabe destacar que el proceso de Gestión del conocimiento se centra en el concepto de generación de valor asociado al negocio, el cual ayudará a descartar las instancias de conocimiento que sean no-relevantes. Tal como se representa en la figura 1, la Gestión del conocimiento puede ser descrita como el proceso sistemático de detectar, seleccionar, organizar, filtrar, presentar y usar la información por parte de los participantes de la organización, con el objeto de explotar cooperativamente los recursos de conocimiento basados en el capital intelectual propio de las organizaciones, orientados a potenciar las competencias organizacionales y la generación de valor, donde: Detectar: Es el proceso de localizar modelos cognitivos y activos (pensamiento y acción) de valor para la organización, el cual radica en las personas. Son ellas, de acuerdo a sus capacidades cognitivas (modelos mentales, visión sistémica, etc.), quienes determinan las nuevas fuentes de conocimiento de acción. Seleccionar: Es el proceso de evaluación y elección del modelo en torno a un criterio de interés. Los criterios pueden estar basados en criterios organizacionales, comunales o individuales, los cuales estarán divididos en tres grandes grupos: Interés, Práctica y Acción. Organizar: Es el proceso de almacenar de forma estructurada la representación explícita del modelo. Filtrar: Una vez organizada la fuente, puede ser accedida a través de consultas automatizadas en torno a motores de búsquedas. Las búsquedas se basarán en estructuras de acceso simples y complejas, tales como mapas de conocimientos, portales de conocimiento o agentes inteligentes. Presentar: Los resultados obtenidos del proceso de filtrado deben ser presentados a personas o máquinas. En caso que sean personas, las interfaces deben estar diseñadas para abarcar el amplio rango de comprensión humana. En el caso que la comunicación se desarrolle entre máquinas, las interfaces deben cumplir todas las condiciones propias de un protocolo o interfaz de comunicación. Usar: El uso del conocimiento reside en el acto de aplicarlo al problema objeto de resolver. De acuerdo con esta acción es que es posible evaluar la utilidad de la fuente de conocimiento a través de una actividad de retroalimentación. Sobre el proceso descrito anteriormente, es posible desarrollar el concepto de proyecto de Gestión del conocimiento, el cual tiene como objetivo generar las instancias que reflejen de manera práctica cada una de las etapas del proceso. Proyectos de Gestión del conocimiento Algunos tipos de proyectos se pueden catalogar dentro de las clases que se detallan a continuación: Capturar y rehusar conocimiento estructurado: Este tipo de proyectos reconoce que el conocimiento se encuentra embebido en los componentes de salida de una organización, tales como diseño de productos, propuestas, reportes, procedimientos de implementación, código de software, entre otros. Capturar y compartir lecciones aprendidas desde la práctica: Este tipo de proyectos captura el conocimiento generado por la experiencia, el cual puede ser adaptado por un usuario para su uso en un nuevo contexto. Identificar fuentes y redes de experiencia: Este tipo de proyectos intenta capturar y desarrollar el conocimiento contenido, permitiendo visualizar y acceder de mejor manera a la experticia, facilitando la conexión entre las personas que poseen el conocimiento y quienes lo necesitan. Estructurar y mapear las necesidades de conocimiento para mejorar el rendimiento: Este tipo de proyecto pretende apoyar los esfuerzos en el desarrollo de nuevos productos o el rediseño de procesos haciendo explícito el conocimiento necesario para una etapa particular de una iniciativa. Medir y manejar el valor económico del conocimiento: Este tipo de proyecto reconoce que los activos tales como patentes, derechos de autor, licencias de software y bases de datos de clientes, crean tanto ingresos y costos para la organización, por lo que se orientan a administrarlos más juiciosamente. Sintetizar y compartir conocimiento desde fuentes externas: Este tipo de proyectos intentan aprovechas las fuentes de información y conocimiento externas, proveyendo un contexto para el gran volumen disponible (Universidades). Marco Teórico La nueva economía, la globalización y las nuevas tecnologías son algunos de los elementos que han hecho que la gestión del conocimiento vaya adquiriendo cada vez más importancia. El conocimiento, tal como se entiende hoy día, es un recurso que no tan sólo nos permite interpretar nuestro entorno, sino que nos da la posibilidad de actuar. Es un recurso que se halla en las personas y en los objetos (físicos o no) que estas personas utilizan, pero también en las organizaciones a las que pertenecen, en los procesos y en los contextos de dichas organizaciones. La gestión del conocimiento consiste en optimizar la utilización de este recurso mediante la creación de las condiciones necesarias para que los flujos de conocimiento circulen mejor. Newman desarrollo un modelo que bajo la denominación de datos-información-conocimiento-tecnología, sostiene que el control y monitorización de los procesos sólo produce datos, pero el análisis de dichos datos realizado con técnicas estadísticas o de minería de datos (data mining) y su contextualización es lo que proporciona información. Cuando, finalmente, la información es interpretada, ésta se transforma en conocimiento útil. (Newman, 1997) De todo lo anterior se deduce que la explotación del conocimiento en aras de la obtención de una ventaja competitiva sostenible requiere de alguna herramienta que lleve a cabo esa sistematización de la información. La creación de conocimiento organizacional debe entenderse como la capacidad orgánica para generar nuevos conocimientos, diseminarlos entre los miembros de una organización y materializarlos en productos, servicios y sistemas. Es la clave del proceso a través del cual las firmas innovan. A la hora de hablar de conocimiento existe una serie de conceptos aparentemente similares que dificultan su entendimiento. Parece oportuno traer aquí las definiciones dadas por la Real Academia Española al respecto: Dato: Antecedente necesario para llegar al conocimiento exacto de una cosa o para deducir las consecuencias legítimas de un hecho. Información: Acción y efecto de informar e informarse. Conocimiento: Acción y efecto de conocer. Noción, ciencia, sabiduría. Cada una de las facultades sensoriales del hombre en la medida en que están activas. Conocimiento no es lo mismo que datos, ni tan siquiera lo mismo que información. Los datos son los elementos base de la pirámide del conocimiento. Al conjunto de datos organizados y analizados en un contexto determinado lo denominamos información. Figura 2. Pirámide del conocimiento Pero información, como decíamos, no es lo mismo que conocimiento. Recopilar datos, organizarlos e incluso analizarlos, es algo que pueden hacer (y en algunos casos mejor que los seres humanos) el software informático. Ahora bien, al conocimiento, de momento, no llegan los ordenadores. EL conocimiento es un paso adelante. Es identificar, estructurar y sobre todo utilizar la información para obtener un resultado. Requiere aplicar la intuición y la sabiduría, propios de la persona, a la información. La capacidad de interpretar esos datos es lo que provoca que la información se convierta en conocimiento Según Nonaka y Takeuchi (1995) existen dos tipos de conocimiento. Tipos de conocimiento De las muchas clasificaciones que se pueden encontrar a efectos de este trabajo, interesa la que divide al conocimiento en: tácito y explícito. Conocimiento tácito Este tipo de conocimiento es el que no está registrado por ningún medio, es producto de la experiencia, la sabiduría, la creatividad, y resulta difícil expresar o formalizar. Es entonces aquel conocimiento que la persona tiene incorporado sin tenerlo permanentemente accesible a la conciencia, pero del cual el individuo hace uso cuando las circunstancias lo requieren y que es utilizado como instrumento para manipular el fenómeno que se está analizando y que sólo es posible trasmitir y recibir consultando directa y específicamente al poseedor de estos conocimientos. Este tipo de conocimiento, bien se trate de aptitudes físicas o de esquemas mentales, está muy enraizado en la experiencia individual, del mismo modo que los ideales o escala de valores de cada uno. 2.1.2Conocimiento explícito Se trata del conocimiento basado en datos concretos con los que sería suficiente su conocimiento para el aprovechamiento de los mismos sin necesidad de interpretación alguna, expresándolo de una manera simple es quot;
la teoríaquot;
. El conocimiento explícito se puede expresar mediante palabras y números, y es fácil de trasmitir. Es un conocimiento formal que puede plasmarse en los documentos de una organización, tales como informes, patentes, manuales, imágenes, esquemas, software, productos, diagramas organizativos. El conocimiento explícito define la identidad, las competencias, y los activos intelectuales de una organización con abstracción de sus empleados. Esto es, el conocimiento organizativo por excelencia, pero que apenas tiene utilidad si no se combina con el conocimiento tácito. Las combinaciones entre estos dos tipos de conocimiento son la esencia de la creación de conocimiento. Dado que la utilidad del conocimiento radica en el proceso de conversión del mismo, es necesario entender los distintos procesos asociados. El modelo SECI (Socialización- Exteriorización-Combinación-Interiorización) describe las cuatro combinaciones posibles entre los distintos tipos de conocimiento: de tácito a tácito, de tácito a explícito, de explícito a explícito, y de explícito a tácito. Estas cuatro combinaciones son necesarias para la creación del conocimiento. Figura 3 -Los cuatro modos de conversión del conocimiento Donde: · Tácito a Tácito: Es el proceso de compartir experiencias entre las personas (Socialización). Por ejemplo, los aprendices trabajan muy de cerca con los maestros, observando, imitando sus acciones y practicando las experiencias. · Tácito a Explícito: Es el proceso de articular el conocimiento tácito en conceptos explícitos (Externalización). Por ejemplo, el conocimiento tácito puede ser representado a través de metáforas, analogías, hipótesis, modelos y teoremas. · Explícito a Explícito: Es el proceso de sistematizar conceptos en un sistema de conocimiento (Combinación). Por ejemplo, intercambio y asociación de documentos, emails, informes, etc. · Explícito a Tácito: Es el proceso de transformar el conocimiento explícito en conocimiento tácito a través de quot;
aprender haciendoquot;
(Internalización). Por ejemplo, rotación de roles y experimentación. ¿Cómo se manifiesta en la empresa? En la empresa se pone de manifiesto prácticamente las cuatros forma de transformación del conocimiento donde cada especialista interviene con sus subordinado en las distintas tareas de su departamento. Tipología de modelos para la gestión del conocimiento La multidisciplinariedad inherente al estudio de la gestión del conocimiento supone la existencia de diferentes perspectivas para el desarrollo y el estudio de los sistemas y modelos de gestión del conocimiento. A pesar de la existencia de incontables modelos para la gestión del conocimiento, la revisión de algunos de ellos y de la literatura especializada en este ámbito (Davenport y Prusak, 2001; Davenport, De Long y Brees, 1997; Wiig, 1997; Rivero, 2002; Alavi y Leidner, 1999), nos permite agruparlos en tres tipos según el núcleo, los objetivos, la metodología, los participantes, etc., alrededor del cual se desarrollan: Almacenamiento, acceso y transferencia de conocimiento: modelos que no suelen distinguir el conocimiento de la información y los datos y que lo conciben como una entidad independiente de las personas que lo crean y lo utilizan. Este tipo de modelos de GC se centran en el desarrollo de metodologías, estrategias y técnicas para almacenar el «conocimiento» disponible en la organización en depósitos de fácil acceso para propiciar su posterior transferencia entre los miembros de la organización (por ejemplo: «páginas amarillas del conocimiento», archivos de información de las personas, etc.). Según Davenport y Prusak (Prusak, 1998), existen tres tipos básicos de almacenes de conocimiento: conocimiento externo, conocimiento interno estructurado y conocimiento interno informal. Sociocultural: modelos centrados en el desarrollo de una cultura organizacional adecuada para el desarrollo de procesos de gestión del conocimiento. Intentan promover cambios de actitudes, fomentar confianza, estimular lacreatividad, concienciar sobre la importancia y el valor del conocimiento, promover la comunicación y la colaboración entre los miembros de la organización, etc. Tecnológicos: modelos en los que destaca el desarrollo y la utilización de sistemas (por ejemplo: data warehousing, intranets, sistemas expertos, sistemas de información, web, etc.) y herramientas tecnológicas (por ejemplo: motores de búsqueda, herramientas multimedia y de toma de decisiones) para la gestión del conocimiento. Como en cualquier otra área de conocimiento, estas tipologías teóricas y reduccionistas que acabamos de relatar, difícilmente se darán en estado puro en la realidad, más bien tienden a difuminarse y mezclarse unas con otras. De hecho, la mejor opción para desarrollar un modelo para la creación y gestión del conocimiento, es basarlo en una perspectiva ecléctica que considere los aspectos fundamentales de todas ellas. Modelos para la gestión del conocimiento Partiendo de la consideración que, en la actualidad, no existe una taxonomía clara de modelos de creación y gestión del conocimiento, los modelos seleccionados y comparados en este trabajo responden a criterios de proximidad, pertinencia e importancia: La organización creadora de conocimiento (I. Nonaka y H. Takeuchi, 1999). The 10-Step Road Map (A. Tiwana, 2002). Modelo de GC desde una visión «humanista» (R. de Tena, 2004, en Gallego y Ongallo, 2004). Modelo de implantanción de GC desde la cultura organizacional (Marsal y Molina, 2002). Diseño de un sistema de GC en una organización escolar (Durán, 2004). La gestión del conocimiento en educación (Sallis y Jones, 2002). Una descripción detallada de los modelos seleccionados podría resultar tediosa y excesiva para las pretensiones del presente artículo, así pues, nos limitaremos a presentar parte del análisis realizado sobre dichos modelos para la creación y gestión del conocimiento. 4.1 Análisis comparativo El análisis comparativo de los seis modelos de GC seleccionados se ha realizado en base a seis descriptores: Fundamentación: hace referencia a las bases que sustentan y/o inspiran los modelos de GC analizados. Fases: bajo este descriptor, agruparemos sintéticamente los diversos pasos que, según cada uno de los modelos, se deben seguir para el desarrollo y la implantación de procesos o sistemas para la creación y gestión del conocimiento. Estrategias: compararemos y analizaremos las diversas estrategias de intervención para generación, compartimiento, difusión e interiorización de conocimiento propuestas por los seis modelos de GC. Cultura organizacional: vislumbraremos si los diversos modelos contemplan de alguna manera la cultura organizacional y, si es así, qué tipo de cultura nos proponen como idónea para el desarrollo de procesos de creación y gestión del conocimiento. Participantes: procederemos a identificar qué personas se destacan como protagonistas y/o actores en el diseño y desarrollo de los sistemas de creación y gestión del conocimiento. Tecnología: comprobaremos qué papel se da a la tecnología en cada uno de los modelos y cuáles son las TIC que se proponen para la GC. 4.2The 10-Step Road Map (Tiwana, 2002) Se fundamenta, entre otros aspectos, en la diferenciación básica entre conocimiento tácito y explícito, pero también considera otras clasificaciones del conocimiento en función de su tipología, focalización, complejidad y caducidad. Uno de los principales objetivos de la gestión del conocimiento en las organizaciones debe ser la integración y la utilización del conocimiento fragmentado existente en dichas organizaciones. Los diez pasos que forman el modelo se agrupan bajo cuatro grandes fases: Evaluación de la infraestructura. Análisis de los sistemas de GC, diseño y desarrollo. Despliegue del sistema. Evaluación de los resultados Creación de redes de comunicación y colaboración. Trabajo en equipo. … Los promotores de la GC constituirán lo que conoceremos como equipo de GC, que estará formado por personas internas y/o externas decisivas para la organización, personas expertas en diversos campos, personas que puedan ser fuente de conocimiento y experiencia En la adquisición, compartimiento y utilización del conocimiento, las TIC tienen un papel fundamental: Base de datos inteligentes. Herramientas para la captura de datos. Redes de comunicación. Herramientas de colaboración. … El conocimiento en el ámbito de la organización En primer lugar, entendamos el conocimiento, a escala individual, como las creencias cognitivas, confirmadas, experimentadas y contextuadas del conocedor sobre el objeto a conocer, las cuales estarán condicionadas por el entorno, y serán potenciadas y sistematizadas por las capacidades de dicho conocedor, las que establecen las bases para la acción objetiva y la generación de valor. Esta definición nos permite comprender el rol que juegan las personas dentro del ámbito de gestión que está encargado de generar valor a través del conocimiento. Por otro lado, el conocimiento de valor para las organizaciones es aquel que da apoyo directo a las acciones dirigidas al cumplimiento de sus objetivos fundacionales y su permanencia activa durante su vida activa. Ahora, analizando las relaciones entre cada una de las personas componentes de las organizaciones o grupos de trabajo, serán estas, con sus conocimientos y relaciones, las que establecerán las capacidades de cada uno de dichos grupos. Por ello, es imprescindible conocer como se verán fortalecidas dichas capacidades grupales al determinar los niveles de conocimiento, cohesión y confianza existentes en cada una de dichas redes. Por lo tanto, el conocimiento existente en la organización se puede entender como el conocimiento sinérgico, resultado de las diferentes interacciones desarrolladas a través de la historia operativa de la organización, sobre el cual dicha organización desarrollará cada una de sus acciones, orientadas a través de sus objetivos empresariales y su visión de largo plazo. Tecnologías de la información y la gestión del conocimiento La GC se ha realizado siempre sin informática, utilizando carpetas, archivadores,.. Es decir, utilizando una carpeta completa de notas, hojas, etc. ¿Qué ofrecen las TI? Las TI ofrecen inmensas cantidades de información disponibles para nuestro análisis que serían impensables de otra manera. Sin ordenadores podemos analizar información, pero no en tanta cantidad y por supuesto no tan rápidamente. La tecnología nos permite procesar más datos en bruto y liberar tiempo para analizar información de modo más creativo. ¿Por ejemplo, cuantos armarios de archivos se necesitarían para almacenar los millones de páginas que se pueden almacenar en un simple sistema de almacenamiento de datos (data warehousing)? Una solución de Gestión del Conocimiento requiere unos bloques de construcción de contenidos y de organización. Los datos son los bloques de construcción a partir de los cuales se construye todo el contenido. Los datos pueden estar en formato de un fichero de texto, una base de datos, un fichero binario que contiene sonidos o dibujos animados, un fichero de datos delimitados, un mensaje de correo electrónico, un mensaje a través de un teléfono digital o un PDA, un mensaje a través de un Centro de Llamadas (Call Center), o cualquier otro formato que se utiliza en la Web o en los sistemas en Red (Call Center Web). La información son datos que se organizan; en otras palabras, se han situado dentro de algún tipo de contexto o relaciones con otros datos. Por ejemplo, un informe que muestre ventas por clientes es una forma de información. La información, en este nivel, se puede organizar en una forma estructurada o no estructurada. Un ejemplo de información no estructurada son los datos organizados en tablas de bases de datos y dentro de cada tabla en campos. Los documentos, hojas de cálculo e informes son ejemplos de información sin estructuras. Así veremos, que cada formato de información nos presenta retos específicos en el proceso de su transformación en conocimiento. El conocimiento, en la parte superior de nuestra jerarquía de contenidos, es información a la que se ha aplicado inteligencia o análisis para crear aprendizaje o enseñanza. Un análisis de como identificar un cliente rentable de entre muchos prospectos de venta es un ejemplo de conocimiento. Por consiguiente, un informe de base de datos que extrae buenos clientes basados en el criterio de selección puede convertir la información en conocimiento. Una solución completa de Gestión del Conocimiento puede incorporar los elementos siguientes: Identificar el conocimiento Capturar información y conocimiento Depósito de información (almacén o repositorio) Indexación de información Seguridad aplicada a la información Procesos de flujos de trabajo (workflow), tales como un proceso de aprobación de un presupuesto. Distribución de la información y el conocimiento Mantenimiento y evolución del conocimiento No todas las aplicaciones tendrán todos estos elementos. Pueden tener también como componentes de GC como parte de una aplicación de proceso de transacciones en línea (OLTP, online transaction processing). La construcción de soluciones de gestión del conocimiento requiere tres tipos diferentes de experiencia: experiencia en áreas temáticas, experiencia en conocimiento y experiencia tecnológica. La experiencia temática se refiere a la operación de su organización. Por ejemplo, una firma de biotecnología necesitará experiencia científica, y una compañía de recaudación de fondos requerirá, por ejemplo, experiencia en planificación de proyectos financieros. La experiencia de conocimiento significa la comprensión o entendimiento de como se crea, almacena y transfiere el conocimiento de una persona a otra. Esto requiere de varias disciplinas académicas que incluyen psicología, filosofía y pedagogía o educación. Por último la experiencia tecnológica se requiere para diseñar e implementar la arquitectura de gestión del conocimiento. La experiencia demuestra que estos tres tipos de experiencia no se encuentran siempre en un apersona y es preciso recurrir a varias personas o mejor a equipos y por ello nacen los equipos de GC y, posteriormente, los departamentos de GC. 6.1¿Porqué gestionar el conocimiento? Hay muchas razones para que una empresa de comunicación decida implantar una organización de gestión del conocimiento. Algunas de ellas son: Facilidad de relaciones con los socios, clientes,…; Gestión de la experiencia del volumen de negocios/ventas,…; Descentralización en la toma de decisiones; Simplicidad y conocimiento (la importancia del pensamiento sobre el conocimiento en términos de simplicidad es que se pueden aplicar conceptos similares, recurriendo a situaciones que produzcan efectos predecibles, aplicar conceptos a nuevas situaciones para producir innovaciones, refinar directrices a través de aplicaciones repetidas y verificación. La Gestión del conocimiento abarca las actividades de las personas que utilizan herramientas de acuerdo a los procesos prescritos para capturar su conocimiento y experiencia y compartirla con otros. Los tres ingredientes importantes son: personas, herramientas y procesos, lo que unido al triángulo Personas, Contenido, Tecnología hacen que la GC en la empresa se conviertan en una de las estrategias a seguir por cualquier organización en esta primera década del siglo XXI. Las tecnologías informáticas más empleadas en la gestión del conocimiento son, entre otras: Trabajo en grupo (groupware), Flujo de trabajo (workflow), Administración del correo electrónico, Mensajería instantánea, Reconocimiento de voz, Redes de conocimiento, Portales de información y Portales de conocimiento, Buscadores y Metabuscadores, Almacenes de datos y Minería de datos como herramientas para la toma de decisiones, Optimización de los recursos de Internet para la definición, captura, almacenamiento y difusión del conocimiento Web 2.0 y Web 3.0, de los datos al conocimiento El descenso en el precio de los sistemas de almacenamiento, la mayor complejidad de los procesos, las necesidades de conocer mejor a los clientes…, está provocando que la cantidad de datos que almacenan las empresas aumente exponencialmente. Tanto es así que en muchas ocasiones navegar por los datos se vuelve en una tarea complicada, que nos lleva una gran cantidad de tiempo, para muchas veces no conseguir nuestro fin a pesar de que la información se encuentre disponible en los sistemas. Todos damos por hecho que nos encontramos en la era de la información y que la empresa que maneje mejor sus flujos de información y que sea capaz de contextualizar esta información para las distintas situaciones, conseguirá una gran ventaja sobre las demás. Por tanto, el objetivo de transformar los “datos” en “conocimiento” es uno de los grandes retos a los que se enfrentan las empresas hoy en día. En primer lugar merece la pena ahondar en el concepto de conocimiento: Existen dos tipos de conocimiento (Nonaka & Takeichu, 1995): conocimiento tácito, que reside en las percepciones y comportamiento de los seres humanos; y conocimiento explícito que es publicado, estructurado, externalizado y conciso, como explicamos con anterioridad. El problema reside en que gran parte del conocimiento se encuentra solamente en las cabezas de los empleados (sus experiencias, sus impresiones se encuentran almacenadas sólo en su cerebro), por lo que aún siendo muy interesante en muchas ocasiones no es utilizado en otras partes de la organización cuando se necesita. Para difundir este conocimiento tácito entre diferentes partes de la organización, muchas empresas optan por rotar al personal entre departamentos. La gestión del conocimiento es especialmente importante en las organizaciones basadas en proyectos, en las que un grupo de personas colaboran durante un tiempo, para después deshacerse y formarse nuevos grupos. Numerosos estudios señalan que gran parte del conocimiento generado en los proyectos se pierde, por lo que vuelven a cometerse los mismos errores. Algunas empresas han creado bases de datos con lo que se ha aprendido en los proyectos, así como grabaciones de las reuniones, aunque normalmente esta información no suele utilizarse. Las aplicaciones que se agrupan con el nombre de Web 2.0 y Web 3.0, tienen un papel muy importante en la captación de la información, su traducción en conocimiento y su contextualización a las diferentes situaciones en las que pueda ser requerido. La siguiente figura muestra como estas herramientas pueden ser útiles en la gestión del flujo de información en las empresas: Por una parte las herramientas agrupadas bajo el paraguas Web 2.0 (wikis, blogs, foros, comunidades…) pueden jugar un papel fundamental en transformar las vivencias, experiencias, impresiones, etc, de los empleados en información más o menos estructurada. Esta información, junto con otra información estructurada constituirá la información explícita de la empresa. Podríamos definir las tecnologías semánticas como aquellas tecnologías capaces de extraer el conocimiento explícito de los sistemas de información, almacenarlo, y mostrarlo de forma contextualizada en las situaciones que sea necesario. Como se observa en esta definición se distingue entre “información” (datos agregados) y “conocimiento” (información procesada que tiene un significado). La primera misión de las tecnologías semánticas consiste en eso, procesar información y “entender” el contenido de esta información, para ello existen herramientas de análisis semántico y sintáctico. Esta información se debe almacenar en los sistemas de información de la empresa conservando el significado mediante la utilización bases de datos semánticas. De este conocimiento se extraerá información contextualizada para resolver problemas concretos de la empresa, gracias al uso de buscadores semánticos o de la contextualización semántica. CITATION Jav08 1034 (Carbonell, 2008) En fin, tanto las tecnologías Web 2.0 como las Web 3.0 tendrán gran importancia en captar y reutilizar el conocimiento de las organizaciones. No obstante, siempre habrá una parte del conocimiento que será muy difícil de captar y continuará residiendo solamente en las mentes de los trabajadores: ”knowledge is messy; it is self-organizing; it seeks groups of people; it travels on language; it is slippery; it likes carelessness; it is in shape of experiments; it does not grow forever; it is a social phenomenon; it evolves organically; it is multi-modal; and it requires the flow of data/information (Allee, 1997). Las Web semánticas respaldadas por la gestión del conocimiento y el modelado de las empresas En está quot;
Economía de la informaciónquot;
cada vez más organizaciones se están dando cuenta de que tener información procesable les da una ventaja competitiva inestimable. El término quot;
capital intelectualquot;
ha sido acuñado para reflejarla trascendencia de este tipo de información. La gestión de conocimientos (KM) suministra herramientas, técnicas y los procesos para el uso más eficaz de los elementos intelectuales valiosos de una organización (Davies 2000). Pero el advenimiento de la Web y su amplio contexto, ha alimentado un aumento rápido en el volumen de información y no ha disminuido la velocidad. A decir verdad, además de las páginas Web más tradicionales, tenemos información ahora de fuentes diversas como bases de datos, sensores, servicios de Web e incluso Agentes inteligentes. Esta diversidad de fuentes de datos provocó la delantera para un espacio de conocimientos que es muy distribuida y cambiante con las tendencias en la división del trabajo en compañías modernas. Las herramientas de KM tradicionales asumen un repositorio de conocimientos centralizado y que no es apropiado para este medio de conocimientos distribuido (Van Elst et. al. 2003). Es por ello que se han necesitado nuevas herramientas de KM par a las fuentes de conocimientos dispersadas en la Web en una recopilación coherente de la información interrelacionada. La SW ofrece a la Web tradicional una plataforma más apropiada para la integración de información. Debido a que los datos tienen significado bien definido, el software, en lugar de seres humanos, puede utilizar gran variedad de fuentes y generar información, para mejorar la adquisición, el almacenamiento y recuperación de conocimientos de la organización de manera muy significativa. (Davies et. al. 2003) Proponen una arquitectura para KM en la SW que aborda todos aspectos del ciclo de vida del KM, desde la adquisición, la representación, el mantenimiento y el uso. La SW es un concepto donde todos los datos y los documentos sobre la World Wide Web tienen algún grado de significado relacionado con ellos. Un beneficio general, por ejemplo, es que se podía encontrar lo que se esté buscando más rápidamente y con una mejor relación. La idea fue propuesta hace unos años por Tim Berners - Lee ysus colegas (Jim Hendler y Ora Lassila) que se dieron cuenta de que el World Wide Web era limitado en su eficacia porque todos los documentos en la Red todavía necesitaban la interpretación humana si se desea hacer algo útil con ellos. Los principios de la SW pueden ser aplicados a los activos de información de una gran organización. Además, las empresas han estado involucradas en las actividades semánticas durante muchos años (como es el modelado de datos conceptual) y esto da la pauta para que se apliquen las tecnologías semánticas. También se cree que si las sociedades anónimas asumieron la tecnología Internet basada en redes internas denominadas quot;
Intranetquot;
, también asumirán tecnologías Web basadas en semánticas a sus sistemas internos.(Shwan, 2005) Además la SW brinda una solución prometedora para divulgar la información y servicios sobre el World Wide Web aumentado con las descripciones en una forma que es más fácil para que las computadoras puedan “procesar y comprender”. Esto ayudará a agentes de Web a funcionar mejor y hacer tareas de parte de sus usuarios, como descubrimiento de información, integración, negociación del servicio y su composición. La información divulgada en las lenguas de SWs (RDF y OWL) usa términos que significan clases y propiedades esquematizadas en ontologías. Estas ontologías son documentos en RDF que declaran un juego de los términos con URIs únicos y los definen más a fondo, aseverando las relaciones lógicas y las restricciones entre otros. (Ding, 2005) La creación de conocimientos puede ser automática, definiendo la pericia de una persona como un juego de reglas de la empresa. Estas reglas pueden ser aplicadas a la información producida por una aplicación de BI y a una recomendación apropiada hecha o la acción que se tomó. Un ambiente de gestión de conocimientos debe suministrar a los usuarios un fácil acceso a los datos, la información y los conocimientos que tienen que utilizar en sus trabajos. También debe suministrar herramientas que permiten que los usuarios se comuniquen a sí, que compartan la información y los conocimientos, y descubran a otras personas en su comunidad que tienen pericia y que pueden añadir el valor a proyectos en desarrollo. Las tecnologías relacionadas con KM incluyen la inteligencia de la empresa y el almacenamiento de datos, la colaboración, la dirección y los portales. (White 2005) quot;
La SWquot;
según [http://www.w3.org/2001/sw/] es vista como la próxima generación de sistemas de Web, para proporcionar la mejor recuperación de información, mejor atención y mejor interoperabilidad entre diferentes sistemas de información. La iniciativa de SW es supervisada actualmente por el W3C1, e incluye varias tecnologías de núcleo. Educación electrónica a distancia: eLearning La mayor preocupación de los investigadores en educación a distancia y en otras disciplinas relacionadas es crear marcos conceptuales y taxonomías para la mejor comprensión del mundo que se habita y de los que se crean sintéticamente. Las tecnologías de educación a distancia están sintetizadas en las llamadas generaciones que ayudan a describir los diferentes componentes tecnológicos desde una perspectiva cronológica, y que si las contextualizamos en torno a las tecnologías e-Learning quedarían así: La «primera generación» de la educación a distancia está marcada por las características de la sociedad del modelo industrial, en la cual la economía a escala es lograda por el taylorismo. Esta producción masiva permite crear programas de educación a distancia para miles de estudiantes y a costos bajos, que fueron medidos por estudiante. Las tecnologías mayormente asociadas a esta generación fueron los libros impresos conjuntamente con las guías de los cursos. Los materiales eran cuidadosamente diseñados por un equipo de trabajo especializado. El enfoque pedagógico de esta generación fue de corte comporta mentalista o conductual. La «segunda generación» enfatizó el estudio independiente desde una perspectiva de autonomía, con escasas restricciones en tiempo y lugar de estudio, permitiendo el acceso por radio o televisión. Los medios utilizados para la producción de cursos fueron de altos costos (tele cursos), creados para permitir a los estudiantes la visita virtual de laboratorios, centros de trabajo, o para estar dentro de un salón de clase con audio y/o imágenes de video. En la «tercera generación» se toma ventaja de la capacidad para la interacción humana síncrona y asíncrona, que provee una variedad de tecnologías de telecomunicaciones, por ejemplo, vía streaming. Esta generación incorpora el enfoque educativo constructivista, que hace posible que los estudiantes construyan y reconstruyan su propio conocimiento, tanto si se trata de aprendices individuales como de grupos de aprendices. La construcción de conocimiento toma lugar dentro de la negociación de contenidos, asignaciones, proyectos que son elaborados en grupos de discusión, proyectos colaborativos y diseños de currículums que definen la calidad de la programación de esta generación. Numerosos autores sugieren que la «cuarta generación» emergió de la combinación de los tres principales atributos de la red: recuperación de información de una amplia gama de contenidos, la capacidad interactiva mediada por dispositivos de comunicaciones y el poder de procesamiento, localmente distribuido vía códigos de programas usualmente escritos en Java. 9.1Tecnologías emergentes en e-Learning En la clase de sistemas de autoría para cursos a distancia, soportados por Internet, se pueden destacar las siguientes herramientas: HM-Card, TopClass, WebCT, Virtual-U, Web-Course-in-a-Box, Learning Space y Moodle. Un análisis desarrollado por el Center of Curriculum Transfer and Technology (CCTT) de Canadá permitió identificar y definir grupos de funciones consideradas fundamentales para la aplicación y uso en la modalidad de educación a distancia. De las plataformas mencionadas, se seleccionó el Moodle, que es un proyecto en desarrollo diseñado para dar soporte a un marco de educación social constructivista. Se distribuye gratuitamente como software libre (open source bajo la licencia pública GNU), y está implementada en PHP y MySQL. El diseño y el desarrollo de Moodle se basan en una determinada filosofía del aprendizaje, una forma de pensar que a menudo se denomina «pedagogía construccionista social». Después de investigar sus características y funcionamiento, se obtuvo la arquitectura expresada en la Figura 1, donde se aprecian los módulos funcionales. 9.2Inteligencia artificial en educación En el ámbito de la inteligencia artificial en educación, las investigaciones son enfocadas al desarrollo de sistemas para la educación, basándose en tecnologías avanzadas y tomando en consideración varios aspectos del conocimiento. En la actualidad, la combinación de nueva información, tecnologías de comunicaciones y las nuevas tendencias provee la fuerza para la constante evolución. Desde el primer programa de Instrucción Asistida por Computadora (CAI) en los años 50, a través de los Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI), hasta hoy, las posibilidades de los sistemas multimedia e hipermedia, los sistemas basados en Web y las tendencias a los grupos de trabajo colaborativo (sistemas colaborativos) son el motor del incesante desarrollo de la instrucción virtual y a distancia. En la Figura 2 se muestra el desarrollo de los sistemas de soporte a la educación. Los Sistemas Inteligentes de Educación (SIE) son herramientas que soportan el aprendizaje en todos los niveles. Gracias a su capacidad de adaptación a las necesidades de los aprendices y a las características del usuario estudiante, son calificados como «inteligentes». Conclusión En la actualidad, cada vez las organizaciones se ven aproximadas a tratar de establecer que tanto el aprendizaje individual como grupal, representa un valor intangible a fin de obtener ventajas competitivas. Las organizaciones de un modo consistente crean nuevos conocimientos, los difunden y los incorporan rápidamente a las nuevas tecnologías y productos. Asimismo, para obtener buenos resultados de innovación, debe incurrir que cada persona que pertenezca a una compañía tiene un estilo de razonar distinto: intuitivo, experimental, independiente y lógico. Cuando las empresas tratan de ir al ritmo de la tecnología, se enfrente con entornos cada vez más eventual. Finalmente, la gestión del conocimiento, es un desafío para la sociedad, que sugiere una evolución de la misma para el reto de los profesionales y a su vez a las organizaciones, a fin de descubrir en el ordenamiento del aprendizaje una manera de soportar las investigaciones tecnológicas más idóneas y precisas. BibliografíaAllee,V. (1997). Excerpt from The Knowledge Evolution: Expanding. Page 1 of 4. BIBLIOGRAPHY Carbonell, J. (16 de Julio de 2008). lacofa. Recuperado el 25 de Abril de 2009, de lacofa: www.lacofa.es.Davies, J.; Fensel, D.; Van Hermelen, F., (2003). Towards The Semantic Web: Ontology Driven Knowledge Management. John Wiley & Sons, NJ. Davies, J., (2000). Supporting Virtual Communities of Practice, In Roy, R. (ed.), Industrial Knowledge Management, Springer Verlag. Ding Li, Zhou Lina, Finin Tim, Joshi Anupam, (2005). How the Semantic Web is Being Used An Analysis of FOAF Documents, Proceedings of the 38th Hawaii International Conference on System Sciences – IEEE. Shaw, T. (February 11, 2005). Why is Business Semantics the New Hot Topic? DM Direct Newsletter. Newman, V. (1997). quot;
Redefining knowledge management to deliver competitive advantagequot;
. Journal of Knowledge Management. Vol. 1, núm. 2, pág. 123-132. Nonaka, I., & Takeuchi, H. (19957). The knowledge creating company: How Japanese companies create the dynamics of innovation. London: Oxford University Press. Van Elst, L., Dignum V., Abecker, A. (2003). Agent Mediated Knowledge Management, Springer Verlag. White, C. (2005). Intelligent Business Strategies; Knowledge Management: Reality at Last? DM Review Magazine February Issue.

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