Administracion del conocimiento. Resumen

Dimensiones del conocimiento

Hay una distinción importante entre datos, información, conocimiento y sabiduría.

Los datos son un flujo de eventos o transacciones , capturadas por los sistemas de una organización que, por sí solos, son útiles para realizar transacciones y nada más.

Para convertir datos en información útil, una empresa debe gastar recursos para organizarlos en categorías de comprensión, como los informes mensuales, diarios, regionales o por tienda de las ventas totales.

Para transformar la información en conocimiento, una empresa debe gastar recursos adicionales para descubrir patrones, reglas y contextos donde funcione el conocimiento.

La sabiduría se considera como la experiencia colectiva e individual de aplicar el conocimiento a la solución de problemas. La sabiduría implica dónde, cuándo y cómo aplicar el conocimiento.

El conocimiento es un atributo tanto individual como colectivo de la empresa. Es un evento cognoscitivo (e incluso fisiológico) que ocurre dentro de la mente de las personas.

El conocimiento que reside en la mente de los empleados y que carece de documentación se denomina conocimiento tácito, mientras que el que se ha documentado se denomina conocimiento explícito.

Conocimiento tácito: Conocimiento personal, basado en la experiencia, la intuición, los valores y las habilidades individuales.

Conocimiento explícito: Conocimiento que ya ha sido codificado, estructurado y registrado en algún medio físico o digital. (Ej. BDD , Manual de procedimientos)

Aprendizaje organizacional y administración del conocimiento

Al igual que los humanos, las organizaciones crean y recopilan conocimiento al utilizar diversos mecanismos de aprendizaje organizacional.Obtienen experiencia mediante la recolección de datos, una cuidadosa medición de las actividades planeadas, por prueba y error.

Las organizaciones que aprenden ajustan su comportamiento para reflejar ese aprendizaje mediante la creación de nuevos procesos de negocios y la modificación de los patrones de la toma de decisiones gerenciales. A este proceso de cambio se le conoce como aprendizaje organizacional.

Cadena de valor de la administración del conocimiento

Adquisición del conocimiento: Las organizaciones adquieren conocimiento de varias formas, dependiendo de lo que busquen.

Almacenaje del conocimiento: Una vez descubiertos, los documentos, patrones y reglas de expertos se deben almacenar de modo que los empleados puedan recuperarlos y usarlos. Por lo general, el almacenaje del conocimiento implica la creación de una base de datos.

Diseminación del conocimiento: Poner el conocimiento a disposición de quienes lo necesitan mediante plataformas tecnológicas, talleres o reuniones de equipo.

Aplicación del conocimiento: El paso más crítico. Utilizar el conocimiento almacenado para resolver problemas reales del negocio, innovar o ejecutar tareas diarias de forma más eficiente.

Tipos de sistemas de administración del conocimiento

Sistemas de Administración del Conocimiento a Nivel Empresarial

Los sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial son iniciativas integrales que abarcan toda la organización. Su propósito es recolectar, almacenar, distribuir y aplicar tanto contenido como conocimiento digital. Estos sistemas son fundamentales para la gestión eficiente del conocimiento y ofrecen diversas herramientas, tales como:

• Búsqueda de Información: Facilitan la localización de datos relevantes dentro de la organización.
• Almacenamiento de Datos: Permiten la gestión de datos estructurados y no estructurados.
• Localización de Expertos: Ayudan a identificar empleados con conocimientos específicos que pueden ser consultados.

Además, estos sistemas incluyen tecnologías de apoyo como:

• Portales: Espacios centralizados para acceder a información y recursos.
• Motores de Búsqueda: Herramientas que permiten encontrar información de manera rápida y eficiente.
• Herramientas de Colaboración y Redes Sociales: Facilitan la interacción y el trabajo en equipo.
• Sistemas de Administración del Aprendizaje: Ayudan en la formación y capacitación del personal.

Sistemas de Trabajo del Conocimiento

Los sistemas de trabajo del conocimiento (KWS) son herramientas especializadas diseñadas para profesionales como ingenieros y científicos. Estos sistemas están orientados a la creación y descubrimiento de nuevo conocimiento. Algunas de las aplicaciones más comunes incluyen:

• Diseño Asistido por Computadora (CAD): Permite a los diseñadores crear modelos y prototipos digitales.
• Virtualización 3D: Facilita la visualización de conceptos en tres dimensiones.
• Realidad Virtual: Proporciona entornos inmersivos para la simulación y el aprendizaje.

Estos sistemas son esenciales para el desarrollo de innovaciones y la resolución de problemas complejos en diversas industrias.

Técnicas Inteligentes

La administración del conocimiento también abarca un conjunto diverso de técnicas inteligentes que ayudan a extraer y aplicar conocimiento de manera efectiva. Entre estas técnicas se incluyen:

• Minería de Datos: Proceso de descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.
• Redes Neurales: Modelos computacionales que simulan el funcionamiento del cerebro humano para el reconocimiento de patrones.
• Sistemas Expertos: Programas que emulan la toma de decisiones de un experto en un dominio específico.
• Razonamiento Basado en Casos: Método que utiliza experiencias pasadas para resolver nuevos problemas.
• Lógica Difusa: Técnica que permite manejar la incertidumbre y la imprecisión en la toma de decisiones.
• Algoritmos Genéticos: Métodos de optimización que simulan el proceso de evolución natural.
• Agentes Inteligentes: Sistemas que pueden actuar de manera autónoma para resolver problemas específicos.

Cada una de estas técnicas tiene objetivos distintos, desde la detección de conocimiento hasta la optimización de soluciones, y son fundamentales para la toma de decisiones informadas en las organizaciones.

Técnicas Inteligentes:

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Captura del Conocimiento: Sistemas Expertos

Los sistemas expertos son herramientas avanzadas que permiten la captura y formalización del conocimiento tácito de expertos en dominios específicos. Estos sistemas transforman la experiencia de profesionales calificados en un conjunto de reglas que pueden ser utilizadas por otros empleados dentro de una organización. A pesar de sus limitaciones en comparación con el conocimiento humano, los sistemas expertos ofrecen una forma eficaz de mejorar la toma de decisiones en entornos estructurados y discretos. Este documento explora el funcionamiento, aplicaciones y beneficios de los sistemas expertos en el ámbito empresarial.

Funcionamiento de los Sistemas Expertos

Los sistemas expertos funcionan modelando el conocimiento humano en un formato que puede ser procesado por computadoras. Este conocimiento se organiza en una base de conocimiento, que consiste en un conjunto de reglas obtenidas a través de entrevistas con expertos o de la documentación existente. Dependiendo de la complejidad del problema, la base de conocimiento puede contener desde cientos hasta miles de reglas.

Motor de Inferencia

El motor de inferencia es la estrategia utilizada para buscar a través de la base de conocimiento. Existen dos enfoques principales:

1. Encadenamiento Hacia Adelante: Este método comienza con la información proporcionada por el usuario y busca en la base de reglas para llegar a una conclusión. Se activa la acción de la regla cuando se cumple una condición. Por ejemplo, si un usuario introduce el nombre de un cliente con un ingreso superior a $100,000, el motor activará las reglas correspondientes en secuencia.

1. Encadenamiento Hacia Atrás: En este enfoque, se parte de una hipótesis y se realizan preguntas al usuario para verificar o refutar dicha hipótesis. Por ejemplo, si se pregunta si se debe agregar a una persona a la base de datos de prospectos, el motor comenzará a hacer preguntas relacionadas hasta llegar a una conclusión.

Beneficios de los Sistemas Expertos

Los sistemas expertos ofrecen múltiples beneficios a las organizaciones, entre los cuales se destacan:

• Mejora en la Toma de Decisiones: Al proporcionar acceso a un conocimiento estructurado, los sistemas expertos ayudan a los empleados a tomar decisiones informadas y de alta calidad.
• Reducción de Costos: Al disminuir la dependencia de expertos humanos para tareas específicas, las organizaciones pueden reducir costos operativos.
• Consistencia en las decisiones: Los sistemas expertos garantizan que las decisiones se tomen de manera consistente, siguiendo las mismas reglas y criterios establecidos en la base de conocimiento.
• Capacitación y Desarrollo: Estos sistemas pueden servir como herramientas de capacitación para nuevos empleados, permitiéndoles aprender de la experiencia acumulada de expertos.

Inteligencia Organizacional:

La inteligencia organizacional se define como el conocimiento y la pericia colectivos que una organización ha acumulado a través de los años.A diferencia de los sistemas expertos que capturan el conocimiento individual, esta inteligencia representa la experiencia acumulada por la institución en su conjunto

Sistemas de Lógica Difusa

La lógica difusa es una herramienta que permite a las organizaciones manejar la imprecisión en la toma de decisiones. A diferencia de los sistemas que utilizan reglas IF-THEN tradicionales, la lógica difusa reconoce que los humanos tienden a categorizar las cosas de manera imprecisa. Por ejemplo, términos como "fuerte", "grande" o "caliente" pueden tener diferentes significados dependiendo del contexto.

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