Administración del Conocimiento

Aprendizaje organizacional

A través de la recopilación de datos, una cuidadosa medición de las actividades planeadas, métodos de prueba y error, y retroalimentación de los clientes y del entorno en general, las organizaciones obtienen experiencia. Las organizaciones que aprenden, ajustan su comportamiento por medio de la creación de nuevos procesos de negocios y cambiando sus patrones de toma de decisiones administrativas. A este proceso de cambio se le llama aprendizaje organizacional. Las organizaciones que pueden percibir y responder rápidamente a sus entornos sobrevivirán por más tiempo.

Tipos de sistemas de administración del conocimiento

 1. Sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial

Estos sistemas incluyen capacidades para almacenar datos estructurados y no estructurados; herramientas para localizar empleados expertos dentro de la empresa, y capacidades para obtener datos e información de sistemas de transacciones clave, como aplicaciones empresariales, y de sitio Web. Incluyen tecnologías de apoyo como portales, motores de búsqueda y herramientas de colaboración para ayudar a los empleados a buscar en la base del conocimiento corporativa, comunicarse y colaborar con otros tanto dentro como fuera de la empresa, y aplicar el conocimiento almacenado a nuevas situaciones. Existen tres principales categorías de sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial. Parte del conocimiento ya existe en algún lugar de la empresa como documento e informe o presentaciones de texto estructurados, a este tipo de conocimiento lo denominamos conocimiento estructurado y nos referimos a estos tipos de sistemas como sistemas de conocimiento estructurado. También existe información en algún lugar dentro de la empresa en forma de documentos menos estructurados, como el correo electrónico, correo de voz, salones de conversación, videos, imágenes digitales, folletos o boletines electrónicos. A este conocimiento lo llamamos conocimiento semi estructurado y a los sistemas, los denominamos sistemas de conocimiento semiestructurado. Ambos sistemas funcionan como repositorios del conocimiento, que es un conjunto de conocimiento externo e interno almacenado en un solo lugar para que la organización lo administre y utilice de una manera más eficiente. Estos proporcionan acceso a través de portales empresariales y tecnología de motores de búsqueda, y podrían incluir herramientas para acceder información de base de datos corporativos. En otros casos el conocimiento reside en las mentes de los empleados experimentados en alguna parte de la  organización. La gran mayoría de este conocimiento es tácito y rara vez está redactado. Los sistemas de redes de conocimiento o sistemas de localización y administración de expertos, tienen el propósito de proporcionar un directorio en línea de expertos corporativos en dominios del conocimiento bien definidos y utilizan tecnologías de comunicaciones para facilitar que los empleados encuentren al experto apropiado en una empresa. Algunos sistemas van más allá, sistematizando las soluciones desarrolladas por los expertos y las almacenan en una base de datos de conocimiento en forma de repositorio de mejores prácticas o de preguntas más frecuentes.

2. Sistemas de trabajo del conocimiento

Las empresas también cuentan con sistemas especializados para ayudar a los trabajadores del conocimiento a crear nuevo conocimiento y para garantizar que este conocimiento se integre apropiadamente en el negocio.

Trabajadores del conocimiento y trabajo del conocimiento: Los trabajadores del conocimiento abarcan a los investigadores, diseñadores, arquitectos, científicos e ingenieros que prean principalmente conocimiento e información para la organización. Por lo general, tienen altos niveles de educación y membresías a organizaciones profesionales, y con frecuencia se les pide que proporcionen valoraciones independientes como parte de la rutina de sus trabajos. Desempeñan tres roles que son críticos para la organización y para los gerentes de la misma:

♣ Mantienen actualizado el conocimiento de la organización a medida que este se desarrolla en el mundo externo.

♣ Fungen como consultores internos en las áreas de su conocimiento, en los cambios que se susciten y en las oportunidades que se presenten.

♣ Actúan como agentes de cambio, evaluando, iniciando y promoviendo proyectos de cambio. Los trabajadores del conocimiento requieren sistemas de trabajo del conocimiento altamente especializados con robustas herramientas para gráficos y aplicaciones analíticas, así como capacidades de administración de comunicaciones y documentos.

Estos sistemas requieren unas características robustas de computo, además, deben darle al trabajador un acceso rápido y sencillo a bases externas de datos. Por lo general, estos sistemas cuentan con interfaces fáciles de usar que permiten a los usuarios realizar las tareas que necesitan sin tener que pasar demasiado tiempo aprendiendo a usar el sistema. Con frecuencia, las estaciones de trabajo del conocimiento están diseñadas y optimizadas para las tareas específicas que deben desempeñar. Las principales aplicaciones de trabajo del conocimiento incluyen sistemas de diseño asistido por computadoras (CAD), sistemas de realidad virtual para simulación y modelado, y estaciones de trabajo financieras.

El diseño asistido por computadora automatiza la creación y modificación de diseños, utilizando computadoras y software sofisticados de gráficos. Utilizando una estación de trabajo CAD, el diseñador solo necesita hacer un prototipo físico hacia el final del proceso de diseño porque el diseño se puede probar y cambiar fácilmente en la computadora. La capacidad de software CAD para proporcionar especificaciones de diseño para los procesos de mecanizado y manufactura también ahorra una gran cantidad de tiempo y dinero al mismo tiempo que produce un proceso de manufactura con menos problemas. Los sistemas de realidad virtual tienen capacidades de visualización, interpretación y simulación que superan a los sistemas convencionales de CAD. Emplean software interactivo de gráficos para crear simulaciones generadas por computadora. En varios sistemas de realidad virtual el usuario se pone ropa especial, un casco y equipo, dependiendo de la aplicación. La ropa contiene sensores que registran los movimientos del usuario y transmiten inmediatamente esa información de vuelta a la Pc. La realidad virtual apenas está empezando a proporcionar beneficios en el trabajo educativo, científico y de negocios.

El lenguaje de Modelado de Realidad Virtual es un conjunto de especificaciones para modelado interactivo y tridimensional en la Word Wide Web, que puede organizar múltiples tipos de medios, incluyendo animación, imágenes y audio para poner a los usuarios en un entorno simulado del mundo real. El Lenguaje de modelado de realidad virtual es independiente de la plataforma, opera a través de una computadora de escritorio y requiere mínimo de ancho de banda. La industria financiera usa estaciones de trabajo para inversiones con el propósito de apoyar el conocimiento y tiempo de sus corredores, negociantes y gerentes de carteras inteligentes.

3. Técnicas inteligentes

Los sistemas expertos, el razonamiento basado en casos y la lógica difusa se utilizan para captar el conocimiento tácito. Las redes neuronales y la minería de datos se emplean para el descubrimiento del conocimiento. Estas técnicas pueden descubrir patrones, categorías y comportamientos subyacentes en grandes conjuntos de datos que los gerentes por si solos no podrían descubrir ni a través de la simple experiencia. Los algoritmos genéticos se utilizan para generar soluciones a problemas demasiado grandes y complejos para que los individuos los analicen en forma personal. Los agentes inteligentes pueden automatizar tareas de rutina para ayudar a las empresas a buscar y filtrar información útil para el comercio electrónico, la administración de la cadena de suministro y otras actividades. La minería de datos ayuda a las organizaciones a captar conocimiento sin descubrir que se encuentra en grandes bases de datos y proporciona a los gerentes una nueva comprensión para mejorar el desempeño de los negocios. Esta se ha convertido en una herramienta importante para la toma de decisiones administrativas. La tecnología artificial consiste en sistemas basados en computadoras (hard y soft) que se comportan como los seres humanos. Estos son capaces de aprender lenguajes naturales, de efectuar tareas físicas, de utilizar un aparato perceptor y de emular el conocimiento práctico y la toma de decisiones de los seres humanos. 

♣ Sistemas expertos: son una tecnia inteligente para captar el conocimiento tácito de un dominio muy específico y limitado del conocimiento práctico humano. Estos sistemas captan el conocimiento de empleados habilidosos en forma de un conjunto de reglas en un sistema de software que pueda ser utilizado por otros miembros de la organización. El conjunto de reglas del sistema experto se agrega a la memoria o aprendizaje almacenado, de la empresa. Captando la experiencia humana en áreas limitadas, los sistemas expertos pueden proporcionar beneficios al ayudar a las organizaciones a tomar decisiones de alta calidad con menos gente. Hoy se utilizan en los negocios en situaciones de toma de decisiones discretas, altamente estructuradas. Los sistemas expertos modelan el conocimiento humano como un conjunto de reglas que colectivamente se llama base del conocimiento. La estrategia utilizada para realizar búsquedas a través de la base del conocimiento se llama motor de inferencia. Por lo común se utilizan dos estrategias:

● Encadenamiento hacia adelante: el motor de inferencia inicia con la información introducida por el usuario y busca en la base del conocimiento para llegar a una conclusión. La estrategia es encender, la acción de la regla cuando una condición es verdadera.

● Encadenamiento hacia atrás: la estrategia para buscar en la base del conocimiento inicia con una hipótesis y prosigue haciendo preguntas al usuario sobre hechos seleccionados hasta que se apruebe o desapruebe la hipótesis. El desarrollo de sistemas experto requiere la participación de uno o más expertos que tengan el control total de la base del conocimiento y de uno o más ingenieros del conocimiento que puedan traducir el conocimiento en un conjunto de reglas. Un ingeniero del conocimiento es semejante a un analista de sistemas tradicional pero tiene habilidades especiales para obtener información y conocimientos prácticos de otros profesionales.

Los sistemas expertos proporcionan a las organizaciones diversos beneficios, como mejora en la toma de decisiones, errores reducidos, tiempo de capacitación reducido y altos niveles de calidad y servicio.