La presente investigación expone los elementos necesarios en el área tecnológica y el área socio-técnica, para crear un sistema de administración de conocimiento, capaz de empujar la información que es relevante para cada uno de los trabajadores de conocimiento de una organización.
Cubre con esto la integración de las partes antes mencionadas para la creación del sistema y los pasos recomendados a seguir para su instauración. Entra después en las posibles aplicaciones más básicas de dicho sistema, dando un ejemplo de las nuevas herramientas que la infraestructura que genera pudiera brindar. Extendiendo una recomendación de las organizaciones que pudieran beneficiarse de él.
Metodología
Se consultó en la Biblioteca Digital del Tecnológico de Monterrey la base de datos de la IEEExplore para obtener artículos de información relevante de; taxonomía, XML, portales de conocimiento, modelos de competencias, representación de conocimiento e indexamiento.
También se consultó a través de la red una búsqueda de artículos publicados (white papers) con temas referentes a; Taxonomía, herramientas de conocimiento, trabajador de conocimiento, metadata, bases de conocimiento, portales de conocimiento, modelos de competencia, semántica, motores de búsqueda y tagging.
Introducción
El presente artículo manejará los conceptos y herramientas tecnológicas que se consideran necesarios para la creación de un sistema de administración de conocimiento dedicado al aprovechamiento de una taxonomía, los perfiles de los individuos y las áreas de competencia de una organización. Que contará con la capacidad de tomar la información almacenada en las bases de una organización, para segmentarla, analizarla y clasificarla acorde a una taxonomía. El sistema empujará información relevante a cada individuo que interactúe con ella, alineado a su perfil y competencias.
Acorde a todo lo que se cubrirá es importante esclarecer que ya hay esfuerzos referentes en la materia, pero ninguno tan integrado como lo que se busca presentar. En lo posterior se manejara información sobre tecnologías y herramientas que se vinculan desde el aspecto sociológico y tecnológico con el logro de la creación de un sistema como el que se ha venido describiendo.
Esta información se integre presentando las tecnologías y estrategias a seguir para crear el sistema de administración de conocimiento.
Marco de referencia
“Conocimientos relevantes a nivel socio técnico para el desarrollo de una taxonomía congruente a la organización para el desarrollo del sistema”
Taxonomía y Clasificación
El documento del grupo Delphi (2004) llama a la taxonomía; listado de tópicos jerárquicos o polijerárquicos de temas. Que puede no incluir una definición de los tópicos, pero sólo una relación jerárquica de estos. La taxonomía en sí no cuenta con formatos de diseño o desarrollo. Se utiliza para crear una estructura de navegación a través de una colección de contenidos.
Hagerdon (2001), define clasificación como el proceso por el cual la información, ya sea en documento o formato de datos, se agrupa de tal manera para que sea más fácil de encontrar.
Como beneficios de su uso encontramos que la taxonomía y el aprovechamiento de la clasificación, nos permite crear relaciones que facilitan la búsqueda y agrupamiento de información relevante, evitando el ruido en los resultados de cualquier búsqueda presentando información relevante. Más aún es posible aprovechar el conocimiento de la taxonomía para crear modelos de similitud de contenidos. Todo esto es necesario para poder crear una representación del conocimiento de las organizaciones y poder utilizar herramientas como la desarrollada en LILOG que fue diseñada específicamente para extracción del conocimiento en alemán para representar conocimiento del mundo real.
Semántica
Fromm (2004) describe la semántica como una rama de la lingüística que se ocupa del estudio del significado, cambios en el significado, y los principios que gobiernan la relación entre las oraciones o las palabras y sus significados, mientras que la semántica de la información es la representación semántica para nuestros sistemas, datos, documentos, o agentes. La semántica de la información representa los contextos de organizacionales y culturales embebidos dentro de misiones, jerarquías, vocabularios, flujos de trabajo, y de patrones de trabajo de la organización
El concepto de conocimiento
Trabajador de conocimiento
Taylor (1998) define al trabajador de conocimiento dentro de la misma clasificación del analista “simbólico”, que son todos aquellos individuos dedicados de alguna u otra manera a la solución de problemas; científicos de investigación, ingenieros de diseño, ingenieros de software, ingenieros civiles, ingenieros en biotecnología, ingenieros de salud, ejecutivos de relaciones públicas, inversionistas. También se incluye mucho del trabajo hecho por consultores en administración de empresas, consultores financieros, consultores de impuesto, consultores de la energía, asesores agrícolas, consultores en armamentos, consultores arquitectónicos, especialistas en la información para la gerencia, especialistas del desarrollo organizacional, headhunters corporativos, y los analistas de sistemas, ejecutivos y estrategas de la comercialización, directores de arte, arquitectos, editores, escritores, periodistas, músicos, productores de televisión y de películas, e incluso profesores de universidad.
Herramientas de conocimiento
Según Ruggles (1997). Las herramientas de conocimiento definidas ampliamente, permiten la generación, codificación y transferencia de conocimiento. Como cualquier herramienta están diseñadas para aligerar el peso del trabajo a través de la automatización, permitiendo que los recursos se aplican a la tarea para los que están mejor diseñados. Es importante hacer notar que no todas las herramientas de conocimiento están basadas en cómputo.
Bases de conocimiento
Soergel (1996) presenta que la función principal de una base de conocimiento es la de mapear un espacio de conceptos, donde estos se relacionan a términos y proveer definiciones que finalmente brinda información y sirven como una herramienta de guía.
Portales de Conocimiento
Portales que pro-activamente entregan ligas, en tiempo real, a contenidos e individuos que son directamente relevantes a las tareas del usuario. Pueden además como cualquier otro portal ser desarrollados para correr sobre web, como lo es el caso de ICAR Knowlege portal, que fue creado para una organización de investigación (“A prototypal environment for collaborative work within a research organization”,2003).
La importancia de un portal como tal es que donde trabajan más de 200 personas se consume demasiado tiempo tratando de capitalizar conocimiento interno, si es que si quiera se intenta.
Modelos de Competencias
Copithorne (2003) señala que las competencias son los conocimientos, habilidades actitudes y otros atributos laborales que son observables y medibles, que predicen acorde a un criterio la capacidad de desempeño en una función dada.
El modelo de Copithorne (2003) Fig. 1 sugiere que los modelos de competencia deben de ser creados acorde a los objetivos de la organización segmentándolos en las mismas funciones de esta.
Fig.1 Competency Management Prism Model, Copithorne (2003)
Bonjour (2002) desde una perspectiva externa marca que un modelo de una competencia en particular deberá ser una caja negra que arroja un resultado esperado producto de las entradas de lo que se busca obtener y el marco de acción con que se cuenta.
“Conocimientos relevantes a nivel tecnológico para la categorización automática para el desarrollo del sistema”
Metadatos
De manera muy coloquial Dornfest y Brickley (2001) describen Metadatos como el material de los catálogos de tarjetas, guías de televisión, taxonomías, tablas de contenido — pidiendo prestado un concepto Zen, es el dedo señalando a la luna. Son etiquetas como «título,» «autor,» «tipo,» «altura,» y «lengua» usada para describir un libro, una persona, un programa de televisión, una especie entre otras. Metadatos es, simplemente, datos sobre datos.
Existen organismos dedicados al aprovechamiento y creación del manejo y estándares de metadatos como lo es el Dublín Core. El Dublín Core (DMCI) es un grupo interdisciplinario, internacional, fundado en 1994, DCMI’s que busca utilizar un sistema mínimo de construcciones de metadatos para hacer más fácil encontrar cosas en la red. La aplicación de esta tecnología puede ser extrapolada a cualquier sistema de conocimiento.
Tagging XML
Tagging es según el documento “Tagging versus Clustering” (2001) una función inteligente que analiza en partes un documento, lo asigna en congruencia con una taxonomía definida, escogiendo categorías en las cuales enmarca los temas principales contenidos dentro de este.
XML es para Pokorny (2000) un estándar para la representación de los datos y su intercambio. Los datos XML pueden ser generados por aplicaciones y consumidos por aplicaciones.
XML viene a solucionar problemas de buscada al extraer información específica de tags que no han sido prediseñadas incrementando así la semántica.
Indexamiento y motores de búsqueda
Indexamiento es la capacidad de tomar un documento y separarlo en temas relevantes, esta es la mayor función que cubre un motor de búsqueda que posteriormente almacena los resultados para ser llamados cuando una búsqueda referente al tema se realiza.
FREE “Fast Regular Expresión indexing Engine” como no lo muestra Junghoo (2005) es un ejemplo de esto. Se dedica más que nada a tomar un índice previamente definido localizando cadenas que corresponden y analizando estas aún más.
Propuesta
“Integración de las vertientes tecnológicas y socio técnicas en un sistema de administración de conocimiento, y su estrategia de desarrollo”
Todo lo analizado previamente se integra en un todo que se comporta como lo muestra la Fig. 2.
Fig.2. Modelo del sistema de administración del conocimiento.
El modelo se explica desde dos puntos de vista. Primero cuando cualquier documento es ingresado al sistema, es decir cualquier pedazo de información/conocimiento, un motor de clasificación extrae de una base la taxonomía de la organización y con ella analiza el documento clasificándolo con tagging y metadatos, para finalmente insertarlo en la base de conocimiento. Desde el otro extremo, cuando un trabajador de conocimiento accesa a su computadora el portal extrae su modelo personal de competencias y extrae lo más reciente de la Base de conocimiento. Con la información del individuo y el acceso a la base le empuja lo más reciente y relevante a sus competencias.
La estrategia de implantación puede cobrar varias formas, pero de manera general se puede decir que deben de cubrirse los siguientes pasos.
- Generar el modelo de competencias de la organización.
- Generar la taxonomía relevante basándose en el modelo de competencias.
- Definir la base de conocimiento.
- Crear el portal que servirá como interfase.
- Definir las competencias de cada uno de los trabajadores de conocimiento y agregarlas a la base de modelos de competencia.
- Generar el motor de clasificación con sus correspondientes reglas de semántica.
- Cargar todos los documentos previos a la base de conocimiento utilizando el motor de clasificación.
Finalmente el sistema está listo para ser aprovechado y tanto la taxonomía y los modelos pueden ser adecuados a las necesidades que el tiempo vayan demandando.
“Ejemplos de posibles aplicaciones del sistema de administración de conocimiento.”
La aplicación principal del sistema es la de un portal que empuja información relevante de la organización, acorde al individuo que la maneja, sin esfuerzos de búsqueda. Siendo que puede ser cualquier formato de datos y cualquier tipo de información, esa aplicación se puede desglosar de varias maneras. Por mencionar algunas, puede presentar por separado:
- Cursos de capacitación.
- Casos de éxito.
- Documentación de proyectos.
- Documentos de Investigación.
Adicionalmente un modelo de competencias y un motor de clasificación pueden además generar otro tipo de herramientas.
Por mencionar un ejemplo e ilustrar el punto hablaremos con poco detalle de una herramienta de clasificación de equipos. Esta herramienta podría tomar la descripción de un proyecto, el tiempo de entrega del mismo y el número de integrantes que pueden participar en el. Hacer con esta información un análisis para determinar las competencias necesarias para cada proyecto y crear varias combinaciones de individuos para atacar cada proyecto.
Como este último ejemplo, existen otras posibles herramientas que se pudieran generar del aprovechamiento de la infraestructura de este sistema.
Así pues las compañías que se beneficiarían fuertemente de toda el sistema sería las intensivas en conocimiento, donde aprovecharlo y maximizarlo es crucial. Un buen ejemplo de compañías de esta índole son las que se dedican a cualquier forma de consultoría.
Conclusión
Dentro de lo presentado, esta lista presenta los temas más relevantes cubiertos en la línea tecnológica y la línea socio-técnica;
- Metadatos.
- Motores de búsqueda e indexamiento.
- XML y Tagging
- Conceptos de conocimiento
- Taxonomía y Clasificación
- Semántica.
- Modelos de Competencia
Estas dos vertientes dan nacimiento a la herramienta que se describió en el documento. Requiere por supuesto un trabajo extenso de competencias y taxonomía además de tecnología de clasificación.
Actualmente no se cuenta con ningún ejemplo integrado que tenga una aplicación en un sistema como el que se sugiere. Es además importante aclarar que la herramienta provee la posibilidad de empujar información a la gente para quien es relevante, pero el monitoreo del aprovechamiento de esta información va mas allá del alcance de esta investigación.
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