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La Gestión Tecnológica del Conocimiento

La Gestión Tecnológica del Conocimiento Enrique Paniagua Arís (Coordinador) Belén López Ayuso Fernando Martín Rubio Manuel Campos Martínez Andrés Cárceles Medina Andrés J. Rodríguez Carrasco José Tomás Palma Méndez Marina Flores Ruiz Roque Jiménez Plá Jesualdo T. Fernández Breis Rodrigo Martínez Béjar Juan A. Botía Blaya Juan M. Hernansáez Amor Isabel María del Águila Cano Samuel Túnez Rodríguez

Universidad de Murcia 2007

La Gestión tecnológica del conocimiento / Enrique Paniagua Arís (coordinador) ; Belén López Ayuso…[et al.]--Murcia: Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones 2007 321 p. ISBN: 978-84-8371-661-8 1. Conocimiento. 2. Empresas-Innovaciones tecnológicas. I. Paniagua Arís, Enrique. II. López Ayuso Belén 658:62/69

1ª Edición, 2007 Reservados todos los derechos. De acuerdo con la legislación vigente, y bajo las sanciones en ella previstas, queda totalmente prohibida la reproducción y/o transmisión parcial o total de este libro, por procedimientos mecánicos o electrónicos, incluyendo fotocopia, grabación magnética, óptica o cualesquiera otros procedimientos que la técnica permita o pueda permitir en el futuro, sin la expresa autorización por escrito de los propietarios del copyright.

© Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2.007 ISBN: 978-84-8371-661-8 Depósito Legal MU -359-2007 Impreso en España - Printed in Spain Imprime: Servicio de Publicaciones. Universidad de Murcia C / Actor Isidoro Maíquez, 9 MURCIA

Gestión Tecnológica del Conocimiento

ÍNDICE DE CONTENIDOS PARTE I FUNDAMENTOS DE LA GESTIÓN TECNOLÓGICA DEL CONOCIMIENTO TEMA 1 Organización, Estrategia y Gestión del Conocimiento Introducción ................................................................................. La Organización como Configuración ......................................... La Dirección Estratégica y sus Enfoques ..................................... La Gestión del Conocimiento en la Organización........................ La Ingeniería del Conocimiento y la Gestión Tecnológica del Conocimiento.....................................................

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TEMA 2 La Auditoria del Conocimiento Introducción ................................................................................. 83 Un Modelo de Gestión del Conocimiento.................................... 84 La Auditoria del Conocimiento en la Organización..................... 92

PARTE II ESTUDIO DE CASOS La Gestión Documental en la Gestión de Proyectos .................. 155 La Optimización de la Asignación de Recursos......................... 185 El Desarrollo de Memorias Corporativas................................... 228 La Minería Web. Una Perspectiva Empresarial ......................... 260 El Modelado del Conocimiento en un Sistema de Asesoramiento Experto en Producción Integrada en Agricultura ....................... 287

RESEÑA DE LOS AUTORES ................................................ 321

PARTE I FUNDAMENTOS DE LA GESTIÓN TECNOLÓGICA DEL CONOCIMIENTO Enrique Paniagua Arís Belén López Ayuso Fernando Martín Rubio

TEMA 1 Organización, Estrategia y Gestión del Conocimiento

“Someter al enemigo sin luchar es la suprema excelencia” “La victoria completa se produce cuando el ejército no lucha, la ciudad no es asediada, la destrucción no se prolonga durante mucho tiempo, y en cada caso el enemigo es vencido por el empleo de la estrategia” “Toda batalla es ganada antes de ser librada” Sun Tzu (El Arte de la Guerra) “Si quieres hacer algo, haz que tu contrincante lo haga por ti” Sun Bin (El Arte de la Guerra II) “La cosa más valiosa del mundo es la información” Gordon Gekko (Wall Street, Oliver Stone) “El conocimiento es el factor distintivo de la empresa en el logro de ventajas competitivas” Marta Ortiz (URJ) “La nueva economía se dirige por la experiencia y la transmisión del know-how entre las compañías.” “La Gestión del Conocimiento es una estrategia de negocio.” Jon Desenberg (GSA)

Organización, Estrategia y Gestión del Conocimiento

1.1 Introducción Hemos querido introducir este primer Tema del libro con unos textos relacionados con el comportamiento estratégico y el conocimiento de las organizaciones. En el primero, segundo y cuarto párrafos, se hace referencia a la importancia de las decisiones óptimas, es decir, aquellas que nos permiten alcanzar nuestros objetivos con el mínimo consumo de nuestros recursos, bien evitando el gasto superfluo, impidiendo que la acción se prolongue durante un tiempo que pasaría a ser contraproducente, o aprovechando la utilización de los recursos externos; en el tercero, se hace hincapié sobre la capacidad de la planificación y la previsión; en el quinto, se muestra lo primordial que es disponer de la información relevante para llevar a cabo cualquier acción; y finalmente, en los tres últimos párrafos, se hace referencia a la importancia del conocimiento en las organizaciones, como logro de una ventaja competitiva, base de la nueva economía (la del siglo XXI) y resultado de una estrategia bien definida. En los párrafos anteriores se habla de conceptos como objetivo, recursos, decisión, estrategia, información o conocimiento. En este primer tema del libro vamos a introducirnos en el mundo de la organización, una agrupación de individuos con una entidad legal, que realiza una actividad determinada en el mercado, su razón de ser, su finalidad, su misión, y que disponiendo de una visión de futuro establece unos objetivos, selecciona una estrategia y desarrolla un plan, intentando utilizar de la forma más óptima y adecuada sus recursos, a partir de la información que tiene disponible de su entorno y de si misma en el tiempo presente. En este libro, defenderemos la relevancia de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) en la Gestión de la Información (y del Conocimiento) para que las organizaciones puedan ejecutar sus acciones estratégicas y obtener una ventaja competitiva sostenible en el tiempo.

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No podemos olvidar que aunque los dos principales objetivos de cualquier organización sean la obtención de la ventaja competitiva y su sostenibilidad a lo largo del tiempo, ésta no puede estar cambiando su estructura o forma de actuar continuamente, ya que dicha transformación continua destruiría su estabilidad interna.

1.2 La Organización como Configuración Según (Mintzberg, 1979) una organización se puede enfocar y analizar como una configuración, es decir, no como un conjunto de personas que utiliza algún método idóneo para llevar a cabo algo de la mejor manera (siempre ese “algo” consiste en alcanzar un objetivo), sino, como la configuración que se establece en su estructura, para encontrar la mejor respuesta a su entorno (también puede anticiparse), al mismo tiempo que intenta conseguir la mejor estabilidad interna. Al igual que en la naturaleza, especies distintas sobreviven mejor en unos ecosistemas que en otros porque disponen de adaptaciones concretas a éstos, las organizaciones también se autoconfiguran para sobrevivir mejor en unos entornos (mercados) que en otros. Encontrar la correcta relación respuestaestabilidad interna es lo que proporciona a la organización un mayor beneficio neto a largo plazo. ¿Cuáles son los componentes y relaciones que se presentan en dicha configuración? Si partimos de la organización más sencilla, vemos que incluso en esta tipología hay personas que fabrican los productos o realizan los servicios, formando el denominado núcleo operativo; en el extremo opuesto (por encima de los primeros) encontramos al conjunto de personas que dirigen la organización, al que se califica como núcleo estratégico; cuando la organización crece, y los procesos requieren de una mayor división del trabajo, se necesita de mandos intermedios, ya que las funciones y procesos se van jerarquizando, estableciendo el núcleo intermedio; a medida que la organización se hace más compleja, y se pueden ir normalizando los procesos, va naciendo un grupo de personal 13


especializado (casi siempre externo a la organización), encargado de analizar, modelar, planificar y monitorizarlos procesos y recursos de la organización, a este grupo lo denominamos el núcleo tecnológico; como en toda organización se necesitan realizar servicios internos complementarios a los propios de la creación de productos o ejecución de servicios, como asesoría jurídica, contabilidad, administración, entre otros, nos encontramos con el núcleo de apoyo; finalmente, toda organización compleja y de cierta envergadura tiene unas normas y pautas de comportamiento, que conforman lo que se denomina la cultura. Estos seis componentes los mostramos en la Figura 1.1.

Figura 1.1: Los Componentes Básicos de una Organización.

Tal como se muestra en la Figura 1.2, toda organización se encuentra operando en un entorno, éste está compuesto por otros conjuntos diferentes de personas, y todos ellos intentan ejercer

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algún tipo de influencia (en beneficio de sus propios intereses) sobre la organización, casi siempre mediante algún tipo de negociación o acuerdo. La organización debe obtener información de dicho entorno en cada momento para poder adaptarse a él o predecir su comportamiento futuro (anticiparse); para luego, seleccionar e implantar la forma de actuar que le permita permanecer (o mejorar su situación) en él de forma estable y el mayor tiempo posible.

Figura 1.2: La Organización y su Entorno.

1.2.1 Los Mecanismos de Coordinación Toda organización dispone de dos mecanismos básicos para llevar a cabo sus actividades (procesos): la división del trabajo y la coordinación de las actividades. Respecto al segundo, nos podemos encontrar con las siguientes variantes:

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Adaptación Mutua (AM): En este tipo de coordinación el simple proceso que se aplica es la comunicación informal (por ejemplo, entre operarios, directivos, directivo y mando intermedio o miembros de un equipo de investigación). Supervisión Directa (SD): En este tipo de coordinación se aplica la supervisión de forma jerárquica, a tantos niveles como sea necesaria (por ejemplo, entre los capataces y los operarios de una planta industrial, o entre el jefe de obra y los obreros de una construcción). Normalización (N): Cuando las acciones de la organización son sensibles de ser descritas, explicitadas, medidas, o a estandarizarse se pueden aplicar los siguientes cuatro tipos de coordinación: Normalización de los Procesos (NP): Se aplica cuando los procesos de trabajo se pueden describir y racionalizar (por ejemplo, los pasos a seguir en los procesos de la fabricación de alimentos). Normalización de los Outputs (NO): La coordinación se alcanza especificando tan sólo los resultados de cada proceso sin intentar describir los pasos a seguir (por ejemplo, las características que debe cumplir un conjunto de componentes para su ensamblado, como es el caso de las diferentes piezas de un coche). Normalización de las Habilidades (NH): Cuando las diferentes formas de poder realizar un proceso es un conjunto muy variable, y no disponemos de mediciones constantes y 16


homogéneas de los resultados de las actividades, los procesos se pueden coordinar mediante las habilidades de las personas que intervienen en los diferentes procesos de la organización (por ejemplo, las habilidades que debe cumplir un gerente o un comercial). Normalización de las Reglas (NR): Si se dispone de un modelo de la organización se puede definir un conjunto de reglas (o normas) para todos los miembros de ésta (por ejemplo, el conjunto de normas de una multinacional diversificada). Estos mecanismos de coordinación no tienen por qué ser exclusivos y muchas veces coexisten en una organización. Además, dependiendo de la fase del ciclo de vida de la organización, se presenta una evolución en los métodos utilizados. En la Figura 1.3 se muestra la evolución de dichos mecanismos y, en la Figura 1.4 los seis mecanismos básicos de coordinación.

Figura 1.3: La Evolución de los Mecanismos de Coordinación en una Organización.

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Figura 1.4: Los Mecanismos Básicos de Coordinación.

En sus inicios, la organización, que dispone de pocas personas, una estructura funcional simple y unidades pequeñas, utiliza la adaptación mutua para la coordinación de las tareas; cuando la organización crece, la especialización y estructura funcional también aumentan, requiriendo de una coordinación supervisada; cuando el tamaño de la organización se hace compleja, así como los procesos que ejecuta y su estructura funcional, la coordinación

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requiere de mecanismos de apoyo para el control y el seguimiento, y dicho apoyo se plasma en la normalización; finalmente, cuando la organización alcanza su madurez, el núcleo estratégico, y en parte el núcleo intermedio, necesitan otra vez aplicar el mecanismo de coordinación más fluido (para evitar la burocratización de la normalización cuando la organización es muy grande), recuperando la adaptación mutua, combinada con la normalización en los niveles jerárquicos inferiores.

1.2.2 La Complejidad del Entorno en la Actualidad En este apartado vamos a describir un conjunto de características del entorno que generan serias repercusiones sobre la organización (los mercados, las condiciones económicas, el contexto político, la información disponible para la organización y su naturaleza). Entorno Complejo: Cuando la organización basa sus acciones en un conjunto de conocimientos complejo, debido a la complejidad del entorno, la coordinación se suele descentralizar (de esta manera se aplica una estrategia de tipo “divide y vencerás” ). Diversificación de los Mercados: En un entorno con mercados diversificados, la organización tiende a estructurarse en unidades (divisiones de la organización orientadas a la especialización del producto, del segmento de mercado o el ámbito geográfico). Entorno Dinámico: Ante un entorno cambiante se hace muy difícil la formalización o normalización de los procesos de la organización. La organización responde de forma flexible con un comportamiento orgánico. Entorno Hostil: Ante un entorno amenazador la organización suele responder centralizando su 19


estructura temporalmente, por lo general, sólo mientras la amenaza está presente. En la Sociedad de la Información, del Conocimiento y de la Globalización, la competitividad de las empresas no es un factor dependiente de la localización, y los agentes productores y los clientes tampoco lo son. En este contexto, lleno de complejidad y de incertidumbre, las empresas deben ser capaces de ser flexibles y adaptables para conseguir que su valor en el mercado aumente (o como mínimo permanezca) y sea sostenible, es decir, compaginar dos comportamientos que en principio se enfrentan (respuesta y estabilidad interna). El entorno actual presenta las cuatro características expuestas anteriormente: es un entorno complejo, ya que es un entorno global; hay diversificación de los mercados, ya que la organización, para aumentar su competitividad, debe abrir el abanico de sus productos y ofertarlos a diferentes mercados objetivo (ubicados en cualquier lugar del mundo); es dinámico, al ser un mercado mucho más amplio, existen diversidad de comportamientos y reacciones no predecibles; y cada vez más a menudo, presenta una seria hostilidad a la organización, provocando transformaciones en sus mecanismos de coordinación y su estructura.

1.2.3 Los Parámetros de la Organización Ya que una organización dispone de dos mecanismos básicos para llevar a cabo las acciones: la división del trabajo y la coordinación de las acciones, podemos encontrar una serie de parámetros relacionados con estos dos mecanismos básicos, y otros, que nos permiten definir su superestructura (las relaciones y enlaces entre las unidades, y la forma de tomar las decisiones).

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Especialización del Trabajo: Es decir, el número de tareas y su control por parte del trabajador, puede ser Horizontal (pocas tareas bien definidas), o Vertical (el control se realiza por supervisión directa). Formalización del Comportamiento: Las organizaciones Burocráticas son las más normalizadas (descripción de los procesos, instrucciones, definición de los niveles de calidad de los resultados, indicadores de seguimiento de los procesos, análisis del puesto de trabajo, …), mientras que las Orgánicas se apoyan en la adaptación mutua. Formación: En las organizaciones Burocráticas la normalización se implanta mediante un conjunto de reglas (instrucciones), mientras que en las Profesionales se realiza mediante la formación (preparación de las competencias y habilidades). La Cultura Empresarial: Muchas veces, el Adoctrinamiento de la cultura empresarial define un conjunto de normas y reglas generales para sustituir a la Formalización o a la Formación en la organización. Agrupación de Unidades: Existen dos mecanismos básicos de Agrupación: por la Función a realizar, siendo ésta un eslabón en la cadena de los procesos de la organización; o por el Mercado al que responde, englobando todos los procesos de la organización para conseguir ese producto (el primer tipo suele aplicarse en organizaciones con una única unidad de negocio, mientras que el segundo se suele aplicar en organizaciones diversificadas).

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Tamaño de la Unidad: Cuanto más Burocrática y menos Profesional es la organización mayor suele ser el Tamaño de cada Unidad. Planificación y Control: Las organizaciones muy normalizadas suelen aplicar el control de dos formas: mediante Planificación, predefiniendo las relaciones causales de las acciones; o el Control de los Resultados, predefiniendo los rangos admisibles de los resultados de las acciones. Dispositivos de Enlace: Son los mecanismos de enlace que utiliza una organización, entre unidades paralelas, dentro de una unidad, o entre unidades jerárquicas. Centralización: Es el mecanismo mediante el cual el poder se distribuye en la organización. Podemos encontrar los siguientes tipos: Organización Centralizada: Cuando el poder reside en un solo punto de la organización, en el Núcleo Estratégico (como el que se presenta en una empresa familiar). Organización Descentralizada Vertical (limitada y paralela): Cuando el poder del Núcleo Estratégico se delega al Núcleo Intermedio, por lo general en las unidades de mercado (como el que se presenta en una empresa diversificada en la que cada unidad de negocio, que se dedica a un ámbito geográfico o a un producto, se gestiona como una organización con sus seis componentes básicos).

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Organización Descentralizada Horizontal ( l i m i t a d a ) : Cuando el poder del N ú c l e o E s t r a t é g i c o se comparte con el N ú c l e o Tecnológico. Organización con Descentralización Horizontal y Vertical: La mayor parte del poder se ha delegado en el Núcleo de Operaciones. Organización con Descentralización Horizontal y Vertical Selectivas: El poder se distribuye en cada caso según el núcleo más adecuado para cada toma de decisión. Organización Descentralizada: El poder está compartido con más o menos igualdad entre todos los miembros de la organización.

1.2.4 Los Tipos de Organización Una vez vistos los mecanismos de coordinación y los demás parámetros relacionados con la división del trabajo y la superestructura, podemos presentar una clasificación de los tipos de organización que, de alguna manera, refleja las distintas formas de coordinación y centralización, así como el núcleo clave de cada tipo de organización. En la Tabla 1.1 mostramos la clasificación de siete tipos básicos de organización.

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Tipo Organización Empresarial Maquinal

Profesional Diversificada

Innovadora

Mecanismo Coordinación Supervisión Directa Normalización Procesos

Elemento Clave Núcleo Estratégico Núcleo Tecnológico

Normalización Habilidades Normalización Outputs

Núcleo de Operaciones Núcleo Intermedio

Centralización Centralizada Descentralización Horizontal (limitada) Descentralización Horizontal Descentralización Vertical (limitada y paralela) Descentralización Selectiva Descentralizada

Adaptación Núcleo de Mutua Apoyo Misionera Normalización Cultura Reglas Política Ninguno Ninguna Varios Tabla 1.1: Los Tipos Básicos de Organización.

En la Tabla 1.2 mostramos ejemplos de cada uno de los seis primeros tipos básicos de organización.

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Tipo Organización

M. Coordinación y Elemento Clave

Ejemplos

Empresarial

PyME Familiar, Concesionario de Coches, Escuela Privada, …

Maquinal

Empresa de Mensajería o Transporte, Fábrica, Alimentación, …

Profesional

Bufete de Arquitectos, Consultora Tecnológica, Centro Hospitalario, …

Diversificada

Innovadora

Misionera

Multinacional Tecnológica, Trust, Corporación, Conglomerado, … Grupo de Investigación Universitario, Canal de Televisión o Radio, … ONG, Organizaciones con Ideología, …

Tabla 1.2: Ejemplos de Organizaciones.

Organización Empresarial: Organización con estructura simple y pequeña, algo informal, con poco staff o poca jerarquía. Dirección basada en el liderazgo (a veces carismático o autocrático). Proceso estratégico a menudo visionario, planteado en líneas generales por el líder dejando cierta flexibilidad en los detalles de la ejecución (se suele aplicar también un proceso emergente).

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Organización Maquinal: Organización grande y madura burocratizada con procedimientos formales y trabajo especializado, división del trabajo acentuada, amplia jerarquía. El Núcleo Tecnológico es clave, con staff de apoyo amplio, entorno simple y estable. Proceso estratégico basado en la programación con resistencia al cambio, requiriendo para ello un cambio en la configuración. Organización Profesional: Organización burocrática descentralizada en células apoyada en las habilidades de los individuos. Jerarquía mínima con Núcleo de Apoyo amplio. Entorno complejo pero estable. Proceso estratégico basado en una estrategia global con flexibilidad en los detalles, formados por múltiples estrategias. Organización Diversificada: Organizaciones grandes y maduras que están centralizadas (a nivel corporativo) y divididas en mercados, formados por unidades maquinales (con su propia estrategia). Organización Innovadora: Organización joven y orgánica selectivamente descentralizada. Estructura matricial de equipos multidisciplinares de expertos coordinados mediante adaptación mutua con cierta supervisión directa (staff directivo). Entorno complejo y dinámico con influencia de la tecnología. Estrategia emergente basada en el aprendizaje. Organización Misionera: Organización con un modelo rico de valores y creencias (apoyada en el concepto de misión y en el liderazgo) que se pueden aplicar a cualquiera de los tipos básicos de organización anteriores. Coordinación mediante la

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socialización de las reglas y valores en pequeñas unidades descentralizadas.

1.3 La Dirección Estratégica y sus Enfoques El término estrategia es de origen griego. Estrategos, procede de la fusión de las dos palabras: stratos (ejército) y agein (conducir, guiar). Según el Diccionario de la Real Academia Española:

Estrategia 1. f. Arte de dirigir las operaciones militares. 2. f. Arte, traza para dirigir un asunto. 3. f. Mat. En un proceso regulable, conjunto de las reglas que aseguran una decisión óptima en cada momento.

Desde hace más de tres décadas, el estudio, formulación y desarrollo de las estrategias empresariales ha protagonizado la atención de expertos y profesionales de la dirección de empresas y en general de las organizaciones, configurando la base del sistema de dirección en un entorno competitivo. Casi todos los estudios realizados en los últimos treinta años, coinciden en que los orígenes de la estrategia empresarial se localizan en: •

El arte de la guerra (tal como hemos podido plasmar en la Introducción de este Tema 1).

•

La teoría matemática de los juegos y la teoría de la toma de decisiones.

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Las causas del surgimiento del enfoque estratégico en la dirección de la organización han sido: a) la necesidad de soluciones que permitan dirigir a la empresa en situaciones de gran expansión o de fuerte crecimiento; b) la necesidad de buscar la solución más adecuada en momentos de gran cambio o crisis económica. Precisando en el mundo empresarial la definición inicial que hemos dado de estrategia, encontramos la de (Johnson y Scholes, 2001): “Estrategia es la dirección y alcance de una organización a largo plazo; consigue ventajas para la organización a través de su configuración de los recursos en un entorno cambiante, para hacer frente a las necesidades de los mercados y cumplir las expectativas de los stakeholders” Íntimamente unida a la Dirección Estratégica está la Planificación Estratégica, que en algunos enfoques incluso se llegan a confundir (Escuela de Planificación). Siguiendo a (Bueno, 1995), las etapas en el desarrollo de la Dirección Estratégica son las que se muestran en la Figura 1.5. En ella podemos observar el papel de la Planificación Estratégica en los procesos de formalización, implantación y control. La DE establece la dirección a seguir y la PE el mecanismo de ejecución.

Figura 1.5: Las Fases de la Dirección Estratégica.

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El proceso parte de la información analizada en las fases iniciales del proceso de dirección estratégica, en concreto del análisis de las situaciones interna y externa de la organización, de forma que la empresa identifique las oportunidades y amenazas provenientes del entorno así como sus propias fuerzas y debilidades. En este punto, la empresa ha de preguntarse si esa estrategia es o no adecuada para el logro de los objetivos o si, por el contrario, es necesario un cambio estratégico. En el caso de determinar la falta de adecuación de la estrategia actual, la empresa habrá de buscar nuevas alternativas estratégicas. El siguiente paso será la evaluación de las distintas alternativas según determinados criterios y la consiguiente elección de la más adecuada. El producto final de la formulación de la estrategia es la elaboración de un plan estratégico. Las Fases de Análisis y Formulación de la Dirección Estratégica las describimos seguidamente con más detalle: Análisis Externo: Se trata de identificar las variables que de forma externa van a afectar a la actividad de la organización, para posteriormente catalogar el sentido de esa afectación, que puede ser positiva o negativa. Estas variables pueden formar parte de un análisis externo general o bien de un análisis externo específico del sector. En las búsqueda de variables externas que pueden afectar tendremos en cuenta factores socio-culturales, económico-industriales, tecnológicos y político-legales. Como resultado obtendremos un conjunto de amenazas y oportunidades de la empresa. Análisis Interno: Consiste en identificar los puntos fuertes y los puntos débiles de la organización, es decir, configurar su perfil estratégico, construir las condiciones en las que la empresa funciona y puede competir de forma eficiente. Identificar la cantidad y calidad de los recursos disponibles para la organización considerando como recursos los medios 29


financieros, físicos, humanos, tecnológicos y organizacionales de la empresa. Los recursos se pueden dividir en tangibles (terrenos, edificios, maquinaria, etc) e intangibles (marcas, patentes, etc). Análisis DAFO: Una vez catalogadas las variables, hay que identificar el impacto que pueden causar sobre la organización. La afectación de una variable será positiva o negativa dependiendo del efecto que su evolución tenga sobre la posibilidad de que la empresa alcance sus objetivos, su supervivencia o mejoras en su rendimiento. Se aprovechan las oportunidades y se evitan las amenazas empleando todas las fortalezas de la organización. Estableciendo las metas y objetivos estratégicos. Posicionamiento: Una vez identificadas todas las oportunidades y amenazas y su afectación a la organización, teniendo en cuenta sus fortalezas y debilidades, se determina cuál es el posicionamiento en el que desea encontrarse la organización (mejorar o mantener el posicionamiento). Mejorar el Posicionamiento: La mejora del posicionamiento de la empresa se realiza mediante acciones de elaboración o ampliación del negocio, tal como se ve en la Tabla 1.3.

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Mercado Existente Mercado Nuevo

Elaboración o Ampliación del Negocio Producto Existente Producto Nuevo Penetración Desarrollo Productos Desarrollo Mercado (Nuevos Segmentos) (Expansión Geográfica)

Diversificación (Integración) (Diversificación) (Desarrollo Interno o Adquisición) Tabla 1.3: Estrategias de mejora del posicionamiento.

Estas estrategias se pueden combinar con estrategias ofensivas a los competidores, tal como se muestra en la Tabla 1.4. Estrategias Ofensivas a los Competidores Penetración Atacar rivales pequeños en el mismo segmento Atacar rivales con menor calidad, servicio, marca en el segmento Desarrollo Atacar zonas geográficas con poca participación de Mercado los competidores Atacar segmentos descuidados por los competidores Desarrollo Adaptar (o crear nuevos) productos y atacar rivales Productos con menor calidad, servicio o marca en el segmento Diversificación Adaptar (o crear nuevos) productos y atacar segmentos descuidados por los competidores Tabla 1.4: Estrategias ofensivas del posicionamiento.

Mantener el Posicionamiento: El mantenimiento del posicionamiento de la empresa se realiza mediante acciones defensivas (Tabla 1.5).

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Estrategias Defensivas del Negocio Completar huecos Bloquear integración con distribución Aumentar costes proveedores de los competidores Invertir en Know How Aumentar Compromiso público para defender el Amenaza posicionamiento propio Represalia Anunciando barreras incipientes Penalizando la salida o pérdida de cuota de mercado Tabla 1.5: Estrategias defensivas del posicionamiento. Aumentar Barreras

Selección de la Estrategia: Seguidamente se obtendrá la elección final de la estrategia que se estime más prometedora para la organización. Una estrategia empresarial se puede aplicar a distintos niveles de la organización, requiriendo de distintos procesos en cada nivel. En la Tabla 1.6 mostramos los diferentes tipos de estrategias aplicables a los diferentes niveles de la organización. Nivel Organizacional Corporativo

Unidad Negocio Funcional, Operativo

Fases

Análisis Estratégico Alcance A. Externo A. Interno Misión Contexto Posicionamiento Visión Global Competitivo Corporativo Objetivos Contexto Posicionamiento Específico Competitivo Negocio Objetivos Contexto Estructura, Funcionales Organización Competencias y y Recursos Operativos

Estrategia Planificación Selección Programa Estrategia Plan Corporativa Corporativo Estrategia Negocio

Plan Negocio

Estrategia Funcional y Operativa

Plan de Acción

Tabla 1.6: Niveles de Estrategias.

Entre los diversos enfoques que tratan de analizar y modelar la estrategia empresarial (al nivel de Unidad de Negocio) nos interesan en concreto:

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Escuela de Diseño: Esta escuela, que nace a finales de los 50, propone un modelo de creación de la estrategia que procura obtener una coherencia entre las capacidades internas y las posibilidades internas. Sobre estas premisas basaremos nuestra metodología de Auditoria del Conocimiento en el Tema 2. Escuela de Posicionamiento: Esta escuela, que nace a principios de los 80, propone que una estrategia consiste en la selección de una adecuada posición genérica en el mercado competitivo en base a un proceso analítico. Escuela de Configuración: Esta escuela, que nace a principios de los 60, propone que la creación de estrategia en una organización parte de las relaciones (conductas) que se establecen entre su configuración y el entorno en un momento dado. Al transcurrir el tiempo, se hacen necesarias ciertas transformaciones en dicha configuración para hacer sostenible la organización en su entorno. Escuela de Aprendizaje: Esta escuela, que nace a finales de los 50, propone que más que diseño o formalización, la estrategia es un proceso de aprendizaje a nivel colectivo. Dentro de esta escuela (aunque mucho más moderno), nos interesa especialmente el modelo propuesto por (Nonaka, 1999) para la creación del conocimiento en la organización, que es el que aplicaremos en las Actividades de Transformación del Conocimiento en nuestro Modelo de Gestión del Conocimiento en el Tema 2. El fracaso en los años ochenta de la Planificación Estratégica (Escuela de Planificación) como modelo de Dirección Estratégica 33


ha hecho evolucionar el proceso de dirección a uno más flexible, acorde con un entorno inestable y discontinuo, en el que las decisiones se toman de forma no estructurada, flexible, de forma oportunista, y las formulaciones se realizan de forma descentralizada y participativa, para poder alcanzar objetivos no sólo a largo plazo, sino, a medio y a corto plazos, en un sistema con carácter deliberativo y proactivo (con las características del entorno tal como comentábamos anteriormente). Con el cambio citado en la Dirección Estratégica, la Planificación Estratégica ha pasado al papel de la programación de las estrategias. Bajo estas premisas, las entradas de la Planificación Estratégica se definen en el proceso de dirección, que incorpora la adaptabilidad y flexibilidad necesarias para el entorno económico actual. La teoría actual de la Dirección Estratégica parte de los campos de investigación que estudian las relaciones entre: estructura y estrategia, análisis de los problemas estratégicos, y la teoría de los recursos y las capacidades para ofrecer una ventaja competitiva. Teniendo en cuenta a (Mintzberg, 1991) la estrategia puede surgir como respuesta a una situación, y por lo tanto, ser formulada de forma deliberada mediante algún proceso formal. Sin embargo, no siempre coincide la estrategia ejecutada con la formulada, bien porque parte de la estrategia no se ha podido realizar, o porque han surgido estrategias emergentes. El dilema que se presenta enfrenta a la Escuela Emergente y la Escuela Racionalista en el ámbito de la Dirección Estratégica. Según (Sabater, 1999) una organización dispone de Ventaja Competitiva cuando cuenta con una mejor posición que la competencia para asegurarse los clientes y defenderse de las fuerzas competitivas externas. Las dos principales ventajas son: ventaja en coste, y ventaja en diferenciación, obteniéndose mediante las estrategias de la Tabla 1.7. Una estrategia mixta es la denominada de posicionamiento a la mitad, sin embargo es difícil 34


de llevar a cabo debido a que requiere una alta flexibilidad en la fabricación. Ámbito/Ventaja Amplio Reducido

Coste Liderazgo en Costes

Diferenciación Diferenciación Segmentación en Segmentación en Costes Diferenciación Tabla 1.7: Estrategias de Ventaja Competitiva.

La estrategia de Liderazgo en Costes consiste en mantener el coste más bajo respecto a los competidores y así, lograr un volumen de ventas mayor. Los clientes de valor marginal se evitan y se busca minimizar los costes de publicidad o personal, entre otros. Por el otro lado, la estrategia de Diferenciación consiste en crear una percepción del producto o servicio ofrecidos como algo único. La Diferenciación provoca fidelidad por parte del cliente, lo que elimina las sensibilidades dependientes del precio. La estrategia de Diferenciación requiere sacrificar participación de mercado, implementar actividades de I+D en la mejora del producto, del servicio, de la calidad, entre otros. Por último, la estrategia de Segmentación (también denominada de concentración o de focalización) consiste en concentrarse en un grupo específico de clientes (en producto, zona geográfica o necesidades del cliente). Dicha estrategia se basa en que la organización se prepara para alcanzar, de forma más eficiente que sus competidores de amplia cobertura, un objetivo estratégico más reducido y específico. La Solución de Problemas de Negocio es una estrategia que surge de la competitividad sectorial, a partir del análisis de la organización (análisis interno) y del entorno (análisis externo, aplicado al ciclo de vida del negocio), que consigue un posicionamiento más robusto de la empresa respecto a sus competidores. Las principales estrategias de solución de problemas 35


son: competir en mercados emergentes, competir en la transformación hacia la madurez del sector, y competir en la madurez y declive del sector. En la Tabla 1.8 se muestran las estrategias para mercados emergentes, y en la Tabla 1.9 las utilizadas en los sectores maduros o en declive. Las estrategias adoptadas en los mercados en crecimiento hacia la madurez suelen ser las de: racionalización de la cartera de productos, reducción de costes, innovación de procesos, incremento de las ventas a los clientes establecidos, compra de empresas rivales o expansión internacional. Estrategia Trabajo Individual Alianza Licencia

Activos Complementarios

Barreras Imitación

Nº Competidores

Sí

Altas

Pocos

No Altas Limitados No Bajas Muchos Tabla 1.8: Estrategias en mercados emergentes.

Competencia/Puntos Fuertes Pocos Muchos Alta Retiro Nicho o Cosecha Baja Cosecha o Retiro Liderazgo o Nicho Tabla 1.9: Estrategias en mercados maduros o en declive.

Las tres estrategias competitivas genéricas expuestas anteriormente (Ventaja en Costes, Diferenciación y Segmentación) pertenecen a un enfoque estático que describe el tipo de ventaja competitiva de una organización en un instante de tiempo dado. Sin embargo, la realidad del entorno establece que dichas ventajas sólo permanecen hasta que los competidores las copian o las superan, a parte de la imposibilidad de alinear dichas estrategias al entorno continuamente cambiante. (Grant, 1996) partiendo de los roles de las capacidades y los recursos centrales de la organización, permite solucionar en parte la falta de alineación entre la estrategia y el entorno, aplicando un

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enfoque práctico de desarrollo de estrategia competitiva (Figura 1.6).

Selección Estrategia

Estrategia

Evaluación de las Capacidades

Ventaja Competitiva Identificar los gaps

Identificación de las Capacidades

Capacidades

Identificación de los Recursos

Recursos

Figura 1.6: Enfoque Práctico de Desarrollo Estratégico.

En la misma línea que Grant, apoyados en su enfoque práctico de la Dirección Estratégica, en el modelo de Gestión del Conocimiento de (Holsapple y Joshi, 2002) (que trataremos seguidamente en el presente Tema), y en el concepto de Configuración de Mintzberg, estableceremos un modelo y metodología de Auditoria del Conocimiento en el Tema 2.

1.3.1 La Planificación Estratégica desde la perspectiva de la Ingeniería del Conocimiento Desde la Ingeniería del Conocimiento, la Dirección Estratégica es el meta proceso de la organización encargado de establecer la estrategia de actuación global ante el mercado, es decir, el proceso responsable de la formulación de la actuación competitiva de la organización, motivada por los análisis externo (oportunidades y amenazas) e interno (fortalezas y debilidades). Desde el misma 37


área de conocimiento, la Planificación Estratégica es el meta proceso de negocio encargado de programar las acciones encargadas de alcanzar las metas (de competitividad) de la organización con un grado de éxito determinado, a partir de la mejor combinación (plan estratégico) de sus actividades, sus recursos materiales (recursos tangibles) y su conocimiento (recursos intangibles). Para poder llevar acabo la coordinación entre la Planificación Estratégica y la Dirección Estratégica es preciso desarrollar un modelo de la Planificación Estratégica para que sus componentes puedan ser utilizados e integrados en los parámetros de medición de la Dirección Estratégica. Para ello, la herramienta más apropiada es la Ingeniería Ontológica, que nos permite definir los elementos al nivel de conocimiento en el dominio. Los submodelos necesarios para dicha integración son los del nivel organizativo, nivel de planes (a distintos niveles de abstracción y basado en la gestión de proyectos), nivel estratégico (tratamiento de los diferentes tipos de propósitos y objetivos, su ponderación, priorización y selección), y por último, el nivel del mundo (el entorno) (López y Cols., 2001). Submodelo Organizativo. Se reflejan en él los elementos constituyentes de la unidad organizativa u organizacional. Una unidad organizacional se compondrá de subunidades (o enlaces de gestión) que tendrán un determinado objetivo. A su vez, cada unidad tendrá una estructura jerárquica basada en una serie de relaciones entre agentes (maquinas o personas), disponiendo estos últimos de un conjunto de capacidades y habilidades. Submodelo de Planificación. Refleja lo que es en si el proceso de toma de decisiones sobre la programación de las acciones en la organización. A los deseos de los agentes se les da el carácter de objetivos en cuanto que 38


dichos agentes se comprometen en cierta manera para alcanzarlos. Para la consecución de estos objetivos se elaborarán una serie de planes. Dichos planes se confeccionarán en torno a una serie de aspectos del estado del mundo que le afectan, o factores de influencia. Las situaciones que se consideren siempre ciertas serán nominadas como asunciones, pudiendo ser, tanto los factores de influencia como las asunciones, o los factores de riesgo para la consecución del plan. Submodelo Estratégico. Se basa en la idea de lo que es el/los objetivo/s estratégico/s, es decir aquél o aquellos que se consideran fundamentales para la organización y en base a los cuales se supeditarán y condicionarán los demás. Submodelo del Mundo. Viene a significar lo que se conoce también como “estado del mundo”, es decir, el conjunto de propiedades o hechos que reflejarán aquello que se conoce del entorno. Una relación de hechos que ocurren en un determinado intervalo de tiempo formarán lo que denominaremos una situación. Una situación en cuanto es querida por un agente tomará el carácter de deseo. Dicho conocimiento se combina con el Submodelo de Planificación para establecer las situaciones sobre las cuales se aplican las acciones de un plan, y las situaciones efecto de haberlas ejecutado. Además del conocimiento estático, debemos disponer del conocimiento dinámico, es decir, la descripción de los procesos, el conocimiento necesario para su control, relacionado con el conocimiento estático que utiliza cada proceso. En la Figura 1.7 se muestra un esquema de los diferentes procesos que se han de tener en cuenta dentro de la Tarea Humana de Planificación (modelo utilizado por el PMI, Project Management Institute) (PMI, 2000).

39


Planificación

Método PM

Especificar Alcance

Definir Acciones

Secuenciar Acciones

Temporalizar Acciones

Estimar Duraciones

Asignar Recursos

Estimar Costes

Figura 1.7: Fases de la Tarea Humana de Planificación.

Una vez la organización ha definido los objetivos estratégicos y seleccionado la estrategia a aplicar se ejecuta la planificación, ésta se divide en las siguientes fases: Especificar Alcance: El equipo de planificación expresa de forma precisa y medible el objetivo específico junto al conjunto de restricciones que limitarán las posibles soluciones. Basándose en la Estructura de Descomposición del Trabajo (EDC) (esta herramienta la analizaremos con más detalle en el Tema 2, a la que se denomina WBS) se descompone el objetivo específico en entregables relacionándolos con las distintas fases del ciclo de vida del proyecto a realizar. Definir Acciones: El equipo de planificación va detallando el plan de trabajo en base al EDC, añadiendo acciones al plan que generan los resultados deseados, detallando (descomponiendo) acciones ya definidas. A veces se pueden reutilizar acciones ya definidas para alcanzar diversos subobjetivos del plan. Secuenciar Acciones: El equipo de planificación prevé la secuencia óptima que deben seguir las acciones conformando una red causal.

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Temporalizar Acciones y Estimar Duraciones: El equipo de planificación prevé la temporalización de las diferentes acciones del plan. Asignar Recursos: El equipo de planificación, asigna mediante la Estructura de Descomposición Organizacional (EDO) (esta herramienta la analizaremos con más detalle en el Tema 2, a la que se denomina O B S ) los recursos óptimos a las diferentes acciones del plan. Estimar Costes: Una vez desarrollado el plan y asignados los recursos se calcula el coste de cada acción y el total del plan. En paralelo a las fases presentadas se realizan dos actividades que están encaminadas a asegurar la calidad del plan (eficacia respecto a los objetivos y eficiencia respecto a las acciones y recursos) y proteger el plan de posibles riesgos en la ejecución: Gestión de la Calidad y Gestión de los Riesgos.

1.3.3 El Modelado de la Tarea Computacional de Planificación En planificación clásica se asume que las acciones son deterministas, el estado inicial conocido, el objetivo formado por una conjunción de hechos, y la solución consiste en una secuencia de acciones que nos llevan del estado inicial a algún modelo del objetivo. Sin embargo, en el ámbito empresarial, y más en concreto, en la Planificación Estratégica, el estado inicial puede ser un conjunto de posibles situaciones, el objetivo se define a partir de un conjunto de hechos que se desean alcanzar (que pueden ser disyuntivos), las acciones pueden ser no deterministas, y el contexto (entorno) juega un papel importantísimo, imponiendo una serie de asunciones en subconjuntos de factores de influencia y 41


riesgos, que finalmente son los elementos que apoyan o amenazan el plan definido. Según (Thiébaux y Cols., 1993) hay dos maneras de enfocar el desarrollo de un sistema planificador: el enfoque ex post, en el que el planificador se desarrolla previamente y después el formalismo; y el enfoque ex ante, en el que el formalismo precede al planificador. El enfoque utilizado aquí consiste en aplicar el proceso de Adquisición del Conocimiento a la planificación humana y modelar a nivel de conocimiento un modelo genérico de la tarea de planificación en contextos con incertidumbre. Al nivel ontológico debemos definir los conceptos y relaciones pertenecientes a los elementos del entorno, restricciones del dominio, acciones, intención de ejecución, ejecución de acción, fiabilidad de plan, efectividad de plan y completitud de plan (dicho conocimiento se define en los Submodelos de Planificación y del Mundo mencionados anteriormente). A nivel de procesos la Tarea Computacional de Planificación se divide en las subtareas de: Generación del Plan, Prevención del Plan, Corrección del Plan, Soporte del Plan y Sustitución de Plan. Generación del Plan. En esta subtarea se obtienen los planes casi completos que alcanzan el conjunto de objetivos. Para ello, se utiliza el proceso Completar Plan, que utiliza las acciones Añadir Paso o Reutilizar Paso de forma no determinista, y las acciones Retrasar, Adelantar y Confrontar para resolver las amenazas temporales. Prevención del Plan. Esta subtarea, anidada en Proyectar Plan, consiste en propagar la incertidumbre de los pasos de una linearización del plan parcial y analizar paso a paso la intencionalidad (cualificaciones, amenazas inevitables y amenazas posibles) y ejecutabilidad (amenazas del entorno) de cada uno, 42


utilizando para mejorarlas la subtarea Corrección del plan. Corrección del Plan. En esta subtarea se añaden acciones que aumenten la intencionalidad de las acciones, así como acciones que reducen las asunciones de las amenazas del entorno. Soporte del Plan. En esta subtarea, se añaden o reutilizan acciones en el caso de que los objetivos no se alcancen con un umbral preestablecido de fiabilidad. Sustitución del Plan. Por último, si disponemos de varios planes casi completos que hayan pasado las subtareas anteriores con éxito, se selecciona el más fiable (probabilidad o posibilidad de éxito) y efectivo (distancia al objetivo), realizado mediante la subtarea Seleccionar y Evaluar. En la Figura 1.8 se muestra el primer nivel de la Tarea de Planificación.

Figura 1.8: La Tarea Computacional de Planificación.

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En la Figura 1.9 mostramos la estructura de la Tarea Genérica Humana de Planificación, que es una generalización del modelo del PMI (Figura 1.7).

Planificación

Método H

Especificar

Proponer

Predecir

Criticar

Modificar

Evaluar

Figura 1.9: Estructura de la Tarea Genérica Humana de Planificación.

En el Enfoque Orientado al Proceso Humano, las subtareas que se realizan son las siguientes: Especificar: Se especifica el Estado Inicial, El Objetivo, las Restricciones y Preferencias, el conjunto de Acciones que se pueden aplicar. Junto a las Limitaciones del Agente Planificador. Proponer: Se proponen los posibles objetivos (una acción o plan a descomponer, un subobjetivo o su descomposición) y las posibles acciones de planificación que se pueden aplicar (añadir acción, reutilizar acción, descomponer acción). Predecir: Se simula la aplicación de la acción de planificación seleccionada. Criticar: Se analizan los posibles conflictos generados por la aplicación de la acción (causal, temporal, contingencia, riesgo). 44


Modificar: Se aplica la modificación correctiva adecuada al conflicto identificado. Evaluar: Se evalúa la completitud, eficacia, viabilidad o eficiencia del plan que se está generando para finalizar, expandir el plan o refinar el plan. En la Figura 1.10 mostramos la estructura de la Tarea Genérica Computacional de Planificación, que es una generalización y síntesis de la Tarea Computacional de Planificación (Figura 1.8), definida mediante los PSMs (Problem Solving Methods) ProponerCriticar-Modificar o Proponer-Revisar (Molina, 2003). Planificación

Método C

Proponer

Criticar

Modificar

Figura 1.10: Estructura de la Tarea Genérica Computacional de Planificación.

En el Enfoque Orientado al Proceso Computacional, las subtareas que se realizan son las siguientes: Proponer: Se proponen los posibles objetivos (una acción o plan a descomponer, un subobjetivo o su descomposición) y las posibles acciones de planificación que se pueden aplicar (añadir acción, reutilizar acción, descomponer acción). Se simula la aplicación de la acción de planificación seleccionada.

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C r i t i c a r : Se analizan los posibles conflictos generados por la aplicación de la acción (causal, temporal, contingencia, riesgo). Modificar: Se aplica la modificación correctiva adecuada al conflicto identificado y se evalúa el plan. Finalmente, en la Figura 1.11 mostramos las asociaciones entre los enfoques Humano y Computacional. Planificación

Método H

Especificar

Proponer

Predecir

Criticar

Modificar

Evaluar

Planificación

Método C

Especificar

Proponer

Criticar

Modificar

Evaluar

Figura 1.11: Asociaciones entre los enfoques Humano y Computacional.

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1.3.4 La Evaluación de la Planificación Estratégica en la Organización El objetivo del modelado de la Tarea de Planificación es poder disponer de un conjunto de indicadores, basados en el conocimiento de la organización, que nos permitan medir y evaluar el funcionamiento correcto de dicho proceso en la organización. Para poder evaluar la Planificación Estratégica en la organización debemos medir los indicadores que muestren la coherencia y utilidad de sus niveles interno y externo, y a partir de los externos, establecer las relaciones con los indicadores de los demás procesos de negocio de la organización (Paniagua, López y Martín, 2002). En la Figura 1.12 se muestra un conjunto de indicadores internos y sus relaciones, definiendo una estructura causal. En la Tabla 1.10 se muestra el listado de los indicadores externos del proceso que repercuten sobre otros indicadores de los demás procesos de negocio de la organización, siendo algunos de ellos un subconjunto de los indicadores internos y otros relaciones establecidas entre éstos.

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Figura 1.12: Indicadores Internos de la Planificación Estratégica. Indicadores Externos

¿Qué se mide? Grado de Nivel Optimización Recursos Eficiencia Eficacia de los Planes Estratégicos Grado de Calidad Planes Estratégicos Aplicados con Éxito/Objetivos Grado de Estratégicos Definidos Resolución Objetivos Estratégicos Resueltos/Objetivos Grado de Estratégicos Definidos Capacidad Grado de Problemas/Objetivos Estratégicos Adecuación Planes Contingentes Aplicados con Éxito/Riesgos Grado de Identificados Robustez Tabla 1.10: Indicadores Externos de la Planificación Estratégica.

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Por último, podemos relacionar la Planificación Estratégica con los diferentes meta procesos o procesos de negocio de la organización. Por lo tanto, podemos disponer de un modelo que establezca las relaciones entre dicho meta proceso y los elementos del Capital Intelectual. En la Figura 1.13 se muestra el modelo que proponemos.

Figura 1.13: Modelo de Evaluación de la Planificación Estratégica.

Mediante el modelo propuesto de medición podemos analizar y evaluar en qué grado de eficacia, eficiencia, adecuación, adaptación, … gestiona la organización la Planificación Estratégica. En definitiva, dicho modelo de medición, no sólo le plantea a la organización la necesidad de gestionar de manera eficaz y eficiente sus actuaciones estratégicas, sino, que establece uno de los marcos genéricos de Gestión del Conocimiento más importantes actualmente: la Creación del Conocimiento (basada en el Aprendizaje) como Ventaja Competitiva (partiendo de la ya mencionada Escuela de Aprendizaje).

49


1.4 La Gestión del Conocimiento en la Organización Hasta aquí hemos visto que una organización utiliza la dirección estratégica para establecer su estrategia y planifica sus acciones mediante la planificación estratégica. También hemos podido analizar las diferentes estructuras organizacionales, los comportamientos que éstas generan, y la relación entre la dirección y planificación estratégicas y la Ingeniería del Conocimiento. En este apartado vamos a analizar la importancia del conocimiento en la organización. Al fin y al cabo, tal como ya hemos comentado en apartados anteriores, lo que hace que una organización sea competitiva es su conjunto de recursos intangibles, es decir, las capacidades y habilidades de sus recursos (humanos o artificiales), y el conocimiento que éstas manejan para desarrollarse de forma óptima. Dicho de otro modo, la ventaja competitiva de la organización es mayor en cuanto sus capacidades son realmente distintivas y difícilmente imitables. De aquí, la importancia de la Gestión del Conocimiento en la organización, pero primeramente debemos aclarar dicho concepto. Según (Davenport y Prusak, 1998) la Gestión del Conocimiento es: “El proceso sistémico de buscar, organizar, filtrar y presentar la información con el objetivo de mejorar la comprensión de las personas en una área específica de interés.”

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Según (Malhotra, 2001): “El proceso organizacional que busca la combinación sinérgica del tratamiento de los datos y la información mediante las capacidades de las Tecnologías de la Infomación y las Comunicaciones (TIC) y las capacidades de creativida e innovación de las personas.” Y según (Sveiby, 2000): “El arte de crear valor con los activos intangibles de una organización.” Podemos observar en estas definiciones los diferentes puntos de vista o focos de interés que se plantean en la Gestión del Conocimiento. Para Davenport es el proceso de gestionar el conocimiento (información que permite alcanzar un objetivo) que le da a la organización una mayor comprensión de su entorno (interno o externo); para Malhotra es el proceso tecnológico que aumenta la creatividad e innovación (fuentes de ventaja competitiva) en la organización; y para Sveiby simplemente es el valor del conocimiento (los activos intangibles) en la organización. De entre las diversas definiciones de Gestión del Conocimiento, y desde nuestro punto de vista, que es el de la Ingeniería del Conocimiento, podemos partir de la definición de (Carrión, 2004): “El conjunto de procesos y sistemas que permiten que el Capital Intelectual de una organización aumente de forma significativa, mediante la gestión de sus capacidades de resolución de problemas de forma eficiente (en el menor espacio de tiempo posible), con el objetivo final de generar ventajas competitivas sostenibles en el tiempo.”

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Pero con la siguiente modificación: “La Gestión (Tecnológica) del Conocimiento es el conjunto de procesos y sistemas (computacionales) que permiten a una organización generar ventaja competitiva sostenible en el tiempo, mediante la gestión eficiente de su conocimiento”. Los diferentes objetivos que desea alcanzar la Gestión del Cocimiento son los siguientes: •

Seleccionar y formular una estrategia de tipo organizacional que permita una adecuada Gestión del Conocimiento.

•

Implantar estrategias orientadas al conocimiento.

•

Promover la mejora continua de los procesos de negocio, principalmente en aquellos que permiten la generación y utilización del conocimiento.

•

Monitorizar y evaluar los beneficios de la Gestión del Conocimiento.

•

Reducir los tiempos y costes relacionados con la mejora continua (productos y procesos).

Según Suresh, la necesidad de aplicar la Gestión del Conocimiento en las organizaciones es la consecuencia de: •

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Una economía y unos requerimientos del mercado orientados a la demanda de los clientes y la competencia internacional.


•

Aumento de la demanda de los clientes de productos que responden de forma más precisa sus necesidades y con una ventaja mayor.

•

Pérdida del conocimiento en la organización debido a un aumento del volumen de ventas del personal.

•

Permite a la organización reutilizar acciones de proyectos anteriores llevados a cabo con éxito.

•

Ayuda a la organización a no repetir errores, y por lo tanto, a reducir el tiempo de respuesta.

Ahora bien, ¿qué entendemos por conocimiento? La Real Academia Española lo define de la siguiente forma: conocimiento 1. m. Acción y efecto de conocer. 2. m. Entendimiento, inteligencia, razón natural. … conocer 1. tr. Averiguar por el ejercicio de las facultades intelectuales la naturaleza, cualidades y relaciones de las cosas. …

De estas definiciones podemos concluir que el conocimiento es “nuestra capacidad de entender (y por lo tanto utilizar para nuestros

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objetivos) las cualidades y relaciones de las cosas que componen nuestro entorno”. Una forma de entender el conocimiento es analizando sus diferencias respecto a dato e información.

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•

Un dato es un valor discreto que describe un hecho del mundo. Un dato no está estructurado, no dice nada sobre el porqué de las cosas, ni tampoco sobre su posible interpretación o propósito (por ejemplo, el valor 37).

•

A diferencia de los datos, la información sí tiene interpretación y propósito (ya que intervienen el emisor y el receptor en el mensaje), es decir, están representados en un contexto, siendo el conjunto de datos estructurados que sirven para por ejemplo, categorizar, analizar, evaluar, etc, los hechos del mundo que nos rodean (por ejemplo, el valor 37 puede estar representando la temperatura de un paciente).

•

Finalmente, el conocimiento es mucho más amplio que la información, y trata a ésta como instrumento para poder actuar, es decir, es aquella información (adquirida, seleccionada, evaluada, interiorizada, etc.) que nos permite llevar a cabo las acciones para alcanzar nuestros objetivos. Visto de otra manera, el conocimiento es aquella información que ha pasado por un análisis, mediante el cual, dicha información adquiere una relevancia y utilidad para poder actuar y alcanzar nuestros objetivos (por ejemplo, el valor 37 de temperatura puede relacionarse con la categoría “fiebre infecciosa”, y dicha categoría con la acción


“medicar antibiótico” para alcanzar el objetivo “curado”). Podemos representar dichas diferencias entre dato, información y conocimiento en la Figura 1.14. En ella observamos las distintas fases por las que pasan los datos, transformándose en información (mediante la contextualización), y finalmente en conocimiento (mediante el análisis).

Contextualización

Datos

Análisis

Información

Hechos y expresiones percibidos

Conocimiento

Datos organizados bajo patrones explicativos

Información elaborada de modo que comporta significado

Figura 1.14: La transformación de datos a información y a conocimiento.

Otra forma de entender el conocimiento es mediante el valor añadido que se va agregando mediante los procesos en torno a la Cadena de Transformación de la Información (Figura 1.15).

Codificación Agrupación Clasificación

Datos

Opciones Ventajas Desventajas

Separación Evaluación Validación

Información

Conocimiento Informativo

Emparejamiento con Metas Compromiso Coordinación Negociación Conocimiento Acción Productivo

Figura 1.15: La Cadena de Transformación de la Información.

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Para las organizaciones, el conocimiento se puede definir como la información que posee valor para ella, es decir, aquella información que le permite generar una ventaja competitiva, satisfacer las demandas del mercado o alcanzar las oportunidades a través de la utilización de las competencias distintivas de la organización. Las diferentes categorías de conocimiento para las organizaciones son: Tácito/Explícito: Lo analizaremos en el siguiente apartado, según la accesibilidad del conocimiento. Observable/No Observable: Es el conocimiento que se ve reflejado en los productos o servicios que ofrece la organización. Positivo/Negativo: Es el conocimiento generado por el área de I+D en los procesos Desarrollo de Nuevos Productos o Innovación de los Procesos (según el MGIT) particionado en los descubrimientos (positivo) y las aproximaciones no útiles (negativo). Autónomo/Sistémico: Es el conocimiento que genera valor sin la necesidad de aplicar sensibles modificaciones en la configuración de la organización (autónomo) o el que depende del valor generado por otros componentes de la configuración de la organización (sistémico). Régimen de Propiedad Intelectual: Es el conocimiento protegido por la Ley de Propiedad Intelectual.

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1.4.1 Los Modelos de Conocimiento También podemos analizar el conocimiento desde el punto de vista de los diferentes modelos a los que puede pertenecer. En la tabla 1.11 mostramos una clasificación de dichos modelos. Clase de Conocimiento Por su Accesibilidad Por su Representación

Tipo de Conocimiento Tácito, Explícito, Embebido Declarativo, Semántico, Procedimental, Episódico Por su Foco Cognitivo Aplicación, Resolución de Problemas Por su Naturaleza Factual, Conceptual, Expectativo, Metodológico Tabla 1.11: Modelos de Conocimiento.

Respecto a su accesibilidad, el conocimiento puede ser: a) tácito, que son aquellas destrezas, habilidades y experiencias que capacitan a la persona (o grupo de personas) para hacer algo; b) explícito, que es aquel conocimiento codificado (o protocodificado) y vertido sobre algún soporte de comunicación, del cual puede aprender la persona (o grupo de personas); y c) embebido, que es aquel conocimiento intermedio entre el tácito y el explícito, que no es accesible directamente como en el caso del tácito, pero que ha sido codificado intencionadamente para componer algún artefacto artificial (Figura 1.16).

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No codificado. Intuitivo. Precodificado: Refranero

Proceso de Aprendizaje

Generalizaciones

Taxonomías

Esquemas

Conocimiento Explícito

Granularidad de la Representación

Conocimiento Tácito

Protocodificado: Remedios curativos Recetas. Normas comunitarias

Codificado: Clasificación de las cosas

Codificado: Reglas, Simulación y Modelización

Muy codificado: Lenguaje especializado Comunicación formalizada. Protocolos. Leyes de comportamiento: Permite predecir

Figura 1.16: Accesibilidad del Conocimiento.

A su vez, estos tipos de conocimiento se pueden clasificar en activo o pasivo. Por ejemplo, en el caso del conocimiento tácito, el conocimiento activo son la memoria de las personas y las rutinas que saben aplicar, y el conocimiento pasivo son los hechos y casos que conocen para resolver problemas. En el caso del conocimiento explícito, el conocimiento activo es el que poseen los SBC (Sistemas Basados en el Conocimiento) o Sistemas Expertos, y el pasivo, aquel que está contenido en manuales, libros o informes. Finalmente, en el caso del conocimiento embebido, el activo es aquel contenido en los sistemas artificiales, y el pasivo el que forma parte implícita de la tecnología. Respecto a su representación, el conocimiento puede ser: Declarativo: La representación de tipo declarativa nos presenta el conocimiento que tenemos sobre los objetos del dominio o sobre sus relaciones, mostrándonos su carácter conceptual y de sus propiedades. Un conjunto de definiciones representa nuestro conocimiento declarativo sobre su ámbito conceptual. 58


Semántico: La representación semántica nos muestra la estructura interna que tiene el conocimiento declarativo. Si un conjunto de definiciones declarativas se presenta con la estructura que les confiere el significado de “conjunto”, entonces, su jerarquía conceptual nos ofrece el conocimiento semántico en dicho ámbito conceptual. Procedimental: La representación procedimental nos presenta la secuencia de utilización de los objetos conceptuales del dominio. La representación de una traza de razonamiento es conocimiento procedimental. Episódico: La representación episódica nos muestra los ejemplos de uso, llamados “casos”, como unidades de conocimiento que unifican la declaración y el procedimiento, tal y como las podemos recordar en “episodios concretos” de la resolución de problemas. En la Tabla 1.12 mostramos las categorías de conocimiento según su foco cognitivo. Respecto a dicho criterio de clasificación nos encontramos con dos clases: aplicación y resolución de problemas. Clase de Conocimiento Según el Foco Cognitivo

Tipo de Conocimiento

Subtipo de Conocimiento Aplicación Dominio Tareas Inferencias Métodos Resolución de Problemas Estrategias Control Tabla 1.12: Clasificación del Conocimiento según el Foco Cognitivo.

Por un lado, el conocimiento del Dominio está formado por los conceptos, relaciones y atributos de los elementos relevantes del modelo que estamos intentando representar y sobre el que queremos razonar; el conocimiento sobre las Tareas está formado por la

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descomposición jerárquica en procesos de la tarea que queremos modelar y; el conocimiento sobre inferencias está formado por los procesos de razonamiento básico mediante los cuales se construye la tarea (en el nivel de más detalle de la descomposición jerárquica). Por el otro lado, el conocimiento sobre Métodos es el que se aplica cuando tenemos diferentes alternativas a la hora de resolver un problema; el conocimiento sobre Estrategias es el conjunto de patrones de inferencias que aplicamos cuando resolvemos un problema y; el conocimiento de Control es el que manejamos para monitorizar y decidir el flujo de acción en el proceso de resolución de un problema. Finalmente, en la Tabla 1.13 mostramos la clasificación de los tipos de conocimiento según su naturaleza. En esta clasificación hemos de tener en cuenta el nivel de compartición del conocimiento: público, experiencia compartida, o personal.

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Público

Experiencia Compartida

Personal

Factual (Hechos, datos, cadenas causales)

Conceptual (Perspectivas, Conceptos)

Expectativo (Juicios, hipótesis, expectativas)

Tablas contenido de los textos, modelos científicos y técnicos Comprensión especializada sobre los objetos y las formas de trabajo

Puntos de vista globalmente aceptados, paradigmas

Implicaciones e hipótesis de trabajo comúnmente aceptadas

Relaciones conceptuales de alto nivel, estado del arte de situaciones complejas

Observaciones personales, entendimiento de cómo operar

Forma privada de atacar situaciones desde diferentes perspectivas

Expectativas y juicios expertos sobre situaciones de compresión restringida Juicios de valor personales, creencias, malos entendidos

Metodológico (Estrategias, formas de razonar, metodologías) Metodologías y estrategias usadas en clase, protocolos clínicos Estrategias expertas para investigar, analizar, diseñar o gestionar

Nociones intuitivas de cómo hacer o proceder, y de cómo llegar a conclusiones

Tabla 1.13: Clasificación del Conocimiento según su Naturaleza.

1.4.2 Los Niveles del Conocimiento En el apartado anterior hemos visto los diferentes criterios que nos permiten clasificar el conocimiento que podemos utilizar en una organización. En este apartado vamos a ver los niveles de representación del conocimiento, o dicho de otro modo, los compromisos que debe cumplir el conocimiento de un sistema artificial (Botía y Cols, 2001):

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Nivel Meta Ontológico: Es el nivel de adecuación entre la realidad del mundo (o de un mundo imaginario) y los modelos que diseñemos para entenderlo, analizarlo, o simularlo. Nivel Ontológico: Es el nivel de adecuación de los elementos estáticos y dinámicos (objetos, conjuntos, atributos, relaciones por un lado; y procesos por el otro) para componer esos modelos sobre la realidad del mundo (o de un mundo imaginario). Nivel Epistemológico: Es la adecuación de la verdad del conocimiento y el pensamiento realizado (según las relaciones de verdad-falsedad). La relación que se establece entre la interpretación del lenguaje de representación y los elementos del modelo a los que se hace referencia, así como la que se establece entre las premisas y la conclusión (el proceso de deducción). Nivel Lógico: Es el nivel de expresividad del lenguaje de representación escogido, impuesto por el compromiso epistemológico. Nivel de Implementación: Es la adecuación entre la representación interna (suponiendo que el lenguaje se llegue a utilizar en un sistema de información) y los niveles superiores. En la Tabla 1.14 mostramos la relación entre cada nivel de conocimiento y el compromiso que debe cumplir un sistema artificial.

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Nivel de Conocimiento Meta Ontológico

Compromiso Adecuación con la realidad que se desea modelar Ontológico Adecuación de los elementos relevantes del modelo Epistemológico Adecuación de la semántica y el razonamiento del modelo Lógico Adecuación de la representación Implementación Adecuación del sistema artificial Tabla 1.14: Compromisos y Niveles de Conocimiento.

1.4.3 Los Modelos de Gestión del Conocimiento Ahora que ya disponemos de una definición útil de conocimiento, de sus posibles clasificaciones y niveles, podemos analizar el papel de la Gestión del Conocimiento en la organización. Siguiendo con la definición que hemos planteado anteriormente, podemos adentrarnos en algunos de los principales modelos de Gestión del Conocimiento. Pero previamente debemos, a partir de las diferencias entre información y conocimiento ya expuestas, mostrar las características que definen a la Gestión del Conocimiento, en contraposición a la Gestión de la Información (Tabla 1.15). Según (Terra y Angeloni, 2003):

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Gestión del Conocimiento Gestión de la Información Las metas se orientan a Las metas facilitan la liberación y incrementar el valor de la accesibilidad de la información. organización. Apoya la innovación y la ventaja Apoya la mejora continua. competitiva. Agrega valor al contenido Libera contenidos disponibles. mediante filtros, clasificación, síntesis, focalización, causalidad. Requiere contribuciones y La transferencia de la información va feedback continuos. en un solo sentido. Centrado en el hombre, Centrado en la tecnología. requiriendo sinergia con la tecnología. Tabla 1.15: Diferencias entre la Gestión de la Información y la del Conocimiento.

1.4.3.1 Modelo de Gestión del Conocimiento de Nonaka El modelo de Gestión del Conocimiento de (Nonaka y Takeuchi, 1999) se fundamenta en el proceso de transformación del conocimiento, es decir, en las diferentes fases por las que éste pasa en su transformación para ser utilizable por la organización. Desde este enfoque, si tenemos en cuenta la clase de conocimiento, el punto de vista de Nonaka trata la accesibilidad del conocimiento. Por lo tanto, éste puede ser de dos tipos: tácito y explícito. Es un proceso de interacción entre conocimiento el tácito y el explícito de naturaleza dinámica y continua. Se conforma mediante una espiral, que define la permanente transformación ontológica del conocimiento, desarrollada en cuatro fases. En la Figura 1.17 se muestra dicho proceso.

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Explítico

Combinación

Interiorización

Exteriorización

Tácito

Explítico

Socialización

Tácito

Figura 1.17: La Espiral del Conocimiento de Nonaka.

Socialización (Conocimiento Acordado): es el proceso de adquirir el conocimiento tácito a través de la compartición de las experiencias mediante: exposiciones orales, reuniones, documentos, manuales y tradiciones, que añade el conocimiento nuevo o individual a la base colectiva que posee la organización. Exteriorización (Conocimiento Conceptual): es el proceso de convertir conocimiento tácito en conceptos explícitos, requiere hacer tangible dicho conocimiento, integrándolo en la cultura de la organización (por ejemplo, en bases de datos de conocimiento). Combinación (Conocimiento Sistémico): es el proceso de generar conocimiento explícito al reunir conocimiento explícito proveniente de diversas fuentes, y que se puede categorizar, confrontar y clasificar para añadirse a las mencionadas bases de datos de conocimiento.

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Interiorización (Conocimiento Operacional): es el proceso de incorporación del conocimiento explícito al conocimiento tácito individual (o grupal). La evolución del modelo de Nonaka y Takeuchi se plasma en el modelo que posteriormente desarrolla el primer autor en colaboración con Hedlund (Hedlund y Nonaka, 1993) (Tabla 1.16), intentando resolver el enfoque inicial en la categorización del conocimiento (que era algo mecanicista y simplista). Tipo/Dominio Conocimiento Explícito Conocimiento Tácito

Individual

Grupo

Procesos Normalizados

Monitorización y Evaluación

Skills Individuales

Skills Sociales

Organización Estructura Funcional y Operativa Cultura Organizacional

Interorganizacional Patentes Necesidades y Expectativas de los Clientes

Tabla 1.16: Modelo de Gestión del Conocimiento de Nonaka y Hedlund.

1.4.3.2 Modelo de Gestión del Conocimiento de Wiig Según (Wiig, 1993) la diferencia entre información y conocimiento es la siguiente: “El conocimiento consiste en hechos, verdades, beneficios, perspectivas, conceptos, juicios, expectaciones y metodologías, es decir, el Know How. El conocimiento se acumula e integra, se almacena para largos periodos de tiempo y está disponible para solucionar situaciones y problemas específicos. La información consiste en hechos y datos que se organizan y se utilizan para describir una situación o condición particulares.” Con este enfoque, la Gestión del Conocimiento se apoya en aquellas funciones (o actividades) que le permiten a la 66


organización: crear, manifestar, utilizar y transmitir su conocimiento (organizadas en los denominados Pilares de GC). En la Tabla 1.17 se muestran las actividades relacionadas con cada Pilar de la Gestión del Conocimiento. Pilar I (Exploración del Conocimiento)

Actividades Estudio y Clasificación del Conocimiento Análisis del Conocimiento para su Obtención, Codificación y Organización Obtención, Codificación y Organización del Conocimiento II (Evaluación del Valoración y Evaluación del Conocimiento Conocimiento) Valorar y Evaluar las Actividades del Conocimiento III (Gestión del Síntesis de Actividades del Conocimiento Conocimiento) Manejo, Utilización y Control del Conocimiento Afianzamiento, Distribución y Automatización del Conocimiento Tabla 1.17: Pilares de la GC de Wiig.

1.4.3.3 Modelo de Gestión del Conocimiento de LeonardBarton El modelo de Gestión del Conocimiento de (Leonard-Barton, 1998) se basa en dos componentes básicos: las capacidades básicas de la organización, y las actividades de creación del conocimiento. Las capacidades básicas de la organización son las fuentes y actividades de gestión del conocimiento que le permiten a la organización afianzar su conocimiento: a) los sistemas físicos y los conocimientos y aptitudes de los empleados; b) los sistemas de gestión y las normas. Las dos primeras son las fuentes, y las dos últimas las actividades de gestión.

67


Las actividades de creación del conocimiento son aquellas, orientadas principalmente al desarrollo de productos, que generan nuevo conocimiento en la organización. Se dividen en cuatro actividades: a) resolución de problemas (compartida o creativa) para producir los productos actuales; b) implantación de nuevas metodologías y técnicas (e integración) para optimizar los procesos actuales; c) experimentación y creación de prototipos para innovar y crear nuevas capacidades en la organización; y d) adquisición, importación y absorción de tecnología exterior.

1.4.3.4 Modelo de Gestión del Conocimiento KMAT El modelo de Gestión del Conocimiento de A. Andersen y APQC (Andersen, 1999) se basa en los procesos de gestión del conocimiento que puede realizar una organización, aplicados sobre el conocimiento organizativo. En dicho modelo se tienen en cuenta una serie de instrumentos (a los que más adelante llamaremos factores de influencia) que influyen de manera positiva o negativa en la puesta en marcha de dichos procesos. En la Figura 1.18 mostramos los siete procesos que se aplican de forma iterativa sobre el conocimiento organizativo.

Intercambio Aplicación

Creación

Organización

Identificación

Adaptación

Recopilación

Figura 1.18: Los Procesos de Gestión del Conocimiento de A. Andersen. 68


También se tienen en cuenta en el modelo los cuatro facilitadores que favorecen la Gestión del Conocimiento en la organización. Éstos son: Liderazgo: Establece la misión de la organización y la estrategia para mejorar sus competencias distintivas. Cultura: Establece los mecanismos y acciones que apoyan la innovación y la gestión del conocimiento en la organización. Tecnología: Establece el papel e importancia de la tecnología como apoyo a la gestión del conocimiento en la organización. Medición: Establece los indicadores del Capital Intelectual y la distribución de los recursos para potenciar el conocimiento que mejore la competitividad de la organización. Partiendo de dicho modelo, A. Andersen propone dos estrategias de gestión del conocimiento mediante los Sistemas de Información: las redes de compartición del conocimiento, y los sistemas de conocimiento “empaquetado”. La primera consiste en proporcionar a la organización entornos para el acceso y la compartición del conocimiento en las denominadas “comunidades de prácticas”, bien mediante foros o entornos de aprendizaje virtual; la segunda estrategia consiste en proporcionar a la organización entornos para el acceso al conocimiento normalizado de la organización (Best Practices, metodologías, herramientas, …).

69


1.4.3.5 Modelo de Gestión del Conocimiento de KPMG El modelo de Gestión del Conocimiento de KPMG Consulting se centra en aquellos procesos de gestión del conocimiento orientados a mejorar la atención del cliente en la organización, utilizando como entorno de almacenamiento y consulta la Web. Los procesos de gestión del conocimiento que se llevan a cabo en forma se secuencia son: Adquisición del Conocimiento: En este proceso se crea y desarrolla el conocimiento relacionado con las experiencias y lecciones aprendidas de los proyectos realizados con los clientes. Indexación, Filtrado y Enlace: En estos procesos se realizan las actividades típicas de la gestión de una biblioteca, como son la emisión, clasificación, catalogación, integración e interconexión del conocimiento de las diferentes fuentes de las que se ha adquirido en el proceso de Adquisición. Distribución: En este proceso se realiza la agrupación y entrega del conocimiento a través de páginas Web (un problema de estructura y diseño). Aplicación: En este último proceso, se utiliza el conocimiento que se ha adquirido, recopilado y entregado, para producir mejoras en los productos y servicios de la organización.

1.4.3.6 Modelo de Gestión del Conocimiento de Szulanski El modelo de Gestión del Conocimiento de Szulanski se centra en el análisis de la estructura interna de una organización, para evaluar su dificultad en la transferencia del conocimiento interno. De forma 70


similar al modelo de A. Andersen, se analizan, tanto los procesos de transferencia del conocimiento, como los factores de influencia de la organización sobre dichos procesos. Los procesos de transferencia del conocimiento son los siguientes: Inicio: En esta etapa se reconoce una necesidad de conocimiento para la organización, que requiere de una búsqueda de dicho conocimiento, y la transferencia de dicho conocimiento para satisfacer la necesidad. Implantación: En esta etapa se realiza la transferencia del conocimiento. Dicho proceso requiere la identificación de la fuente de conocimiento, y el flujo que debe recorrer hasta su cliente (o destinatario). Incremento: En esta etapa el destinatario utiliza el conocimiento transferido, aplicándolo a los problemas no resueltos anteriormente, previamente identificados y clasificados. Integración: En esta última etapa el conocimiento transferido, y utilizado con éxito, se institucionaliza y transforma en rutina dentro de la organización. Los factores de influencia son aquellas características negativas (y que se deben evaluar y reducir) relacionadas con los procesos y componentes de la transferencia del conocimiento. En la Tabla 1.18 se muestran dichos factores de influencia y sus amenazas.

71


Factor de Influencia Transferencia del Conocimiento

Amenazas Ambigüedad Causal Falta de Comprobación del Conocimiento Fuente del Conocimiento Falta de Motivación Inestabilidad Destinatario del Conocimiento Falta de Motivación Poca Capacidad de Asimilación Poca Capacidad de Retención Contexto Organizativo Relaciones Difíciles Contexto Estéril Tabla 1.18: Factores de Influencia en el Modelo de GC de Szulanski.

1.4.3.7 Modelo de Gestión del Conocimiento de Holsapple y Joshi El modelo de Gestión del Conocimiento de (Holsapple y Joshi, 2002) es un intento de unificar los diferentes enfoques que hemos visto hasta ahora. Para ello, los autores identifican tres dimensiones que parecen ser fundamentales en la Gestión del Conocimiento: a) los recursos de conocimiento; b) las actividades de gestión del conocimiento; y c) los factores de influencia. En el estudio de Hoslapple y Joshi se manifiesta que ninguno de los modelos hasta ahora vistos abarcan en su totalidad las tres dimensiones especificadas, lo que se puede observar, es que a cada uno de ellos le interesa alguna dimensión en concreto, focalizando la metodología hacia los recursos, las actividades, o los factores de influencia. Respecto a los recursos de conocimiento, el modelo de LeonardBarton es el único que los tiene en cuenta de forma especial, clasificándolos en dos tipos: el conocimiento de los empleados y el de los sistemas físicos.

72


Respecto a las actividades de gestión del conocimiento, la mayoría de los modelos tienen en cuenta de forma explícita dichas actividades. Sin embargo, se observa un enfoque a muy alto nivel (como es el caso de Nonaka o Leonard-Barton), y otro a muy bajo nivel (como es el caso de A. Andersen, Wiig o Szulanski). Respecto a los factores de influencia, sólo algunos modelos los reconocen de forma explícita (como es el caso de A. Andersen, Leonard-Barton o Szulanski). Sin embargo, tan sólo el modelo de Szulanski analiza las amenazas (aunque tan sólo en la actividad de transferencia del conocimiento). Del estudio realizado, Holsapple y Joshi establecen un modelo de tres niveles (o dimensiones): Recursos de Conocimiento: Son las fuentes del conocimiento en una organización. Actividades del Conocimiento: Son los procesos que establecen la manipulación del conocimiento. Factores de Influencia: Son los elementos de la organización que pueden apoyar u obstaculizar las actividades del conocimiento en la organización. En la Tabla 1.19 mostramos los componentes de las tres dimensiones de la Gestión del Conocimiento del modelo de Holsapple y Joshi.

73


Dimensión Recursos de Conocimiento

Componente Conocimiento de los Agentes (personas, sistemas físicos) Cultura de la organización (normas, principios, reglas) Infraestructura (nivel funcional, nivel operativo) Artefactos (productos, servicios) Estrategia (misión, posicionamiento, estrategia competitiva) Recursos Externos (compartidos, adquiridos) Actividades del Adquisición del Conocimiento Conocimiento Selección del Conocimiento Interiorización del Conocimiento Uso del Conocimiento Factores de Influencia Influencia de los Agentes Influencia de la Gestión Influencia del Entorno Tabla 1.19: Componentes de la GC de Hoslapple y Joshi.

Del análisis de estos tres componentes (o dimensiones) obtenemos un emparejamiento con las tres principales estrategias tecnológicas de gestión del conocimiento: a) orientación a las personas; b) orientación a los documentos; y c) orientación al negocio. Este análisis y estrategias tecnológicas los desarrollaremos en el Tema 2 de este libro. Retomando a (Pávez, 2000) del análisis de diferentes proyectos de Gestión del Conocimiento (como en Ernst & Young, Dow Chemical, Hewlett-Packard o Microsoft) se pueden sacar las siguientes conclusiones: •

74

Es primordial una alineación entre la Gestión del Conocimiento y la Estrategia Competitiva.


•

Las TIC cumplen un rol facilitador, son la herramienta, no el contenido.

•

Es mejor aplicar la Gestión del Conocimiento de forma gradual e incremental. Es muy negativo un cambio brusco en la configuración de la organización.

1.5 La Ingeniería del Conocimiento y la Gestión Tecnológica del Conocimiento (Kerschberg, 2001) presenta un Modelo de Procesos de Gestión del Conocimiento para establecer una arquitectura de tres capas: Capa de Representación del Conocimiento, Capa de Gestión del Conocimiento y Capa de Datos (Figura 1.19). El Modelo intenta relacionar los diferentes Procesos (Actividades) de la Gestión del Conocimiento con los Datos (Recursos de Conocimiento) y finalmente su Representación. Los Procesos son: Adquisición: En este proceso, los Ingenieros del Conocimiento capturan el conocimiento de los expertos en un dominio, mediante, entrevistas, estudio de casos, etc. R e f i n a m i e n t o : En este proceso se captura el conocimiento de diversas fuentes, como Bases de Datos Relacionales (BDRs) o Bases de Datos Orientadas a Objetos (BDOOs), Transacciones, Correo-e, etc. Dicho conocimiento se identifica, clasifica y relaciona, estableciendo los meta-datos necesarios para los conceptos y relaciones del dominio.

75


Almacenamiento y Recuperación: Los datos obtenidos se almacenan e indexan para obtener consultas rápidas, a partir de conceptos, palabras clave, etc. Distribución: El conocimiento se puede distribuir mediante un Portal Corporativo, Mensajería Electrónica o Servicios de Suscripción. P r e s e n t a c i ó n : El conocimiento debe poder presentarse teniendo en cuenta los intereses de cada usuario, y permitiendo la colaboración entre éstos de cara a poder compartir el conocimiento tácito y combinarlo con el explícito en la resolución de problemas.

76


Comunicación, Colaboración y Compartición

Trabajador del Conocimiento

Trabajador del Conocimiento

Portal de Conocimiento

Capa de Presentación

Repositorio de Conocimiento

Capa de Gestión del Conocimiento

Adquisición

Refinamiento

Almacenamiento y Recuperación

Distribución

Presentación

Capa de Datos

Fuentes Externas

WEB

Correo-e

BDRs

Textos

Medios

Dominio

Figura 1.19: Modelo de Procesos del Conocimiento.

A partir de dicho Modelo de Procesos, (Kerschberg, 2002) propone un Modelo Conceptual de Sistema de Gestión del Conocimiento (Figura 1.20), también basado en tres capas: Capa de Presentación y Creación del Conocimiento: En esta capa los trabajadores del conocimiento pueden obtener información personalizada a través del Portal, realizar peticiones de búsqueda de información especializadas, colaborar en la creación de nuevo conocimiento o transformar conocimiento tácito en explícito mediante grupos de discusión. Capa de Gestión del Conocimiento: En esta capa se encuentran los servicios middleware asociados con la 77


indexación del conocimiento y los Servicios de Integración de la Información (SII). Capa de Datos: En esta capa se encuentran todas las fuentes de datos de la organización. Capa de Presentación y Creación Portal de Conocimiento y Servicio de Búsqueda

Servicios de Mensajería y Colaboración

Servicio de VídeoConferencia

Servicio de Grupos de Discusión

Servicios de Creación de Conocimiento

Capa de Gestión del Conocimiento Minería de Datos

Marcado de Meta-Datos

Ontologías

Flujo de Trabajo

Actualización del Conocimiento

Repositorio de Conocimiento

IIS Data Warehouse

Servicios de Mediación

Agentes

Servicios de Seguridad

Capa de Datos

Fuentes Externas

WEB

Correo-e

BDRs

Textos

Medios

Dominio

Figura 1.20: Modelo Conceptual de Sistema de Gestión del Conocimiento.

En la Figura 1.21, partiendo del Modelo Conceptual de Kerschberg, mostramos los componentes de un Sistema de Información Corporativo. Utilizando el modelo de tres capas, podemos observar los servicios que se definen en la capa intermedia, partiendo del Modelo de Negocio y las metas establecidas por la Dirección Estratégica, que podemos dividir en dos subconjuntos: Servicios Basados en el Conocimiento y en la Información No Estructurada, y Servicios Basados en los Procesos Normalizados y la Información Estructurada. Dentro de

78


cada uno de los subconjuntos podemos encontrar los siguientes servicios. Servicios Basados en el Conocimiento y en la Información No Estructurada (SBC-INE). Estos servicios están orientados a las necesidades de la organización en relación al conocimiento: la Inteligencia de Negocio para el seguimiento de los procesos competitivos; la Ingeniería del Conocimiento para el modelado de los procesos intensivos en conocimiento y de la cultura de la organización; así como a las necesidades de gestión de la información no estructurada, que suele ser un 80% de la total en la organización; y por último, a los procesos de Trabajo en Grupo (y cierta automatización basada en el Flujo de Trabajo). Las soluciones orientadas a estas necesidades son los Sistemas de Ayuda a la Decisión (SAD) y la Minería de Datos para la Inteligencia de Negocio; los Sistemas Basados en Conocimiento (SBC) y la Ingeniería del Conocimiento (IC) para gestionar los procesos intensivos en conocimiento (Agentes Inteligentes en Tareas Genéricas), la cultura de la organización (Memorias Corporativas), o desarrollar Agentes Inteligentes útiles para el Aprendizaje; los Sistemas de Recuperación de la Información (SRI) combinada con los Sistemas de Gestión Documental (SGD) para sacar el máximo partido de la información no estructurada de la organización; y los Sistemas de Trabajo Colaborativo (STC) para apoyar los procesos de grupo dentro de la organización.

79


Servicios Basados en los Procesos Normalizados y la Información Estructurada (SBPN-IE). Estos servicios están orientados a las necesidades de la organización en relación con los procesos normalizados: Finanzas, Relación con los Clientes, Producción, Logística y Producto; aprovechando la automatización mediante el Flujo de Trabajo, así como la multiplataforma del entorno WEB. Todo ello basado en la información estructurada de la organización. Las soluciones orientadas a estas necesidades son los S i s t e m a s d e Planificación de los Recursos Empresariales (ERP) para la gestión de la Producción y su enlace con Finanzas; los Sistemas de Gestión de Relación con los Clientes (C R M) para gestionar la comunicación entre la organización y sus clientes, o socios; los Sistemas de Gestión de los Suministros (SCM) para gestionar la Logística; y los Sistemas de Gestión de Producto (PM) para gestionar el ciclo de vida de cada producto desarrollado por la organización. Desde el punto de vista de la Ingeniería del Conocimiento, los Servicios Basados en el Conocimiento y en la Información No Estructurada son los más relevantes para la organización. Dejando el segundo subconjunto, el de los Servicios Basados en los Procesos Normalizados y la Información Estructurada, para la Ingeniería Informática. Entendemos por Gestión Tecnológica del Conocimiento, la visión, la misión, los modelos de negocio, y la estrategia, que resuelven de forma global la gestión de la información (y del conocimiento) en la organización; y por Ingeniería del Conocimiento, los conocimientos fundamentales y metodológicos relacionados con las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) que permiten utilizar e integrar los sistemas y soluciones tecnológicas que responden a tales requerimientos. 80


Tal como afirma (Pávez, 2000), la Gestión del Conocimiento establece la dirección a seguir, mientras que la G e s t i ó n Tecnológica del Conocimiento (mediante la Ingeniería del Conocimiento) desarrolla las formas que ha de cumplir dicha dirección. Los servicios de la Capa de Presentación, Creación y Compartición del Conocimiento se pueden agrupar en las cuatro Actividades de Transformación del Conocimiento de Nonaka: Socialización, Exteriorización, Combinación e Interiorización.

Capa de Presentación, Compartición y Creación del Conocimiento Portal de Conocimiento

Modelo de Negocio Servicios de Creación

Inteligencia de Negocio

Dirección Estratégica Servicio de Grupos de Discusión

Servicios de Búsqueda

Servicios de Mensajería y Colaboración

Interiorización

Exteriorización y Combinación

Servicio de VídeoConferencia

Socialización

Capa de Gestión del Conocimiento SBC Recuperación Información

IIS

Marcado de Meta-Datos

Gestión Documental

Flujo de Trabajo

Trabajo Colaborativo

Data Warehouse

Servicios de Mediación

Ontologías

Agentes

SAD

Actualización Conocimiento

ERP CRM SCM PM

Servicios de Seguridad

Minería de Datos

Repositorio Conocimiento

Capa de Datos

Medios

Fuentes Externas

WEB

Correo-e

No Estructurados y Semiestructurados

Textos

BDRs

Dominio

Estructurados

Figura 1.21: Los Elementos de un Sistema de Información Corporativo.

81


De todo lo anterior, llegamos a la conclusión de que la Gestión del Conocimiento, que finalmente se implementa en una “Gestión Tecnológica”, debe disponer de una metodología que sea congruente con la estrategia competitiva (la dirección) y permitir el manejo apropiado de los recursos tecnológicos (la táctica) para gestionar el conocimiento (las capacidades) de una organización determinada (la configuración).

82

TEMA 2 Auditoria del Conocimiento

“La acción es el fruto propio del conocimiento” Thomas Fuller “Nunca se va tan lejos, como cuando no se sabe a dónde se va” Oliver Cromwell

2.1 Introducción En el Tema 1 definimos la Gestión (Tecnológica) del Conocimiento como: “El conjunto de procesos y sistemas (computacionales) que permiten a una organización generar una ventaja competitiva sostenible en el tiempo, mediante la gestión eficiente de su conocimiento”. Y establecimos los componentes de un Sistema de Información Corporativo, utilizando una extensión del modelo de tres capas del Modelo Conceptual de Kerschberg, en el que partiendo del Modelo de Negocio de la organización y las metas establecidas por la Dirección Estratégica, nos encontrábamos con los Servicios Basados en el Conocimiento y en la Información No Estructurada. Llegando a la conclusión de que la Gestión del Conocimiento, que finalmente se implementa en una “Gestión Tecnológica”, debe disponer de una metodología que sea congruente con la estrategia

83

Auditoria del Conocimiento

competitiva (la dirección) y permita el manejo apropiado de los recursos tecnológicos (la táctica) para gestionar el conocimiento (las competencias y habilidades) de una organización (la configuración). En este segundo Tema presentamos un modelo de Gestión Tecnológica del Conocimiento a partir del cual se define un proceso de Auditoria del Conocimiento para poder: a) identificar y evaluar las fuentes de conocimiento que generan ventaja competitiva; b) identificar las actividades de transformación del conocimiento prioritarias para dichas fuentes; c) identificar y evaluar los factores de influencia (positivos o negativos) para poder llevar a cabo las actividades de transformación del conocimiento y; d) establecer los patrones solución (las estrategias) de la Gestión Tecnológica del Conocimiento para dicha organización.

2.2 Un Modelo de Gestión Tecnológica del Conocimiento El modelo de Gestión Tecnológica del Conocimiento que vamos a presentar es una combinación y extensión de los modelos de Holsapple y Joshi de tres niveles (o dimensiones) y de Nonaka de procesos del conocimiento, que debe alinearse (ser congruente) con la Dirección Estratégica de la organización y su configuración. En la Tabla 2.1 mostramos los componentes recursos, actividades de transformación y factores de influencia de nuestro modelo de Gestión Tecnológica del Conocimiento.

84


Dimensión Recursos de Conocimiento

Componente Conocimiento de los Agentes Cultura de la organización Infraestructura Artefactos Estrategia

Recursos Externos Actividades de Transformación del Conocimiento

Factores de Influencia en la Gestión del Conocimiento

Socialización del Conocimiento Exteriorización del Conocimiento

Combinación del Conocimiento Interiorización del Conocimiento Influencia de los Agentes

Influencia de la Gestión

Influencia del Entorno

Elemento Personas y Núcleo, Experiencia Sistemas Físicos, Información Principios, Normas y Reglas Nivel Funcional Nivel Operativo Productos Servicios Misión y Visión Posicionamiento Estratégico Estrategia Competitiva Factores Clave de la Estrategia Competitiva Componente (Compartido, Adquirido) Compartición de Experiencias Identificación de Expertos Identificación y Categorización Evaluación Selección Formalización Fusión Ampliación Aprendizaje Acceso a las Experiencias Motivación Inestabilidad Inercia Aptitudes Mecanismo de Coordinación Nivel de Agrupación Tipo de Centralización Nivel de Liderazgo Núcleo o Elemento Clave Agentes Externos (Clientes, Proveedores, Competidores, Agentes Sociales, Clima GEPSE)

Tabla 2.1: Componentes del modelo de Gestión Tecnológica del Conocimiento. 85


En los componentes de la Gestión Tecnológica del Conocimiento que se muestran en la Tabla 2.1 se pueden diferenciar tres dimensiones clave: Recursos de Conocimiento: Son las fuentes del conocimiento en la organización, que a su vez se clasifican en:

86

•

Conocimiento de los Agentes: Es el conocimiento que pueden tener las personas (conocimiento tácito) de la organización que pertenecen a un núcleo específico (estratégico, tecnológico, de apoyo, intermedio, o de operaciones), o el que poseen los sistemas físicos (conocimiento explícito, bien sea estructurado, semiestructurado o no estructurado) como libros, manuales, documentos de pedidos, documentos de OTs (Operaciones de Trabajo), BDRs (Bases de Datos Relacionales), Sistemas ERP (Planificación de los Recursos Empresariales), CRM (Gestión de las Relaciones con el Cliente), o SCM (Gestión de la Cadena de Suministro).

•

Cultura de la Organización: Es el conocimiento de la organización que establece el conjunto de principios, pautas a seguir, normas y reglas de los diferentes miembros de la organización (por lo general, definido por el Núcleo Estratégico). Este conocimiento se puede encontrar a nivel grupal principalmente, bien de forma tácita en la mente de los individuos, o de forma explícita


(estructurada o no) en diversos documentos de la organización. •

Infraestructura: Es el conocimiento que dispone la organización acerca de su estructura funcional (sedes, áreas, departamentos, grupos de trabajo, definición de puestos de trabajo) y sus interrelaciones (responsables, competencias, habilidades,…), así como de la estructura operativa (tareas, actividades, procesos, operaciones, acciones, inputs y outputs).

•

Artefactos: Es el conocimiento que la organización tiene acerca de las especificaciones funcionales de sus productos o servicios.

•

E s t r a t e g i a : Es el conocimiento, esencialmente del Núcleo Estratégico, acerca de la misión y visión de la organización, el posicionamiento deseado, la estrategia competitiva a aplicar y los factores clave de éxito.

•

Externo: Es el conocimiento que la organización ha importado (adquirido) o comparte con otras organizaciones, acerca de cualquiera de los componentes previamente descritos.

Actividades de Transformación del Conocimiento: Son las actividades que permiten la gestión correcta (que genere una ventaja competitiva) del conocimiento en la organización (utilizamos el modelo de Nonaka). 87


88

•

S o c i a l i z a c i ó n : Es el proceso de adquisición del conocimiento tácito a través de la compartición de las experiencias que añade el conocimiento nuevo o individual al conocimiento colectivo que posee la organización, o la facilitación para acceder a las fuentes de dichas experiencias (los expertos). Este proceso se pude realizar mediante diferentes mecanismos dependiendo de la fuente del conocimiento principalmente, y de los factores de influencia secundariamente. Dicho proceso es el foco principal de los Entornos (de Trabajo) Colaborativos y, las Páginas Amarillas de Expertos (Gestión de Expertos).

•

Exteriorización: Es el proceso de conversión del conocimiento tácito a conocimiento explícito. Dicho proceso es el foco principal de la Adquisición del Conocimiento en la Ingeniería del Conocimiento. Dicho proceso requiere la identificación y categorización del conocimiento tácito, su evaluación y posterior selección para ser formalizado (convertido a conocimiento explícito). Dicho proceso es el foco a atención principal de la Ingeniería Ontológica y los Sistemas Basados en el Conocimiento.

•

C o m b i n a c i ó n : Es el proceso de generación de conocimiento explícito al


reunir conocimiento explícito proveniente de diversas fuentes, y que se puede categorizar, confrontar y clasificar. Dicho proceso es el foco principal de la Generación (ampliación) y Compartición (fusión) del Conocimiento en la Ingeniería del Conocimiento. •

Interiorización: Es el proceso de incorporación del conocimiento explícito al conocimiento tácito individual (o grupal). Dicho proceso es el foco principal de los Entornos de Aprendizaje y de los Sistemas de Acceso a la Información (Sistemas de Recuperación de la Información o Sistemas de Gestión Documental).

Factores de Influencia en la Gestión del Conocimiento: Son los elementos de la organización que pueden apoyar u obstaculizar las actividades de transformación del conocimiento en la organización. •

Influencia de los Agentes: Los agentes que intervienen en un proyecto de Gestión Tecnológica del Conocimiento pueden obstaculizar, e incluso paralizar, dicho proyecto por causas como: a) la desmotivación por miedo a perder el peso o poder individual (por lo que la organización ha de incentivar a cada individuo para que vea con interés socializar o exteriorizar su conocimiento tácito); b) la inestabilidad por miedo a perder el conocimiento individual (por lo que la organización debe hacer 89


comprender a cada individuo que su aportación no lleva consigo la pérdida del puesto de trabajo); c) la inercia al no cambio (quizás, sea el concepto más difícil de asimilar por parte de los individuos de la organización, y por lo tanto, ésta debe inculcar a sus miembros un cultura de cambio) y d) las aptitudes en gestión del conocimiento (tanto las personas como los sistemas físicos pueden presentar aptitudes que pueden facilitar u obstaculizar el proyecto). Éstas últimas pueden presentarse en los problemas referentes a la Transferencia del Conocimiento y el Destinatario del Conocimiento identificados por Szulanski (que vimos en el Tema 1).

90

•

Influencias de la Gestión: Los diferentes parámetros que definen el tipo de gestión de la organización nos permiten establecer el tipo de actuación en Gestión Tecnológica de Conocimiento dentro de la organización, y si la influencia de dichos parámetros es positiva o negativa en el proyecto. Los principales parámetros son los Mecanismos de Coordinación, el Nivel de Agrupación, el Tipo de Centralización, el Nivel de Liderazgo y el Núcleo o Elemento Clave.

•

Influencias del Entorno: En todo proyecto de Gestión Tecnológica del Conocimiento, el entorno de la organización influye de forma positiva o


negativa en el desarrollo del proyecto. Los diferentes agentes involucrados pueden aportar y facilitar conocimiento estratégico a la organización, como es el caso de las alianzas tecnológicas o los métodos de gestión logística como el Just In Time. En la Figura 2.1 podemos observar las relaciones que se establecen entre los recursos de conocimiento, las actividades de transformación del conocimiento y los factores de influencia en la Gestión Tecnológica del Conocimiento.

Recursos de Conocimiento

Sistemas Físicos

Agentes Socialización

Combinación Exteriorización

Interiorización

Factores de Influencia

Figura 2.1: Relaciones entre los componentes del modelo de Gestión Tecnológica del Conocimiento.

Se puede observar que los recursos de conocimiento (agentes y sistemas físicos), que son las fuentes del conocimiento tácito y explícito (estructurado, semiestructurado o no estructurado), respectivamente: socializan el conocimiento (compartiendo experiencias o expertos), bien mediante sistemas informales o con el apoyo de las TIC [Entornos (de Trabajo) Colaborativos o Entornos de Acceso y Transferencia del Conocimiento]; 91


exteriorizan el conocimiento [que finalmente estará almacenado en los sistemas físicos, como son las Ontologías, las Memorias Corporativas (lo que Davenport denomina Repositorios de Conocimiento) o los Sistemas Basados en el Conocimiento]; combinan el conocimiento explícito (ampliándolo o fusionándolo en los soportes físicos) o; interiorizan el conocimiento explícito (mediante Entornos de Aprendizaje, de Tutoría y Asesoramiento, o de Acceso a la Información). El modelo presentado intenta definir y categorizar los componentes que son las fuentes del conocimiento de la organización, para poder gestionar dicho conocimiento mediante las actividades de transformación del conocimiento del modelo, que se verán apoyadas u obstaculizadas por los factores de influencia en la gestión de dicho conocimiento. El objetivo principal de dicho modelo, tal como se ha definido anteriormente la Gestión Tecnológica del Conocimiento, es la gestión adecuada del conocimiento de la organización para que ésta disponga de una ventaja competitiva y al mismo tiempo dicha ventaja sea sostenible en el tiempo. Para ello, el primer paso que se debe realizar para llevar a cabo un proyecto de Gestión Tecnológica del Conocimiento es la Auditoria del Conocimiento en la organización.

2.3 La Auditoria del Conocimiento en la Organización Una Auditoria del Conocimiento es el primer paso que se debe llevar acabo si se quiere desarrollar un proyecto de Gestión Tecnológica del Conocimiento en una organización. El objetivo principal de la Auditoria del Conocimiento es seleccionar la estrategia tecnológica y definir los factores clave e indicadores del futuro proyecto de Gestión Tecnológica del Conocimiento que se deberá implantar en la organización. Los resultados obtenidos en la 92


Auditoria del Conocimiento serán las entradas (o requerimientos) para desarrollar el proyecto. Los diversos objetivos de la Auditoria del Conocimiento se resumen en: •

Tener identificados, clasificados y evaluados los componentes del Modelo de Gestión Tecnológica del Conocimiento.

•

Tener identificadas y evaluadas las Oportunidades y Amenazas que se presentan, y analizada la capacidad interna (Fortalezas y Debilidades) para alcanzarlas o reducirlas, respectivamente.

•

Tener definidos y especificados los objetivos de la Gestión Tecnológica del Conocimiento.

•

Tener seleccionada la estrategia de Gestión Tecnológica del Conocimiento.

•

Disponer de los Factores Clave e indicadores que permitirán evaluar el proyecto de Gestión Tecnológica del Conocimiento que implanta la estrategia.

2.3.1 La Tarea de Auditoria del Conocimiento En la Figura 2.2 se muestra la descomposición de la tarea de Auditoria del Conocimiento. Las principales fases de la Auditoria del Conocimiento son las siguientes:

93


Análisis del Conocimiento: En esta primera fase, se realizan los estudios y análisis necesarios para identificar las fuentes de conocimiento de la organización, las actividades de transformación del conocimiento que se realizan (o se necesitan realizar) y, los factores de influencia que pueden apoyar u obstaculizar la adecuada Gestión Tecnológica del Conocimiento. Análisis DAFO: En esta segunda fase, se identifican las amenazas y oportunidades en la Gestión Tecnológica del Conocimiento, y se evalúan las debilidades y fortalezas de la organización para poder alcanzarlas o reducirlas, respectivamente. Definición de los Objetivos: En la tercera fase se establecen los objetivos que se desean alcanzar en la organización, a partir del análisis DAFO, definiéndolos de la forma más precisa y realista posibles. Selección de la Estrategia: En la cuarta fase se selecciona un patrón solución que se especifica en una estrategia de Gestión Tecnológica del Conocimiento. Dicho patrón está relacionado con las tres dimensiones del modelo de Gestión Tecnológica del Conocimiento. Definición de los Factores Clave para el Éxito: En la quinta y última fase se definen los factores clave de la estrategia de GTC que permitirán alcanzar el éxito, y se establecen los indicadores y valores que permitirá al equipo de GTC realizar el seguimiento y evaluación del proyecto.

94



Método 1

Análisis del Conocimiento

Análisis DAFO

Establecer Objetivos

Tarea

Método

Seleccionar Estrategia de GC

Definir Factores Clave e Indicadores

Subtareas

Figura 2.2: Estructura de la tarea de Auditoria del Conocimiento.

2.3.2 Las Fases de la Auditoria del Conocimiento En este apartado vamos a ir describiendo cada una de las Fases de la Auditoria del Conocimiento.

2.3.2.1 El Análisis del Conocimiento de la Organización En la primera fase de la Auditoria del Conocimiento debemos realizar un análisis exhaustivo de la organización, con el objetivo de identificar las fuentes de conocimiento y tener identificados y clasificados los diferentes factores de influencia en la Gestión Tecnológica del Conocimiento. Para ello, este primer análisis se descompone en las siguientes actividades: Definición de la Misión y Visión de la organización: En esta actividad se define la misión de la organización (qué productos o servicios ofrece) y cómo se ve la organización en el entorno. Para ello, la organización debe describir su entorno y los parámetros que lo definen.

95


Descripción de las Unidades de Negocio: Cada uno de los productos o servicios que ofrece la organización se describen a nivel de parámetros del entorno en la segunda actividad. Descripción de la Estructura Funcional: En esta tercera actividad se describe la estructura organizacional y funcional de la organización, que será de gran utilidad para en el análisis de la asignación de los recursos a los procesos que se realizan. Descripción de los Productos-Servicios, WBSs, OBSs y Procesos: En la cuarta actividad se describen los WBS (Work Breakdown Structure) de cada producto o servicio que ofrece la organización y su O B S (Organizational Breakdown Structure) relacionado (estos conceptos los trataremos con más detalles en sus correspondientes apartados). Identificación de los Bloques Competitivos y Dimensiones Estratégicas: Es muy importante la definición de los bloques competitivos y dimensiones estratégicas que utiliza la organización ya que éstos nos permitirán focalizarnos sobre las fuentes de conocimiento necesarias para obtener la ventaja competitiva adecuada. Identificación de las Habilidades y Competencias: En la sexta actividad se identifican las habilidades y competencias que se disponen (o se deberían tener) para poder llevar a cabo cada unos de los procesos de los WBS, identificar las que son competencias distintivas, y a los agentes que deben tenerlas en el OBS.

96


Identificación de los Activos de Conocimiento: En la séptima y última actividad de esta fase, se identifican y analizan las fuentes de conocimiento y su naturaleza que se utilizan en las habilidades y competencias para llevar a cabo de forma competitiva los procesos del WBS. En la Figura 2.3 se muestra la descomposición del Análisis del Conocimiento de la Organización. Análisis del Conocimiento

Método 1

Tarea

Método

Misión y Visión Unidades de Negocio

Activos de Conocimiento Estructura Funcional

Productos y Servicos

Bloques Competitivos y Dimensiones Estratégicas

Habilidades y Competencias

Subtareas

Figura 2.3: Estructura de la Subtarea de Análisis del Conocimiento de la Organización.

2.3.2.2 Análisis Inicial de la Organización El análisis inicial de la organización engloba la definición de la misión y visión de ésta, junto a la de los parámetros genéricos del sector en el que opera; la definición de las unidades de negocio y; una descripción de su estructura funcional. Para ello nos valemos de una serie de formularios que vamos a comentar seguidamente.

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Datos Generales Denominación social:

Forma jurídica:

Dirección: Persona de contacto:

Año Fundación:

Teléfono:

Fax:

Correo-e:

URL:

Facturación media en miles de ¤ en los últimos 5 años:

Beneficio después de impuestos en miles de ¤ en los últimos 5 años:

Número medio de empleados en los últimos 5 años:

Área con mayor crecimiento en los últimos 5 años:

Sector:

Tabla 2.2: Formulario 1 (DG).

En el Formulario 1 de la Tabla 2.2 se obtienen los datos generales de la organización, con especial interés en aquellos datos que nos pueden dar información acerca de la evolución de la empresa (facturación media, beneficio, número de empleados, área con mayor crecimiento). A partir de estos datos podremos priorizar sobre las diferentes unidades de negocio y áreas de la organización.

98


Contexto Organizacional Misión:

Visión:

Objetivos generales:

Objetivos específicos:

Cultura:

Tabla 2.3: Formulario 1 (CO).

Siguiendo con el Formulario 1, en la Tabla 2.3 se obtienen los datos relacionados con la principal actividad de la organización, su misión, su visión, los objetivos generales y su descomposición en específicos. Por último, también se intenta averiguar si la organización posee una cultura y en qué componentes y relaciones se plasma ésta.

2.3.2.3 Las Unidades de Negocio Una vez hemos obtenido los datos generales de la organización, debemos analizar cada una de las unidades de negocio. Por cada unidad de negocio necesitamos saber cuál es el producto o servicio que ofrece la organización (nombre, tipo y descripción de sus atributos), que facturación tiene (y por tanto el peso dentro del negocio) y una breve descripción de los clientes (sus necesidades) y el ámbito geográfico (también se pueden añadir datos sociológicos, 99


como edad, sexo, nivel adquisitivo, profesión, etc). En la Tabla 2.4 mostramos el Formulario 2. Unidades de Negocio Unidad de Negocio:

Facturación media en miles de ¤ :

Producto: Clientes: Ámbito Geográfico:

Tabla 2.4: Formulario 2 (UN).

2.3.2.4 La Estructura Funcional Una vez tenemos una visión general sobre el tipo de negocio de la organización, sus datos generales y objetivos, es hora de realizar un análisis más profundo de su nivel funcional. Lo que nos interesa en esta actividad es tener identificados las áreas, departamentos y unidades, que participarán como agentes-recurso en el siguiente análisis de los productos y servicios. Los datos que se requieren son los que se visualizan en las siguientes Tablas (2.5, 2.6, 2.7 y 2.8), que pertenecen al Formulario 3.

100


Análisis Funcional Diagrama Funcional (Áreas y Departamentos)

Tabla 2.5: Formulario 3 (DF).

En el Formulario 3 (DF) se describe el organigrama de la organización, indicando la relación jerárquica, el nombre de cada componente (área, departamento o grupo de trabajo) y el responsable. Área Nombre: Nº Empleados: Responsable: Departamentos: Productos (UN): Servicios (UN): Coordinación con:

Tabla 2.6: Formulario 3 (A).

101


Departamento Nombre: Nº Empleados: Responsable: Unidades: Tareas-Entregables: Coordinación con: Bajo el mando de:

Tabla 2.7: Formulario 3 (D). Grupo de Trabajo Nombre: Nº Empleados: Responsable: Grupos de Trabajo: Acciones-Entregables: Coordinación con: Bajo el mando de:

Tabla 2.8: Formulario 3 (GT).

Cada área de la organización, por lo general es responsable de alguna unidad de negocio en concreto, o de un ámbito geográfico (que puede abarcar diferentes productos o servicios). En ambos casos, los departamentos realizan tareas para dichas áreas cuyo resultado es un conjunto de entregables, y los grupos de trabajo realizan acciones (operaciones o actividades) para los 102


departamentos, cuyo resultado también es un conjunto de entregables. Los parámetros referentes a los enlaces de gestión (coordinación con, bajo el mando de o, responsable) nos permiten identificar las relaciones de responsabilidad y de colaboración o coordinación entre los recursos y los procesos que se realizan en la organización. También nos interesa en este análisis, el peso que tienen los departamentos de la organización. Datos que podemos obtener mediante el Formulario 4 (Tabla 2.9). Este segundo análisis de la presente actividad nos permitirá más adelante focalizar el análisis en aquellos departamentos que tienen mayor peso en la organización. Importancia de los Departamentos Importancia

--

-

=

+

++

Nivel Funcional (Actividades Primarias) Logística Interna (Abastecimiento y Almacén). Diseño. Producción. Desarrollo Comercial. Gestión de Clientes. Logística Externa (Distribución). Instalación. Explotación y Control. Mantenimiento. Recuperación y Eliminación.

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Nivel Funcional (Actividades de Apoyo) Dirección. Estructura de Organización. Gestión de Proyectos. Contabilidad. Financiero. Legal. Calidad y Medio Ambiente. Secretaría y Documentación. Comunicación. Sistemas de Información.

Tabla 2.9: Formulario 4 (ID).

Por lo general, las actividades de una organización, se dividen en: Actividades Primarias (aquellas que aportan valor a la Cadena de Valor de la organización) y, Actividades de Apoyo (aquellas que no aportan valor pero sin las cuales la organización no puede llevar a cabo sus actividades primarias). Dichas actividades están relacionadas con la estructura funcional de la organización tal como se muestra en la Figura 2.6.

104


Actividad

Actividad Primaria

Logística Externa

Logística Interna

Diseño

Comercialización

Actividad Secundaria

Infraestructura

Apoyo

Dirección Producción

Administración

Distribución

SI

Organización

Legal

Proyectos

Financiero

Figura 2.6: Actividades y estructura funcional.

Las actividades primarias que se identifican como más relevantes son las siguientes: Logística Externa: Es la organización y accesibilidad de los bienes y recursos que la organización necesita de sus proveedores para realizar su proceso de Producción. Diseño: Es la capacidad de la organización para poder elaborar nuevos productos y mejorar los ya existentes. Logística Interna: Es la organización y accesibilidad de los bienes y recursos internos de la organización que necesita para llevar a cabo sus procesos de Diseño, Producción, Comercialización, Mantenimiento o Recuperación.

105


Comercialización: Son los sistemas de marketing, promoción y publicidad que emplea la organización. Producción: Es la capacidad de creación de los productos o servicios de la organización. Distribución: Es el modo en el que los bienes y servicios se hacen llegar a los clientes. Mantenimiento: Es el servicio post-venta que se ofrece al cliente. Recuperación y Eliminación: Son los servicios que ofrece la organización para retirar sus productos del mercado y reciclarlos. Las actividades secundarias se encuentran divididas en dos grupos, las relativas a la infraestructura y las que componen el área de apoyo. Relacionadas con la infraestructura encontramos las siguientes: Dirección: Establece las líneas de acción a nivel estratégico de la organización y que afectarán al curso de la misma a medio y largo plazo. Organización: Es el modo en que la organización se encuentra estructurada internamente (la estructura funcional). Sistemas de Información (SI): Son los recursos de las TIC que la organización utiliza para llevar a cabo sus procesos. En relación con el área de apoyo encontramos las siguientes actividades:

106


Legal: Su misión es gestionar todos aquellos aspectos jurídicos que afectan a la organización. Financiero: Es el encargado de localizar y gestionar la obtención de los recursos económicos, materiales y humanos de la empresa. Administración: Gestiona todos los aspectos burocráticos. Proyectos: Es la encargada de diseñar, ejecutar y hacer el seguimiento de las directrices marcadas por la dirección referentes a los productos y servicios.

2.3.2.5 Los Productos y los Servicios Tras haber analizado las diferentes áreas, departamentos, unidades de trabajo y el peso de los departamentos en la organización, es el momento de analizar cada uno de los productos o servicios que la organización ofrece al mercado. Para ello nos servimos de dos herramientas de la Ingeniería de Proyectos del organismo internacional Project Management Institute (PMI. 2000): el Work Breakdown Structure (WBS) y el Organizational Breakdown Structure (OBS). El primero nos muestra la relación jerárquica de los componentes (entregables) de un producto o servicio, y el segundo la asignación de los recursos encargados de desarrollar cada uno de los componentes. El PMI define el WBS como: “Una agrupación orientada a entregables de los elementos del proyecto que organiza y define el alcance total del trabajo del proyecto. Cada nivel descendiente representa una definición en mayor detalle del trabajo del proyecto.”

107


Trabajo (Work): El esfuerzo físico o mental que se necesita para superar los obstáculos y alcanzar los objetivos. Conjunto de actividades específicas a las cuales van relacionadas asignaciones, duraciones, etc. Descomposición (Breakdown): Dividir en partes o categorías, para separar en unidades más simples. Estructura (Structure): Algo ordenado mediante un patrón de organización definido. Estas definiciones implican que el WBS es la representación del trabajo en forma de actividades que generan un resultado tangible (referenciado como un entregable) y, se ordena mediante una estructura jerárquica. El proceso general para el desarrollo de un WBS se compone de los siguientes pasos: Paso 1: Identificar el producto final del proyecto. Paso 2: Definir los principales entregables del proyecto, que suelen presentar una relación causal (relación predecesor) entre ellos, aunque cada uno por separado no satisfacen las necesidades del proyecto. Paso 3: Descomponer los principales entregables en un nivel de detalle suficiente para la gestión y el control integrado. Paso 4: Revisar y refinar el WBS hasta que todos los actores estén de acuerdo con la planificación del proyecto para que ésta se pueda ejecutar y alcance los objetivos acordados.

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Se han de tener en cuenta una serie de consideraciones a la hora de desarrollar un WBS: •

Cada elemento del WBS debe representar un único entregable.

•

Cada elemento del WBS debe representar la agregación de todos los elementos del WBS subordinados a él que estén listado debajo de él.

•

Cada elemento del WBS subordinado sólo puede tener un padre (un elemento del WBS).

•

Los entregables deben descomponerse en el orden lógico de cómo se van a ir desarrollando (diseño, fabricación, etc).

La descomposición jerárquica de los componentes en el WBS se puede ir desarrollando según el Ciclo de Vida de desarrollo de cada tipo de producto o servicio, lo que nos permite visualizar las fases en que se van obteniendo los diferentes entregables del proyecto de desarrollo. El Ciclo de Vida de un producto o servicio comprende todas las fases que se necesitan para desarrollarlo. Suele ser una diagrama de tipo secuencial, cuyos componentes son nodos (en forma de rectángulo con la descripción de la fase) y arcos (en forma de flechas que indican la relación causal y de precedencia temporal entre las fases). Por ejemplo, en el diagrama de la Figura 2.7 presentamos los Ciclos de Vida de tres tipos de proyectos: Mejora de Procesos, Diseño WEB y Desarrollo de Software (PMI, 2001). En dichos diagramas visualizamos las fases de desarrollo en cada tipo de proyecto.

109


Mejora de Procesos Investigación y Anteproyecto

Implementación

Evaluación

Diseño WEB Diseño WEB

Hardware

Software

Comunicaciones

Integración

Logística

Desarrollo de Software Gestión Proyecto

Requerimientos

Análisis

Diseño

Desarrollo

Integración y Pruebas

Figura 2.7: Ciclos de vida de tres tipos de proyectos.

Para obtener los datos descritos acerca de cada producto o servicio utilizamos el Formulario 5 (Tabla 2.10). Análisis de Productos y Servicios Producto-Servicio: Descripción: Ciclo de Vida:

WBS:

110


Fase:

Entregable:

Tareas:

¿Clave?

Recursos:

Tabla 2.10: Formulario 5 (análisis de los productos y servicios).

Con el Formulario 5 nos interesa obtener la visión global del alance de cada producto-servicio de la organización. El Ciclo de Vida, que nos permite visualizar las fases o etapas del desarrollo; y el WBS, que nos permite visualizar los entregables y tareas del desarrollo. En la Figura 2.8 presentamos el WBS de un proyecto de Mejora de Procesos (PMI, 2001).

Mejora de Procesos Investigación y Anteproyecto

Implementación

Evaluación

Planificación

Planificación

Planificación

Investigación

Documentación

Documentación

Identificación Necesidades de Mejora

Herramientas y Desarrollo

Identificación Deficiencias

Recomendaciones

Entrenamiento

Recomendaciones

Figura 2.8: WBS de Mejora de Procesos.

En la segunda parte del Formulario 5 se pregunta sobre las fases y los entregables de cara a focalizar cuáles son aquellos componentes, 111


y las tareas relacionadas, que pueden formar la ventaja competitiva en la organización, y por tanto, son los elementos sobre los que se ha de focalizar la Gestión Tecnológica del Conocimiento. Es por este motivo por el que nos preguntamos, también, sobre los recursos de dichas tareas, es decir, las fuentes de conocimiento. Otra forma de representar un WBS es en forma de tabla. En la primera columna colocamos las fases, en la segunda las tareas que se deben ejecutar en cada fase y, en la tercera columna los entregables resultado de cada tarea (si descomponemos a más niveles, podríamos incluir las actividades en que se descompone cada tarea). En la Tabla 2.11 mostramos su estructura. Fase

Tarea

Entregable

Tabla 2.11: Un WBS en forma de tabla.

Podemos representar y detallar (parcialmente) el WBS de la Figura 2.7 en la Tabla 2.12. Fase Identificación Necesidades de Mejora

Tarea Actividad Entregable Determinar Visión estado deseado (visión) Análisis de Listado de Gaps Gaps Tormenta de Listado de Propuestas Búsqueda de Ideas Soluciones Análisis Listado de Procesos a Estadístico Mejorar Diagramas de Nuevos Diagramas de Flujo de los Procesos Procesos Deseados Tabla 2.12: Un WBS (en forma de tabla) de Mejora de Procesos.

112


Para poder identificar los recursos de una organización nos es de gran utilidad el Diagrama Funcional del Formulario 3. Sin embrago, necesitamos un diagrama más preciso y detallado, para poder identificar para cada tarea del WBS, el recurso concreto que se utiliza y una serie de parámetros relacionados con él. Para ello utilizamos el OBS (Tabla 2.13). OBS Tarea WBS (I, D)

Agentes (PT, D)

Competencias

Tabla 2.13: Formulario 5 (OBS).

El OBS (Organizational Breakdown Structure) es un tipo de diagrama organizacional que se utiliza en la fase de Planificación Organizacional en cualquier proyecto de cierta envergadura, alternativo al RAM (Responsibility Assignment Matrix, matriz de asignación de recursos a las diferentes tareas de un proyecto por roles). En el OBS, por cada tarea (nodo que cuelga de una fase del WBS) se indica su identificador y la duración estimada, los agentes que se necesitan (puesto de trabajo y departamento), y las competencias y habilidades que necesitan dichos agentes. Partiendo del WBS de la Tabla 2.12, desarrollamos el OBS (parcial) de la actividad tormenta de Ideas

113


OBS de Mejora de Procesos (Actividad Tormenta de Ideas) Tarea WBS (I, D) Agentes (PT, D) Búsqueda de 2 sesiones Moderador (1), Diseño y Control de Soluciones de 2 h. Grupo de Procesos Trabajo (4)

Competencias Reglas Tormenta de ideas, Pensamiento Lateral, Comunicación, Trabajo en Grupo.

Tabla 2.14: OBS de Tormenta de Ideas.

2.3.2.6 Los Bloques Competitivos y las Dimensiones Estratégicas Junto al análisis de la estructura organizacional y de las tareas tenemos el de los Bloques Competitivos y Dimensiones Estratégicas. Según Grant, los diferentes bloques genéricos competitivos que podemos encontrar en cualquier empresa son: Eficiencia: Es la capacidad de la organización para aprovechar al máximo los recursos de los que dispone. Parámetros de eficiencia son el tiempo, costes, resolución de problemas, flexibilidad, etc. Calidad: Es el conjunto de propiedades inherentes al producto (o servicio) que permiten clasificarlo como mejor, igual o peor que el resto de sus competidores. Se miden a nivel subjetivo respecto al cliente y a nivel objetivo respecto a la organización (mediante análisis funcional con QFD o Análisis del Valor, por ejemplo). Satisfacción: Es el grado con el que quedan saciados los consumidores en función de la consecución de los objetivos para los que fue diseñado el producto (o servicio).

114


Innovación: Es la capacidad de la empresa de poner en el mercado productos de vanguardia, mejorar procesos, o crear nuevos mercados. Marca: Es la imagen con la que el consumidor identifica a la empresa. Dicha imagen genera un crecimiento del valor de la organización en el mercado, asimilándola a la calidad, eficiencia, o innovación. Es un parámetro muy importante en la estrategia competitiva de Ventaja por Diferenciación. En las Figuras 2.9 y 2.10 podemos observar los parámetros de los bloques competitivos y sus relaciones con las actividades de la organización. Bloque Competitivo

Eficacia

Grado Alcance Objetivos

Satisfacción del Cliente

Calidad

Eficiencia

Rapidez

Materiales

Bajo Coste

Durabilidad

Flexibilidad

Diseño

Innovación

Marca

Necesidades Cubiertas Aprendizaje

Facilidad

Productos

Servicios

Creatividad

Procesos

Figura 2.9: Parámetros de los Bloques Competitivos.

En la Figura 2.9 podemos observar diferentes parámetros relacionados con los bloques competitivos. Cada uno de ellos mide el grado en que se puede alcanzar un nivel satisfactorio de cada bloque competitivo. Por ejemplo, la Eficacia se puede medir mediante el grado en que alcanzamos los objetivos de la organización, o la Satisfacción del Cliente se puede medir mediante el grado en que se emparejan las necesidades subjetivas del cliente con las funciones del producto.

115


Marca

Calidad Satisfacción del Cliente

Eficacia

Innovación Diseño

Distribución

Comercialización

Producción

Logística

Figura 2.10: Influencias entre las Actividades y los Bloques Competitivos.

En el diagrama de la Figura 2.10 vemos como el bloque genérico Marca se ve influenciado por los bloques competitivos de Eficacia, Satisfacción y Calidad. También podemos observar en el diagrama que todas las actividades son afectadas y mejoradas por el bloque competitivo Innovación. Respecto a las estrategias a seguir, en el nivel de unidad de negocio se plantean principalmente dos: la Ventaja por Costes y, la Ventaja por Diferenciación. La primera consiste en ofrecer al mercado un producto (o servicio) con calidad similar a un precio muy competitivo, mientras que la segunda se basa en ofrecer a los clientes un producto (o servicio) diferenciado de la oferta, bien porque es superior a los demás en calidad (en diseño o servicio), en innovación o, porque cubre mejor las necesidades. Cada una de estas estrategias se apoya en diferentes subconjuntos de los procesos de la organización. Factor clave que nos permite analizar

116


la coherencia entre los pesos de los departamentos, los componentes y tareas del WBS, y los Bloques Competitivos. En la Tabla 2.13 mostramos el Formulario 6, en el que se analizan los tipos de estrategia que la organización realiza a nivel de unidades de negocio, y los bloques competitivos sobre los que se apoya la organización (dicha identificación nos permite analizar la coherencia con los pesos de los departamentos del Formulario 4). Estrategias Indicar el nivel de importancia de las siguientes estrategias (o factores) en la empresa. Importancia de la Estrategia o Bloque Competitivo

--

-

=

+

++

Nivel de Negocio 1. Ventaja en Costes. 2. Diferenciación. Bloques Competitivos 1. Calidad. 2. Eficiencia (Mejora Continua). 3. Satisfacción del Cliente. 4. Innovación. 5. Marca.

Tabla 2.13: Formulario 6 (E).

En lo referente a las dimensiones estratégicas, éstas determinan la estrategia de la empresa y viene definida por los siguientes parámetros:

117


Especialización: Es el grado de especialización de su producto, de los segmentos de mercado, y de los ámbitos geográficos en los que vende. Dicho grado de especialización repercute en la estrategia de segmentación. Identificación de marca: Es el grado hasta el cual se busca la identificación de la marca (basada en la diferenciación) más que la competencia basada principalmente en el precio o en otras variables. Economía de Escala: En algunos sectores, especialmente los intensivos en capital y en investigación, para ser eficiente se necesita producir a gran escala. Al disponer de una economía de escala la organización presenta fuertes barreras a los competidores entrantes. Empujar o Tirar: La organización intenta incrementar la demanda de su producto o servicio mediante: a) empujar: premiando al distribuidor; b) tirar: motivando al cliente final. Dimensión muy aplicada en la Ventaja en Costes. Acceso a canales de distribución: El nivel de acceso a los canales de distribución, que puede variar de canales propios a canales ajenos. Calidad del producto: Es el nivel de calidad del producto, en términos de materias primas, especificaciones, características (diseño). Dimensión muy aplicada a la Ventaja por Diferenciación. Liderazgo tecnológico: Es el grado hasta el cual se busca el liderazgo tecnológico frente a: seguir o imitar a otras empresas. Esta dimensión la suelen aplicar las empresas líderes en un sector que invierten bastante en I+D, y por lo

118


tanto, marcan una diferenciación respecto a sus competidores. Política de precios: Aunque está íntimamente relacionado con la reducción de costes y la calidad del producto, ésta es una estrategia directa bastante utilizada. Integración vertical: Es el grado en el que la organización recoge el valor añadido del producto, reflejado en el nivel de integración hacia adelante y hacia atrás adoptado. Reducción de costes: Es el grado hasta el cual la organización busca una posición de costes bajos en la fabricación y distribución por inversiones en instalaciones y equipo para minimizar costos. Servicios: Es el grado hasta el cual la organización proporciona servicios auxiliares con su línea de productos tales como ayuda técnica, una red interna de servicios, etc. Relación con el gobierno: Los gobiernos pueden proporcionar recursos (ayudas) a las organizaciones, o viceversa, incluso modificando los objetivos y metas de la organización. El análisis de las Dimensiones Estratégicas nos permite analizar la coherencia con la Estrategia a nivel de Unidad de Negocio, la importancia de los Bloques Competitivos, y el peso de los Departamentos en la organización, e identificar los focos (fuentes) de la Gestión Tecnológica del Conocimiento. Por ejemplo, una organización que utilice una estrategia competitiva de Ventaja por Diferenciación utilizará alternativamente las dimensiones estratégicas de Especialización, Identificación de Marca, Calidad del Producto o Servicios. Basándose en estas dimensiones, si utiliza la de Calidad, ésta repercute en la Identificación de Marca, y los 119


departamentos más importantes deben ser los de Diseño, Comercialización, Dirección y Gestión de Proyectos. En la Tabla 2.14 mostramos la parte del Formulario 6 relacionada con las Dimensiones Estratégicas. Dimensiones Estratégicas Dimensión Especialización Identificación de Marca Empujar o Tirar Economía de Escala Acceso a los Canales de Distribución Tipo de Acceso a los Canales de Distribución Calidad del Producto Tipo Calidad Liderazgo Tecnológico Política de Precios Reducción de Costes Relación con el Gobierno Integración Vertical (%) Servicios

Valor

Eficacia

Necesidades

Ámbito Geográfico

Sí

No

Empujar Sí Alto

Tirar No Bajo

Propio

Ajeno

Alta Funciones

Media Flexibilidad

Sí Sí Sí Favorable

Baja Durabilidad

No No No Desfavorable

Tabla 2.14: Formulario 6 (DE).

2.3.2.7 Las Competencias y las Habilidades El siguiente paso en el Análisis del Conocimiento en la organización, una vez identificadas las tareas del WBS, consiste en analizar las habilidades y competencias que se presentan en los recursos que las llevan a cabo descritos en el OBS. Entendemos por 120


competencia aquellos conocimientos o habilidades necesarias para desempeñar una determinada tarea de forma eficaz y eficiente. Nos interesa conocer aquellas competencias exclusivas que diferencian a la organización de sus competidores. Para ello, debemos averiguar cuáles son las competencias distintivas que posee la empresa para cada una de las actividades. En la Figura 2.11 mostramos los conceptos y relaciones que se establecen entre los recursos, las competencias y los activos de conocimiento (que analizaremos en el siguiente apartado). Recurso

competencia

eficacia

objeto (individuo)

resultado

proceso

habilidad

conocimiento

activo conocimiento

conceptual

apoyo

específico

negocio

relacional

estratégico

procedural

gestión

Figura 2.11: Recursos, competencias y activos de conocimiento.

En la Figura 2.11 podemos observar que un recurso dispone de un conjunto de competencias, que a su vez, pueden ser un conocimiento acerca de la tarea que se le asigna (conocimiento específico acerca de la tarea, conocimiento de apoyo para poder realizar la tarea o conocimiento del funcionamiento del negocio necesario para poder ejecutarla), o una habilidad para poder llevarla

121


a cabo [que puede ser de tipo relacional (comunicación, liderazgo, negociación, etc) o referente a la gestión (planificación, control, visión, organización, etc)]. También observamos, que una competencia necesita de un conjunto de activos de conocimiento, que éstos pueden ser de tipo conceptual (acerca de los conceptos, atributos y relaciones que definen el dominio de aplicación), procedural (acerca de los procesos que se utilizan) o estratégico (acerca de los criterios, esquemas de resolución de problemas y tomas de decisión que se llevan a cabo). Y por último, para poder mejorar las competencias de los recursos, éstas se deben poder evaluar, tanto a nivel del resultado (grado de alcance de los objetivos, robustez, etc) que se alcanza, del proceso que se realiza (coste, tiempo, flexibilidad, reutilizable o no, etc), como del agente que lo lleva a cabo (grado de toma de decisiones, creatividad, etc). Para poder evaluar las competencias debemos aplicar el Formulario 7 (Tabla 2.15) a cada una de las competencias identificadas en el OBS, relacionadas con cada tarea del WBS.

122


Competencias Competencia Nombre (OBS): Descripción: Útil para la Tarea (WBS): Calidad:

Distintiva

Umbral

Tipo Competencia:

Conocimiento

Habilidad

Tipo Conocimiento:

Específico

Dimensión Habilidad:

Negocio

Relacional

Apoyo Gestión

Habilidad: Activo Conocimiento:

Conceptual

Procedural

Estratégico

Parámetros de la Competencia Calidad (Eficacia):

Alta

Media

Baja

Robustez de la Solución (Resultado):

Alta

Media

Baja

Tiempo Consumido (Eficiencia):

Alta

Media

Baja

Recursos Utilizados (Eficiencia):

Alta

Media

Baja

Flexibilidad del Proceso:

Alta

Media

Baja

Flexibilidad en los Objetivos:

Alta

Media

Baja

Grado de Alcance de los Objetivos:

Alta

Media

Baja

Toma de Decisión del Recurso:

Alta

Media

Baja

Resolución de Problemas del Recurso:

Alta

Media

Baja

Creatividad del Recurso:

Alta

Media

Baja

Tabla 2.15: Formulario 7 (C). 123


2.3.2.8 Los Activos del Conocimiento El último paso en el Análisis del Conocimiento en la organización, una vez identificadas las competencias, consiste en analizar los Activos del Conocimiento que se utilizan para disponer de dichas competencias. Es decir, las fuentes del conocimiento que posee la organización, bien a nivel tácito (en los agentes humanos), como a nivel explícito (en los agentes físicos). Para poder analizar y evaluar el adecuado uso de los activos del conocimiento en cada competencia hacemos uso del Formulario 8 (Tabla 2.16), basado en el análisis de los activos del conocimiento de la metodología Common-KADS. Activos de Conocimiento Activo de Conocimiento Competencia: Naturaleza del conocimiento Formal, riguroso Empírico, cuantitativo Heurístico, Reglas Intuitivas Altamente especializado, específico del dominio Basado en la experiencia Basado en la acción Incompleto Incierto, puede ser incorrecto Cambia con rapidez Difícil de verificar Tácito, difícil de transferir

124

¿Cuello de botella/ a ser mejorado?


Forma del activo Mental Papel Electrónica (Digital) Estructurado

Semiestructurado

No Estructurado

Disponibilidad del activo Limitaciones en tiempo Limitaciones en espacio Limitaciones de acceso Limitaciones de calidad Limitaciones de forma

Tabla 2.16: Formulario 8 (AC)

El análisis se divide en tres partes: Naturaleza del Conocimiento: Se analizan las características de la naturaleza del conocimiento del activo para decidir si debe ser mejorado y para evaluar su adecuación del activo al tipo de actividad de transformación del conocimiento que se requerirá (lo trataremos en la selección de la estrategia). Forma del Activo: Se analiza esencialmente el “soporte” del activo para identificar su fuente y el tipo de tratamiento al que deberá someterse. Disponibilidad del Activo: Se analizan los parámetros de eficiencia y eficacia que deberán mejorarse en la gestión del activo.

125


2.3.2.9 El Análisis DAFO Ahora que ya disponemos de una descripción exhaustiva y detallada de la misión, visión, unidades de negocio, estructura funcional, estrategia competitiva, bloques competitivos y dimensiones estratégicas, los WBS y los OBS de los productos o servicios de la organización, los componentes, fases y tareas, las competencias, habilidades y activos de conocimiento, es el momento de analizar y categorizar toda esta información para identificar las Amenazas y Oportunidades relacionadas con la Gestión Tecnológica del Conocimiento en la organización, y evaluar si las Fortalezas y Debilidades de ésta nos permitirán llevar a cabo con éxito o no dicha gestión. En lo referente a las Oportunidades, las podemos definir, en relación a la Gestión Tecnológica del Conocimiento, como aquellos Activos de Conocimiento (internos o externos) que son competencias distintivas dentro de los procesos clave de la organización, y como aquellas Actividades de Transformación del Conocimiento que se pueden aplicar a dichos activos para obtener una ventaja competitiva sostenible. Respecto a las Amenazas, las podemos definir, como aquellos Activos de Conocimiento (internos principalmente) que pertenecen a competencias umbral (o deficientes) dentro de los procesos clave de la organización, y que por lo tanto, la hacen menos competitiva en su entorno, o a aquellas Actividades de Transformación del Conocimiento que la organización no posee o no sabe utilizar de forma adecuada para gestionar, o mejorar, dichos activos. Teniendo en cuenta estos conjuntos de Oportunidades y Amenazas, podemos definir las Fortalezas como aquellos Factores de Influencia de la organización que apoyan, o facilitan, el desarrollo de estrategias de GTC para obtener una adecuada gestión de los Activos de Conocimiento; y las Debilidades como aquellos Factores

126


de Influencia que no permiten o impiden el desarrollo de dichas estrategias de GTC. En la Figura 2.12 podemos dichas relaciones. Permiten Alcanzar

Objetivos del Conocimiento

Oportunidades

Activos del Conocimiento

Obstaculizan

Amenazas

Actividades del Conocimiento

Factores de Influencia

Fortalezas

Debilidades

Figura 2.12: Relaciones entre los activos, las actividades y los factores de influencia.

En la Figura 2.12 podemos observar que un Objetivo del Conocimiento puede ser una oportunidad (a alcanzar) o una amenaza (a eliminar o reducir) para la organización. Y que estas oportunidades o amenazas pueden ser, o bien, activos de conocimiento que hacen a la organización más competitiva (o poco competitiva), o bien, actividades del conocimiento que la organización podría aplicar sobre los activos (o que no sabe aplicar). También observamos cómo, los factores de influencia pueden apoyar u obstaculizar en las actividades del conocimiento y en los activos. La estructura de la tarea de análisis DAFO es la que se muestra en la Figura 2.13.

127


Tarea

Análisis DAFO

Método 1

Identificación Oportunidades y Amenazas

Método

Identificación Fortalezas y Debilidades

Evaluación DAFO

Subtareas

Figura 2.13: Estructura de la tarea del análisis DAFO.

2.3.2.10 La Identificación de las Oportunidades y las Amenazas Para poder identificar las Oportunidades y Amenazas en los Activos y Actividades del Conocimiento, debemos categorizarlos para poder hacer una identificación, clasificación y evaluación. En la Tabla 2.17 mostramos las categorías de Oportunidades en la organización en lo referente a la Gestión Tecnológica del Conocimiento; y en la Tabla 2.18 mostramos las de las Amenazas. Oportunidades Activo de Conocimiento (Competencia Distintiva) Tácito Tácito Explícito Explícito

Actividad de Conocimiento Socializar Exteriorizar Combinar Interiorizar

Tabla 2.17: Categorías de oportunidades en la GTC.

128


Activo de Conocimiento (Competencia Distintiva) Tácito Tácito Explícito Explícito Activo de Conocimiento (Competencia Umbral o Débil) Tácito Explícito

Amenazas Actividad de Conocimiento (Debilidad) Socialización Insuficiente Exteriorización Compleja Combinación Compleja Interiorización Ineficiente o poco Eficaz Actividad de Conocimiento Requiere Importación Combinación Errónea o Interiorización Innecesaria

Tabla 2.18: Categorías de amenazas en la GTC.

Para la primera fase del DAFO: Identificación de las Amenazas y Oportunidades, los Formularios expuestos hasta ahora son la herramienta aplicable. En la Figura 2.14 mostramos el proceso de identificación y las relaciones que se establecen entre los Formularios.

129


Organización

Estrategia Competitiva

Misión y Visión

Bloques Competitivos

Unidades de Negocio

Áreas más importantes Dimensiones Estratégicas

Datos Generales

Unidad de Negocio con mayor crecimiento Productos y Servicios

Estructura Funcional

WBS

OBS

Tareas Clave

Recursos Clave Competencias

Competencias Distintivas Activos de Conocimiento

Activos Clave

Figura 2.14: Relaciones entre los Formularios F1 a F8 y la Identificación de las Oportunidades y Amenazas en la GTC.

Los Datos Generales de la organización nos dan la Misión, Visión y Unidades de Negocio que se irán analizando en detalle. Por otro lado, la Estrategia Competitiva nos da el conjunto de Bloques Competitivos y de Dimensiones Estratégicas importantes. Cada Unidad de Negocio se especifica a partir de cada Producto o Servicio que desarrolla la organización, de los cuales se generan sus WBS (influenciados, además de por el Ciclo de Vida del Producto o Servicio, y el WBS genérico, por el tipo de actuación estratégica previamente definida, que influye sensiblemente en las diversas tareas del WBS), y los OBS (que se verán influenciados por el nivel Funcional de la organización). A partir de dichos análisis nos centramos en las Tareas Clave y Recursos Clave, con la definición

130


de las Competencias Distintivas y los Activos de Conocimiento Claves para desarrollar con éxito dichas competencias. Para poder evaluar las Oportunidades y las Amenazas analizamos principalmente el Formulario F8 en relación al tipo de actividades de transformación que podemos aplicar (Tabla 2.19): Evaluación de las Oportunidades Activo de Actividad de Requerimientos del Activo de Conocimiento Conocimiento Conocimiento (Competencia Distintiva) Tácito Socializar Naturaleza: Empírico, Intuitivo, Experiencia, Acción Forma: No Estructurado Disponibilidad: Limitaciones de Forma Tácito Exteriorizar Naturaleza: Formal, Heurístico, Especializado Forma: Estructurado Disponibilidad: Limitaciones de Tiempo Explícito Combinar Naturaleza: Formal, Heurístico, Especializado Forma: Estructurado Disponibilidad: Limitaciones de Tiempo Explícito Interiorizar Naturaleza: Empírico, Formal, Heurístico, Especializado Forma: Estructurado o Semiestructurado, Electrónica Disponibilidad: Limitaciones de Tiempo o de Acceso

131


Evaluación de las Amenazas Activo de Actividad de Requerimientos de la Actividad Conocimiento Conocimiento (Competencia (Debilidad) Distintiva) Tácito Socialización No se aplica o se debe aumentar la Insuficiente socialización Tácito Exteriorización Es difícil o no se sabe explicitar el activo Compleja Explícito Combinación No se conocen o encuentran mecanismos de Compleja fusión Explícito Interiorización No se orienta el autoaprendizaje o es difícil el Ineficiente acceso Activo de Actividad de Requerimientos de la Actividad o del Activo Conocimiento Conocimiento de Conocimiento (Competencia Umbral o Débil) Tácito Requiere Aplicable posteriormente la socialización o Importación exteriorización Explícito Combinación Reestructuración del Activo Errónea o Interiorización Innecesaria

Tabla 2.19: Evaluación de las Oportunidades y Amenazas en la GTC.

Una vez identificadas las Oportunidades y Amenazas, que se clasifican según las categorías de las Tablas 2.17 y 2.18, se evalúan con la ayuda de la Tabla 2.19. Finalmente, se ordenan en relación a la ventaja competitiva que suministran a la organización (las positivas serán Oportunidades y las negativas Amenazas), con una tabla de ponderación como la que se muestra (Tabla 2.20).

132


Tabla de Oportunidades y Amenazas Id.

Activo de Actividad de Tarea Recurso WBS Unidad Ventaja Conocimiento Conocimiento de Competitiva Negocio

Tabla 2.20: Tabla de las oportunidades y las amenazas.

2.3.2.11 La Identificación de las Fortalezas y las Debilidades Respecto a las Fortalezas y Debilidades, éstas también las debemos categorizar de cara a poder identificarlas, clasificarlas y evaluarlas. En las Tablas 2.12 y 2.22 mostramos ambas clasificaciones. Tipo Influencia de los Agentes Influencia de la Gestión


Fortalezas Factor de Influencia Alta Motivación No sufre Inestabilidad Cultura de Cambio Aptitudes para la GTC Coordinación mediante Normalización Agrupación por Función o Producto Especialización del Trabajo Formalización del Comportamiento Descentralización Liderazgo Alto Núcleo o Elemento Clave (Tecnológico, Operaciones, Intermedio, Apoyo o Cultura) Planificación y Control Dispositivos de Enlace Cultura en la organización (principios, normas, reglas) Estrategia Competitiva Definida Agentes Externos (Clientes, Proveedores, Competidores, Agentes Sociales, Clima GEPSE) definidos y favorables (cooperación, colaboración, coordinación)

Tabla 2.21: Categorías de fortalezas en la GTC. 133


Tipo Influencia de los Agentes

Influencia de la Gestión


Debilidades Factor de Influencia Poca Motivación Sufre Inestabilidad Inercia al Cambio Pocas Aptitudes para la GC Coordinación mediante Adaptación Mutua o Supervisión Directa Centralización Liderazgo Bajo Núcleo o Elemento Clave (Estratégico) Estrategia Competitiva no Definida Agentes Externos (Clientes, Proveedores, Competidores, Agentes Sociales, Clima GEPSE) No Definidos o no favorables

Tabla 2.22: Categorías de debilidades en la GTC.

Se puede observar que se presenta cierto patrón entre la Actividad de Transformación del Conocimiento y cada Tipo de organización (definida esencialmente por los Factores de Influencia de la Gestión). En la Tabla 2.23 mostramos dichos patrones. Tipo Organización Empresarial Maquinal

Profesional Diversificada

Innovadora Misionera Política

Mecanismo Coordinación Supervisión Directa Normalización Procesos

Elemento Clave Núcleo Estratégico Núcleo Tecnológico

Normalización Habilidades Normalización Outputs

Núcleo de Operaciones Núcleo Intermedio

Adaptación Mutua Normalización Reglas Ninguno

Núcleo de Apoyo Cultura

Descentralización Horizontal (limitada) Descentralización Horizontal Descentralización Vertical (limitada y paralela) Descentralización Selectiva Descentralizada

Ninguna

Varios

Centralización Centralizada

Actividad del Conocimiento No aplicable Exteriorización, Combinación e Interiorización Socialización Exteriorización e Interiorización Socialización e Interiorización Interiorización No aplicable

Tabla 2.23: Patrones de AC respecto al tipo de organización.

134


Con lo cual, dichos Factores de Influencia en la Gestión del Conocimiento definirán, en patrones, las Fortalezas o Debilidades para cada tipo de Actividad de Transformación del Conocimiento respecto a las Oportunidades y Amenazas identificadas. En la Figura 2.15 observamos cómo afectan los diferentes factores humanos, de la organización y del entorno en las oportunidades y amenazas identificadas. Organización

Tipo Organización

Influencia Agentes Factores Humanos

Influencia Gestión

Factores

Organización

Influencia Entorno Factores Externos

Activos y Actividades del Conocimiento Oportunidades y Amenazas

Figura 2.15: DAFO (identificación fortalezas y debilidades)

2.3.2.12 Evaluación del DAFO Una vez identificados todos los componentes del DAFO, debemos evaluar las influencias de las Fortalezas y Debilidades de la organización respecto a las Amenazas y Oportunidades. Para hacerlo, recurrimos a la Tabla de Análisis DAFO, tal como se muestra en la Tabla 2.24.

135


Id.

Tipo FI Factor de Influencia

Efecto

Valoración

Valoración Total:

Tabla 2.24: Tabla de análisis DAFO.

El proceso consiste en ir describiendo cada uno de los factores de influencia (incluyendo a que tipo pertenece: agentes, gestión, entorno), indicando el efecto de dicho factor sobre el proyecto de GTC y su valoración (positiva o negativa). Finalmente, se analizan todas las valoraciones [pueden ponderarse según la importancia (ventaja competitiva) de la oportunidad o amenaza a la que afectan] para obtener la valoración total de los factores de influencia.

2.3.2.13 El Establecimiento de los Objetivos de la GTC Del Análisis DAFO, la organización sólo selecciona aquellas Oportunidades y Amenazas a las que se puede enfrentar con garantía de éxito y que son prioritarias, es decir, aquellas para las que la organización dispone de las Fortalezas necesarias para emprender una estrategia de GTC, y que generan (o recuperan) una ventaja competitiva considerable. Para poder hacer dicha selección y la posterior evaluación hacemos uso de la Tabla de Objetivos de GTC (Tabla 2.26). Activo de Conocimiento

Actividad de Conocimiento

Evaluación

Tabla 2.26: Tabla de objetivos de GC.

136

Prioridad


Cogiendo los objetivos de la Tabla de Objetivos de GTC, la organización los debe ordenar por su prioridad y aceptar sólo aquellos cuya evaluación es positiva o muy positiva. Por lo general, los proyectos de GTC presentan un alto riesgo en su desarrollo, tanto por la naturaleza del conocimiento, como por la actividad de transformación del conocimiento que se desea aplicar y, los factores de influencia de la organización que afectan a la GTC, por lo tanto, es mejor adoptar una estrategia conservadora, aceptando sólo aquellos objetivos que presenten un grado de éxito elevado o muy elevado.

2.3.2.14 La Selección de las Estrategias de GTC Una vez seleccionados los objetivos de GTC que son más prioritarios y que ofrecen un alto grado de éxito, debemos seleccionar aquellas Estrategias de GTC que mejor se adecuan a dichos objetivos. En la Tabla 2.27 se muestran las diferentes Estrategias de GTC que se pueden aplicar. Éstas dependen tanto de la definición de la Oportunidad (o Amenaza), como de las Fortalezas de la organización (se han eliminado los tipos básicos de organización empresarial y política).

137


Activo Actividad Conocimiento Conocimiento Tácito Socializar

Tipo Estrategia de GTC Organización Profesional Entornos Colaborativos, Gestión Expertos Tácito, Exteriorizar, Maquinal Sistemas Basados Explícito Combinar, Conocimiento, Interiorizar Memorias Corporativas, Sistemas Gestión Documental, Minería de Datos Diversificada Memorias Corporativas, Minería de Datos Tácito, Socializar, Innovadora Entornos Explícito Interiorizar Colaborativos, Memorias Corporativas, Sistemas Gestión Documental, Sistemas recuperación Información, Minería de Datos, Agentes de Escritorio Explícito Interiorizar Misionera Acceso a Memorias Corporativas, Agentes de Escritorio Tabla 2.27: Estrategias de GTC aplicables en una organización.

Si utilizamos como parámetro la naturaleza de los Activos de Conocimiento, encontramos tres tipos de Estrategias de GTC: orientación a las personas, orientación al negocio y orientación a los documentos (Tabla 2.28).

138


Activo de Conocimiento Tácito Explícito Estructurado Explícito Estructurado

Tipo Estrategia GTC Orientación a las Personas Orientación a las Personas Orientación al Negocio

Estrategia GTC Entornos Colaborativos, Gestión de Expertos Agentes Escritorio

Sistemas Basados Conocimiento, Memorias Corporativas Explícito No Orientación al Sistemas Recuperación Estructurado Documento Información Explícito Orientación al Sistemas Gestión Estructurado Documento Documental Minería de Datos Tabla 2.28: Activos de conocimiento y estrategias de GTC.

Si tenemos en cuenta el tipo de trabajo que se realiza (tal como proponen Donoghue, Harris y Weitzman) podemos encontrarnos con los modelos de trabajo de la Figura 2.16, que se plasman en las estrategias de GTC de la Figura 2.17. Grupos Colaborativos

Modelo de Integración • Trabajo sistemático t repetitivo. • Conocimiento formal y metodológico. • Dependencias funcionales a nivel organizacional.

Modelo de Colaboración • Trabajo intuitivo. • Multidisciplinar. • Flexible.

Modelo Transaccional • Trabajo rutinario. • Formal, basado en el entrenamiento. • Automatizado.

Modelo de Expertos • Orientado al juicio. • Apoyado en la experiencia personal.

Actores Individuales Rutinas

Juicio

Figura 2.16: Modelos de Trabajo en una organización.

139


Grupos Colaborativos

Modelo de Integración • Procesos integrados. • Equipos integrados. • Benchmarking de Mejores prácticas.

Modelo de Colaboración • Apoyo al núcleo estratégico. • Enlazar conocimiento.

Modelo Transaccional • Automatización. • Normalización. • Productividad y optimización.

Modelo de Expertos • Protección de las capacidades. • Aprovechamiento de la experiencia.

Actores Individuales Rutinas

Juicio

Figura 2.17: Estrategias de GTC respecto a los Modelos de Trabajo.

Según Davenport, De Long y Brees, los diferentes tipos de proyectos de GTC que se pueden aplicar en una organización son los que se muestran en la Tabla 2.19. Tipo Proyecto de GTC Almacenar el Conocimiento en Repositorios

Facilitar el Acceso al Conocimiento

Características Recuperación del conocimiento explícito (conocimiento interno estructurado) (conocimiento externo) Grupos de Discusión (conocimiento interno informal) Páginas Amarillas de expertos Entornos que faciliten el Trabajo Colaborativo Portales de Conocimiento

Facilitar la creación, transferencia y uso del Conocimiento Disponer del Valor del Evaluación del Capital Intelectual Conocimiento Figura 2.29: Tipos de proyectos de GTC.

Si relacionamos las diferentes estrategias de GTC con los tipos de proyectos de GTC obtenemos la Tabla 2.30.

140


Tipo Proyecto de GTC Facilitar el Acceso al Conocimiento

Estrategia de GTC Entornos (de Trabajo) Colaborativo, Gestión (Banco, Páginas Amarillas) de Expertos, Agentes de Escritorio, Sistemas de Recuperación de la Información Almacenar el Conocimiento Sistemas Basados Conocimiento, Memorias en Repositorios Corporativas, Sistemas Gestión Documental, Minería de Datos Disponer del Valor del Inteligencia de Negocio, Modelos concretos Conocimiento (el de Skandia, por ejemplo) Tabla 2.30: Tipos de proyectos de GTC y las estrategias de GTC relacionadas.

Si tenemos en cuenta las clasificaciones de Estrategias de GTC de las Tablas 2.27 y 2.28 (según el tipo de organización y actividad del conocimiento y, según el tipo de activo de conocimiento) podemos establecer las siguientes Estrategias de GTC: Entornos (de Trabajo) Colaborativo: Los ETC son sistemas que facilitan el trabajo en grupo, aunque no se refieren únicamente a la cooperación y el trabajo, también tiene en cuenta el acceso a los recursos, la adaptación al medio social y, la representación. Las características y los beneficios que ofrecen son: Características •

Están basados en una fuerte relación de interdependencia entre los miembros que conforman el grupo de trabajo, y el alcance de los objetivos concierne a todos los miembros.

141


•

Hay una responsabilidad individual para el alcance de los objetivos.

•

El grupo es heterogéneo en su formación, competencias y habilidades.

•

El logro de los objetivos es a través de la realización (individual y conjunta) de las tareas.

•

El trabajo colaborativo exige de los participantes habilidades comunicativas, relaciones simétricas y recíprocas y, el deseo de compartir la resolución de tareas.

Beneficios

142

•

Comprensión y mejora de los procesos globales.

•

Promoción de la comunicación entre los miembros de la organización.

•

Facilita el intercambio de la información.

•

Promueve la convergencia en las iniciativas individuales o grupales.

•

Facilita la planificación objetivos estratégicos.

de


•

Define y comunica de forma eficiente las reglas de trabajo y los procedimientos.

Gestión de Expertos: La Gestión de los Expertos, o Mapas de Expertos (ME), son sistemas que permiten buscar y encontrar a los expertos en competencias y habilidades específicas dentro de una organización. Agentes de Escritorio: Los AE (Desktop Agents) son sistemas que ayudan al usuario en la personalización de la información, asistencia en tareas, filtrado de correo electrónico, automatización de consultas repetitivas a DBR o, automatización de tareas. Sistemas Basados en el Conocimiento: Los SBC son sistemas computacionales cuyo objetivo es modelar tareas genéricas (en sus inicios se enfocaron sobre tareas específicas) que se basan en el conocimiento de los expertos humanos. El sistema final es un agente fruto de la combinación de la tarea aplicada a un dominio específico. Las características de dichos sistemas son las siguientes: Características •

Son sistemas conocimiento.

que

utilizan

•

Son sistemas con una eficiencia analizable.

•

Se basan en que la experiencia humana está estructurada.

143


•

Su descripción del modelo es a Nivel del Conocimiento.

•

La adquisición del Conocimiento se plantea como la construcción de modelos.

Memorias Corporativas: Las MC (o Repositorios de Conocimiento) son sistemas que permiten la generación de conocimiento en una organización, su captura y adquisición, su organización, publicación y distribución. Sistemas de Recuperación de la Información: Los SRI son sistemas que deben interpretar los contenidos de los documentos y hacer un ranking de las respuestas. Se basan en la utilización de términos índice para indexar y recuperar documentos. Sus características son: Características

144

•

Indexar un documento puede consistir en sustituir su contenido por un conjunto de términos índices que lo representan (el representante).

•

Recuperar documentos puede consistir en especificar un conjunto de términos que deben hallarse entre los índices de un documento, estableciendo un ranking de relevancia para cada documento.


•

La consulta no es estructurada (LN) y es ambigua.

•

La relevancia es el principal punto de interés.

Sistemas de Gestión Documental: Los SGD son sistemas encargados de gestionar y tratar la información fijada en un soporte. Son sistemas de único punto de acceso y orientados al documento. Sus características son: Características •

Localización rápida por diversidad de criterios.

•

Reducción del espacio físico de archivo.

•

Preservación de los originales.

•

Integración de la documentación en procesos de trabajo.

•

Control de versiones.

•

Eliminación incontroladas.

•

Control de acceso por niveles de seguridad.

•

Eliminación de la pérdida de documentación.

de

las

copias

145


•

Relacionar información por grupos y tipos de usuario.

•

Evitar redundancia documentación.

en

la

Minería de Datos: La MD son sistemas que se utilizan para el descubrimiento de conocimiento en bases de datos, combinan las técnicas tradicionales con numerosos recursos desarrollados en el área de la inteligencia artificial. Según Frawley la MD se puede definir como: “extracción no trivial de conocimiento implícito, previamente desconocido y potencialmente útil, a partir de una base de datos.” Beneficios

146

•

Identificación de Comunidades por intereses.

•

Mejora del diseño de los Sitios WEB.

•

Caracterización de los clientes (visitantes).

•

Personalización de los Sitios WEB.

•

Modelado de toma de decisiones.


2.3.2.15 La Definición de los Factores Clave de las Estrategias de GTC Una vez seleccionadas los Estrategias de GTC la organización debe establecer cuáles serán los Factores Clave que permitirán evaluar el éxito del desarrollo del Proyecto de GTC. En esta última fase de la Auditoria del Conocimiento debemos indicar aquellos factores que representarán el beneficio que el Proyecto de GTC aportará a la organización, y los indicadores que se utilizarán para su medición. Para ello utilizaremos la Tabla de Factores Clave de GTC (Tabla 2.31). Factores Clave de un Proyecto de GTC Proyecto: Factor Clave

Indicador

Tabla 2.31: Factores clave de un proyecto de GTC.

147

Fundamentos de la Gestión Tecnológica del Conocimiento

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151

PARTE II ESTUDIO DE CASOS Manuel Campos Martínez Andrés Cárceles Medina Andrés J. Rodríguez Carrasco Enrique Paniagua Arís José Tomás Palma Méndez Marina Flores Ruiz Roque Jiménez Plá Fernando Martín Rubio Jesualdo T. Fernández Breis Rodrigo Martínez Béjar Juan A. Botía Blaya Juan M. Hernansáez Amor Isabel María del Águila Cano Samuel Túnez Rodríguez

153

CASO 1 La Gestión Documental en la Gestión de Proyectos Manuel Campos Martínez Andrés Cárceles Medina Andrés J. Rodríguez Carrasco Enrique Paniagua Arís José Tomás Palma Méndez

En este primer caso se describe la construcción de un Sistema de Gestión Documental (SGD) apoyado sobre una base ontológica, las técnicas de Recuperación de la Información (RI) y desarrollado mediante un Sistema Multiagente dedicado. El objetivo del sistema es dar soporte a todo el ciclo de vida de la documentación que se genera en la Gestión de Proyectos. El sistema trata con múltiples documentos que contienen gran cantidad de información no estructurada que se desea recuperar mediante consultas orientadas a los proyectos que se llevan a cabo en una organización. Dicha recuperación de información sobre grandes colecciones de documentos expresados en lenguaje natural se hace efectiva mediante la utilización de una aproximación de formalización del conocimiento (disponiendo de una ontología adaptada al dominio) que permite el análisis y estructuración del texto original para obtener un acceso más directo y efectivo, así como para poder realizar inferencias sobre información no explícita en el texto original, y para guiar al usuario en la formalización de las consultas.

155

Caso 1: La Gestión Documental en la Gestión de Proyectos

Introducción El Proyecto es la mecánica de trabajo en una organización profesional o innovadora, pueden tener una envergadura tan grande como para ocupar a todos los miembros de la organización (e incluso los de otras organizaciones que colaboran en el proyecto) o sólo necesitar de un grupo de trabajo reducido. En cualquiera de los dos casos, el proyecto es el elemento crítico en el funcionamiento de la organización. La Gestión de Proyectos es la aplicación de conocimientos, habilidades, herramientas y técnicas para el adecuado desarrollo de las actividades de un proyecto, con el objetivo de alcanzar los objetivos del mismo. La Gestión de Proyectos genera un conocimiento estratégico (los documentos del proyecto) en una organización, siendo una valiosa fuente de información para la reutilización de los conocimientos referentes a la planificación de proyectos, su ejecución y seguimiento, toma de decisiones, estimaciones, … De lo expuesto hasta el momento, podemos observar que la Fuente de Conocimiento que se desea gestionar es de tipo explícito y no estructurado (los documentos del proyecto), y que la Actividad de Transformación del Conocimiento que se desea aplicar es la de Socialización (Compartición de las Experiencias, mediante el Almacenamiento y la Facilitación del Acceso al Conocimiento).

Estrategia de GTC La estrategia de Gestión Tecnológica del Conocimiento (GTC) más adecuada para el problema planteado es la Gestión Documental, ya que es una estrategia Orientada al Documento que permite el almacenamiento de los documentos como unidades de información 156


y facilita el acceso a dicha información mediante la búsqueda por contenido. Podemos definir el documento como toda información fijada materialmente sobre un soporte, dicho soporte puede ir desde el clásico documento en papel a una fotografía, un documento creado mediante cualquier procesador de textos, o una imagen digital. El interés de este proyecto se centra en los e-Docs (Documentos Electrónicos). Con la aparición de los e-Docs el problema de gestionar la documentación cambia de naturaleza (los documentos en papel requerían estrategias basadas en agrupaciones temáticas mediante fichas, que a modo de índice, reflejaban donde se encontraban físicamente los documentos originales; generando problemas de fragmentación de los archivos o imposibilidad de no hacer búsquedas prefijadas, a medida que crecía la colección de documentos), ya que elimina los problemas que presentaba el papel (como la pérdida de documentos o la falta de espacio). Sin embargo, siguen habiendo problemas en su gestión. Un Sistema de Gestión Documental (SGD) se puede definir como el sistema encargado de gestionar y tratar la información fijada en un soporte, dando apoyo a la creación, manipulación, análisis y difusión del mismo. Sus cualidades deseables son: •

Los documentos deben integrarse en un grupo de trabajo, de forma que varios miembros puedan utilizarlos de forma concurrente.

•

Los documentos deben poder integrarse en el flujo de trabajo, de manera que puedan pasar de un puesto de trabajo a otro desencadenando diferentes acciones.

•

Alta velocidad de acceso. 157


•

Independencia del lugar físico donde se almacene el documento.

•

Soporte de una amplia gama de formatos de documento.

•

Conservación por tiempo indefinido de los documentos.

En el presente proyecto nos interesan principalmente los puntos 1, 3, 4 , 5 y 6. La integración del SGD en el flujo de trabajo ayudan a gestionar todo el ciclo de vida del documento, pasando por diferentes estados a medida que el documento pasa de un proceso a otro. Sin embargo el objetivo principal del proyecto es el almacenamiento y facilidad de acceso al conocimiento relacionado con los proyectos, no la automatización de la gestión de la documentación relacionada. El concepto de imaging hace referencia a la tecnología ligada a la captura y almacenamiento de la documentación. Su objetivo es cubrir todo el ciclo de vida de un documento en una organización, desde su entrada hasta su utilización o eliminación. Una solución de imaging se compone de las siguientes cinco fases: •

Captura (digitalización).

•

Indexación.

•

Almacenamiento.

•

Enrutamiento de la documentación (Flujo de Trabajo).

•

Presentación.

El concepto de Captura en el presenta proyecto se trata de forma más genérica (creación de e-Docs) que en el enfoque estándar 158


(escaneado y reconocimiento óptico de caracteres). Tal como hemos comentado anteriormente, el concepto de Enrutamiento de la documentación no se trata en este proyecto. Ya que la idea que subyace al imaging es la de considerar el documento como un ítem de información que debe ser accesible a todos los usuarios que puedan necesitarlo, lo primero que debe centrar nuestra atención es que lo importante de un documento es la información que contiene. Por lo tanto, debemos disponer de algún mecanismo para extraer dicha información de cualquier e-Doc. Una vez extraída e introducida la información en el sistema, debemos ser capaces de utilizarla de forma eficiente, para ello es necesario organizarla de alguna manera, de forma que se pueda tener acceso a la misma en un tiempo razonable, que se pueda consultar de una forma lo más general posible, al mismo tiempo que orientar la consulta al conocimiento de la Gestión de Proyectos. Cada vez más, se presenta una fusión entre la Gestión Documental y la Recuperación de la Información (RI), ya que la RI incorpora a la GD mecanismos automáticos para la Indexación de los ítems de información a tratar. La Recuperación de la Información se puede definir como la representación, almacenamiento, organización y acceso a ítems de información. No se trata de una necesidad nueva: con 4000 años de existencia, la escritura es probablemente uno de los medios más antiguos de almacenar y transmitir el conocimiento, pero el desarrollo de sistemas automatizados se inició en los años 40 del siglo pasado con el objetivo de facilitar el manejo de la enorme cantidad de literatura científica surgida. En los últimos 30 años se han desarrollado estructuras de datos eficientes para el almacenamiento de los índices, sofisticados algoritmos de consulta, métodos de compresión y hardware específico, así como técnicas de procesamiento del lenguaje natural para el análisis y extracción 159


de información o para la formulación de consultas amigables, técnicas para la búsqueda de cadenas (exacta o aproximada), y los métodos de construcción y manipulación de diccionarios (que aceleran considerablemente el proceso de búsqueda y reducen el tamaño de los índices).

Los Objetivos de la GTC El objetivo principal del proyecto es diseñar un sistema que ofrezca servicios de clasificación, búsqueda y acceso a ítems de información ubicada en grandes colecciones de documentos, en diversos formatos, que contienen información textual sobre la Gestión de Proyectos (principalmente relacionados con las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, TIC). La dirección principal que toma el proyecto es la de que los problemas y soluciones planteados giran alrededor de los procesos de negocio (el contenido de los documentos y los usuarios de los mismos). De esta forma se entiende el apartado tecnológico como un instrumento facilitador para la Gestión del Conocimento (tal como comenta Pávez en el Tema 1). Los objetivos específicos de la GTC son los siguientes:

160

•

Definición formal de una ontología de los conceptos, fases, procesos y documentación que intervienen en la Gestión de Proyectos.

•

Automatización del i m a g i n g (extracción automática del contenido de los e-Docs).

•

Estudio y análisis de técnicas de clasificación para la RI.


•

Propuesta de técnicas de razonamiento para el apoyo en el análisis de semejanza en la clasificación para la RI.

•

Estudio y análisis de modelos de cooperación y arquitecturas de los Sistemas Multiagente.

•

Propuesta de una arquitectura de Sistema Multiagente para la tarea de Gestión Documental aplicada a la Gestión de Proyectos.

•

Gestión de documentos de distinto formato (doc, rtf, pdf, ps, …) con una representación formal incluida en la ontología.

•

Consultas complejas (con operadores booleanos) con atributos relacionados.

•

Acceso directo al contenido de los e-Docs.

El proyecto se sitúa en un contexto concreto: una Intranet, percibida como una red corporativa que aprovecha la tecnología Internet para la Gestión de Proyectos.

Definición de la Ontología La palabra ontología se utiliza en el ámbito del intercambio del conocimiento para significar una especificación de una conceptualización. Es decir, una ontología es la descripción de los conceptos, sus atributos, y las relaciones que se establecen entre éstos. Se han diseñado y construido ontologías con el propósito de compartir y reutilizar conocimiento. En este ámbito, una ontología es una especificación que sirve para establecer un compromiso 161


ontológico (tal como comentábamos en los Niveles de Conocimiento del Tema 1), es decir, un acuerdo para utilizar un vocabulario que debes ser consistente, no necesariamente completo, respecto a los componentes relevantes del modelo que intentamos representar del mundo (el Compromiso Meta Ontológico). La utilidad de una ontología se hace evidente en: La comunicación entre personas y organización: Una ontología reduce la confusión conceptual y terminológica proporcionando un marco unificado para una interpretación, posibilitando el entendimiento y la comunicación mediante la normalización del conocimiento. También permite la creación de una red de relaciones sobre la cual cada usuario puede navegar (proporcionando distintas perspectivas). Interoperabilidad entre personas: Una ontología se convierte en un repositorio común accesible por distintos conjuntos de herramientas (la interoperabilidad surge de la necesidad de intercambiar datos entre usuarios que utilizan diferentes herramientas), proporcionando la base semántica de la traducción de los datos de una herramienta a otra. En el Calidad del software: Una ontología proporciona un dominio estable, con sus entidades, atributos y relaciones, representadas formalmente, conformando un componente reutilizable, y beneficiando a la calidad del software.

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Imaging En la actualidad existe multitud de formatos de fichero destinados a almacenar información de diferente naturaleza: texto, audio, vídeo, fotografía, … El caso que interesa a este proyecto es el de los documentos con información textual. Dicha variedad de formatos presenta dos grandes inconvenientes: 1º los filtros de exportación/importación a otros formatos distan mucho de tener una calidad aceptable, forzando a que en cada puesto de trabajo se deba disponer de un lector apropiado para cada formato y; 2º muchos de los formatos son propietarios (no son abiertos, la estructura del archivo no se ha hecho pública) y por lo tanto, su lectura se ve seriamente dificultada sin la disponibilidad del lector adecuado (sin tener en cuenta el problema de la dependencia a las actualizaciones). Sin embargo, toda la problemática no proviene del uso de formatos propietarios, sino de la diversidad de los mismos. La solución que se propone en el proyecto es implantar un agente inteligente que se encargue de tratar los archivos de los diferentes formatos y oculte al resto del sistema el formato en que se encuentran. Dicho agente es el encargado de tratar con la estructura interna del archivo y extraer de él la información en forma de texto plano. De esta manera, el resto del sistema se ve protegido de los problemas referentes a los formatos. En la Figura 1 se muestra la función del agente de extracción de texto en relación al resto del sistema.

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Figura 1: Esquema general de la función del agente de extracción de texto.

El agente de extracción de texto trabaja sobre una serie de directorios elegidos por cada usuario (en su puesto de trabajo), comprobando periódicamente si se han introducido nuevos archivos, leyendo su contenido y, comunicando al resto del sistema el nuevo contenido.

Adquisición de la Información Una vez se dispone de la información almacenada en cada documento, el siguiente paso consiste en introducir dicha información en el sistema, de forma que se pueda acceder a ella y realizar la recuperación de la información. El proceso se lleva a cabo mediante dos tareas: la extracción de la información relevante y su estructuración.

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La información de un documento no tiene por si misma ningún sentido para el agente que se encarga de tratarla, no es más que una secuencia de caracteres sin una estructura conocida de antemano, no se dispone de una visión semántica del contenido. Para darle dicha visión se dispone de una herramienta básica para esta etapa, la ontología, que define claramente qué tipos de documentos pueden existir, qué información debe contener cada uno de los tipos y su estructura. Los documentos que se introducen en el sistema pertenecen a dichos tipos predefinidos, por lo tanto, el objetivo de la presente tarea es descubrir la estructura de los mismos y extraer toda la información relevante (en texto plano). Una vez se ha obtenido la información de cada documento se procede a representarla mediante una estructura que pueda ser accedida de manera eficiente y que disponga del suficiente poder de representación. Para ello se necesita una notación (mediante XML), que nos proporciona una integración entre los datos y los metadatos, que utilizamos para definir un DTD para cada tipo de documento y su representación en XML. Finalmente, se almacena físicamente la representación generada en un SGBD común para todo el sistema.

Recuperación de la Información Un sistema genérico de Recuperación de la Información (RI) tiene tres componentes: entrada, procesador y salida (Figura 2). Mediante dichos componentes se pueden plantear diferentes cuestiones asociadas al sistema.

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Figura 2: Componentes de un SRI.

Los SRI trabajan, tanto en la clasificación de la información como en la formulación de las consultas, mediante representaciones de los documentos originales (mediante palabras clave por lo general). Para facilitar la formulación de las consultas se pueden establecer dos enfoques: 1º un enfoque abierto basado en lenguaje natural o; 2º un enfoque acotado basado en lenguaje artificial más sencillo, menos ambiguo, y orientado a la ontología que define la semántica de los documentos (este es el enfoque adoptado en el proyecto). Cuando el usuario está on-line, suele suceder que cambie su consulta durante la búsqueda de alguna información, por lo tanto, se puede esperar una mejora sucesiva en cada ejecución, mediante la realimentación. El procesador es el encargado de la clasificación de la información y del emparejamiento entre la consulta y la clasificación. En el presente proyecto, la etapa de clasificación utiliza las tareas de extracción y estructuración de la información para disponer de representaciones adecuadas de los documentos, orientadas a las necesidades de los usuarios del sistema.

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La salida, por lo general, viene expresada por un conjunto de citas o identificadores de los documentos que más se acercan a la consulta realizada (ésta es una de las principales diferencias entre la Recuperación de Datos y la Recuperación de la Información). A partir de dichas citas, el usuario puede acceder a los documentos originales.

Diseño Ontología de Gestión de Proyectos La ontología definida en el proyecto está acotada a la documentación generada en el proceso general de planificación de proyectos. En la Figura 3 y 4 se muestran los conceptos y relaciones definidos.

Figura 3: Conceptos y relaciones de la ontología de GP (I).

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Figura 4: Conceptos y relaciones de la ontología de GP (II).

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Los documentos que se van generando, pertenecen a una Base de Conocimiento (Integración, Alcance, Calendario, Costes, Calidad, RR. HH., Comunicación, Riesgos, Subcontratas) que contiene el conocimiento que se utiliza en cada uno de los procesos de un proyecto. La ontología desarrollada se utiliza como base para la clasificación de los documentos y como guía de la búsqueda para resolver las consultas en el sistema. En el momento de la introducción de un documento de cierto tipo en el sistema se busca la base de conocimiento a la que pertenece y se identifican los atributos relevantes, así como las relaciones con otros conceptos de la ontología, y se clasifica respecto a cada entidad. De esta manera se dispone de un índice por cada atributo y relación identificados en la ontología. Del mismo modo, cuando se realiza una consulta, se compone guiada por la ontología.

Servicios y Comportamientos del Sistema Multiagente Las tareas de los diferentes agentes del sistema se muestran en la Tabla 1. Cada agente ofrece una serie de servicios al sistema, que se implementan mediante un conjunto de reglas de comportamiento, que son las que definen la funcionalidad de cada agente. Un comportamiento representa una acción que cada agente se compromete a ejecutar, y que finalmente puede o no ser llevada con éxito. Cada uno de los comportamientos se activa por una causa interna (como un cambio de estado en el agente), o externa (una petición de otro agente).

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Agente Extractor de texto

Servicios Extracción de texto

Extractor de características Clasificador Buscador local

Extracción de características + Host Clasificación + Host Búsqueda local Servidor + Host

Buscador global

Avisador + Host Búsqueda global

Consultas

Consultas

Descripción Extrae el texto del directorio que se le indica Transforma el texto en XML y lo almacena Clasifica los documentos Responde a consultas locales Sirve ficheros almacenados en ese Host Avisa al global de eventos Envía peticiones de búsqueda a los locales y fusiona los resultados Actúa como mediador ante el usuario y da formato a los ficheros en la visualización

Tabla 1: Servicios del sistema.

Agente Extractor de Texto (AET): Es el encargado de buscar nuevos ficheros en los directorios seleccionados por el usuario en un puesto de trabajo, y leer el texto que contienen (tratando con los diferentes formatos de fichero). En la Tabla 2 se muestran sus comportamientos. Comportamiento Comprobar nuevos ficheros

Demonio

Tipo

Extraer contenido

Simple

Pedir extracción de características

Inicia FIPA-Request

Descripción Cada determinado tiempo comprueba los directorios definidos por el usuario y busca ficheros nuevos que no estén dados de alta en el sistema. Para cada fichero nuevo activa el comportamiento Extraer contenido Lee el contenido del fichero y añade un comportamiento para enviárselo al AEC. Envía el texto al AEC que se encuentra en el mismo Host

Tabla 2: Comportamientos del AET.

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Hay tantos AET en cada host como directorios se desean monitorizar. El AET se comporta como un demonio, que cada cierto tiempo comprueba el directorio para averiguar si los archivos ya están insertados en el sistema (mediante una consulta a la BD) y en caso contrario insertarlos en el mismo. Dicho proceso se inicia con la identificación del tipo del documento (mediante los objetos comprobadores, por cada extensión de documento se confirma su formato) instanciando un lector para cada formato para obtener la cadena de texto del documento. Finalmente, envía la cadena de texto al AEC (en la Figura 5 se muestra el proceso de extracción de texto).

Figura 5: Proceso de extracción de texto.

Agente Extractor de Características (AEC): Es el encargado de analizar el texto obtenido por el AET, determina el tipo de documento y genera una representación XML del mismo. En la Tabla 3 se muestran sus comportamientos.

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Todos los documentos de la organización deben tener al menos una cabecera que se utiliza para extraer la información. Dicha cabecera está compuesta por los campos Título, Autor, Descripción, Fecha y Tipo. Una vez se dispone de la cabecera, cada autor puede insertar todos los campos que desea para posibilitar su extracción. El formato de cada campo es [INICIO (nombreCampo)] … contenido del campo … [FIN (nombreCampo)]. El AEC lo primero que hace es crear un objeto que representa el documento con dos partes bien definidas: la cabecera y los campos específicos (mediante dos DTD). Cada documento objeto se crea mediante una factoría (o librería) de tipos de documentos, que se encarga de analizar la cabecera, determinar su tipo, y mediante la ontología de Gestión de Proyectos, decidir la clase a la que pertenece para guiar la extracción de su contenido (mediante un analizador). Finalmente, crea su representación en XML para enviársela al ACL (en la Figura 6 se muestra el proceso de extracción de la información). Comportamiento Responder al extractor de texto

Tipo Responde FIPARequest

Extraer características

Simple

Pedir clasificación

Inicia FIPA-Request

Descripción Atiende a las peticiones del AET local, para ello añade un comportamiento Extraer características Trata el texto del documento, lo analiza, lo transforma en XML, lo almacena en la BD y lo envía al ACL Envía el documento al ACL

Tabla 3: Comportamientos del AEC.

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Figura 6: Proceso de extracción de la información.

Agente Clasificador Local (ACL): Es el encargado de generar y almacenar los clasificadores o índices. En la Tabla 4 se muestran sus comportamientos. El ACL es el encargado de generar las clasificaciones de los documentos (a partir de la representación en XML realizada por el AEC) mediante agrupamientos definidos por conjuntos de palabras clave de cada campo definido por el usuario. De esta manera se pueden realizar búsquedas sobre campos determinados. Para cada campo existe un clasificador que se encuentra almacenado en un repositorio de clasificadores (que se encarga de la creación, actualización y persistencia de dichos clasificadores). A la hora de clasificar un campo se selecciona un clasificador (relacionado con dicho campo y el tipo de documento). En la Figura 7 se muestra el proceso de clasificación.

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Comportamiento Recibir documento


Clasificar

Simple

Avisa buscador local

Inicia FIPARequest

Descripción Atiende a las peticiones de clasificación del AEC local, para ello añade un comportamiento Clasificar Clasifica los campos del documento que se le indica. Envía un aviso al ABL Se encarga de enviar al ABL un aviso de que se ha introducido un nuevo documento clasificado en la BD

Tabla 4: Comportamientos del ACL.

Figura 7: Proceso de clasificación de documentos.

Agente Buscador Local (ABL): Es el encargado de realizar las búsquedas en los índices y generar los resultados. En la Tabla 5 se muestran sus comportamientos.

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Comportamiento Recibir petición


Responder conculta

Simple

Responder petición fichero

Simple

Responder aviso

Responde FIPAQuery

Propagar aviso

Inicia FIPA-Query

Descripción Recibe una petición del ABG, si es una consulta añade el comportamiento Responder consulta, si es una petición de fichero añade el comportamiento Responder petición fichero. Responde con los resultados obtenidos por cualquiera de estos dos comportamientos Obtiene los resultados de una consulta y crea un mensaje para el ABG Crea un mensaje de respuesta a una petición de fichero leyendo éste de la BD Responde a un aviso añadiendo un comportamiento Propagar aviso Propaga el aviso de que se ha recibido hacia el ABG del Host

Tabla 5: Comportamientos del ABL.

Agente Buscador Blobal (ABG): Es el encargado de atender a las peticiones de búsqueda del usuario y comunicarse con los buscadores locales. En la Tabla 6 se muestran sus comportamientos.

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Comportamiento Responder petición


Distribuir consulta

Inicia FIPARequest

Preparar consulta

Simple

Pedir fichero

Inicia FIPARequest

Responder aviso

Responde FIPARequest

Propagar aviso

Inicia FIPA-Query

Descripción Recibe una petición del AC, si es una consulta añade el comportamiento Distribuir consulta, si es una petición de fichero añade el comportamiento Pedir fichero. Responde con los resultados obtenidos por cualquiera de estos dos comportamientos Añade el comportamiento de preparar un mensaje con la consulta para todos los ABL (Preparar consulta), una vez llegan las respuestas las fusiona y las envía al AC Busca a todos los ABL accesibles y prepara un mensaje con la consulta para enviárselo a cada uno Busca al agente que ofrece el servicio Servidor en el Host donde se encuentra el fichero e inicia un FIPA-Request para pedir el fichero Responde a un aviso añadiendo un comportamiento Propagar aviso Propaga un aviso recibido a todos los AC que se encuentren disponibles

Tabla 6: Comportamientos del ABG.

Agente de Consultas (AC): Es el encargado de actuar como intermediario entre el usuario y el sistema. En la Tabla 7 se muestran sus comportamientos.

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Comportamiento Tratar consulta

Pedir fichero Hacer consulta Atender aviso

Tipo Simple

Inicia FIPARequest Inicia FIPARequest Responde FIPAQuery

Descripción Analiza la corrección de la consulta y en caso afirmativo añade un comportamiento Hacer consulta para enviar la consulta al ABG Envía una petición para obtener un fichero Envía la consulta al ABG Recibe los avisos de los eventos del sistema

Tabla 7: Comportamientos del AC.

Proceso de Consultas Para que el usuario pueda aprovechar todos los servicios del sistema es necesario que disponga de una forma sencilla de realizar consultas, pero que al mismo tiempo sea lo suficientemente potente como para permitirle llevar a cabo consultas tan complejas como desee. Para ello se ha elegido definir un lenguaje de consulta similar al SQL, que permite especificar consultas preguntando por el contenido de tipos y campos, pero que también permite hacer operaciones booleanas con las consultas. Se pueden hacer consultas sobre cualquier campo de los tipos de documentos definidos en la ontología. La gramática de las consultas es la que se muestra seguidamente en BNF. Consulta ::= expBusqueda ExpBusqueda ::= termBusqueda ( termBusqueda)* TermBusqueda ::= elemBusqueda ( elemBusqueda)* ElemBusqueda ::= especBusqueda | “(“ expBusqueda “)” | expBusqueda EspecBusqueda ::= (especTipo)? EspecTipo ::=

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Ejemplos de consultas son: BUSCAR CON TIPO InformacionHistorica CAMPO Estimaciones TEXTO “Futuro Prometedor” BUSCAR (CON TIPO EstimacionCostes CAMPO Reserva TEXTO “Dinero” Y CON TIPO EstimacionCostes CAMPO Recursos TEXTO “Ordenadores”) Y NO CON Autor “J. González”

Para el usuario, una consulta es una sentencia más o menos compleja que es consistente con la gramática de consultas y semánticamente aceptable (maneje los conceptos, atributos y relaciones definidos en la ontología). Sin embargo, para el sistema, dicha sentencia debe ser transformada para que los agente puedan manejarla de forma eficiente. Así, cuando se recibe una consulta del Agente Interfaz con el Usuario ésta se traduce a una representación en XML entendida por todos los agentes que participan en el proceso de búsqueda y respuesta de la consulta. Dicha representación la genera un analizador sintáctico que realiza la traducción mediante el recorrido de un árbol de análisis de la consulta. En la tarea de responder a una consulta se ven implicados tres tipos de agentes, el AC (Agente de Consultas) que es el que se encarga de recibir y analizar la consulta, el ABG (Agente Buscador Global) que se encarga de distribuir la consulta a todas las máquinas que sea necesario, y el ABL (Agente Buscador Local) que se encarga de ejecutar y responder la consulta. En la Figura 8 se muestra el proceso de consulta.

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Figura 8: Proceso de consulta.

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Visualización de los Documentos de una Consulta Para visualizar un documento intervienen tres agentes, el AC (Agente de Consultas) que se encarga de iniciar el proceso al hacer una petición al ABG (Agente Buscador Global), y éste se encarga de contactar con el ABL (Agente Buscador Local) que esté en el host donde se encuentra el documento. En la Figura 9 se muestra dicho proceso.

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Figura 9: Proceso de visualización de un documento. 181


Notificación de Eventos Cuando se genera un evento en el sistema que puede ser de interés para el usuario se establece una cadena de comunicaciones que comienza en el AET (Agente de Extracción de Texto) y acaba en el AC (Agente de Consultas). Dicha cadena se realiza mediante intercambios que siguen el protocolo FIPA-Query. La cadena que se establece entre los agentes para propagar los avisos sigue el mismo orden del ciclo de vida de un documento, desde que entra al sistema hasta que se solicita su visualización: AET Æ AEC Æ ACL Æ ABL Æ ABG Æ AC, existiendo el caso particular del ABG, que envía un aviso a todos los AC conectados al sistema, para informar a todos los usuarios.

Conclusiones En el desarrollo de este proyecto se han dado las directrices básicas para el desarrollo de un SMA (Sistema Multiagente) para la Gestión Documental, apoyada en la Recuperación de la Información, del conocimiento encapsulado en la documentación generada en la Gestión de Proyectos. La Gestión Documental se presenta como una estrategia de la Gestión Tecnológica del Conocimiento encaminada a facilitar el acceso al conocimiento explícito (semiestructurado), es decir, forma parte de las estrategias de Socializar o Interiorizar. Claramente, es una estrategia orientada al documento. Este tipo de estrategia se aplica en organizaciones profesionales o innovadoras en las que explicitar el conocimiento a nivel formal se hace muy costoso (o inviable) y en cambio, dicho conocimiento explícito se encuentra presente y disponible en un gran número de documentos gestionados por la organización (en este caso concreto en e-Docs).

182


Para poder facilitar dicho acceso se hace imprescindible la creación de una ontología que normalice el conocimiento de la organización, y que sirve de base para la clasificación y consulta de dicho conocimiento. El segundo paso consiste en automatizar la inserción del conocimiento en el sistema (lo que se denomina Imaging). El tercer paso consiste en, apoyadas sobre la ontología de Gestión de Proyectos, generar automáticamente la clasificación y facilitar un lenguaje de consulta. La Gestión Documental se ve plasmada en el acceso directo a los documentos relacionados con la Gestión de Proyectos, seleccionados a partir de las consultas por contenido que el sistema permite realizar.

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CASO 2 La Optimización de la Asignación de Recursos Marina Flores Ruiz Roque Jiménez Plá Enrique Paniagua Arís Fernando Martín Rubio

En este segundo caso se describe la construcción de un Sistema Basado en el Conocimiento (SBC), mediante la metodología Common-KADS, que ejecuta la tarea de Asignación de recursos a un proyecto. El objetivo del sistema es optimizar la selección de los recursos, teniendo en cuenta sus competencias, para un proyecto dado. El sistema trata con el modelado de las competencias de los recursos: habilidades blandas y duras, activos de conocimiento que se requieren para llevar a cabo una tarea determinada, y de los parámetros que miden la eficacia, eficiencia, flexibilidad,… de cada recurso y del propio proceso de asignación.

185

Caso 2: La Optimización de la Asignación de Recursos

Introducción Desde principios de la historia, el ser humano ha desarrollado grandes proyectos, entendiéndose como proyecto, la realización de una actividad compleja, susceptible de descomponerse en una serie de tareas o actividades independientes entre sí, en cuanto a su orden de ejecución. En el desarrollo de un proyecto podrían especificarse tres elementos básicos. Estos tres pilares, en los que se desarrollará todo un amplio estudio son: •

Tiempo: Realizar el proyecto dentro de un periodo de tiempo específico, intentando no exceder del cálculo previsto. Generalmente, en la mayoría de proyectos, por no decir todos, intentarán reducir este tiempo al máximo.

•

Recursos: Todo proyecto supone o implica un consumo de recursos, debemos predecir y organizar su consumo. En la gran mayoría de los proyectos, estos recursos tendrán un precio que tendremos que controlar, e incluso una disponibilidad limitada, por lo que tenemos que intentar hacer un uso razonable de ellos.

•

Coste: Asociado al tiempo y a los recursos, siempre tenemos el factor coste, el cuál será en muchos de los proyectos a desarrollar, el factor primordial para su desarrollo. Por supuesto, se intentará organizar el proyecto, siempre intentando minimizar su coste.

Una forma de enfocar la Gestión de los Recursos es a partir de sus Competencias. El término Competencia es lo suficientemente complejo como para que las confusiones existentes en su uso y aplicación estén justificadas. Parece existir un acuerdo en cuanto a 186


considerar que las competencias son un conjunto de saberes (conocimientos, habilidades y actitudes) que, combinados adecuadamente, permiten el desempeño de las tareas necesarias para el cumplimiento de la misión de un empleo. Las características básicas que ha de tener una competencia son independencia, especificidad y localización. La independencia hace referencia al hecho de que puedan ser aplicadas en cualquier punto de la estructura y en diferentes situaciones de trabajo; la especificidad implica que deben ser específicas de cada empresa ya que deben responder al proceso productivo de la misma y la localización conlleva que estén ligadas a las personas, no al puesto de trabajo. Más concretamente, las competencias son las características subyacentes de la persona, que estarán relacionadas con una correcta actuación en su puesto de trabajo y que pueden basarse en la motivación, en los rasgos de carácter, en el concepto de sí mismo, en actitudes o valores, en una variedad de conocimiento o capacidades cognoscitivas o de conducta. En definitiva, se trata de cualquier característica individual que se pueda medir de modo fiable y cuya actuación con el puesto de trabajo sea demostrable. Así se puede hablar de dos tipos de competencias: •

Las competencias diferenciadoras distinguen a un trabajador con actuación superior de un trabajador con actuación mediana.

•

Las competencias umbral o esenciales son las necesarias para lograr una actuación media o mínimamente adecuada.

Todas las personas poseen un conjunto de atributos y conocimientos, que pueden ser tanto adquiridos como innatos, y que definen sus competencias para una determinada actividad. Se trata de identificar aquellas características que puedan resultar eficaces para las tareas de la empresa. Así se definirán las competencias clave para la organización. 187


Las competencias clave tienen una influencia decisiva en el desarrollo del puesto de trabajo y, por tanto, en el funcionamiento de la empresa. Si se produce una adecuación o ajuste, entre las competencias de la persona y las requeridas por un puesto, el ajuste será óptimo. De acuerdo al grado de especificidad, las competencias se dividen en dos grandes bloques: •

Conocimientos específicos: de carácter técnico, precisos para la realización adecuada de las actividades.

•

Habilidades/Cualidades: Capacidades específicas para garantizar el éxito en el puesto.

Lo que se pretende mediante el enfoque por competencias, es lograr una gestión de la empresa más ajustada al activo humano utilizando las características clave que tiene el personal actual y aquellas que hacen que, también, un determinado puesto de trabajo se desarrolle más eficazmente. La consecuencia de todo ello es la integración de un equipo de trabajo que conseguirá alcanzar los objetivos a corto, medio y largo plazo de manera efectiva. Una definición muy práctica y sencilla de las competencias es el definirlas como lo que saben hacer los empleados, diferenciándolas de las tareas que es lo que hacen en un determinado momento. A partir de aquí, podemos llevar a cabo una gestión de las competencias, simple quizás, pero útil, especialmente en los aspectos de desarrollo y mantenimiento de las mismas. El beneficio así puede ser inmediato, dado que siempre tenemos una perspectiva de la capacidad de la unidad para hacer frente a las contingencias que se puedan producir.

188


Estrategia de GTC La estrategia de Gestión Tecnológica del Conocimiento (GTC) más adecuada para el problema planteado es el desarrollo de un Sistema Basado en el Conocimiento (SBC), ya que es una estrategia Orientada a las Personas que permite la explicitación del conocimiento de los expertos en la ejecución de una determinada tarea, en este caso, la Asignación de Recursos. Existen diferentes métodos y sistemas de selección para incorporar personas a la organización. El más efectivo es el que identifique qué candidato se adapta mejor al puesto de trabajo con un coste adecuado. Los sistemas de selección basados en competencias, conciben y emplean éstas como filtros, mediante los cuáles se consigue seleccionar un pequeño número de candidatos adecuados. La descripción de puestos y de sus perfiles permite detectar los conocimientos, habilidades y capacidades necesarias para un desempeño adecuado o superior en el puesto de trabajo. Con esto como base, es posible implantar un mejor sistema de selección comparando las competencias requeridas para el puesto con aquellas con las que cuenta cada candidato. En la gestión por competencias es necesario tomar decisiones sobre la evaluación del desempeño. Los sistemas de evaluación del desempeño incorporan a los estándares de evaluación tradicionales aquellas conductas del trabajo necesarias para realizar tareas específicas. Una evaluación del desempeño efectiva se basará en el análisis de la actuación de las personas en los puestos y en su evaluación, según unos parámetros predeterminados y objetivos, para que proporcionen información medible y cuantificable. Un método efectivo para una primera aproximación al desempeño de las personas es el análisis de la adecuación al puesto. Se mantienen las mismas especificaciones técnicas de los perfiles definidos por competencias y se identifica el nivel de ajuste de la 189


persona a la ocupación de manera objetiva, utilizando las competencias necesarias para cada puesto y definiendo los puntos débiles y fuertes de cada persona.

Objetivos de la GTC Los objetivos perseguidos en el desarrollo de este proyecto han sido:

190

•

Modelado de las competencias requeridas por las organizaciones para conseguir la adecuación de sus trabajadores a los puestos de trabajo. Dichas competencias reflejan las habilidades, capacidades y conocimientos que poseen los trabajadores.

•

Para cada Técnica o activo de conocimiento empleado en las Tareas del proyecto, obtención de su Ontología que no es más que el conjunto de conceptos que maneja cada técnica, y que serán almacenados sobre un soporte informático para servirnos de ayuda en el desarrollo de la aplicación a la hora de seleccionar el mejor candidato para resolver una tarea.

•

Elaboración de un modelo de selección del mejor o los mejores candidatos para el desarrollo de Tareas dentro de la Organización, los detalles de este modelo se pueden observar más adelante en el apartado Modelo de Asignación.

•

Elaboración de un modelo de evaluación para medir el nivel de adecuación de una determinada asignación Tarea-Recurso/s según unas preferencias preestablecidas por la Organización, que nos proporciona una valoración individual del grado de


adecuación de un recurso a una tarea. Queda detallado más adelante en el apartado Modelo de Evaluación. •

Implementación de la aplicación StaffGES de los modelos anteriores, que proporciona como salida el plan óptimo para el desarrollo de un proyecto, en términos de una valoración realizada sobre las asignaciones parciales de Tarea-Recurso/s para todas las Tareas que formen parte del proyecto.

Descripción de StaffGES El objetivo de la aplicación StaffGES es gestionar la asignación de los recursos de proyectos en general, en términos de obtener el mejor equipo de trabajo para llevarlos a cabo. Dado que el sistema no debe centrarse en un tipo concreto de proyectos, se parte de la división general que establece el PMBOK (Project Management Body Of Knowledge), que divide cada proyecto en Fases y cada una de éstas a su vez en Tareas. La herramienta lo que permite, es que inicialmente, cada organización seleccione qué fases y más concretamente qué tareas formarán parte del proyecto que quieran gestionar. Una vez resuelto el problema de poder gestionar cualquier tipo de proyecto, se debe estudiar cada una de las tareas que forman parte del mismo según el PMBOK, para poder determinar las competencias requeridas en cada una de ellas. Esto es necesario para posteriormente establecer una correspondencia entre una tarea y el mejor individuo que puede llevarla a cabo, y que será el que mejor se ajuste a las competencias concretas de cada tarea. La cuestión en este punto, es determinar la forma en que se va a medir cada competencia. Lo primero es estudiar qué habilidades son tenidas en cuenta por las organizaciones a la hora de evaluar a su personal y establecer cuáles deben estar presentes en cada tarea 191


del proyecto. Es decir, establecer una asociación Tarea – Habilidad Requerida. A continuación damos una definición de habilidad y distinguimos entre dos tipos Relacional y de Gestión, así como un listado de las habilidades que finalmente seleccionamos, junto con una definición de cada una: Habilidad: Es la capacidad y disposición para una cosa. Cosas que se ejecutan con una cierta destreza. A su vez la habilidad puede ser de dos tipos. Relacional y de Gestión. •

R e l a c i o n a l : Son aquellas habilidades pertenecientes o relativas a la relación o correspondencia entre cosas. Dentro de este subtipo se encuentran varias habilidades relacionales concretas. ß

ß

ß ß

192

C o o r d i n a c i ó n : Capacidad de disponer cosas metódicamente. Aptitud para concertar medios, esfuerzos..., para una acción común. Comunicación: Aptitud para trato o correspondencia con una o varias personas. Fácil y accesible al trato con los demás. Aptitud o inclinación y propensión natural a comunicar a otro lo que posee. Liderazgo: Aptitud y capacidad clara para dirigir, ser jefe o estar a la cabeza de un grupo. Negociación: Capacidad para tratar asuntos públicos o privados procurando su mejor logro.


•

Gestión: Son aquellas habilidades relativas a la capacidad de realizar diligencias conducentes al logro de un negocio o de un deseo cualquiera. Capacidad de administrar. ß ß ß

ß

ß

ß ß

Visión: Capacidad para definir perspectivas de futuro de unas actividades determinadas. Control: Comprobación, inspección, dominio, mando. Capacidad de regulación sobre un sistema. Optimización: Capacidad de buscar y encontrar la mejor manera de realizar una actividad, es decir, la forma que hace máximo el rendimiento de un proceso o sistema. Planificación: Capacidad de realizar un plan o un proyecto para una determinada acción para obtener un objetivo determinado. D i r e c c i ó n : Facultades para enderezar, llevar rectamente una cosa hacia un termino señalado. Aptitudes de gobernar, regir, dar reglas para el manejo se una dependencia, empresa o pretensión. Orientar, guiar, aconsejar a quien realiza un trabajo. Encaminar la intención y las operaciones hacia un determinado fin. Objetivos: Capacidad de marcar el término o fin a que se dirige o encamina una acción u operación. Organización: aptitud especial para disponer y preparar un conjunto de

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personas, con los medios adecuados, para lograr un fin determinado. Llegados a este punto se debe establecer las habilidades requeridas para cada tarea del proyecto. Esta información forma parte de la base de conocimiento que usamos en nuestro modelo de planificación y cuyas reglas están escritas en lenguaje CML. El siguiente paso es medir las habilidades en base a una serie de capacidades, entendiendo el concepto capacidad como aquel que describe las necesidades precisadas por una competencia para poder ser desarrollada de una manera adecuada. Una capacidad es desarrollada por un “individuo” que, al aplicar un “proceso”, obtiene un “resultado”. Dependiendo de dichos conceptos, medimos la capacidad de un recurso para cumplimentar una competencia. Así distinguimos las siguientes capacidades agrupadas en Individuo, Proceso y Resultado: •

Individuo: Con individuo nos referimos a toda persona que esta disponible y que puede ser considerada como un recurso de carácter personal. ß

ß

194

Perseverancia: Cualidad de una persona consistente en la realización de las tareas de modo constante con el fin de obtener el objetivo marcado. También se refiere a la constancia de los pensamiento o ideales del individuo. Energía: Es una cualidad de la persona que consiste en la realización de las tareas de un modo vivo y ágil. Esta actitud desemboca en un ambiente de trabajo dinámico y fluido que lleva a la consecución de objetivos de una manera mucho más eficiente.


ß

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Higiene: Este atributo del individuo corresponde no solo a la definición estricta de higiene (que debe darse por presente en cualquier individuo) sino a la definición desde el punto de vista de la buena presencia, el saber estar y saber comportarse en situaciones que requieren cierto formalismo. A p r e n d i z a j e : Capacidad del individuo para asimilar conceptos de manera rápida y eficiente. Un individuo no debe centrarse únicamente en los conceptos que domina, debe estar abierto a la adquisición de nuevos conocimientos y por ello debe tener una facilidad para la asimilación de nuevos procesos, el uso de nuevas herramientas, etc. Toma de decisiones: Cualidad de la persona para decidir de manera rápida, adecuada y meditada ante situaciones que precisan la elección entre varias alternativas. Dotes de Mando: Atributo consistente en la facilidad para la trasmisión de las órdenes a los subordinados. Este atributo es complementario al de toma de decisiones, ya que en la mayoría de los casos las decisiones tomadas se transforman en una serie de ordenes que hay que saber transmitir. Superación: Cualidad del individuo que consiste en la realización de sus 195


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Resultado: El resultado es la consecuencia directa de la aplicación de un proceso por parte de un individuo. ß

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propósitos u objetivos de una manera más eficiente, rápida y correcta cada vez que los lleva a cabo. Síntesis: La síntesis en el individuo se refiere a la capacidad para realizar un resumen de una serie grande de conceptos en unos pocos, o la cualidad de resolver un número amplio de problemas de manera conjunta aplicando una solución común a todos ellos. La capacidad de síntesis se puede ver como el paso de lo particular a lo general. Análisis: Cualidad de un individuo para la distinción y separación de las partes de un problema o de un hecho concreto hasta llegar a conocer los principios o elementos de éste. Saber realizar un buen análisis es un factor importante para otros atributos del individuo como son la toma de decisiones y las dotes de mando.

C a l i d a d : Condición de que el resultado cumpla con unas condiciones establecidas de antemano y el aseguramiento de que los resultados han sido obtenidos de una manera correcta y adecuada. Robustez: Capacidad de la solución a responder de manera correcta a


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situaciones poco probables y anómalas. Flexibilidad: Es la cualidad del resultado para poderse variar o modificar dependiendo de las necesidades del momento. Esto permite que un resultado obtenido en un determinado momento con unas características determinadas pueda adaptarse a una variación leve en las necesidades. Completitud: Una solución debe ser completa. Debe abarcar todo el problema y darle solución de manera total y unitaria. Un resultado incompleto da lugar a la ausencia de otros atributos del resultado como pueden ser la calidad o la robustez. Fiabilidad: Consiste en la capacidad del resultado de responder de la manera que se espera a las circunstancias y situaciones a las que está sometido. También puede referirse a la propiedad de no contener ni fallos ni errores. Portabilidad: Capacidad de la solución de aplicarla en un determinado contexto y poder llevarlo a otro contexto con un bajo costo (sin que sea necesario realizar muchos cambios). M a n t e n i b i l i d a d : Facilidad o dificultad para mantener el resultado.

P r o c e s o : método que hace referencia a la capacidad de aquellas competencias que pueden 197


resolverse mediante la aplicación de un procedimiento exacto y definido. ß

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Eficacia: determina la capacidad de ofrecer los mismos resultados bajo las mismas condiciones. Un proceso con una alta eficacia, devolverá siempre los mismos resultados ante las mismas condiciones iniciales. En ocasiones puede ser interesante sacrificar la eficacia para obtener un resultado más rápido o menos costoso. Eficiencia: determina la utilización óptima de los recursos de la máquina. Así, un proceso altamente eficiente utilizará de manera óptima los recursos disponibles, por lo que el “porcentaje de uso” de dicho recurso será más elevado, aunque normalmente implica una mayor eficacia. F l e x i b i l i d a d : determina la posibilidad de modificar alguna función sin que afecte a sus actividades. Está muy relacionado con la mantenibilidad, aunque en general un proceso flexible puede desarrollar más funciones (relacionado con la “resolución de problemas”), que uno que no lo sea. C r e a t i v i d a d : determina la creatividad necesaria para resolver el proceso. Un valor alto indicará que la creatividad es importante en el proceso y que, por tanto, se requerirá


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una persona con esta característica a la hora de usarlo. Portabilidad: determina la facilidad de un proceso para ser utilizado en un sistema diferente de aquél para el que se proyecto. Alta portabilidad indicará facilidad para pasar entre sistemas, lo que es beneficioso en un entorno con cambios. M a n t e n i b i l i d a d : determina la facilidad para modificar el proceso ante cambios, ya sea en hardware o el proceso que requiera. Un proceso con una mantenibilidad baja requerirá poco esfuerzo para modificaciones “a posteriori”. Aprendizaje: determina la dificultad que el proceso requiere para manejarlo de una manera eficaz y precisa. Cuanto menor sea el aprendizaje requerido, más fácilmente se podrá asignar a una persona que lo desconozca. Resolución de problemas: determina si el proceso es capaz de resolver un único problema o varios. Hay procesos multifuncionales que serán capaces de resolver un número alto de problemas y otros que solo servirán para un problema concreto. Consumo: determina el gasto (en cantidad de recurso), que requiere el proceso para su resolución. Si el consumo de un proceso es elevado, entonces éste necesitará un gasto mayor del recurso que otro proceso 199


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con un consumo menor. En ocasiones estará relacionado con el tiempo (mayor consumo implica menor tiempo), pero en otras ocasiones son factores independientes (cuando el uso mayor de un recurso no repercute en un menor tiempo de proceso). T i e m p o : determina el tiempo d cálculo necesario para resolver el proceso en condiciones estándar (las determinadas por el proceso concreto). A menor tiempo, más rapidez para solventar el problema.

La relación entre Habilidad y las Capacidades Requeridas está contenida en la Base de Conocimiento formada por las reglas escritas en lenguaje CML. A continuación se debe valorar a cada trabajador de la empresa (que llamaremos Recursos), de la misma forma que a las Tareas, para poder establecer una asociación Tarea-Recurso, en base a la semejanza entre habilidades, capacidades y técnicas conocidas. Esta asociación será la salida que nos ofrece el Modelo de Asignación que veremos más adelante. Hay que tener en cuenta que un recurso no tiene por qué estar asignado completamente a una Tarea, sino que puede participar en una Tarea con un porcentaje de ocupación inferior al 100%, lo que le permite la participación en varias Tareas al mismo tiempo. También cabe mencionar que las Tareas pueden ser ejecutadas por uno o varios recursos. Una vez establecida una asociación entre cada una de las Tareas de un proyecto concreto con el o los recursos adecuados de una organización, obtenemos un plan de ejecución para el proyecto. Nuestra aplicación obtiene distintos planes viables, en concreto 10 200


planes para un mismo proyecto, y luego haciendo uso de un Modelo de Preferencias, elige el plan óptimo para la organización en función de una serie de requisitos preestablecidos por la misma. Estas características tenidas en cuenta por la aplicación son: •

Grado de competencia técnica de los miembros del equipo de trabajo.

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Robustez del equipo de trabajo.

•

Uso de políticas y procedimientos estándar.

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Proximidad física entre los miembros del equipo.

•

Grado de interacción entre los miembro del equipo.

•

Capacidades destacadas en el equipo medida en base a las capacidades de cada uno de los miembros.

Metodología CommonKADS es una metodología que se aplica para el análisis y la construcción de Sistemas Basados en el Conocimiento. Fue propuesta y desarrollada por un grupo de investigadores pertenecientes a diversos países de la Unión Europea, a través de un programa ESPRIT para la innovación y la aplicación de Tecnología Informática avanzada. El trabajo se comenzó en 1983 cuando había poco interés en tales metodologías. En ese momento, la construcción de sistemas de conocimiento estaba enmarcada bajo el paradigma de desarrollo por prototipos y de representación del conocimiento a través de reglas de producción, con hardware y software de propósito especial como máquinas LISP, herramientas especiales para sistemas expertos, etc. 201


Lo que se pretendía era crear un estándar para ingeniería del conocimiento y sistemas de conocimiento con el cual se pudieran construir sistemas industriales de calidad a gran escala, en una forma estructurada y controlada. En el desarrollo de CommonKADS han participado investigadores de diferentes áreas, de diferentes universidades europeas, e incluso empresas que han servido para ver su aplicación y validar lo establecido. A pesar de que el proyecto terminó en 1994, se han seguido desarrollado investigaciones alrededor de CommonKADS. Esto se ha logrado mediante el desarrollo de tesis doctorales que le han adicionado funcionalidad a la metodología, como por ejemplo algunas propuestas para comenzar a generar métodos de solución de problemas para el dominio del diagnóstico. Algunas son para añadirle características que permitan que la metodología se utilice en el desarrollo de sistemas multiagentes o para sistemas inteligentes en tiempo real. Un Sistema Basado en el Conocimiento es un sistema computarizado que contiene el conocimiento y el razonamiento de un dominio específico con el objetivo de dar solución a problemas en la misma forma como lo podría hacer un experto humano. Para hacer sistemas de información computarizados se han utilizado diversas formas de administración y desarrollo de proyecto. En términos generales, si el sistema es simple se sigue una ruta fija, basada en los modelos de cascada que consiste en un número de estados predefinido en una secuencia definida: preparar y planear el proyecto, investigar acerca de los requerimientos del cliente, especificar y diseñar el programa del sistema, probar y entregarlo. Cuando se habla de sistemas de conocimiento, se tiene el ingrediente del conocimiento, el cual es muy rico y difícil de tratar 202


con un enfoque tan rígido como el planteado anteriormente. Por esta razón, se ha utilizado más el enfoque de desarrollo por prototipos, el cual permite aprender en el sitio en donde se hace y se aplica el sistema, e incluso, hacer los cambios que se requieran de una manera más oportuna. El problema radica en que el modelo es de naturaleza ad hoc, difícil de predecir y de manejar. Se requiere entonces, de un enfoque que sea más flexible, como lo es el desarrollo en espiral, el cual admite tener un aprendizaje más estructurado y obtener resultados o estados parciales del sistema, permitiendo tener indicadores de gestión y dirección que se ha llevado a cabo para poder determinar en todo momento, qué pasó, se debe tomar después. CommonKADS es una metodología que refleja el modelo de espiral, favoreciendo el enfoque de administración de proyectos y presenta un modelo más flexible que el modelo de caída en cascada y más controlado que el desarrollo por prototipos. Además, para su planteamiento también se han tenido en cuenta otras metodologías para el desarrollo de sistemas de información computarizados, tales como el análisis y diseño estructurado, y la orientación por objetos. Adicionalmente, en CommonKADS se han trabajado factores que se manejan en algunas prácticas y teorías administrativas como la teoría de las organizaciones, la reingeniería de procesos, la administración por proyectos y la gerencia de la calidad. Cuando se habla de sistemas de conocimiento, se tiene el ingrediente del conocimiento, el cual es muy rico y difícil de tratar con un enfoque tan rígido como el planteado anteriormente. Por esta razón, se ha utilizado más el enfoque de desarrollo por prototipos, el cual permite aprender en el sitio en donde se hace y se aplica el sistema, e incluso, hacer los cambios que se requieran de una manera más oportuna. De este modo, "la Ingeniería del Conocimiento mediante CommonKADS se puede ver como una extensión de métodos existentes: esto es muy útil cuando las tareas, los procesos, los 203


dominios o aplicaciones se vuelven intensivas en conocimiento". Para hacer un proyecto de este estilo se debe tener en cuenta tanto el conocimiento para el desarrollo de proyectos en general, como también la experiencia que se tiene en los sistemas de conocimiento. CommonKADS proporciona las herramientas para poder llevar a cabo todo lo anterior. Es así como se han definido ciertos niveles para manejar el conocimiento y la información de un sistema en un entorno de la organización. Además, en cada uno de los niveles se cuenta con unos modelos que permiten, por medio de unos formularios, hacer el análisis detallado de los procesos, la información y el conocimiento.

Tarea de Asignación La Tarea de asignación es una tarea de síntesis, caracterizada por: •

Operar como mínimo con dos objetivos fijados de antemano.

•

La solución consiste en establecer relaciones entre objetos de diferentes conjuntos, cumpliendo unas restricciones y unos requerimientos.

Los conjuntos sobre los que opera la tarea de asignación juegan dos roles diferentes. Poeck y Puppe los denominan ofertas y demandas, mientras que Schreiber usa la terminología componentes y recursos, y Hama se refiere a ellos como fuentes y objetivos. En otros dominios más especializados el nombre de los roles sería tareas y recursos (en el dominio de asignaciones de trabajos), o bien actividades y espacios de tiempo (en planificación). Sin embargo la noción básica es única: cada elemento de los conjuntos de demanda debería ser asignado a un objeto del conjunto de oferta, o a un recurso.

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Por tanto, la entrada de una tarea de asignación son dos conjuntos, un conjunto de componentes y otro de recursos. La salida o el resultado de la asignación será un conjunto de tuplas constituyendo un subconjunto de productos cartesianos de los conjuntos de entrada. Para terminar, la entrada podría también incluir asignaciones existentes, esto nos lleva a una definición preliminar de la función de asignación, que puede ser observada en la siguiente figura:

Figura 1: La Tarea de Asignación: Definición preliminar.

Los requerimientos y restricciones son consideradas entradas estáticas. Hay distintos motivos que explican su uso: •

Restringir el conjunto de posibles soluciones, es decir “reducir el problema de espacio”.

•

Como criterio de preferencia de una posible solución sobre otra, como medida de calidad de la solución.

•

Como bases para formar un plan en el cuál el orden de los componentes debería ser preestablecido.

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Se puede distinguir entre varios tipos de restricciones y requerimientos basados en su uso. La distinción entre restricción y requerimiento no está muy clara. En algunos casos la distinción esta basada en su uso, por ejemplo las restricciones son usadas para restringir el conjunto de posibles soluciones mientras que los requerimientos son usados para evaluar soluciones propuestas. Las restricciones podrían ser evaluadas con respecto a asignaciones individuales de tuplas, un conjunto de asignaciones de tuplas o una asignación global de ellas. Una restricción local es una restricción que puede ser evaluada con respecto a una asignación individual de tuplas. Otras restricciones requieren mas o menos interacción con otras asignaciones, un extremo serían las restricciones que suponen la asignación completa. Algunas restricciones no pueden ser violadas bajo ninguna circunstancia, estas son las llamadas restricciones duras. Por otra parte algunas restricciones son más bien preferencias o deseos la cuales podrían no ser satisfechas. Nosotros nos referimos a ellas como restricciones blandas. Mientras el conjunto de restricciones duras debe ser consistente, las restricciones blandas podrían entrar en conflicto entre ellas. Un asunto a tratar sería como distinguir ambos tipos de restricciones. Esto podría resolverse asignando pesos a las restricciones para solventar conflictos.

Tarea de Evaluación La Evaluación es un tipo de problema en el que una descripción de un caso (entrada) es mapeada sobre una decisión (salida) en base a un Modelo de Sistema: •

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Descripción de un caso: Este rol consiste en una descripción estructurada del caso que necesita ser


valorado. Este caso es normalmente descrito en términos de sus observables (datos característicos del caso), consistiendo en una simple colección de estos o bien una estructura más compleja. •

D e c i s i ó n : Esta es la decisión tomada ante la descripción de un caso.

•

Modelo del Sistema: Este es el rol más importante en la tarea de Evaluación. Es un rol estático, es decir, que no cambia durante el proceso de resolución del problema. Consiste en dos roles diferentes pero interdependientes: •

Descripción del sistema: Esta es una descripción abstracta del sistema que esta siendo valorado. Un caso específico es básicamente un ejemplo concreto de este sistema. Contiene el conocimiento que indica cómo se presenta un caso, qué tipo de casos pueden existir, y qué términos pueden ser usados en la descripción de un caso. Estos términos son normalmente manejados en una jerarquía abstracta o taxonomía, para que sea más fácil razonar si un término pertenece a una clase más general o si una clase es subtipo de otra.

•

Normas aplicables: es un elemento clave en una tarea de Evaluación. Consiste en el conocimiento que determina qué decisiones son posibles tomar y qué factores influyen en esta decisión.

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Figura 2: Representación de la Tarea de Evaluación

En principio, la solución para un problema de Evaluación, consiste en tres líneas principales de razonamiento: abstracción, especificación y correspondencia, que se pueden ver como tres saltos en la estructura del método para una solución. Con esta organización, la Ingeniería del Conocimiento necesita seleccionar como mucho cuatro componentes del modelo en base a obtener un método completo para la función de Evaluación.

Diseño de StaffGES El objetivo de la herramienta StaffGES de Planificación de proyectos es el de dar un soporte informático a las áreas de Selección del personal para el desarrollo de proyectos dentro de una organización. Posee los siguientes módulos principales: • Selección por parte de cada organización de las tareas que formarán parte del plan junto con las fechas de incio y fin de cada una de ellas.

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•

Selección de las capacidades, habilidades y otras características deseadas para el equipo de trabajo.

•

Evaluación del desempeño de los individuos en base a las habilidades, capacidades y activos de conocimiento de cada uno de ellos.

•

Generación de distintos planes.

•

Valoración de los planes y Selección del plan óptimo para la organización.

La implementación de este sistema permite a las organizaciones gestionar mejor sus recursos humanos, obteniendo las mejores decisiones de capacitación y selección de personal.

Modelo de Competencias El modelo de competencias describe las competencias que requieren las tareas en términos de las habilidades y los activos de conocimiento necesarios para llevarla a cabo, así como en aquellas que poseen los recursos y que permitirán establecer una correspondencia entre ambos conjuntos. Así mismo las habilidades son medidas en base a una serie de capacidades que nos ayudarán a establecer la relación tarea-recurso. El concepto tarea-competencia se encuentra en la base de conocimiento, y forma parte del conocimiento estático del modelo que se utiliza en la inferencia Seleccionar para determinar qué competencias son las que prevalecen en una tarea concreta, luego con este conocimiento y haciendo uso de otra base de conocimiento recurso-competencia (introducido por cada Organización), se selecciona aquel conjunto de recursos que cumplan con dichas competencias. Vamos a ver todo esto con más detalle, describiendo

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las distintas Inferencias que se usan para tal fin. Podemos observar lo anterior en el siguiente diagrama de inferencia (Figura 3).

Figura 3: Parte del Diagrama de Inferencia de la Tarea de Planificación de Proyectos

Inferencia Seleccionar Se usa en el primer paso de la aplicación y no se trata más que de ir seleccionando de una en una las distintas Tareas que forman parte del Proyecto que queremos planificar. Estas Tareas son elegidas por el cliente de la herramienta StaffGES desde una ventana que aparece al seleccionar la opción Nuevo Plan del menú de Inicio, y que serán aquellas Tareas que quiere que se lleven a cabo en su Proyecto. Primera Inferencia Corresponder Tiene como entrada la Tarea sobre la que se quiere encontrar el conjunto de recursos para ejecutarla. Y produce como salida esa Tarea junto con las competencias que la caracterizan. Como observamos hace uso del conocimiento estático Modelo Tareas+Competencias. Por lo tanto su función es hacer corresponder cada Tarea con sus 210


competencias, lo que se conoce como hacer un emparejamiento entre el conjunto de Tareas y el conjunto de Competencias. Segunda Inferencia Corresponder Tiene como entrada la correspondencia entre cada Tarea y sus competencias y obtiene como salida un subconjunto del conjunto de Recursos (son los trabajadores de la organización) disponibles. Hace uso de un conocimiento estático que será introducido por cada Organización que use la Herramienta StaffGES y que no es más que la información referida a las competencias que presentan cada uno de sus recursos o trabajadores. Evidentemente usando aquellas competencias que caracterizaban a las Tareas. Por tanto tendremos para cada recurso de la organización información sobre lo siguiente: o Los activos de conocimiento o técnicas que conoce y más concretamente qué conceptos, atributos y procedimientos de los que se usan en esa técnica. o Las habilidades que posee de entre el conjunto de habilidades que seleccionamos y que se dividían en Relacionales y de Gestión, y para cada habilidad qué capacidades son las que predominan en el recurso. Éste es por tanto un primer filtro que usamos en la aplicación para quedarnos sólo con un subconjunto de todos los recursos presentes en la organización. La condición que han de cumplir los recursos para pasar este primer filtro es que conozcan todas las técnicas o activos de conocimiento que usa la Tarea en cuestión y que además dicho recurso esté disponible en la fecha para la que es requerido.

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Este subconjunto de recursos que obtenemos se encuentra representado en la figura por la entidad Recursos Requeridos y será del conjunto que partiremos en el Modelo de Evaluación.

Modelo de Tareas El modelo de tareas es la parte de conocimiento estático que gestiona las fases, procesos y tareas que formarán parte de la planificación de un proyecto, así como las competencias que caracterizan a cada tarea del modelo y que serán las Habilidades, los activos de conocimiento y las capacidades relacionadas con la misma.

Modelo de Asignación Es la parte del Diagrama de Inferencia para la Tarea de Planificación, que se encarga de la obtención de un valoración para cada uno de los Recursos que pasaron el primer filtro de selección, los representados por la entidad Recursos Requeridos. Podemos observarlo en la siguiente figura, antes de detallar cada una de las inferencias que lo componen:

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Figura 4: Modelo de Asignación.

Inferencia Seleccionar Subconjunto Produce como salida un subconjunto ordenado del conjunto de Recursos Requeridos, lo que en la gráfica anterior hemos denominado Subconjunto de Recursos. Hace uso de un Modelo de evaluación que hemos llamado Modelo Asignación Recurso y que actúa como un segundo filtro de selección. En este caso lo que medimos de cada recurso es el número de capacidades que conoce con respecto al número de capacidades presentes en cada una de las habilidades de la Tarea actual, y una vez obtenida una valoración en tanto por ciento, se compara con un valor que es introducido por la organización que usa la Herramienta y que por defecto será del 50% pudiendo ser modificado por la organización antes de iniciarse la planificación.

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Por ejemplo, la Tarea “Ordenación de Actividades” requiere como habilidades Visión y Control y estas a su vez están relacionadas con las siguientes capacidades: La habilidad de control es medida con las capacidades de Individuo: Energía, Aprendizaje y Análisis, de Proceso: Calidad y Robustez, y de Resultado usa Mantenibilidad, Aprendizaje y Tiempo. Y a su vez la habilidad de Visión con Energía, Síntesis y Análisis para Individuo, Completitud y Robustez para Proceso y Creatividad, Consumo y Energía para resultado. Ahora si el valor mínimo seleccionado por la organización fuera de un 60%, entonces el recurso pasaría el filtro si contase al menos con un 60% de las parejas Habilidad/capacidad de las detalladas arriba. Una vez pasado este segundo filtro contamos con aquellos recursos que más eficientemente podrían llevar a cabo la Tarea actual. Ahora ordenamos los recursos que nos hayan quedado en base a una ponderación que es el producto de dos valores: o Por un lado la experiencia del recurso en la Tarea, que es un valor introducido por la organización y que se mide en horas de trabajo dedicadas a la misma. o Y por otro el desempeño del recurso en la Tarea y que mide el grado de satisfacción en la realización de la misma Tarea en proyectos anteriores y que será un valor suministrado por un superior de la organización en una escala de 1 (poca satisfacción) a 5 (mucha satisfacción).

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Los recursos serán ordenados de mejor a peor según hayan obtenido un mayor o menor valor en la ponderación anterior respectivamente. Y es este subconjunto ordenado lo que nos proporciona este Modelo como salida. Inferencia Asignar Esta es quizás la parte más difícil de implementar en la Tarea de Planificación y es que no queremos quedarnos en la obtención de una única planificación sino que queremos que la aplicación genere varias planificaciones haciendo uso por tanto de distintas asignaciones Tarea-Recurso en cada una de ellas. Por tanto el algoritmo para la generación de todos estos planes alternativos debía ser tal que permitiese ir comparando una cierta valoración que llevemos hasta el momento del plan actual con la valoración realizada en el mismo punto para planes provisionales generados anteriormente durante esta misma planificación y quedarnos por ejemplo con los 10 planes mejor valorados. Además esta valoración debía ser tal que no sólo midiese el grado de efectividad para las Tareas ya asignadas hasta el momento sino que hiciese una estimación de lo buenas que podrían llegar a ser las asignaciones que quedasen por realizar en el plan actual. Según todo lo anterior y haciendo uso de los conocimientos en Inteligencia Artificial llegamos a la conclusión de que un buen algoritmo a usar sería el que se conoce como A*, el cuál hace uso de una estructura de árbol para ir obteniendo distintas alternativas a un problema, y va comparando esas distintas alternativas con una función de evaluación formada por dos componentes, el primero un valor que refleja cómo de buena es la alternativa hasta el momento, y otro que llama Heurística y que es una estimación de lo buena que puede llegar a ser la alternativa actual. Además este algoritmo evita que nuestra aplicación pudiera caer en un óptimo local, ya que realiza búsquedas globales para todos los nodos generados hasta el momento 215


en el árbol y garantiza que la/s solución/es obtenidas sean las óptimas. Por tanto en este punto de la aplicación implementamos el algoritmo A* de manera que cada nodo generado por el algoritmo representase una asignación provisional Tarearecurso/s, y un camino desde el nodo raíz a un nodo hoja representase uno de los planes óptimos para llevar a cabo el proyecto. Pasamos ahora a detallar qué función de evaluación hemos usado para la comparación entre nodos del árbol. Como dijimos dicha función es la suma de dos componentes: •

El que mide cómo de buena es la planificación hasta el momento y que llamamos F. Para ello distinguimos en nuestro plan las Tareas que son Críticas (y por tanto no pueden sufrir retraso en su ejecución) de las que no lo son, ya que se valorará más alto aquel plan que tenga asignados para las tareas críticas, el o los mejores recursos con que cuenta la organización. Por tanto la fórmula usada ha sido: Para cada Tarea que haya sido planificada: Si la Tarea es Crítica: devolver 1,1* ValorTarea Si no devolver ValorTarea

Siendo el ValorTarea un valor obtenido haciendo uso de la Base de conocimiento Tarea-Conocimiento y ConocimientoConcepto que podemos observar en los anexos I y III respectivamente y que calculamos como:

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Guardamos en “numActivos” el número de entidades, atributos y procedimientos para cada técnica usada en la Tarea que conoce el/los empleados asignados a la Tarea. En “numTec” el número de técnicas usadas en la Tarea. Y en “numActTec” el número de entidades, atributos y procedimientos usados por cada técnica de la Tarea. En “numHabCapEmp” el número de Habilidades/Capacidades que posee cada empleado asignado y que estén presentes en la Tarea para la que fueron asignados. En “numHabCapTec”, el número de parejas habilidad capacidad requerida que posea cada Tarea. Así calculamos: 0 , 6 * ( S para cada ténica (numActivos/NumActTec))/numTec + 0,4*(numHabCapEmp/NumHabCapTec). De esta manera ponderamos más aquellos individuos que conozcan más detalles técnicos de la tarea que aquellos otros que posean más habilidades para la ejecución de la misma. •

El segundo componente que llamamos H será el que realice una estimación de cómo de buena podrá ser una planificación si seguimos el estudio del plan por esa rama del árbol. La fórmula para este componente es idéntica a la anterior sólo que aquí los recursos que se toman serían todos aquellos que hubiesen pasado los dos filtros de selección para cada Tarea y que por tanto representarán un valor 217


aproximado de lo que sucedería en asignaciones Tarea-Recurso posteriores. De esta manera cada vez que se realice una nueva asignación se calcula el valor de la función de evaluación para ese nodo como F + H y se compara este valor con el valor de los nodos contenidos en una Lista de abiertos (lista de nodos generados y estudiados) y se continúa la expansión del árbol por aquella rama que tenga el valor más alto. Inferencia Criticar Cada vez que se crea un nuevo nodo en el árbol que va generando el algoritmo A*, y que como sabemos representa una asignación Tarea-Recurso/s, se comprueba si esa nueva asignación provocaría Incompatibilidades con las asignaciones que llevo hasta el momento. Es decir se critica esa nueva asignación, pudiendo dar lugar a los siguientes tipos de Incompatibilidades: Incompatibilidad Asignación Temporal ‡ Ese recurso ya esta asignado para la realización de otra tarea y ambas tareas se solapan en el tiempo, y además el porcentaje de ocupación del recurso no es suficiente para la realización de ambas tareas a la vez. • Incompatibilidad Insuficiencia Temporal ‡ El recurso asignado a la tarea tiene disponible para el período de tiempo en el que debe ejecutarse la tarea, sólo una parte de su porcentaje de ocupación y este no es suficiente para terminar la tarea dentro del plazo acordado. •

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•

Incompatibilidad Individual ‡ El recurso no puede realizar el trabajo ya que sólo es requerido para un porcentaje de una tarea pero dicho recurso no puede dividirse.

Por tanto la salida de esta Inferencia es el tipo de Incompatibilidad existente que servirá de entrada a la Inferencia Modificar que explicamos a continuación. Inferencia Modificar Toma como entrada el tipo de Incompatibilidad que provocaría una nueva asignación, y produce como salida un cambio en el plan provisional al que afecte, adoptando según el caso, las siguientes soluciones: •

Cuando se produzca una Incompatibilidad Asignación Temporal, comprobar la prioridad de las tareas en conflicto y para aquella de mayor prioridad dejarle el recurso y para la de menor, des-asignar ese recurso y buscar el siguiente recurso mejor valorado para esa tarea.

•

Si por el contrario la Incompatibilidad es del tipo Incompatibilidad Insuficiencia Temporal, también tenemos en cuenta el tipo de la tarea en la que se produjo la Incompatibilidad para ver qué solución adoptamos: ß Si la tarea es MUY NORMALIZADA, buscar otro recurso (el siguiente válido de la lista de recursos para esa tarea) y añadirlo al trabajo del recurso que teníamos, para ver si entre ambos

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son capaces de realizar la tarea en el plazo previsto. ß Si por el contrario la tarea fuera POCO NORMALIZADA y debiera ser ejecutada por una única persona, buscar el siguiente recurso mejor valorado para esa tarea y comprobar si hay o no nuevas Incompatibilidades. • Por último si la Incompatibilidad es del tipo Incompatibilidad Individual, se busca el siguiente recurso mejor valorado para la tarea, y se comprueba si hay de nuevo Incompatibilidades. Una vez que aplicamos lo que acabamos de describir arriba, llegamos a la obtención de un conjunto de planes que podrían llevar a cabo el proyecto, en concreto nuestra aplicación proporciona como salida de aplicar lo anterior un total de 10 planes. En el siguiente apartado pasamos a detallar el Modelo de Evaluación que hemos usado para obtener una ponderación de cada uno de estos planes y que ayudarán a la organización a seleccionar aquel plan que se ajuste mejor a sus preferencias.

Modelo de Evaluación Este es el último paso a aplicar en la Tarea de Planificación, antes de obtener el mejor equipo de trabajo para la ejecución del proyecto. Podemos observar la Inferencia Evaluar en el siguiente diagrama que es la que se usa en este Modelo.

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Figura 5: Modelo de Evaluación.

Inferencia Evaluar Toma como entrada el conjunto de planes obtenidos en el Modelo anterior (en nuestra aplicación un total de 10 planes) y haciendo uso de un conocimiento estático que hemos denominado Modelo de Preferencias, pondera cada uno de esos planes en base a las siguientes propiedades que serán seleccionadas en la Interfaz de Inicio de la herramienta, por la organización, antes de ejecutar la planificación. Dichas propiedades y el modo de evaluarlas queda detallado en los siguientes puntos: o Grado de competencia técnica de cada recurso asignado para desempeñar la tarea. Si este valor es muy alto valorar mejor aquella planificación que haya usado menos recursos de gran competencia técnica para llevar a cabo la tarea. Este grado se obtiene del Modelo de Preferencias y se encuentra en la información introducida por la organización para cada uno de sus empleados, en concreto se trabaja con el grado de desempeño de

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tareas de cada empleado, que vimos que consistía en un valor del 1 al 5. La fórmula usada para conseguir lo anterior ha sido: Con “DesempEmp” representamos el grado de desempeño de cada uno de los empleados asignados a la tarea. ValorMax representa el valor 5, que el máximo valor que puede llegar a tener el grado de desempeño. T = (S (Para cada tarea(S DesempEmp/numEmp))) / ValorMax*numTareas o Grado de interacción deseado por la empresa entre los recursos asignados a una misma tarea. Alto grado, entonces cuantos menos recursos tenga asignados la tarea mejor. Para cada tarea la empresa introduce un valor en una escala del 1-5 indicando el grado de interacción, siendo 1 una interacción baja y 5 la máxima interacción, esta información la obtenemos de las Bases de conocimiento sobre Tareas que queda reflejada en el Modelo de Preferencias. En este caso hemos hecho análisis por casos para obtener una ponderación que reflejase lo anterior: GradoInteraccion = 5 ‡ 5/numEmp GradoInteraccion = 4 ‡ 4/1,2*^numEmp GradoInteraccion = 3 ‡ 3 GradoInteraccion = 2 ‡ 2*numEmp/3 GradoInteracción = 1 ‡ numEmp Para cada Tarea del plan, sumaríamos en base a su grado de interacción, el valor indicado a la derecha de la flecha y así obtendríamos un valor total que llamamos G. Dicho valor será alto si teniendo la

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tarea un alto grado de interacción, el número de empleados asignados a la misma es pequeño. o Proximidad física del equipo. Si los recursos estarán muy cerca durante la realización de la tarea, cuantos más recursos se asignen a una tarea mejor. Valor introducido por la empresa, será un valor booleano para cada tarea del proyecto y que forma parte de una base de conocimiento representada en el Modelo de Preferencias. Si el valor es “Sí” los miembros del equipo estarán muy próximos. La fórmula usada para este cálculo es la siguiente: Con “NumTareaProxSI” representamos el número de Tareas del plan que presentan proximidad física del equipo. Con “NumEmpTarea” reflejamos el número de empleados de una tarea. Así calculamos su valor que lo llamamos F: F = (NumTareasProxSI + S (para cada tarea con proxFisica=NO (1 / numEmpTarea)) / Numero de Tareas Total De esta manera cuando no exista proximidad física en la Tarea se obtendrá un valor pequeño en el caso en que el número de empleados sea grande. o Uso de políticas y procedimientos estándar. Será un valor booleano para la realización de cada tarea y si es “Si” entonces será mejor cuantos mas miembros tenga el equipo. Este es un valor introducido por la empresa, y que forma parte de una base de conocimiento representada en el Modelo de Preferencias. El cálculo de su valor que llamaremos P es similar al anterior:

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Con “NumPolProcEstanSI” representamos el número de Tareas del plan que presentan proximidad física del equipo. Con “NumEmpTarea” reflejamos el número de empleados de una tarea. Así calculamos: P = (NumPolProcEstanSI + S (para cada tarea con PolProcEstandar=NO (1 / numEmpTarea)) / Numero de Tareas Total De esta manera cuando no se usen Políticas ni procedimientos estándar en la tarea, se obtendrá un valor pequeño en el caso en que el número de empleados sea grande. o Robustez del equipo de trabajo. Comprobar para cada equipo qué ocurriría si fallase algún miembro de su equipo, si podrían cubrir su trabajo el resto de miembros. Para el cálculo de su valor que hemos llamado R hacemos: MaxHolgura = Holgura Máxima que se calcula como: S (para cada tarea ((8*numero de recursos asignados a la tarea)-(horas de dedicación diaria a la tarea)) R = (S (para cada tarea(Suma del tiempo libre de cada empleado asignado a la tarea))/MaxHolgura Siendo 8 el número máximo de horas de trabajo que una persona puede realizar al día. La suma del tiempo libre se calcula cogiendo para cada empleado asignado a esa tarea, el número de horas que tiene disponibles en las fechas en las que se ejecutaría la tarea.

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o Grado de las capacidades presentes en el equipo. Ver qué capacidades son las que están mas presentes en un equipo, en base a las capacidades de cada miembro del mismo. La empresa puede seleccionar estas capacidades y ordenarlas de mayor a menor importancia en la Interfaz de inicio de nuestra herramienta. Así según la posición que ocupen en la lista ordenada de capacidades se les dará mayor o menor importancia a la hora de evaluar estas capacidades en el plan. Siendo numCapacidades el número de capacidades seleccionadas por la organización e “i” la posición ocupada por cada capacidad seleccionada. Calculamos este valor que llamamos C haciendo uso de: GradoMaxCapacidad = S (desde i=0 hasta numCapacidades(1 + 0 , 1* i ) / numAsignacionesTotales. C = (S (desde i=0 hasta numCapacidades(Numero de empleados que poseen la capacidad i*(1 + 0,1*i)))/GradoMaxCapacidad De esta manera para aquellas capacidades que se encuentren antes en la lista y que por tanto se consideren más importantes, se les asignará un valor mayor en el caso de que esa capacidad esté presente en los recursos asignados. Una vez obtenidas estas valoraciones para cada uno de los 10 planes, la aplicación muestra por pantalla dichas valoraciones para cada plan y el cliente que lanzó la planificación, selecciona el plan que más le interese.

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Conclusiones En el presente proyecto se ha desarrollado la aplicación StaffGES, que proporciona como salida la asignación de recursos óptima para el desarrollo de un proyecto, en términos de una valoración realizada sobre las asignaciones parciales de Tarea-Recurso/s para todas las Tareas que formen parte del proyecto. Para ello de ha desarrollado un Modelo de las competencias requeridas por las organizaciones para conseguir la adecuación de sus trabajadores a los puestos de trabajo. Dichas competencias reflejan las habilidades, capacidades y conocimientos que poseen los trabajadores. Para cada Técnica o activo de conocimiento empleado en las Tareas del proyecto, obtención de su Ontología que no es el conjunto de conceptos que maneja cada técnica. Mediante la metodología CommonKADS se han elaborado los modelo de selección del mejor o los mejores candidatos para el desarrollo de Tareas dentro de la Organización, y de evaluación para medir el nivel de adecuación de una determinada asignación Tarea-Recurso/s según unas preferencias preestablecidas por la Organización, que nos proporciona una valoración individual del grado de adecuación de un recurso a una tarea. El desarrollo de un Sistema Basado en el Conocimiento es la estrategia de Gestión Tecnológica del Conocimiento (GTC) más adecuada para el problema planteado, ya que es una estrategia Orientada a las Personas que permite la explicitación del conocimiento de los expertos en la ejecución de una determinada tarea, en este caso, la Asignación de Recursos.

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Bibliografía BREUKER, J., VAN DE VELDE, W.. “CommonKADS Library for Expertise Modelling. Reusable problem Solving Components”. IOS Press (1994). PMI. “Guide to the Project Management Body of Knowledge, A (PMBOK® Guide)”. PMI (2000). SCHREIBER, A. TH., AKKERMANS, J. M., ANJEWIERDEN, A. A., DE HOOG, R., SHADBOLT, N. R., VAN DE VELDE, W., WIELINGA, B. J.. “Engineering and Managing Knowledge. The CommonKADS Methodology versión 1.0”. University of Ámsterdam (1998). SCHREIBER, G., WIELINGA, B., AKKERMANS, H. VAN DE VELDE, W., ANJEWIERDEN, A.. “CML: The CommonKADS Conceptual Modelling Language”. Proceedings of 8th European Knowledge Acquistion Workshop EKAW'94, LNCS 867, Springer Verlag (1994). VERMA K. V.. “Organizing Projects for Success: The Human Aspects of Project Management Vol I”. PMI (1995). VERMA K. V.. “Human Resource Skills for the project Manager: The Human Aspects of Project Management Vol II”. PMI (1996). VERMA K. V.. “Managing the Project Team: The Human Aspects of Project Management Vol III”. PMI (1997).

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CASO 3 El Desarrollo de Memorias Corporativas Jesualdo T. Fernández Breis Rodrigo Martínez Béjar Fernando Martín Rubio

En este tercer caso se describen los fundamentos y la metodología para el desarrollo de Memorias Corporativas. La importancia de la Gestión del Conocimiento es cada vez mayor en el ámbito organizacional. La Memoria Corporativa es una herramienta apropiada para representar el conocimiento de las organizaciones, es decir, una estrategia de Exteriorización del conocimiento. En este caso presentamos un enfoque basado en la ingeniería ontológica para modelar memorias corporativas. En este enfoque, los miembros de la organización actúan como constructores de conocimiento para construir memorias corporativas cooperativamente. Además, los empleados que participan en el proceso de construcción de la memoria corporativa pueden usar su propia terminología incluso para solicitar información sobre la memoria corporativa en un determinado instante. Este trabajo ha sido posible gracias a la financiación del Ministerio de Ciencia y Tecnología a través de los proyectos TIC2002-03879, FIT-110100-2003-73 y FIT-150500-2003503, la Fundación Séneca a través del proyecto PI16/0085/FS/01, y la Comisión Europea a través del proyecto ALFA II0092FA.

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Introducción Actualmente, la Gestión del Conocimiento es un factor clave en las organizaciones debido a que la tendencia actual es la evolución del concepto de empleado a trabajador de conocimiento (Brooking, 1999; Muller and Schappert, 1999). Las organizaciones se están dando cuenta del incremento del valor de los productos y servicios que supone el conocimiento además de representar una ventaja competitiva. Según (Steels, 1993), los objetivos de la Gestión del Conocimiento en una organización son promover el crecimiento del conocimiento, la comunicación del conocimiento y la preservación del conocimiento en la organización. Existen varios tipos de conocimiento relevante para una organización. De esta forma, podemos mencionar la identificación de funciones críticas en conocimiento y el conocimiento de quién sabe qué en la organización como los factores más importantes. Este conocimiento debe ser mantenido en la organización y debido a ello surge el concepto de Memoria Corporativa. El “know-how” suele estar distribuido en una organización, de forma que para facilitar su acceso y reutilización, debe integrarse de forma coherente, esto es, ser expresado en forma de Memoria Corporativa. Esto ha sido considerado como un elemento clave para la consecución de la Gestión de Conocimiento porque facilita la conservación, distribución y reutilización de conocimiento. En la literatura podemos encontrar diferentes definiciones de Memoria Corporativa, que pasamos a repasar a continuación. En (van Heijst et al, 1996) se define una Memoria Corporativa como “una representación explícita y persistente del conocimiento y de la información de una organización”, mientras que (Prassad and Plaza, 1996) lo hacen como “los datos colectivos y los recursos de conocimiento de una compañía, incluyendo experiencias de proyectos, experiencia en resolución de problemas, etc”. En (Rabarijaona et al, 1999), la gestión de una Memoria Corporativa se describe como compuesta por 6 procesos: detección de necesidades, construcción, distribución, uso, evaluación y 229

Caso 3: El Desarrollo de Memorias Corporativas

evolución de la Memoria Corporativa. En el enfoque que presentamos en este capítulo tratamos cuatro de estas etapas: construcción, distribución, uso y mantenimiento del conocimiento. Este enfoque sigue una perspectiva distribuida, esto es, definiremos un sistema para gestionar memorias corporativas distribuidas que van a facilitar la compartición del conocimiento y la colaboración entre grupos de personas que pueden estar dispersos geográficamente. En (Caussanel et Chouraqui, 1999), los autores llegan al concepto de Memoria Corporativa a través del concepto de actividad en una empresa. Para estos autores, una Memoria Corporativa se compone de un conjunto de actividades, definiendo actividad de la misma forma que en (Grunstein, 1995): “lo que la gente hace, hora tras hora, días tras día: finalmente, los empleados obtienen resultados porque saben lo que pueden hacer, piensan lo que tienen que hacer, y todas estas tareas implican un know-how específico tan simple como sea posible”. La tecnología usada para representar en este enfoque el conocimiento ha sido la ontología, que es un elemento que ha sido considerado necesario para realizar una Gestión de Conocimiento apropiada (Benjamins et al, 1998; O’Leary, 1998). Una ontología se ve comúnmente como una especificación de una conceptualización del conocimiento de un dominio (van Heijst et al, 1997). Podemos encontrar ontologías del dominio (por ejemplo una ontología de virus en medicina) y una ontología empresarial (por ejemplo, una descripción de un modelo empresarial). Ambas perspectivas pueden y deben ser incorporadas en una Memoria Corporativa. En nuestro enfoque, cada grupo de personas genera una ontología que especifique el conocimiento del grupo relevante para la organización. Esta ontología representa una parte de la organización que debe ser compartida con el resto de grupos que pertenece a la misma organización o a otras organizaciones colaboradoras. Para permitir esta compartición de conocimiento debemos proceder a integrar el conocimiento de cada ontología, una perteneciente a cada grupo. En (Musen, 1997) se comenta que la reutilización de ontologías presenta una gran ventaja para la investigación en sistemas basados en conocimiento. 230


Estamos de acuerdo con este comentario ya que esta reutilización permite generar conocimiento a partir de diferentes ontologías fuente pertenecientes a grupos en vez de generar el conocimiento a partir de cero.

Gestión de Corporativa

Conocimiento

y

Memoria

Los procesos principales en Gestión de Conocimiento pueden ser descritos como en (Dignum and Heimannsfeld, 1999): “identificar y mapear las ventajas intelectuales de la organización, generar nuevo conocimiento para que la organización obtenga ventajas competitivas, hacer accesible un gran volumen de información corporativa, compartir buenas prácticas y tecnología que permita todo lo anterior, incluyendo groupware e intranets. Por lo tanto, no puede ser visto como un producto sino como un proceso que ha de ser implementado durante un período de tiempo. Como se señala en (Benjamins et al, 1998), este proceso tiene “tanto que ver con relaciones humanas como con prácticas de negocio y tecnologías de la información”. La importancia de los sistemas distribuidos de Gestión de Conocimiento está creciendo rápidamente debido a que cada vez es más importante la distribución del conocimiento. Un ejemplo de este tipo de sistemas es una Memoria Corporativa, que integra información contextual, documentos e información sin estructurar, facilitando su acceso, compartición y reutilización. Su función más importante es mejorar la competitividad de la organización por la forma en que gestiona su conocimiento (Abecker et al, 1998). En este enfoque asumimos que una organización está dividida en diferentes grupos, cada uno de los cuales está compuesto de individuos, caracterizándose un grupo por el número de miembros. Un grupo puede tener uno o más miembros, de forma que pueden ser descritos como grupos no vacíos de personas. Desde un punto 231


de vista funcional, un grupo puede ser un departamento de la organización o un grupo de personas encargadas de algunas tareas específicas o de ciertas responsabilidaes en la organización, porque no todas las organizaciones o empresas se organizan de la misma forma. Por lo tanto, nuestra noción de grupo fue concebida lo suficientemente flexible como para ser aplicada a una gran variedad de tipos de estructuras organizativas. El concepto de “grupo” se ha usado frecuentemente en el contexto de Memorias Corporativas. Por ejemplo, en (Euzenat, 1996) se define una Memoria Corporativa como “un repositorio de conocimiento y know-how de un conjunto de individuos que trabajan en una empresa concreta. Nuestro concepto de Memoria Corporativa no se restringe a una única organización, sino que es aplicable a una organización cooperativa. Una organización cooperativa puede ser vista como una colección de grupos de personas que pertenecen a una o más organizaciones, de forma que esos grupos pueden y deben trabajar cooperativamente. En nuestro concepto de organización cooperativa, cada organización está dividida en grupos, cada uno de los cuales tiene un administrador. Ambas organizaciones han llegado a un acuerdo para colaborar en la realización de algún proyecto común. Por lo tanto, esta organización cooperativa está compuesta de una serie de grupos de trabajo y la memoria corporativa para esta organización debe cubrir el conocimiento generado por dichos grupos. El administrador tiene únicamente significado local y debe haber una decisión sobre quien va a ser el administrador de la organización virtual.

Gestión de la Memoria Corporativa Como se ha señalado anteriormente, la gestión de una Memoria Corporativa se compone de seis etapas principales: detección de necesidades en la organización, construcción de la Memoria Corporativa, difusión de la Memoria Corporativa, uso de la Memoria Corporativa, y evaluación y evolución de la misma 232


(Dieng et al, 1998). La primera etapa queda fuera del ámbito de este enfoque, puesto que requiere un análisis exhaustivo de la organización para establecer sus necesidades, mientras que nuestro enfoque trata de ser genérico e independiente de la organización. En los siguientes subapartados presentaremos cómo nuestro enfoque acomete cada una de las etapas.

Creación del conocimiento La Memoria Corporativa se construye a partir del conocimiento que existe en la organización. Existe cierto consenso en la comunidad científica de la Gestión del Conocimiento sobre la naturaleza del conocimiento. Según (Brooking, 1999), el conocimiento tiene una doble naturaleza: explícito y tácito. El conocimiento explícito es el conocimiento que puede ser explicado de manera verbal o escrita fácilmente. Por otro lado, el conocimiento tácito no puede explicitarse por diversas razones, como la imposibilidad de hacer accesible cierto conocimiento a otros o la incapacidad de exteriorizarlo para hacerlo explícito. A la hora de crear conocimiento en una organización podemos distinguir 4 patrones diferentes (Nonaka and Takeuchi, 1995): Socialización: Cubre la compartición de conocimiento tácito entre individuos. El conocimiento permanece tácito sin ser transformado en explícito. Este tipo de patrón no es muy interesante para la organización debido a la naturaleza tácita del conocimiento (Tácito Ë Tácito). A r t i c u l a c i ó n : Ocurre cuando se transforma conocimiento tácito en explícito (TácitoË Explícito).

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Síntesis: Es la combinación de conocimiento explícito para crear nuevo conocimiento explícito (Explícito Ë Explícito). Internalización: Supone la transformación de conocimiento explícito en tácito (Explícito Ë Tácito). En este enfoque sólo estamos interesados en conocimiento explícito, porque es el único tipo de conocimiento compartible, accesible y reutilizable a través de ordenador por los individuos de un mismo grupo u organización. El conocimiento es creado por los empleados de la organización, que son miembros de uno o más grupos de la organización. En nuestro sistema, todo el conocimiento se hace explícito mediante algunas herramientras especializadas, de forma que el conocimiento se convierte en compartible y reutilizable de manera sencilla. Nuestra elección para la representación interna del conocimiento es la ontología, como mencionamos anteriormente. El modelo ontológico que empleamos será descrito en posteriores secciones. En nuestro contexto, el conocimiento es creado por los empleados y añadido a la Memoria Corporativa a través de ontologías, debido a las bondades de las ontologías para facilitar la gestión de las memorias corporativas. Las ontologías permiten la compartición y reutilización del conocimiento además de permitir una representación formal del conocimiento. Esta propiedad ontológica es otro factor clave a la hora de decidir qué tecnología de representación es la más adecuada para modelar el conocimiento. Para terminar con la creación de conocimiento, deberíamos mencionar qué facilidades ofrece nuestro enfoque y el sistema desarrollado para expresar el conocimiento creado. El elemento básico de conocimiento es el concepto, que puede ser una entidad lógica o física en la organización. Algunos ejemplos de conceptos organizacionales relevantes son departamento, empleado, proceso, etc. Estos conceptos tienen atributos (p.ej., propiedades) que los hacen diferentes de otros conceptos, esto es, un concepto se 234


caracteriza parcialmente por sus atributos, aunque también se caracteriza por sus relaciones con otros conceptos de la memoria corporativa. Ahora correspondería el momento de tratar las relaciones interconceptuales. En la literatura podemos encontrar un amplio abanico de tipos de relaciones que pueden darse en contextos reales. Entre ellas podemos nombrar las siguientes: taxonomía, mereología, cronología, topología, dependencia, causalidad, similaridad, funcionalidad, condicionalidad. En este trabajo incluiremos tres de los tipos de relaciones interconceptuales mencionados anteriormente: CLASE-DE (IS-A): Este tipo de relación se corresponde con la taxonomía. Significa que un concepto es “una clase de” otro concepto. Por ejemplo, un empleado es “una clase de” persona. En este trabajo tenemos en cuenta dos tipos de atributos: Atributos específicos: Son los atributos que un concepto tiene debido a su propia naturaleza. Atributos heredados: Son los atributos derivados de las relaciones con otros conceptos. Este tipo de relación es útil para establecer las jerarquías a diferentes niveles en la organización e implica herencia múltiple. Un concepto es por tanto una clasificación de otro concepto atendiendo a un conjunto no vacío de atributos del concepto más general. Este conjunto no vacío de atributos por el cual se realiza la clasificación se llama la especialización que toda relación CLASEDE implica. PARTE-DE (PART-OF): Este tipo de relación se corresponde con la mereología. Significa que un concepto es “una parte de” otro concepto. Por ejemplo, un empleado es “una parte de” un departamento. Las partonomías son útiles para expresar divisones 235


estructurales en la organización o en elementos de la organización (departamentos, procesos, etc). DESPUES-DE (AFTER): Este tipo de relación se corresponde con la cronología. Significa que un concepto ocurre “después de“ otro concepto. Por ejemplo, el proceso de evolución del conocimiento ocurre “después del” proceso de evaluación del conocimiento. Este tipo de relación es importante en una organización para establecer enlaces temporales entre procesos. Por ejemplo, si modelamos el proceso de resolución de un fallo, pueden ser necesarias diferentes tareas para solucionarlo. Entonces, la resolución de un problema implicará un orden de ejecución de tareas que puede ser establecido mediante este tipo de relación.

Distribución del conocimiento Este aspecto trata sobre la distribución del conocimiento al personal de la organización. Más concretamente, el propósito es conocer quién puede conocer qué en la organización. Si la distribución se hace de forma automática, esto se producirá tan pronto como el nuevo conocimiento esté disponible o después de que se realice una petición de actualización de conocimiento. Sin embargo, en el proceso de distribución intervienen dos grupos de elementos. El primer grupo está compuesto por los grupos o empleados que desean introducir nuevo conocimiento en la Memoria Corporativa, esto es, los individuos que puede comunicar algún conocimiento relevante para la organización de alguna forma. Un sistema para la gestión de Memorias Corporativas debe capturar primero este conocimiento para hacerlo disponible al resto de la comunidad (la organización cooperativa en este caso). El segundo grupo está formado por el resto de la comunidad anteriormente mencionada, esto es los individuos que pueden estar interesados en acceder al conocimiento disponible en la organización. Por lo tanto, la distribución de conocimiento puede

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ser vista desde dos perspectivas: recolección de conocimiento frente a acceso al conocimiento. La recolección de conocimiento es un factor más crítico para nosotros, de forma que debe ser realizada tan pronto como sea posible: se debe recuperar el nuevo conocimiento en cuanto el sistema detecte o asuma su existencia. Cuando los empleados están generando conocimiento para la organización y otros empleados desean consultar el conocimiento existente, el sistema debe obtener el conocimiento nuevo para proporcionar al usuario consultor el mejor conocimiento posible. Nos movemos ahora al campo de la distribución propiamente dicha del conocimiento, que está relacionada con el cúando y cómo los empleados tienen acceso al conocimiento. Un empleado, cuando asi se le requiera, será capaz de recibir el nuevo conocimiento incluido en la memoria corporativa de la organización al ser éste requerido. Por lo tanto, este proceso puede ser visto como un proceso de distribución pasiva de conocimiento. El conocimiento que es creado por los empleados de la organización se almacena en un servidor de conocimiento, y el sistema proporciona un acceso a la Memoria Corporativa via Internet/Intranet.

Uso del conocimiento Un sistema de gestión de memorias corporativas debe proporcionar un uso sencillo y cómodo para los empleados de la organización. En otras palabras, el proceso de explotación del sistema debe ser concebido para que se amigable para los usuarios del mismo (por ejemplo, los empleados de una organización cooperativa). Esto implica que se deberá proporcionar un sistema bien documentado, así como interfaces de usuario que sean amigables e intuitivas, sin olvidarnos de que estamos proporcionando un acceso al conocimiento via web. Otro objetivo en este campo debe ser mostrar la información gráficamente. Según estos requerimientos,

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un sistema de gestión de memorias corporativas debe ser diseñado para permitir una visualización muy flexible del conocimiento, permitiendo a los usuarios ver lo que desean en cada instante. En nuestro trabajo se facilitan las siguientes opciones de visualización a los usuarios: Memoria Corporativa completa: A través de esta posibilidad se muestra la jerarquía definida por la Memoria Corporativa en un instante específico. Exploración de conceptos: Esta opción permite al usuario visualizar un concepto específico en términos de atributos y relaciones con otros conceptos que pertenecen a la Memoria Corporativa. Exploración de jerarquías taxonómicas: Sirve para visualizar las taxonomías existentes en la Memoria Corporativa en base a las especializaciones definidas por conjuntos no vacíos de atributos de un concepto.

Mantenimiento del conocimiento Este proceso nos permite unir los procesos de evaluación y evolución de la Memoria Corporativa, aunque podemos tratarlos de forma independiente. La evaluación de la Memoria Corporativa significa realizar una estimación de la utilidad de la misma para la organización desde diferentes puntos de vista. El objetivo de este proceso es comprobar las mejoras originadas en la organización por la introducción de la Memoria Corporativa. En el enfoque que aquí presentamos no tratamos el proceso de evaluación de la Memoria Corporativa al ser un proceso dependiente de la organización. Sin embargo, creemos que el intercambio de know-how en la organización siempre será beneficioso para la misma.

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Respecto de la evolución de la Memoria Corporativa, los autores de [8] afirman que depende de los resultados del proceso de evaluación, ya que si la organización estima que la Memoria Corporativa es inútil para sus propósitos u objetivos, entonces no será necesario mantener la Memoria Corporativa operativa. Mantener una Memoria Corporativa implica añadir nuevo conocimiento cuando se genera, eliminar el conocimiento obsoleto de la misma y resolver los problemas de coherencia y consistencia, que son intrínsecos al trabajo cooperativo. La eliminación de conocimiento obsoleto puede ser realizada por el administrador del sistema, que puede y debe decidir cuando cierto conocimiento pasa a ser obsoleto. Otra posibilidad es que el conocimiento obsoleto sea sustituido por nuevo conocimiento perteneciente al mismo usuario o grupo. La inserción de nuevo conocimiento en el sistema ha sido explicada en el apartado correspondiente a la creación de conocimiento. Sin embargo, no se ha explicado todavía qué ocurre cuando el conocimiento nuevo es inconsistente con otro conocimiento ya incluido en la Memoria Corporativa. Nuestro enfoque tiene una filosofía orientada al usuario para gestionar el conocimiento que va a recibir un usuario en particular. El enfoque integrativo que seguimos garantiza la consistencia del conocimiento contenido en la Memoria Corporativa, como veremos en secciones posteriores.

El modelo ontológico En primer lugar explicaremos qué entenderemos por ontología. Podemos definir una ontología como una especificación de la conceptualización del conocimiento de un dominio. Las representaremos aquí por medio de dominios jerárquicos múltiples y restringidos (DJMR), en un sentido similar al empleado por otros autores (por ejemplo, Eschenbach and Heydrich, 1995). Más 239


concretamente la noción de dominios jerárquicos múltiples parciales y restringidos (DJMPR) ha sido usada en este trabajo (Fernández-Breis, 2003). Un DJMPR puede ser especificado como un conjunto de conceptos que son definidos a través de un conjunto de atributos. En el DJMPR consideraremos tres tipos de relaciones entre dos conceptos: taxonomía (permitiendo herencia múltiple), mereología y cronología. Centrándonos en las propiedades que cumplen cada uno de estos tipos de relaciones, las relaciones taxonómicas son irreflexivas, antisimétricas y transitivas, mientras que las relaciones mereológicas son irreflexivas, antisimétricas y no transitivas (Borst, 1997). Las relaciones temporales tienen las mismas propiedades que las relaciones taxonómicas. Asumiremos que las ontologías construidas no contienen inconsistencias internas para evitar tener que evaluarlas una vez construidas. Para ello, y dado que cada ontología puede ser construida de forma particular, los usuarios encargados de tratar directamente con la representación interna del conocimiento (ontologías), esto es, los empleados del departamento de Gestión de Conocimiento, deben introducir sus propias ontologías atendiendo a un formato específico. En este trabajo nos referimos con el término usuarios a los individuos de la organización que usan el sistema de Gestión de Conocimiento que estamos describiendo. La memoria corporativa que queremos construir será representada mediante una ontología que atienda a las propiedades anteriormente citadas.

Construcción de Memorias Corporativas En este capítulo pretendemos mostrar cómo se puede emplear un enfoque basado en ingeniería ontológica para la construcción de memorias corporativas. A continuación presentamos la metodología seguida para construir memorias corporativas basandonos en procesos de integración de conocimiento. Según (Reimer, 1998), la integración de conocimiento puede ser vista desde dos puntos de vista: integración de diferentes bases de 240


conocimiento e integración de diferentes representaciones del mismo conocimiento a diferentes niveles de formalización. Nuestro enfoque se basa en esta segunda opción al realizar integración de ontologías, ciñiéndose a la integración de los aspectos organizacionales y definicionales de un conjunto dado de ontologías para obtener su integración en una ontología global. La integración de ontologías no es una actividad simple ontológica sino un proceso (Pinto and Martins, 2001). Este proceso ha sido estructurado de diferentes formas por diferentes autores, aunque suelen estar de acuerdo en los objetivos del proceso: agregar, combinar y unir diferentes ontologías fuente para formar una ontología resultado. Este proceso implica posibloemente la reutilización de ontologías y la modificación de las mismas. En (McGuiness et al, 2000), la integración de ontologías consiste en la iteración de 3 etapas: (1) encontrar áreas de solapamiento entre las ontologías; (2) relacionar conceptos; y (3) chequear la consistencia, coherencia y no redundancia del resultado. En nuestro enfoque, diversos constructores de ontologías trabajan en un proceso cooperativo de construcción ontológica. A los constructores de las ontologías no se les notifican los cambios hechos por otros compañeros, ya que cada uno trabaja de forma independiente, con lo que simplificamos su labor. Una característica importante de este enfoque es que los individuos pueden modificar sus ontologías tan pronto como tienen conocimiento para añadir, refinar o eliminar sin bloquear al resto de miembros de la comunidad. Sin embargo, el trabajo cooperativo puede dar lugar a una serie de problemas, como pueden ser: (1) redundancia, cuando diferentes ontologías describen de la misma forma una parte del dominio de conocimiento; (2) sinonimia, cuando ontologías diferentes usan diferente terminología para el mismo concepto; y (3) inconsistencia, cuando ontologías diferentes contienen definiciones incompatibles en el mismo dominio. Además, el proceso de integración se lleva a cabo siguiendo tres principios básicos: (1) el proceso de integración es guiado por el conocimiento suministrado por el usuario; (2) el sistema debe 241


poseer siempre el conocimiento disponible más reciente; (3) la ontología resultante debe proporcionar el máximo contenido informativo posible. La operación básica del proceso es la integración de un conjunto de ontologías predefinidas. En este sentido, debemos aclarar que el término ´”integración de ontologías” está relacionado con la reutilización de ontologías para crear nuevas, de forma que la tarea de creación de ontologías sea menos costosa. Se realiza pues un proceso de inclusión mediante procesos de traducción terminológica para adaptar la terminología usada en cada ontología. La selección de la terminología adecuada es un proceso dinámico que se basa en varios parámetros: (1) quién solicita la integración; (2) la consistencia entre las ontologías a integrar; (3) la redundancia en el conjunto de ontologías a integrar; y (4) la cantidad de conocimiento contenida en una ontología. Respecto de las características del proceso de integración, las inconsistencias entre (parte del) conocimiento correspondiente a la ontología de un grupo en un instante determinado (nos referiremos a esta ontología a partir de ahora como Oi(t)) y (parte del) conocimiento obtenido por el proceso de integración hasta el instante t (nos referiremos a esta ontología a partir de ahora como Oint(t)). En este caso, el conocimiento proviniente de Oi(t) sería asumido como el conocimiento válido, porque hemos considerado el hecho de que Oint(t) podría haber sido consultada por el grupo propietario durante la construcción de su propia ontología. Como se ha mencionado previamente, el objetivo de este trabajo es el desarrollo de un sistema para la construcción de memorias corporativas distribuidas a partir del conocimiento suministrado por un conjunto de grupos de individuos. Para lograr esa meta, el sistema deberá ser capaz de resolver los posibles conflictos de consistencia entre las ontologías candidatas a ser integradas hasta un determinado instante. Cada vez que un grupo añade o modifica conocimiento a su ontología privada, tal conocimiento tendrá que ser incorporado a Oint(t). También es destacable que más de un grupo podría desear añadir contribuciones de conocimiento a Oint(t) al mismo tiempo. Esto hace necesario que el sistema sea capaz de 242


distinguir entre piezas de conocimiento que pertenezcan a diferentes grupos. De esta forma se ha establecido un principio de integración orientado a grupos, que se basa en que “el conocimiento contenido en un instante temporal determinado Oint(t) tiene que ser consistente con el conocimiento incluido en cada ontología privada de cada grupo Oi(t)) para ese instante. Para obtener la integración del conocimiento espeficado por las ontologías de los grupos (por ejemplo, las ontologías que pertenecen a los grupos miembros de la misma organización cooperativa) se ha definido una serie de algoritmos, que describimos en el anexo. Finalmente, todo enfoque basado en trabajo cooperativo tiene la necesidad de permitir el diálogo entre los agentes implicados. En la mayoría de enfoques cooperativos, este diálogo se establece con el propósito de facilitar la discusión entre diferentes expertos sobre una ontología pre-creada. Desde nuestra perspectiva, el diálogo cooperativo posee una naturaleza diferente en la que los expertos son, por una parte, el colectivo de constructores de ontologías y, por otra parte, los generadores de la ontología global. Descripción General del Sistema

Descripción General del Sistema El objetivo de la aplicación realizada fue desarrollar un sistema y un entorno para gestionar una Memoria Corporativa que permita que una organización aproveche y se beneficie del conocimiento poseído por los grupos (internos o externos) que pertenecen a la misma. El punto de partida del sistema es un conjunto de grupos de una organización trabajando en una intranet/internet y generando conocimiento de forma cooperativa pero independientemente unos de otros. En otras palabras, esta cooperación es totalmente transparente para cada grupo porque no saben cuándo su conocimiento es compartido con el de otros grupos. Un grupo no 243


tiene permiso para ver el conocimiento creado por otro grupo de manera directa ni modificar el trabajo de otros grupos. Sin embargo, cada grupo recibe el beneficio global de las contribuciones ontológicas de todos los grupos de la organización. El sistema diferencia entre dos tipos de usuario, grupo y administrador, con las funciones que describimos a continuación: Grupo: Es una unidad de división organizativa, esto es, un colectivo de individuos que genera conocimiento para el sistema de forma que los otros grupos puedan consultarlo. Todo grupo combina su contribución de conocimiento con el de los otros grupos de la misma organización cooperativa. Administrador: Es la figura encargada de que el sistema funcione correctamente.También tiene la responsabilidad de la gestión de los grupos así como del mantenimiento del conocimiento en el sistema. Un enfoque similar podría ser usado para la gestión de grupos. Podríamos considerar que cada grupo es una organización, y de ese modo podríamos dividir cada grupo en dos o más tipos diferentes de usuarios. Proponemos los siguientes tipos de usuario en un grupo específico: Empleado: Es un trabajador de la organización, una persona que genera conocimiento para el grupo al que pertenece de forma que los otros empleados pueden consultarlo (de manera indirecta). Un empleado puede combinar sus contribuciones con las de los empleados que pertenezcan al mismo grupo. Administrador: Es la persona encargada de la gestión de los empleados y del conocimiento de un grupo determinado.

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La integración de conocimiento se produce cuando un empleado o grupo la solicita. Puede ocurrir que en ese preciso instante haya varios empleados trabajando en la generación de nuevo conocimiento que consideren interesante para la organización, como puede ser la incorporación de buenas prácticas o de nuevas versiones de conocimiento ya existente. En este último caso, el conocimiento de la Memoria Corporativa habría quedado obsoleto.

Un Ejemplo Práctico El ejemplo que presentamos en esta sección se basa en una ontología construida por alumnos de último curso de Ingeniería en Informática. El propósito era construir una empresa cooperativa y diseñar un modelo de Memoria Corporativa para la misma. En este capítulo mostraremos una perspectiva general del modelo, esto es, mostraremos los primeros niveles de la misma, para centrarnos en el área de servicio técnicos de esta organización. El dominio de aplicación fue la industria de los retroproyectores. Para nuestro fin, se realizaron varias entrevistas con varios expertos de este campo para definir el modelo obtenido, cuyos primeros niveles se muestran en la Figura 1. Este modelo fue obtenido tras la integración de diversos modelos parciales aplicando el enfoque integrativo descrito en este capítulo. En la figura, los conceptos son representados mediante rectángulos y las relaciones existentes mediantes flechas etiquetadas y dirigidas. Por ejemplo, la relación PART-OF entre “Global Strategy” y “MyProjectors” se leería “Global Strategy es una parte de MyProjectors”. Por simplicidad no se muestran los atributos de los conceptos en la figura.

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Figura 1: Ontología de la organización virtual MyProjectors.

La Figura 2 muestra la parte de la compañía en la que hemos centrado nuestros esfuerzos, esto es, el departamento de servicio técnico. Podemos ver que el esquema de conocimiento de este departamento está dividido en cuatro partes: personal; estrategia de negocio para afrontar las situaciones cotidianas como reglas de procedimiento, pautas de comportamiento, etc; conocimiento sobre tipos de fallos en un proyector, así como diagnósticos, tratamientos y buenas prácticas que ayudarán al personal a ser más eficientes en su trabajo; y, finalmente, sugerencias sobre la organización o el departamento. En esta figura también podemos ver los 3 tipos de relaciones diferentes entre conceptos. El conocimiento sobre el personal es una “parte del” conocimiento sobre el departamento de servicio técnico; el conocimiento sobre ajustes es una “clase del“ conocimiento sobre tratamientos de fallos; el reemplazamiento de una bombilla ocurre “después de” diagnosticar un fallo en la misma.

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Figura 2: Departamento de Soporte Técnico.

En la Figura 3 podemos ver la parte de la ontología referente al conocimiento sobre el proceso de diagnóstico. Aquí presentamos cuatro posibles categorías de razones para el fallo de un proyecto: sonido, película, imagen y bombilla. Conviene recordar que éste no es un modelo completo, sino una muestra de las posibilidades del enfoque que presentamos en este capítulo. Finalmente, la Figura 4 representa un volcado de pantalla del sistema desarrollado, explorando la parte de conocimiento sobre diagnóstico.

Figura 3: Parte de la ontología sobre diagnóstico.

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En este ejemplo podemos observar las diferentes etapas de la gestión de memorias corporativas. Anteriomente se mencionó que esta Memoria Corporativa se obtuvo tras integrar diferentes modelos parciales, que fueron construidos por los empleados virtuales de la organización, los estudiantes que en este caso simularon la organización cooperativa. En este dominio no podemos suponer que los empleados conozcan de ontologías o de alguna otra tecnología para la representación del conocimiento. Por lo tanto, la Memoria Corporativa inicial es construida mediante la extracción de conocimiento por los miembros del departamento de Gestión del Conocimiento. Un grupo puede ser visto como un departamento en la organización y el administrador de cada grupo puede ser un miembro del departamento de Gestión del Conocimiento, que introducen el conocimiento en la Memoria Corporativa cuando un empleado hace una petición para ello. Esta es parte del proceso de distribución de la Memoria Corporativa cuya descripción hacemos a continuación. El modelo del ejemplo representa una petición de usuario para comprobar el estado de la Memoria Corporativa. Cuando se ejecuta este proceso, la petición va al administrador de su grupo, encargado de proporcionar al usuario el mayor y mejor conocimiento posible de acuerdo con las preferencias de usuario. La Figura 4 muestra la exploración del concepto 'Bulb replacement' (sustitución de bombilla) y representa una forma de usar el conocimiento del sistema para incrementar el conocimiento del individuo. No podemos ilustrar en este ejemplo el mantenimiento del conocimiento al ser éste un proceso dinámico.

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Figura 4: Usando la herramienta para explorar la Memoria Corporativa.

Conclusiones La Gestión de Conocimiento es un asunto crítico y estratégico en ámbitos organizacionales y en investigación en Inteligencia Artificial. En este capítulo hemos descrito un enfoque basado en Ingeniería Ontológica para la construcción de memorias corporativas. Los empleados pueden construir, consultar y mantener una Memoria Corporativa de manera cooperativa. Estos empleados (usuarios) pueden estar dispersos geográficamente. El objetivo de una Memoria Corporativa es facilitar la compartición del conocimiento que existe en la organización para incrementar su productividad y competitividad. Se considera comúnmente que el conocimiento de los empleados es la fuente de conocimiento más importante para una organización, pero sus propiedades principales son su privacidad y naturaleza tácita en muchos casos. El enfoque presentado en este trabajo es similar a (van Heijst et al, 1996), donde se considera que una Memoria Corporativa desempeña dos roles en la organización: pasivo (recolector de conocimiento) y activo (diseminador de conocimiento).

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La gestión de la Memoria Corporativa implica realizar algunas operaciones básicas que han sido descritas en este trabajo. Estas incluyen la construcción de la Memoria Corporativa a partir del conocimiento que existe en la organización, su distribución al personal de la organización, su uso en el marco organizacional y el mantenimiento de la Memoria Corporativa y el conocimiento incluido en ella para asegurar su correcta evolución temporal. Algunos autores incluyen información sobre elementos organizacionales externos dividiendo la Memoria Corporativa en dos: una Memoria Corporativa interna y otra externa. Nuestro enfoque difiere de dicha vision, puesto que nuestra metodología para construir la Memoria Corporativa permite la introducción de cada pieza de conocimiento útil para la organización, independientemente de su origen. Nuestro enfoque cubre los procesos principales de la Gestión del Conocimiento, por lo que el modelo de Memoria Corporativa representa una ventaja intelectual para la organización. En este enfoque, el sistema facilita la generación de nuevo conocimiento, la información corporativa es accesible, y las buenas prácticas pueden ser compartidas por los miembros de la organización. El modelo de Memoria Corporativa incluye 3 tipos de relaciones (taxonomía, mereología y cronología), que permite a los empleados establecer diversas clases de relaciones entre los conceptos por los que están interesados. La definición de tipos de mecanismos para integrar conocimiento facilita una de las metas de la Memoria Corporativa, esto es, la reutilización de conocimiento para crear nuevos conocimientos en el contexto de las organizaciones, reduciendo el coste para su obtención. Este proceso se hace mediante una adaptación de la terminología usada por un empleado en su especificación del conocimiento formalizado como ontología con respecto al conocimiento global de la Memoria Corporativa. Sin embargo, la selección de la terminología más adecuada para el conocimiento que recibirá el usuario depende de dos parámetros principalemente. El primero es la consistencia del conocimiento que pretende ser introducido en la Memoria Corporativa con el 250


conocimiento ya existente en ella. El segundo parámetro es la cantidad de conocimiento contenida en una ontología. Una ventaja de nuestro enfoque es que la consistencia del conocimiento de la Memoria Corporativa la garantiza el hecho de que cada pieza de conocimiento que se ha de incluir en el sistema se evalúa en el momento de su inclusión para asegurar la consistencia global del conocimiento. En caso de que haya alguna inconsistencia entre una nueva pieza de conocimiento de un usuario y el conocimiento que suministraron previamente, la nueva pieza se considera válida y será la que pertenezca a la Memoria Corporativa. La construcción colaborativa de conocimiento no es un enfoque inédito. En (Euzenat, 1996) se presenta un sistema para la construcción colaborativa de bases de conocimiento consensuadas. Un sistema de este tipo se basa en un procedimiento de revisión de cada pieza de conocimiento y en incluir un conjunto de expertos que deben aceptar esta inclusión. La consistencia del conocimiento introducido en la Memoria Corporativa queda garantizada por este principio y dirige el diálogo colaborativo entre los expertos. Un problema importante en esta alternativa es que la comunidad debe usar la misma terminología. En nuestro enfoque existe un mecanismo para gestionar conceptos sinónimos que permite a cada agente trabajar con su vocabulario particular y permite solucionar el problema anterior. Para resolver el problema de los conceptos sinónimos usamos un enfoque cercano al usado por (Wiederhold, 1994). Sin embargo, difiere la forma en la que se detectan estos conflictos. En nuestro enfoque, el sistema se encarga de descubrir qué conceptos son sinónimos y cuáles no, aspecto que no se incluye en (Wiederhold, 1994).

Agradecimientos Este trabajo ha sido posible gracias a la financiación del Ministerio de Ciencia y Tecnología a través de los proyectos TIC2002-03879, 251


FIT-110100-2003-73 y FIT-150500-2003-503, la Fundación Séneca a través del proyecto PI-16/0085/FS/01, y la Comisión Europea a través del proyecto ALFA II0092FA.

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Anexo Algoritmo general de integración de ontologías Sea Oi(t) la i-ésima ontología a incorporar a Oint(t); n = número de ontologías a integrar (tanto las ontologías ya existentes como las nuevas). Sea candidatas(t) el conjunto de ontologías a integrar. Para i=1 hasta n Si existe alguna ontología Oj(t) incluida en candidatas(t) tal que Oi(t)y Oj(t) pertenezcan al mismo usuario entonces eliminar de candidatas(t) la ontología más antigua Fin-Si Fin-Para subset= Seleccionar_Ontologías(candidatas(t)) i=1 Mientras i <= Card(subset) hacer Añadir Oi(t) a Oint(t) como hijo mereológico, de forma que su raíz tenga como nombre “tema para usuario i” Fin-Mientras Instanciación_Ontologías(Oint(t)) Transformación_Ontología(Oint(t)) Fin

Seleccionar Ontologías Sea candidatas(t) el conjunto de ontologías candidatas a integrar. Sea compatiblei(t) el conjunto de ontologías Oj(t) pertenecientes a candidatas(t) que son compatibles a Oi(t). Para i=1 hasta Card(candidatas(t)) Para i=j hasta Card(candidatas(t))

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compatiblei(t)=compatiblei(t) U Oj(t) si compatible(Oi(t), Oj(t)) Fin-Para Fin-Para Devolver el mejor subconjunto según el criterio utilizado (p.ej., el subconjunto con mayor número de ontologías) Fin donde compatible(x,y) es true sí y solo si (not(inconsistente(x,y) o equivalente(x,y))); equivalente(x,y) es true sí y solo si para cada concepto perteneciente a x, existe otro en y tal que: sus conjuntos de atributos son equivalentes; y sus respectivos conceptos padres e hijos son equivalents inconsistente(x,y) es true sí y solo si existen al menos 2 conceptos, uno perteneciente a Oi(t) y otro a Oint(t), de forma que se cumple una de las condiciones siguientes: Ambos tienen el mismo nombre, no tienen ningún atributo en común y sus respectivos conceptos padres/hijos, en caso de tenerlos, tienen atributos equivalentes. Tienen los mismos atributos pero no hay otro concepto que sea padre de uno de ellos con los mismos atributos que uno de los padres del otro concepto. Lo mismo se puede decir para el caso de los conceptos hijo.

Instanciación Ontologías El siguiente paso es transformar la ontología integrada en una nueva ontología que pueda ser accedida por los usuarios de forma global, adaptando la terminología que aparece en la ontología 257


derivada de la integración a la terminología de los usuarios. Este proceso implica la adaptación de la terminología de cada ontología incluida en la ontología integrada a la terminología usada por el usuario que solicitó la integración. Esto es posible cuando el usuario solicitante posea una ontología en el dominio que se integra. Si no, la referencia dependerá de las preferencias del usuario. Este proceso de adaptación terminológica implica la necesidad de un mecanismo de detección y gestión de términos sinónimos. En nuestro enfoque se detectan conceptos sinónimos analizando equivalencias estructurales y basadas en atributos. A pesar de la adaptación automática de la terminología, cuando el nombre de un concepto se modifica para adaptarlo a la terminología usada por un usuario, el término original asignado a aquel concepto se guarda como nombre alternativo. De esta forma podemos ofrecer la mejor información posible al usuario, teniendo éste la potestad de elegir el término que considere más apropiado para cada concepto.

Algoritmo Sea Oint(t) la ontología derivada de la integración; sea Oi(t) el iésimo hijo mereológico de Oint(t), i=1,...,n; n= número de hijos mereológicos de Oint(t); y sea O(t) la ontología referencia. Para i=1 hasta n Para cada concepto c(t) en Oi(t) hacer Si existe algún concepto c'(t) en O(t) tal que conceptos_equivalentes(c(t),c'(t)) entonces término(c(t))= término(c’(t)) Fin-Si Fin-Para Fin-Para donde conceptos_equivalentes(x,y) es true sí y sólo si:

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Ambos conceptos tienen conjuntos de conceptos equivalentes. Ambos conceptos tienen sus respectivos conceptos padres/hijos equivalentes.

Ontological Transformation Una vez unificada la terminología, se debe proceder a fusionar las ontologías incluidas en la ontología derivada de la integración para generar una única ontología que será mostrada al usuario. Podemos definir el siguiente algoritmo para esta tarea: Algoritmo Sea Oint(t) la ontología derivada de la integración; sea Oi(t) el iésimo hijo mereológico de Oint(t), i=1,...,n; y n= número de hijos mereológicos de Oint(t). Para i=1 hasta n Para cada concepto c(t) en Oi(t) hacer Si existe algún concepto c'(t) en Oint(t) tal que onceptos_equivalentes(c(t),c'(t)) o (c(t) y c'(t) tienen el mismo nombre) entonces unir_atributos_y_relaciones(c(t), c'(t)) sino enlazar c(t) a sus padres en Oint(t) Fin-Para Fin-Para donde conceptos_equivalentes(x,y) es true sí y sólo si: Los conjuntos de atributos de ambos conceptos son equivalents. Los conceptos padre/hijo de ambos conceptos son equivalents.

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CASO 4 La Minería Web. Una Perspectiva Empresarial Juan A. Botía Blaya Juan M. Hernansáez Amor La minería Web, en su faceta de minería de uso del Web, es una de las aplicaciones del análisis inteligente de datos más interesantes. Nace de la necesidad de generar un valor añadido a partir de los datos de uso de un determinado sitio Web por parte de los usuarios que acceden a sus páginas y a los servicios que se ofertan a partir de ellas. En este cuarto caso vamos a enumerar las diferentes formas en las cuales pueden estudiarse datos relacionados con el Web ya sean en forma de accesos a una página, relativos a la organización de las mismas o incluso el propio contenido de las páginas. Sin embargo, nos vamos a centrar en el tipo de minería Web que hemos realizado en el grupo de investigación: la de uso Web, que estudia directamente los accesos a las páginas. Este trabajo se ha desarrollado en el contexto de un proyecto de investigación financiado con fondos del Ministerio de Ciencia y Tecnología español. El proyecto es "Minería de uso Web para la Generación de Perfiles de Intercambios Electrónicos " TIC 2000-0062-P4-03.

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Minería en el Web como un tipo de Minería de Datos La Minería de Datos La minería de datos consiste en la aplicación de técnicas de análisis de datos tanto estadísticas (i.e. técnicas clásicas) como inteligentes (i.e. más recientes, desarrolladas en el entorno de las ciencias de la computación) a grandes cantidades de datos. Estos datos se obtienen, por lo general, de una base de datos -lo que implica la disponibilidad de una gran cantidad de casos de una determinada situación-. Ejemplos de bases de datos pueden ser cualquier banco de datos de proveedores de una empresa, imágenes digitales obtenidas por un satélite desde que se puso en órbita, el histórico de variables climáticas de una determinada zona de España, etc. Una vez obtenidos los datos, y persiguiendo como objetivo el responder a unas determinadas preguntas que se hacen los poseedores de los mismos, podemos preprocesarlos para dejarlos listos antes de comenzar la tarea de minería de datos. El preproceso dependerá tanto de las características de la base de datos como de la propia pregunta que queremos responder a partir del estudio. Cuando los datos están listos para la minería, tras el preproceso, determinamos qué tipo de análisis deseamos hacer. Seleccionamos la técnica o conjunto de técnicas más conveniente y las aplicamos a los datos. Tras hacer esto habremos obtenido un modelo o conjunto de modelos acerca de los datos. Un modelo consiste en la expresión, mediante conocimiento explícito o implícito, de las regularidades que esconden los datos a simple vista. El conocimiento es explícito cuando el humano puede, directamente, interpretarlo. Es implícito cuando siendo un resumen más o menos fiable de los datos fuente para la minería, sin embargo, el propio 261

Caso 4: Minería Web. Una Perspectiva Empresarial

resumen no puede interpretarse. Solamente puede usarse como tal. Ambos tienen sus ventajas e inconvenientes. Resumidamente podemos decir que un modelo con conocimiento explícito se interpreta por un humano y por lo tanto puede validarse por el mismo. Sin embargo, suele ser menos preciso en términos de aproximación que un modelo con conocimiento implícito que, a cambio de una estructuración compleja para ser interpretada por un humano, gana en precisión. Varias son las tareas para las cuales podemos emplear la minería de datos: clasificación, regresión, asociación y agrupación. Pasamos a describir cada una de ellas. Hacemos clasificación cuando dado un caso de una determinada situación, necesitamos clasificarlo como perteneciente a determinado grupo o clase de entre un conjunto de ellas previamente definido y finito. Piénsese, por ejemplo, en un sistema de producción integrada de determinada hortaliza. Si en ese sistema se segrega la verdura por el tamaño, para presentar así el mismo producto en diferentes niveles de calidad, un clasificador realizaría la tarea de, dada una nueva verdura, determinar el tamaño de la misma, eligiendo entre, por ejemplo, las clases pequeña, mediana o grande. Para poder tomar esa decisión, el sistema habrá determinado previamente el valor de ciertas, necesarias para tomar la decisión como, p.ej. el peso. Formalmente, el modelo clasificador que obtenemos, si lo denotamos como f(x), lo podemos definir algebráicamente como f(x): I Æ C siendo I el conjunto de las características de entrada y C un conjunto de etiquetas ci, 1 < ci < n y n el número de clases distintas. En caso de la regresión es ligeramente distinto. Hacemos regresión cuando, dado un nuevo caso en una situación objeto de estudio, 262


vamos a obtener un valor numérico o vector de valores numéricos a partir del mismo. La regresión es, en realidad, una tarea de predicción del valor de una variable aleatoria. Piénsese, por ejemplo, en una tarea de minería en la que quisiéramos predecir la temperatura media para una estación determinada del año. Para ello habremos estudiado una base de datos de casos que reflejaran medidas de temperaturas en años anteriores a la que, seguramente, le realizaríamos cierto preproceso para obtener los casos agregados por estaciones. En este caso, f(x) estará definida algebraicamente como sigue: f(x): I Æ ¬m, siendo m el número de valores a la salida. Cuando estamos realizando una tarea de asociación estamos asociando la aparición de uno o más eventos en un caso dado con la aparición de uno o más eventos en el mismo caso. Una de las aplicaciones más conocidas que usan asociaciones es la denominada análisis de la cesta de la compra. En esta, los datos de entrada para la minería son, en el contexto de una gran superficie, los artículos que se han adquirido en cada venta por caja. Así, podemos obtener reglas como, por ejemplo, el 80% de los clientes que compran leche y galletas adquieren también mantequilla. Con lo que podemos determinar, de una manera más fidedigna, los hábitos de compra de los clientes en un establecimiento. Más adelante veremos como cobra una importancia decisiva este tipo de modelos de conocimiento en la minería Web. La minería de datos mediante detección de agrupaciones o clustering detecta grupos de casos similares que no se conocían previamente. En cierto modo, detectan regularidades en los datos ya que cada grupo puede interpretarse como un conjunto de casos que son similares, bajo determinada distancia (e.g. euclídea) y que por ello comparten cierta regularidad. El clustering puede verse más como una tarea de exploración que se usa para tener una 263


primera vista de los datos o una agrupación inicial de los mismos y así, posteriormente, atacar el problema de la minería una vez esos grupos se han determinado. Un ejemplo de aplicación de clustering puede ser el de determinar si una determinada cartera de clientes está segmentada o no para así asociar ciertos clientes en grupos ofreciendo así a cada grupo una atención más personalizada. Volveremos al clustering, esta vez aplicado a la minería de uso del Web. Existen otros tipos de tareas de minería pero se escapan al alcance de este capítulo y por ello no las consideraremos aquí. Para una descripción bastante completa y asequible se puede consultar (Witten y Frank, 2000). Otros libros, con un enfoque más técnico son (Berthold y Hand, 1999; Hastie, Tibshirani y Friedman, 2001).

La Minería Web La minería Web puede definirse como “descubrimiento y análisis de información útil procedente de la World Wide Web”. Esta definición es bastante amplia e incluye tanto la búsqueda y recuperación de información en los millones de sitios Web y bases de datos on-line (i.e. minería de contenidos) como el descubrimiento y análisis de patrones de acceso de los usuarios en uno o varios servidores Web o servicios online (minería de uso del Web) pasando por el análisis de la propia organización de las páginas de un determinado portal o servidor Web (i.e. minería de estructura). Los tres tipos de minería Web aparecen esquematizados en la Figura 1. Bajo cada tipo aparecen los elementos tecnológicos que suelen formar parte del tipo de minería en cuestión.

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Figura 1: Tipos de minería Web

En este caso nos vamos a centrar en la minería de Uso del Web. Este tipo de análisis de datos que tiene como fuente al Web es la que puede proporcionar a una empresa los mecanismos más directos para conseguir un mayor nivel de satisfacción de sus clientes.

Minería de Uso del Web Introducción La minería de uso en el web (MUW) nace como una alternativa tecnológica a la personalización del Web. Por personalización del Web (Mobasher, 2004) entendemos, parafraseando a Mobasher, cualquier acción destinada a que la experiencia del usuario en el Web esté adaptada a sus gustos o preferencias

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con lo que el lector ya puede adivinar que abrimos las puertas a la posibilidad de fidelizar a los clientes de un determinado sitio Web si conseguimos que, de alguna forma, al acceder a los servicios que a partir de ahí se ofrecen, el cliente se sienta atendido de manera personalizada. La MUW tiene como objetivo principal el modelar los patrones de comportamiento de los usuarios que acceden a un sitio web determinado. De esta forma se puede conseguir: •

Caracterizar los diferentes segmentos de clientes que acceden al sitio Web y explicar distintos fenómenos que puedan producirse relacionados con dicha segmentación,

•

Mejorar la organización y la estructura de los contenidos y servicios de un sitio web de tal forma que cada cliente encuentre, de la manera más rápida posible, lo que necesita y

•

La generación de visitas guiadas a los usuarios de tal forma que a cada usuario previamente caracterizado se le muestre realmente lo que necesita y se le proporcione una experiencia personalizada y fidelizadora.

En definitiva, la MUW supone un valor añadido de gran importancia para aumentar la productividad de cualquier sitio Web en el que se ofrezcan servicios y que pretenda destacarse del resto de competidores mediante una experiencia en el acceso personalizada y efectiva.

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Fases en la Minería de Uso del Web Como ya se indicaba en la Figura 1, la Minería de Uso del Web comprende cuatro etapas principales: •

Preprocesamiento: La información registrada en un servidor no puede ser analizada directamente (son datos en crudo). Es necesario aplicar un preprocesamiento sobre dicha información, de manera que podamos filtrar y eliminar todos los datos que no resulten de interés, o que puedan introducir ruido en las técnicas. Por otro lado, los accesos que un usuario realiza sobre un determinado sitio Web deben ser agrupados en una unidad lógica, que llamamos transacción. Evidentemente, es importante que estas unidades sean homogéneas, es decir, que unos accesos estén relacionados con otros. Por desgracia, los accesos son referencias a páginas y recursos Web (URLs) y no existe un método conveniente para agrupar los accesos en transacciones más pequeñas que una sesión de usuario (a diferencia de en otros dominios tradicionales de la Minería de Datos). Una sesión de usuario es una transacción en la que todos los accesos que realiza un determinado usuario están dentro de un tiempo predefinido t. Más formalmente, dentro de una sesión S de k accesos no puede haber dos accesos consecutivos Si-1 y Si con 1 < i < k, tal que la diferencia de sus fechas de acceso sea mayor que t. Si el tiempo es mayor que t, se dice que la sesión S ha expirado y el nuevo acceso debe almacenarse en una nueva sesión para dicho usuario.

•

Técnicas de descubrimiento de patrones: Existen multitud de técnicas que pueden ser aplicadas al descubrimiento de patrones. En este capítulo del libro

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consideraremos dos técnicas principales: las reglas de asociación de accesos en la sección y el clustering de sesiones de usuario en la sección. •

Técnicas de análisis de patrones: Hay una gran variedad de herramientas experimentales que ayudan a los analistas a entender, visualizar e interpretar los patrones descubiertos. Entre estas herramientas están WebViz (Pitkow y Bharat, 1994) que permite visualizar patrones de rutas que recorre un usuario. Son técnicas muy dependientes de la aplicación y por lo tanto no entraremos en detalle aquí.

El Preprocesamiento Los servidores Web de las organizaciones almacenan enormes volúmenes de información con los accesos de los usuarios que se han producido a los distintos sitios Web y servicios que mantienen. Esta información suele estar almacenada en grandes ficheros de datos comúnmente conocidos como registros de accesos, Logs de acceso o simplemente Logs. En estos registros se encuentran almacenados todas las peticiones HTTP que han realizado los usuarios durante un determinado periodo de tiempo. La mayoría de los servidores Web ofrecen la opción de almacenar los Logs en el formato conocido como Common Log Format 1 (CLF) o bien utilizar un formato propietario. El formato CLF está soportado por la mayoría de las herramientas de análisis existentes, y es el formato para el que se ha diseñado una solución específica en este Proyecto. Los accesos almacenados bajo el formato CLF son líneas de texto ASCII en el Log, acabadas en los códigos de alimentación de línea (LF) o retorno de carro (CRLF), que tienen una estructura como la del siguiente ejemplo: 268


212.166.64.88 -- [15/Mar/2001:23:37:03 +0100] "GET /vrml/dinamico.html HTTP/1.0" 200 5731

Es decir, cada línea como la del ejemplo corresponde al acceso realizado por un usuario a una página Web. Vamos a ver cómo se almacena un acceso en el Log. Siguiendo con el ejemplo, se observa que en el acceso existen distintos campos que aparecen separados en la Tabla 1. Campo Contenido Remote host 212.166.64.88 RFC 931 Authuser date 15Mar2001: 23: 37: 03 +0100 "request" "GET /vrml/dinamico.html HTTP/1.0" status 200 bytes 5731 Tabla 1: Un ejemplo de click almacenado en formato Common Log.

Veamos el significado de estos campos: • Remote host: nombre DNS o dirección IP del cliente remoto (usuario que efectuó el acceso). • RFC 931: información devuelta por identd 2 (si está en marcha) para este usuario, o "-" (nada) si no hay ninguna información. • Authuser: si se envió un identificador de usuario para autenticación, el nombre del usuario. Si no, "-". • Date: fecha en la que se produjo el acceso (incluye GMT). • Request: primera línea de la petición HTTP tal y como fue enviada por el cliente remoto. Incluye el método 269


usado para la petición (puede ser GET, HEAD, PUT, POST, DELETE, TRACE, CONNECT u OPTIONS) así como la versión del protocolo HTTP utilizado. • Status: código de estado devuelto por el servidor (si no está disponible, "-"), resultado de la petición realizada por el usuario. • Bytes: número de bytes enviados, sin incluir el encabezado HTTP/versión, (si no está disponible, "-"). Además del formato CLF, también existe una variación del mismo denominada Extended Common Log Format (ECLF; no confundir con el Extended Log File Format 3) que es idéntica a la anterior aunque incluye dos campos adicionales, al final de un acceso como el del ejemplo anterior. Los nuevos campos son: • Referer: la URL en la que estaba el cliente antes de hacer la petición registrada (si no puede ser determinada, devuelve "-"). • User agent: el software que el cliente está utilizando en sus peticiones - por ejemplo, "Mozilla/2.0GoldB1 (Win95; I) " -. Si no puede ser determinado, devuelve "-". Es evidente que no todos los accesos tienen la carga informativa que queremos y pueden introducir ruido en el sistema y conducir a resultados poco intuitivos. En lo posible, esta información debe ser eliminada antes de pasar al proceso principal de la Minería de Datos. Esta etapa se conoce como preprocesamiento, y distintos autores han definido diferentes subprocesos a realizar en esta etapa general. En (Cooley, Mobasher y Srivastava, 1999) se definen los subprocesos de (a) eliminación de datos irrelevantes, (b) 270


identificación de transacciones y (c) filtrado posterior. siguientes secciones están dedicadas a cada uno de ellos.

Las

Eliminar Datos Irrelevantes El protocolo HTTP requiere una conexión separada para cada fichero solicitado desde el servidor Web. Por lo tanto, la petición de un usuario para ver una página determinada a menudo resulta en varias entradas registradas en el Log, puesto que los gráficos y scripts que acompañan a la página también se envían. En la mayoría de casos, sólo la entrada en el Log correspondiente a la petición del fichero HTML es relevante y debería ser mantenida como parte de la sesión del usuario. La eliminación de estos elementos irrelevantes puede conseguirse fácilmente comprobando el sufijo o extensión de la petición realizada. Por ejemplo, podríamos considerar irrelevantes todos los accesos realizados con peticiones a ficheros .GIF, .JPG, .JPEG, .PNG, etc. Adicionalmente, scripts comunes existentes en las páginas Web como pueden ser contadores de visitas también deberían ser ignorados. Por ejemplo, podríamos omitir peticiones que comiencen con "COUNT.CGI". Sin embargo, es posible que exista un sitio Web dedicado a servir archivos gráficos concretos. En tal caso, las peticiones realizadas de archivos gráficos no deberían ser ignoradas. Otras cosas a tener en cuenta para aceptar como relevante un determinado acceso son: comprobar que en la petición realizada no haya resultado en error (ver campo Status en el CLF, ver el número de bytes transmitidos (si es cero o muy bajo puede no ser de interés), y comprobar si el método de la petición nos interesa (típicamente sólo estaremos interesados en solicitudes de información, y el método HTTP debería ser GET).

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Identificar Transacciones Como se comentó en la introducción, es necesario subdividir la gran cantidad de información existente en el Log en unidades lógicas homogéneas, aunque no tan pequeñas como la unidad atómica que supone un acceso individual, que no posee suficiente carga informativa por sí sola. Las unidades que necesitamos son las transacciones, también denominadas sesiones de usuario puesto que para su identificación es necesario tener en cuenta el tiempo de sesión establecido de antemano en el servidor Web. Una manera sencilla de obtener las sesiones de usuario es, teniendo en cuenta el valor que el servidor ha establecido del tiempo límite en el que una sesión activa debe expirar, comprobar si el tiempo transcurrido entre dos accesos consecutivos de un mismo usuario es mayor que dicho límite. En tal caso, el último acceso debe almacenarse en una nueva sesión del usuario. Adicionalmente, los accesos redundantes (aquellos que ya han sido identificados dentro de una misma sesión) pueden ser omitidos. El tiempo de expiración de una sesión puede variar. Muchos productos comerciales lo establecen a 30 minutos (servidor Web de IPlanet, Tomcat de Apache). Experimentalmente se ha comprobado que un valor de 25 minutos y medio puede ser más adecuado (Mobasher, Cooley y Srivastava, 2000).

Filtrado Posterior Este subproceso puede contener todas las tareas que no pueden ser identificadas en los subprocesos anteriores. Por ejemplo, si conocemos la estructura del sitio Web cuyos accesos estamos monitorizando y almacenando en el Log, podría ser interesante completar las sesiones obtenidas añadiendo accesos 272


que se consideren importantes para comprender la ruta completa seguida por un usuario. Muchas veces la caché del navegador impide obtener con precisión esta información. El campo Referer del ECLF puede ser utilizado para saber de qué página proviene una petición. Se puede utilizar un algoritmo para inferir el tiempo en el que se produjeron los accesos añadidos a la ruta completada. Otro subproceso que puede ser considerado es el filtrado y eliminación de aquellos accesos que no tienen suficiente soporte, es decir, de aquellos accesos que aunque correctos, no aparecen con la suficiente frecuencia en el Log como para ser considerados de interés. En concreto, este filtrado puede ser útil para la aplicación del método de obtención de reglas de asociación de conjuntos de accesos relacionados.

Técnicas de Descubrimiento de Patrones Reglas de Asociación Las reglas de asociación son la base para los sistemas recomendadores. Se aplican en el siguiente contexto: un usuario está realizando una visita a un determinado sitio Web y el propio sistema le va mostrando, en base a las páginas que ha visitado previamente y a la página actual, qué página o grupo de páginas serían más interesantes para que visitara a continuación. Este tipo de sistemas ofrecen al usuario la posibilidad opcional de dejarse guiar por el propio sitio Web para que este, por un lado, le facilite la navegación hasta lo que está buscando realmente y, por el otro, se pueda llamar su atención sobre otros productos o servicios que no había tenido en cuenta previamente y que podrían resultarle interesantes.

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Partimos de un conjunto de URLs que se agrupan en sesiones mediante una fase de preprocesamiento. Se puede utilizar el algoritmo Apriori (Agrawal y Srikant, 1994) para minar de todas las sesiones los grupos de URLs que aparecen juntos con cierta frecuencia. Este algoritmo busca grupos de enlaces a páginas que aparecen frecuentemente juntos en varias visitas. Estos grupos se denominan grupos de enlaces frecuentes. Además, se pueden establecer relaciones entre estos conjuntos de enlaces, creando así las buscadas reglas de asociación. Estas reglas determinarán relaciones entre enlaces, observadas a lo largo de las distintas visitas. Definamos más formalmente el problema. Sea I = {I1, I2, …, Im}un conjunto de enlaces a páginas web. Sea D un conjunto de visitas, donde cada visita es un conjunto de enlaces tal que el conjunto de visitas T está contenido en I (T Õ I). Hay un identificador único para cada visita. Se dice que una visita T contiene a X, un conjunto de algunos de los enlaces de I, si X Õ T. Una regla de asociación es una implicación de la forma X fi Y, donde X Ã I, Y Ã I, y la intersección X « Y está vacía. La regla X fi Y es cierta en el conjunto de transacciones D con confianza c si el c% de las transacciones de D que contienen a X también contienen a Y. La regla X fi Y tiene soporte s en el conjunto de transacciones D si el s% de las transacciones de D contienen X » Y. El problema de descubrir todas las reglas de asociación puede descomponerse en dos subproblemas: 1. Encontrar todos los conjuntos de enlaces que tienen un valor de soporte por encima de cierto umbral. El soporte para un conjunto de enlaces se define como el número de visitas que contienen al conjunto (es decir, el número de visitas en el que aparece un grupo de URLs). Estos conjuntos se denominarán conjuntos de grupos grandes de enlaces.

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2. Usar los conjuntos de grupos grandes de enlaces para generar las reglas deseadas. Por ejemplo, supongamos que ABCD y AB son litemsets. Podemos saber si AB fi CD calculando la confianza de la regla, que es un ratio de la forma: soporte(AB) soporte(CD)

Si esta confianza está por encima de un cierto umbral, la regla se admite. Existen, ciertamente, una gran cantidad de algoritmos que generan reglas de asociación a partir de un conjunto de visitas a un sitio Web. El más conocido es el algoritmo Apriori (Agrawal y Srikant, 1994). Sin embargo, existen otros algoritmos posteriores que incorporan mejoras puntuales. Ejemplos son (Srikant y Agrawal, 1997; Srikant,Vu y Agrawal, 1997; Wu, Yu y Ballman, 1997; Zaki, Parthasarathy, Ogihara y Li, 1997).

Clustering Como ya sabemos, la tarea de minería de datos denominada clustering trata de descubrir grupos suficientemente distinguibles entre sí de casos suficientemente parecidos entre sí. Más concretamente, el clustering es el agrupamiento de objetos similares, a partir de un conjunto de entradas (Hartigan, 1975).Esto es, dado un conjunto de puntos en un espacio n dimensional, un proceso de clustering agrupa los puntos en grupos de clusters, en donde cada cluster contiene los puntos más parecidos entre sí. Este parecido lo proporciona una medida de distancia que suele ser la distancia euclidea si los casos están formados por atributos definidos en dominios de valores reales. Formalmente, sea Z = {z1, z2, …, z n} un conjunto de n vectores pertenecientes al espacio pdimensional R p siendo cada z i una observación. Un modelo de 275


clustering es el conjunto C={Ci | 1 £ i £ c} que cumple y Ci « Cj = 0, 1 ≤ i ≠ j ≤ c , es decir, la unión de todas las particiones es igual al conjunto de observaciones y cada observación pertenece a una y solo a una partición de C. En el caso de la minería de uso del Web, podemos aplicar clustering para agrupar visitas (i.e. usuarios) o bien para agrupar lo que Mobasher denomina vistas de página en (Mobasher, 2004). Una vista de página es un conjunto de objetos que pueden encontrarse en una página Web y que son accesible mediante un click de ratón. Ejemplos de acciones que pueden realizarse mediante vistas de página son leer una noticia, recorrer los resultados de una consulta en un buscador o añadir un producto a la cesta de la compra electrónica. Por lo tanto, podemos segmentar posibles clientes y también realizar estudios más selectivos a partir de que tenemos separadas las visitas por tipos de actividades. Un ejemplo de sistema recomendador basado en un interface gráfico que realiza recomendaciones basadas en clusters de visitas puede verse en la Figura 2. Lo desarrollamos en el grupo de investigación a partir de la necesidad de explotar los modelos de clustering generados por implementaciones también propias de algoritmos de clustering para minería de uso Web. En la ventana de la izquierda aparece la lista de clusters generados. Como puede verse, cada cluster tiene un determinado centroide (i.e. el enlace más similar en promedio al resto de enlaces del cluster, el representante) y los enlaces que pertenecen al mismo. En la vista de la derecha podemos seleccionar el fichero de log del que queremos generar los clusters y en la parte inferior derecha podemos preguntar qué páginas deberíamos visitar después de haber visitado una página concreta.

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Figura 2: Sistema recomendador basado en interfaz gráfica.

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El algoritmo de clustering más conocido es el de las k medias (McQueen, 1967). Consiste, básicamente, en un procedimiento iterativo que organiza un conjunto de ejemplos en k grupos diferentes. Se basa en el uso de prototipos. Inicialmente, a cada uno de estos k grupos se le asocia un prototipo que se considera como el representante del grupo de tal forma que un punto cualquiera pertenecerá a un cluster i, 1 £ i £ k, si la distancia del punto al centroide del cluster i es menor que a los centroides del resto de clusters. El proceso iterativo trata, en cada iteración, de calcular los nuevos centroides de cada cluster mediante la obtención de la media de los puntos del cluster correspondiente. El proceso termina cuando la variación en distancia de un prototipo a otro en el mismo cluster es suficientemente pequeña. Vamos a introducir, por su sencillez, los prolegómenos de un algoritmo muy conocido e introducido por Anupam Joshi (Joshi y Krishnapuram, 2000). usa como base una medida de disimilaridad entre sesiones. Está basada en dos submedidas. La primera, denotada como M1, kl para un par de sesiones l y k, tiene en cuenta el número de accesos exactamente iguales, para ambas, relativos a la totalidad de accesos en las dos. Una medida de estas características no tiene en cuenta la similitud sintáctica. Por ejemplo, según esa medida, la pareja de URLs /asignaturas/ia.html /asignaturas/compiladores.html

según M1, kl tendría la misma similitud que /asignaturas/ia.html /ofertas/becas.html

Por otro lado, esta medida tampoco tendría en cuenta el nivel de solapamiento entre dos URLs. Es decir, es de esperar que una medida de similaridad entre sesiones tenga en cuenta la profundidad de la similitud sintáctica pues es más indicativo el comportamiento de un usuario cuanto más profundo se mueve en el árbol de páginas de la web concreta. Para eso se creo la segunda

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medida, denotada con M2, kl. Ésta es básicamente la anterior, a la que se le aplica el factor S u(i, j) para cada par de URLs que participan en las sesiones respectivas, definido como

en donde pi y p j son los caminos a través de los directorios en las URLs correspondientes. Es un valor en [0,1] e indica la cantidad de solapamiento entre los caminos de las dos URLs. En cualquier caso, la medida de similitud final entre dos sesiones k y l, viene dada por la expresión

Por un lado, cuando dos sesiones son bastande dispares sintácticamente, la medida M 1, kl. resulta, en general, más alta y precisa. Por el otro, cuando son muy similares es la medida M2, kl. la que resulta más alta y precisa. Para una discusión más completa ver (Nasraoui, Frigui, Krishnapuram y Joshi, 2000). Al final se usa una medida de disimilitud

El algoritmo de las K-medias básico intenta minimizar la expresión

siendo V el conjunto de centroides, definidos en el espacio de sesiones posibles X , n el número de sesiones totales, c la cardinalidad de V, xj la sesión j-ésima, vi el centroide i-ésimo, r la

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medida de disimilitud y uij es la función de pertenencia, bien difusa, bien posibilista, de la sesión xj en el cluster vi.

Un Ejemplo de Aplicación A modo de ilustración de qué se puede hacer con la aplicación de la minería de uso del Web vamos a mostrar un ejemplo de aplicación que realizamos en el contexto de un proyecto de investigación financiado con fondos MYCIT 1 . Se trataba de aplicar distintas técnicas que habíamos implementado en una plataforma de minería de datos a una PYME. La empresa nos pidió que realizaramos un informe sobre su sitio Web, teniendo como objetivo delimitar los distintos grupos de usuarios que se pudieran encontrar y su caracterización en términos de preferencias y rutinas de acceso. Para realizar esta tarea contábamos con un fichero logs del servidor Web con accesos de los tres últimos años y también una descripción de la topología -la cual no había cambiado demasiado en los tres últimos años-. Consiste, resumidamente, en un nodo raíz que hace las veces de página principal y dos subárboles correspondientes a los idiomas en castellano e inglés. En este ejemplo particular usamos el algoritmo de reglas de asociación y el de clustering básico. Para generar el informe para la empresa seguimos una estrategia simple de ejecución de cada algoritmo por separado generando distintos informes en paralelo. Posteriormente se procedió a contrastar los resultados de los dos informes, echando mano de nuestra experiencia en la aplicación de estas técnicas de minería de datos para, en determinados casos, interpretar los resultados. Las conclusiones más interesantes se resumen a continuación:

1

MOWGLI (Minería de Uso Web para la Generación de Perfiles de Intercambios Electrónicos).

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• Mediante el algoritmo de reglas de asociación pudimos determinar, a partir de una página inmediatamente superior en la estructura de páginas, qué páginas eran las menos accedidas inmediatamente después. De esta forma, si encontramos una página con un índice de acceso muy bajo, aconsejamos el hacer el enlace a esa página desde la página superior más atractivo para el usuario, si es que la empresa estaba realmente interesada en esa página. En ocasiones, ciertas páginas proporcionan información general presentando a continuación una lista de enlaces a otras páginas en donde se profundiza en ciertos tópicos y el usuario se limita a seleccionar alguna de entre las que sus enlaces aparecen los primeros en la lista. Por lo tanto, se aconsejó a la empresa la organización de los enlaces de forma no secuencial. • También observamos que páginas que en los primeros meses tenían un determinado nombre, que se cambió posteriormente, vieron su número de visitas reducido con el nuevo nombre. Esto nos llevo a realizar la recomendación obvia de volver a cambiar el nombre o bien crear nuevas páginas con el nombre antiguo y nuevos contenidos o enlazadas directamente a la página con el nombre antiguo. • Una página que se observó como de las más accedidas fue la que proporcionaba un servicio de Chat. Según los administradores del web, la página supone un excelente medio para conocer de primera mano cuáles son las necesidades más inmediatas de los clientes ya que estos las requieren a partir de ese servicio. Aun así se observo que esta página no era fácilmente accesible. Esto se hizo mediante el estudio de las reglas de asociación generadas cuyo consecuente coincidía en la URL correspondiente a la página mencionada. A partir 281


de esto se comprobó que estas reglas presentaban antecedentes muy diversos lo que quería decir que la página se podía alcanzar siguiendo rutas muy diversas. Sugerimos, por lo tanto, que la página fuera accesible desde la página principal del sitio Web. • Gracias al algoritmo de clustering usado, y de nuevo en el contexto de la página de Chat, descubrimos que la mayoría de usuarios que accedían a la página lo hacían a través de páginas con el mismo lenguaje aunque el Web era accedido aproximadamente a partes iguales por usuarios de los dos lenguajes utilizados. Lo que realmente estaba ocurriendo era que la página de Chat estaba escrita únicamente en el primero de los lenguajes por lo que sugerimos que se volviera a escribir en el otro lenguaje para evitar así el costo de oportunidad en el que se estaba incurriendo al perder clientes potenciales debido a la barrera idiomática. • Estudiando las agrupaciones de sesiones de usuarios producidas por el algoritmo de clustering más a fondo, detectamos que ciertas páginas eran las preferidas por los usuarios de un lenguaje mientras que otras páginas, no necesariamente similares a las primeras, eran más visitadas por los usuarios del otro lenguaje. Recomendamos, por tanto, estudiar la situación más a fondo para detectar posibles diferencias en los hábitos de los usuarios nacionales y de los extranjeros. • La empresa objetivo del estudio está relacionada con la ingeniería. Como tal, tiene un cierto número de páginas dedicadas a temas técnicos. En estas páginas se detectó algo bastante curioso: ciertas URLs, pedidas al servidor simultáneamente para mostrar una página concreta aparecían, como es natural, en las mismas reglas de asociación. Sin embargo, la confianza de las 282


reglas de asociación cambiaba según las URLs aparecieran en el antencedente o en el consecuente. Tras una observación más detenida, se descubrió que esas páginas contenían applets Java2 o animaciones de Macromedia Flash3 . La conclusión es clara: algunos usuarios no podían acceder a esas páginas al no disponer del software necesario para su instalación. Se aconsejó ofrecer mayor información sobre cómo obtener el software requerido para visualizar esas páginas correctamente. También se sugirió que se diseñaran páginas alternativas, quizás menos vistosas pero igual de informativas y más accesibles para usuarios sin el software mencionado. Como puede verse, con un simple estudio de las páginas es posible detectar muchas mejoras potenciales.

Conclusiones En este capítulo hemos podido comprobar que un tipo determinado de minería de datos, la minería de uso del web, puede contribuir a mejorar el servicio que damos a nuestros clientes a través de esa ventanilla de la empresa al mundo que es el portal web. Con unas pocas ideas, las herramientas adecuadas y cierta capacidad de interpretación es posible ofrecer servicios capaces de satisfacer a los clientes personalizadamente. Además, este tipo de herramientas de análisis de datos suponen un paso necesario para la fidelización de los clientes mediante la atención directa y personalizada.

2 3

http: //java.sun.com. http: //www.macromedia.com/software/flash.

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CASO 5 El Modelado del Conocimiento en un Sistema de Asesoramiento Experto en Producción Integrada en Agricultura Isabel María del Águila Cano Samuel Túnez Rodríguez

En este último caso se describe el modelado de conocimiento realizado para un sistema de ayuda a la toma de decisiones, para el control fitosanitario en la norma de calidad Producción Integrada (http://desaveal.ual.es); el cual proporciona soporte en la toma de decisiones de los técnicos agrícolas y agricultores para el control de plagas y enfermedades que afectan a los cultivos del sudeste de España. Uno de los procesos más complejos dentro de la producción integrada es la lucha integrada contra las plagas, donde se necesita una toma de decisiones rápida basada en múltiples factores, junto con el manejo de información de diferentes fuentes. Por estas razones, la solución adoptada ha consistido en el desarrollo de un sistema accesible mediante Web aplicando técnicas basadas en el conocimiento. Se ha utilizado la metodología CommonKADS, donde el desarrollo de sistemas basados en el conocimiento se plantea como la construcción de distintos modelos en un contexto organizacional concreto. El modelo de conocimiento es el elemento central en esta metodología y el que tiene mayor cobertura; su característica básica es la distinción entre diferentes tipos de conocimiento en un proceso de resolución de problemas por parte de un experto. Un aspecto importante de este particionamiento del conocimiento en 287

Caso 5: El Modelado del Conocimiento en un Sistema de Asesoramiento Experto en Producción Integrada en Agricultura

tipos, es que es genérico, y no específico de aplicaciones particulares, facilitando, por tanto, su reutilización. Esta es la razón fundamental de la relación que existe entre el proceso de Gestión de Conocimiento y el desarrollo de un sistema basado en el conocimiento dentro de una organización utilizando metodologías basadas en el modelado. Este trabajo se ha desarrollo dentro de un proyecto de investigación coordinado por las Universidades de Murcia, Granada y Almería, cuyo objetivo central es el desarrollo e implementación de un conjunto de herramienta interactivas basadas en Web e integradas en sistemas de ayuda a la decisión, encargados de asesorar dentro de los diversos ámbitos de la producción agrícola de calidad, como la planificación de terapia fitosanitaria para la lucha contra las plagas en los cultivos.

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Introducción La modernización de la agricultura es en gran parte consecuencia de la incorporación de las nuevas tecnologías y la innovación tecnológica a los sistemas de producción agrícolas. En esta línea, la tecnología de la información y concretamente las tecnologías basadas en el conocimiento aplicadas a los diferentes entornos agrícolas, puede producir mejoras sensibles en el manejo y eficacia de los factores de producción agrícolas. (Recio, 1999), (Torres, 1997), (Túnez, 1995). Una de estas mejoras es la implantación de normas en la producción agraria para asegurar la calidad y la salubridad de los productos, y en definitiva, tener una garantía de mercado que asegure la viabilidad económica de las explotaciones. En esta línea los gobiernos regionales de Andalucía, Murcia, Comunidad Valenciana, Cataluña,… han desarrollando la norma de calidad Producción Integrada para los cultivos más importantes de cada comunidad. La experiencia de varios años en la aplicación de esta norma ha puesto de manifiesto la necesidad una fuerte carga técnica, que lleva implícita una alta exigencia de información en los diversos procesos de la producción vegetal. Uno de los procesos más complejos dentro de la producción integrada es la lucha integrada contra las plagas, donde se necesita una toma de decisiones rápida basada en múltiples factores y en el manejo de información de diferentes fuentes. Por estas razones, la aplicación de sistemas de ayuda a la decisión basados en conocimiento facilitan el trabajo de los técnicos agrícolas y agricultores, convirtiéndose en herramientas fundamentales en el asesoramiento experto en sanidad vegetal. En este contexto, se ha desarrollo un proyecto de investigación coordinado por las Universidades de Murcia, Granada y Almería, cuyo objetivo central es el desarrollo e implementación de un conjunto de herramienta interactivas basadas en Web e integradas

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en tres sistemas de ayuda a la decisión (SAD) (Gómez-Skarmeta, 2000). Estos SAD se encargan de asesorar dentro de los siguientes ámbitos de actuación: a) Optimización del uso conjunto de agua de riego y fertilizantes. b) Valoración de la aptitud de suelos para el cultivo mediante técnicas de evaluación de suelos. c) Planificación de terapia fitosanitaria par la lucha contra las plagas en los cultivos producidos bajo la Norma de Calidad Producción Integrada. En este trabajo se describe con detalle el Sistema Basado en Conocimiento (SBC) SAEPI (Sistema de Asesoramiento Experto en Producción Integrada) (http://desaveal.ual.es) (Cañadas, 2002) desarrollado en la Universidad de Almería utilizando técnicas basadas en conocimiento, el cual proporciona soporte en la toma de decisiones de los técnicos agrícolas y agricultores para el control de plagas y enfermedades que afectan a los cultivos del sudeste de España. El problema de control fitosanitario se formula considerando un cultivo como un sistema complejo que está compuesto por el invernadero, las plantas, el conjunto de plagas y la fauna útil que puede controlar a las plagas, puesto que son sus enemigos naturales. Este sistema evoluciona y se ve afectado por variables externas (clima, humedad, valor de mercado del fruto,...) y para mantener el equilibrio se pueden aplicar medidas de control o actuaciones que han de ser especialmente respetuosas con el cultivo, fauna útil y medio ambiente. El técnico agrícola, realiza un muestreo del estado del cultivo cada semana que le permita hacer una estimación del riesgo de infestación ligado a las distintas plagas, y en los casos en los que exista un desequilibrio, aconsejar posteriormente un tratamiento respetando la norma de calidad, sólo se permite tratar con un conjunto muy limitado de materias activas.

Estrategia de GTC La Estrategia de Gestión Tecnológica del Conocimiento (GTC) más adecuada para el problema planteado es el desarrollo de un 290


Sistema Basado en el Conocimiento (SBC), ya que es una estrategia Orientada a las Personas que permite la explicitación del conocimiento de los expertos en la ejecución de una determinada tarea, en este caso para asesorar dentro de los siguientes ámbitos de actuación: a) Optimización del uso conjunto de agua de riego y fertilizantes. b) Valoración de la aptitud de suelos para el cultivo mediante técnicas de evaluación de suelos. c) Planificación de terapia fitosanitaria par la lucha contra las plagas en los cultivos producidos bajo la Norma de Calidad Producción Integrada. Actualmente, para construir un SBC se debe aplicar una metodología de la Ingeniería del conocimiento basada en el paradigma del modelado. En este paradigma el desarrollo del sistema se centra en el modelado del conocimiento que los expertos utilizan para resolver el problema, donde se busca un conjunto de patrones recurrentes de comportamiento que describen los requisitos de conocimiento necesarios para el desarrollo del SBC y, por tanto, facilitan la adquisición del mismo (Palma, 2000). Esta en la razón fundamental de la relación que existe entre el proceso de Gestión de Conocimiento y el desarrollo de un SBC dentro de una organización. CommonKADS, es una metodología de desarrollo de SBC basada en el modelado, muy extendida en Europa y la que se ha utilizado en el desarrollo de SAEPI. Esta metodología cubre la gestión del proyecto, el análisis organizacional y los aspectos relativos al desarrollo. Plantea el desarrollo de un SBC como la construcción de distintos modelos sobre el comportamiento en la resolución de problemas en un contexto organizacional concreto; a esto se le denomina Conjunto de Modelos de CommonKADS: modelo de organización, modelo de tareas, modelo de experiencia, modelo de comunicación, modelo de agentes y modelo de diseño. (Schreiber, 1999), (Hoog, 1994). Estos modelos se organizan en tres niveles: nivel de contexto, nivel de concepto y nivel de artefacto o sistema. En el primero se 291


modelan las principales características de la organización, las tareas relevantes para el proceso de negocio y los agentes que ejecutan estas tareas. (Hoog, 1996). El segundo nivel incluye una descripción conceptual del conocimiento aplicado en las tareas. El modelo de conocimiento que se desarrolla en este nivel de concepto es el elemento central en esta metodología y el que tiene mayor cobertura. El tercer nivel conlleva aspectos ligados al desarrollo del sistema informático a construir (Van de Velde, 1994). De la aplicación de la metodología se obtienen tres grandes tipos de elementos o artefactos: Información de la gestión del proyecto, conjunto de modelos CommonKADS y software del SBC. La reutilización, clave para mejorar la productividad de estos desarrollos (Taboada, 2001) se aplica con las llamadas bibliotecas de elementos reutilizables (Valente, 1998). Estas bibliotecas van más allá de una colección de modelos ya que recogen la experiencia en Ingeniería de Conocimiento y también guían en la construcción de un modelo concreto, sirviendo como plantilla o esqueleto del modelo definitivo.

Descripción del Caso En esta sección describiremos el proceso de modelado realizado para el desarrollo del SBC SAEPI aplicando la metodología CommonKADS, centrándonos, principalmente, en el modelado de conocimiento. En primer lugar describiremos a grandes rasgos el análisis organizacional, donde describiremos las tareas que se realizan en el asesoramiento experto en la producción agraria con PI. A continuación entraremos en la descripción del modelo de conocimiento propiamente dicho, describiendo en primer lugar las fases que aparecen en la construcción del modelo, posteriormente cuales han sido los componentes de conocimiento que han sido reutilizados, para finalizar con la descripción de las tres categorías 292


o tipos de conocimiento, por una parte el conocimiento de las tareas y del dominio y por otra, el conocimiento de las inferencias.

El Análisis Organizacional Este nivel está compuesto por el modelo de organización, el modelo de tareas y el modelo de agentes. El modelo de agentes muestra los ejecutores de las tareas, el modelo de organización identifica y recoge información relativa a las características del la organización, que puedan afectar a una posterior toma de decisiones sobre el proyecto de desarrollo del SBC (Waern ,1993). El modelo de tareas identifica los conjuntos de actividades que se llevan a cabo para alcanzar los objetivos dentro de la organización. La descripción de las tareas es la propia del un estudio de los procesos del negocio y no la del conocimiento del experto que se trata en el modelo de conocimiento (Duursma, 1993). La Figura 1 muestra como casos de uso (Erdman, 1998) los procesos de negocio desarrollados dentro del marco de la aplicación de la norma de calidad PI. El flujo de procesos se puede describir diciendo que tras crear la asociación de agricultores que recogerá la marca de calidad se inicializan los cultivos que son sometidos a un seguimiento, y sobre el que se realizará actuaciones como la recolección, los tratamientos con fitosanitarios, la fertirrigación o el laboreo según la decisión del técnico. De estas actuaciones, el sistema descrito en este trabajo se centra en el control integrado de plagas. Además los productos recolectados y el propio invernadero deben ser inspeccionados para controlar el cumplimiento de la marca de calidad y la producción debe ser puesta en el mercado tras ser tratada en los centros de distribución. El modelo de tareas realiza un refinamiento de los objetivos de la organización, identificando el conjunto de actividades que se llevan a cabo para alcanzar dichos objetivos. En nuestro caso, el objetivo perseguido por el sistema de asesoramiento experto es el 293


seguimiento del cultivo, donde se indica al agricultor las actuaciones a realizar sobre el cultivo en base a las observaciones realizadas en las visitas semanales del técnico y ajustándose al protocolo de la marca de calidad PI. Modelamos la tarea de seguimiento del cultivo aplicando descomposición funcional y se obtienen las subtareas mostradas mediante un diagrama de flujo de datos en la figura 2. Esta tarea se descompone en cinco procesos: Muestrear, Proponer actuación, Estimar riesgo, Fijar actuación y Anotar actuación.

Figura 1: Procesos de negocio en la norma de calidad Producción Integrada.

Durante el proceso de muestreo se seleccionan las plantas a observar bien de forma aleatoria o supervisada (en las bandas o zonas de riesgo), recogiendo la información necesaria para indicar que actuación se debe realizar dependiendo del cultivo y de la plaga. La actividad más importante es el conteo de la plaga y la fauna auxiliar, es decir, cuantos individuos (o los síntomas de su presencia) hay de cada especie. Además de calcular la incidencia

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de cada plaga, en este proceso se obtiene información de factores externos y del estado de las plantas. Se trata de una tarea lenta y mecánica. En base al historial del cultivo se puede adelantar que tipo de actuaciones se han de realizar proponiendo una actuación. Para la fertirrigación existen protocolos donde según la fenología del cultivo se ha de regar con una determinada concentración de abonos. Igual ocurre con las medidas culturales como la poda, destallado o recolección. Estas actuaciones se deben confirmar tras la revisión y el muestreo. Pero en el control integrado de plagas no existen protocolos. Se fundamenta en el recuento de agentes nocivos y sus enemigos naturales. Solo se aplica este proceso para los protocolos en fertirrigación, medidas culturales y recolección.

295


CULTIVOS

número individuos conteo

Muestrear Estado cultivo (histórico) historia

estado plantas

ENTORNO

Observaciones

factores externos

Tratamientos aplicables

Tratamientos aplicados

Estimar riesgo

Proponer actuación

necesidad actuación actuación protocolizada Fijar actuación Anotar actuación actuaciones actuación aplicada

AGRICULTOR Figura 2: Modelo de tareas.

La estimación del riesgo consiste en decidir en base a la información del muestreo y los datos de semanas anteriores si existen factores de riesgo que puedan afectar las actuaciones o llevar a fijar nuevas actuaciones, es decir se decide si es necesario realizar una actuación de emergencia. En el caso del control de plagas es la tarea en donde según los umbrales de tratamiento fijados por la marca de calidad (valores mínimos que se han de alcanzar para poder actuar) se decide si es necesario aplicar un

296


tratamiento, pero incluso superando los umbrales, puede que no se decida tratar porque otras observaciones no lo hagan necesario. Durante el proceso fijar actuación se concretan las actuaciones a realizar, indicando dosis y cual es el producto fitosanitario (materia activa) a aplicar según los datos recogidos. La labor administrativa anotar actuación consiste en anotar sobre le cuaderno de campo del cultivo que actuación se ha realizado para los tratamientos, donde se registra el producto comercial aplicado por el agricultor de entre los posibles en el mercado que contengan la materia activa recomendada por el técnico. En este trabajo se ha hecho un modelo de tareas general que refleja todas las actuaciones que se pueden realizar sobre el cultivo. Pero recordemos que el control fitosanitario integrado sólo se ocupa del control de los agentes nocivos. Los dos tipos de tratamientos aplicables son: tratamientos químicos y biológicos. Por tanto, en la definición del modelo de conocimiento sólo nos quedamos con los procesos: Muestrear, Estimar riesgo y Fijar Actuación de tratamiento, de los cuales los dos últimos son los que necesitan intensamente el conocimiento, ya que como hemos indicado el muestreo es mecánico y su automatización vendría de la mano de técnicas robóticas. Un resultado importante de este nivel de modelado del contexto es determinar que en el proceso de asesoramiento, el experto diferencia entre dos tareas intensivas en conocimiento: la estimación del riesgo debido a la plaga y el fijar o asesorar un tratamiento. La decisión se toma a dos niveles. En primer lugar, se decide si es necesario una acción de control sobre el cultivo, estimando el riesgo asociado a las plagas muestreadas. En segundo lugar, se selecciona la combinación de productos químicos o biológicos a aplicar, respetando lo más posible la fauna útil y otros productos biológicos aplicados previamente y la normativa de la marca de calidad. 297


El Modelo de Conocimiento El modelo de conocimiento modela el conocimiento que un experto utiliza en la resolución de un problema. Una característica básica de los modelos de conocimiento es la distinción entre diferentes tipos de conocimiento. Esta distinción nace de la observación de que las diferentes partes del conocimiento juegan distintos papeles en un proceso de resolución de problemas. Se considera que este particionamiento del conocimiento en tipos es genérico, y no específico de aplicaciones particulares. Para poder llevar a cabo el modelado de los distintos papeles que puede jugar el conocimiento, se emplean tres categorías disjuntas: el conocimiento de las tareas, del dominio y de las inferencias. El conocimiento de tareas describe de una forma recursiva la descomposición de una tarea de alto nivel en varias subtareas. El conocimiento del dominio especifica los hechos y asunciones que necesita el proceso de razonamiento para llevar a cabo su cometido en el dominio de la aplicación. Por una parte se va a especificar la forma y estructura del conocimiento que es lo que se denomina ontología del dominio y por otra, la instancias de estas estructuras para el dominio de aplicación concreto. El último tipo es el conocimiento sobre inferencias que describe los procesos básicos de razonamiento que tienen lugar en una aplicación, así como los roles de conocimiento que son usados por las inferencias. Este modelo proporciona una descripción conceptual del papel que juegan los diferentes componentes de conocimiento en el proceso de solución del problema. Para ello se utiliza un lenguaje de modelado conceptual CML (Anjewierden, 1997), que se complementa con un lenguaje gráfico basado en diagramas. Esta descripción permite que el modelo de conocimiento sirva como medio físico de comunicación entre los implicados en el desarrollo.

298


La construcción del modelo de conocimiento se realiza en tres fases, tal como se muestra en la Tabla 1: Identificación, Especificación y Refinamiento del conocimiento. Fase

Paso Explorar las fuentes de información Enumerar los Identificación componentes potenciales

Resultado Lista de fuentes de información y glosario de términos Lista de posibles componentes a reutilizar a nivel componentes tareas y componentes del dominio Seleccionar la Plantilla o combinación de ellas plantilla de tarea que servirá de patrón en la elaboración del modelo de conocimiento Construir primera Principales tipos de información, Especificación versión de conceptos esquema del dominio del dominio Completar la Modelo de conocimiento especificación del completo a falta de rellenar modelo de conocimiento Rellenar de Conocimiento necesario para la contenido los tarea modelada Refinamiento modelos de dominio Validar el modelo de Simulación, en papel o prototipo conocimiento del conocimiento. Tabla 1: Fases del proceso de construcción del modelo de conocimiento.

En la primera fase se identifican las fuentes de información útiles para modelado del conocimiento. Se construye un glosario de términos del dominio. Se revisan componentes de modelado ya construidos como modelos de tareas básicas o esquemas y ontologías del conocimiento del dominio. Estos componentes podrán ser reutilizados en el proyecto, partimos del modelo de organización, en especial los elementos descritos sobre el dominio y las tareas.

299


En el caso de SAEPI gran parte del conocimiento del dominio se ha reutilizado de trabajos anteriores del grupo de investigación (Túnez, 2001), adaptándolos para el uso de normas de calidad como la PI. En este trabajo también se desarrollo un método para la tarea de planificación de terapia que se basada en razonamiento abductivo para resolver el problema de tratamiento de plagas sólo para la lucha química, que es un elemento importante a ser reutilizado en este nuevo proceso de modelado. En la segunda fase, la especificación, el ingeniero del conocimiento comienza con la construcción de la especificación del modelo de conocimiento empleando diagramas y CML. Los componentes reutilizables seleccionados en la fase anterior son el marco para la especificación. Para modelar el conocimiento de las tareas que aborda el SBC se selecciona una plantilla de tarea básica (o una combinación de varias) que se corresponda con las características de la tarea a modelar. El ingeniero del conocimiento tendrá que “rellenar los agujeros” que aparezcan en la reutilización de componentes ya existentes. La última fase, refinamiento, pretende la validación del modelo de conocimiento y la captura de la mayor cantidad de conocimiento o instancias de conocimiento para insertarlas en la base de conocimiento ligada a ese modelo. La validación consiste en determinar si el modelo construido puede generar el comportamiento requerido en la resolución del problema. La técnica utilizada durante la validación suele ser la simulación en papel o a través de un prototipo del modelo de conocimiento. Estas tres fases están entrelazadas, no se tienen porqué desarrollar de forma secuencial, es habitual necesitar iteraciones, por ejemplo, para rellenar el modelo de dominio podemos necesitar recurrir a nuevas fuentes de información que han de ser identificadas.

300


La Selección de los Componentes Básicos de Modelado El catalogo de plantillas de tareas de CommonKADS se puede utilizar para modelar cualquier tipo de problema. En nuestro caso, el problema es asesorar acerca de cual es la terapia a administrar para reparar un problema en el dominio del control de plagas dentro de la norma de calidad PI. Así, asignaremos el nombre de Administración de Terapia al problema a modelar que se instanciará sobre el dominio de la PI en agricultura, que también tiene que ser modelado. En la Ingeniería del conocimiento se distingue dos tipos de tareas básicas: de análisis y de síntesis. Las primeras tienen por objetivo identificar o clasificar los componentes o atributos desconocidos de un sistema conocido. El objetivo de las segundas es ensamblar una descripción estructural de un sistema, inicialmente desconocido, a partir de sus partes conocidas. La Tabla 2 muestra la taxonomía de plantillas de tareas básicas de CommonKADS. Tipo de tarea Análisis

Valoración

Diagnóstico

Entrada Observaciones sobre el sistema Descripción del caso

Salida Caracterización del sistema Tipo de decisión

Síntomas/ quejas

Tipo de fallo

Monitorización Datos del sistema

Clase de discrepancia

Clasificación

Características Clase del objeto

Conocimiento Modelo del sistema

Características Se da una descripción del sistema Criterios La valoración Normas se realiza en un momento puntual en el tiempo. Modelo de La salida varia comportamiento (cadena causal, del sistema estado, componente) y depende del uso que se haga (reparación) Comportamiento El sistema normal del sistema cambia con el tiempo. La tarea se repite cíclicamente Asociaciones Conjunto de

301


del objeto

clasecaracterística Modelo de comportamiento del sistema

Predicción

Datos del sistema

Estado del sistema

Síntesis

Requisitos

Estructura del sistema

Elementos, Restricciones, Preferencias

Planificación

Objetivos Requisitos

Plan de acción

Diseño

Requisitos

Descripción del artefacto

Funciones, Componentes, Diseños squelétales, Restricciones, Preferencias Funciones, Componentes, Restricciones, Preferencias

Diseño de Requisitos configuraciones

Descripción del artefacto

Programación Temporal

Trabajos Restricciones y asignados a preferencias momentos de tiempo y recursos

Asignación

Trabajos, recursos, unidades de tiempo, recursos Dos conjuntos de objetos

Acciones, Restricciones, Preferencias

Correspondencias Restricciones, entre conjuntos preferencias

clases predefinidas La salida es la descripción del sistema en un tiempo futuro Se necesita generar una descripción del sistema Puede incluir el diseño creativo de los componentes

Es un subtipo del diseño en el que todos los componentes están predefinidos. Las acciones están parcialmente ordenadas en el tiempo. El carácter orientado al tiempo la distingue de la asignación El reparto no tiene porque ser uno a uno

Tabla 2: Taxonomía Tareas en CommonKADS.

En la metodología CommonKADS las características del problema o tarea a modelar guían el proceso de modelado de conocimiento (Aamodt, 1993). Para problemas de administración de terapia como el considerado, no existe coincidencia exacta con ninguna de las tareas básicas anteriores, una alternativa es recurrir a componentes más elementales para construir el modelo de conocimiento,

302


olvidando la reutilización a nivel de tarea genérica; pero tal como propone la propia metodología, en ocasiones se puede abordar el modelado desde la combinación de algunas de las plantillas de tarea. De hecho existen un conjunto clásico de posibles combinaciones de las tareas básicas, que se describen en la Tabla 3: Combinación de tareas Descripción básicas Monitorización + Combinación habitual, puesto que la salida Diagnóstico de una es la entrada de la siguiente. Muchos de los sistemas técnicos actuales incluyen esta funcionalidad de monitorización y diagnóstico Monitorización + En aplicaciones donde no hay la posibilidad Valoración “real” del diagnóstico debido a la no disponibilidad de los expertos o la ausencia de modelos causales apropiados la monitorización va seguida de una valoración, en la que la decisión se toma según la situación. Diagnóstico + El resultado del diagnóstico suele utilizarse Planificación como un objetivo para la planificación de acciones correctivas (trouble-shooting) Valoración + Planificación Un ejemplo son los planes de recuperación Tabla 3: Combinaciones de Tareas Básicas.

Si enlazamos estas combinaciones podemos proponer cadenas como: monitorización + valoración + planificación o bien monitorización + diagnóstico + planificación, como se muestran en la Figura 2. Cabe decir que las tareas de planificación y tratamiento se pueden considerar equivalentes (Tunez, 2001). El objetivo del tratamiento es diseñar un plan terapéutico, es decir, un plan cuyas acciones consisten en la administración de productos terapéuticos, y cuyo objetivo es remediar un proceso anómalo previamente identificado. La estructura del plan consiste en una secuencia de acciones de 303


administración y los elementos del plan son las propias acciones de administración. Cada una de estas acciones especifica un producto terapéutico y unos detalles de administración (dosis, forma de aplicación,…). Por esta razón, es frecuente referirse a la tarea de tratamiento como una tarea de planificación terapéutica. Como ya hemos indicado la planificación de terapia ya ha sido modelada con éxito en trabajos anteriores y disponemos de una plantilla modificada apropiada para este dominio (Túnez, 1998). En otros trabajos también se han relacionado estos tres tipos de tareas monitorización+diagnóstico+tratamiento (Breuker, 1993). El proceso comienza con una tarea de monitorización que genera un conjunto de situaciones de error (discrepancias con el comportamiento normal esperado). A continuación, se busca la causa de la discrepancia capaz de explicar el comportamiento observado. Finalmente se prescribe un tratamiento para detener el problema. Esta es la combinación que mejor se adapta a la administración de terapia, sin embargo las tareas de monitorización y diagnóstico tienen diferentes matices en el dominio agrícola y necesitan ser adaptadas. El daño se detecta mediante la inspección del cultivo y la hipótesis de diagnóstico es siempre una plaga o enfermedad que afecta al cultivo. El experto identifica el agente perjudicial mediante la observación directa de las plantas en le muestreo y después analiza los datos recolectados para detectar un desequilibrio, lo que corresponde también con una tarea de valoración, mas que un diagnostico o lo que llamaremos diagnóstico por valoración. Consecuentemente, hemos seleccionado como componentes potenciales para la reutilización las plantillas de las tareas básicas de CommonKADS de monitorización, diagnostico y valoración, además el modelo previo de plantificación de terapia ya desarrollado por el grupo. La Figura 2 muestra la versión cero del modelo de conocimiento, que se obtiene de la fase de indentificación, el ingeniero del conocimiento debería adaptar y 304


completar estos componentes para construir el modelo de conocimiento completo para nuestro problema, en la misma figura se muestran los diagramas de inferencias correspondientes a estas tareas básicas y en las zonas sombreadas aparece la porción de la plantilla que se ha adaptado, tal y como se describe en los siguientes apartados. Monitorización

Diagnóstico por valoración Diagnóstico

Valoración

Tratamiento

Monitorización receive

hallazgo

compare diferencia

Modelo del sistema

select norma

classify

parametro

Diagnóstico

specify

síntoma

discrepancia

cover

hipótesis

specify

observable

select

hipótesis

histórico

obtain

hallazgo

specify

Resultado

Valoración

caso abstract caso abstracto

specify

normas evaluate

decisión

match

select norma

valor normal

Figura 2: Tareas básicas reutilizadas en el modelo de conocimiento.

Los diagramas de inferencias de la Figura 2 nos describen de forma general el proceso de razonamiento modelado en las tareas: La tarea de monitorización recibe un nuevo dato normalmente cada cierto intervalo de tiempo y se selecciona un parámetro del

305

295


sistema que nos pueda decir algo acerca del nuevo dato, a partir de un modelo de lo que se espera del sistema, especificando el valor normal para ese parámetro y este valor normal se compara con este nuevo dato. Si se detecta una diferencia y se considera o no una discrepancia clasificándola según los valores recogidos anteriormente en otros ciclos de monitorización. Se hace necesario tener conocimiento del comportamiento normal del sistema y esta tarea se repite cíclicamente, cada intervalo de tiempo o cada vez que se recibe u se obtiene un nuevo dato. La tarea de diagnóstico parte de unos síntomas y busca cual es el conjunto de posibles hipótesis diagnósticas que cubran o justifiquen estos síntomas. Una a una estas hipótesis se van seleccionando para verificar si los datos observados en el sistema la confirman o la descartan. En base a las posibles hipótesis diagnósticas se especifican los datos a obtener del sistema. La tarea de valoración fija una categoría de decisión según los datos del caso. Aplicando abstracción se define un caso abstracto partiendo de los datos concretos del caso, que permite especificar los criterios a aplicar en la valoración. Uno a uno se selecciona cada uno de estos criterios que es evaluado, y tras esto se comprueba si concuerdan con los valores establecidos para tomar una decisión. La valoración se realiza en un momento puntual de tiempo La tarea de tratamiento resuelta con el método abductivo es una tarea compleja que se no se describe mediante inferencias, sino con su descomposición en otras tareas que han de seguir descomponiéndose hasta llegar a las inferencias. Sería demasiado extenso mostrar el proceso de adaptación del tratamiento que tendría que comenzar por describir y comprender este modelo hasta el nivel de inferencias. En este trabajo nos centraremos en la descripción del proceso de adaptación de las tareas de monitorización y diagnóstico por valoración, ya descritas en 306


términos de inferencias, para resolver la tarea seleccionar objetivos terapéuticos.

El Conocimiento de las Tareas y del Dominio Se modela el conocimiento de tareas y hará corresponder con el proceso conocimiento de las inferencias. Las modelan de forma general para poder similares, después es necesario hacer conceptos del dominio o roles.

del dominio, después se de razonamiento del tareas e inferencias se reutilizarse en dominios un mapeado sobre los

De esta forma, se parte de una tarea genérica administración de terapia que se resuelve por descomposición en dos subtareas: selección de objetivos terapéuticos y tratamiento, reflejando el modo en que el experto realiza la tarea de asesoramiento terapéutico para la PI, tal como mostramos en la Figura 3. Para resolver la tarea de tratamiento hemos reutilizado el método de planificación de terapia basada en razonamiento abductivo, cuyo proceso de adaptación para la producción integrada no se trata en este trabajo tal como ya hemos justificado en el apartado anterior y nos centraremos por tanto en la tarea selección de objetivos terapéuticos.

307


CULTIVOS

administración terapia

número individuos conteo

Muestrear Estado cultivo (histórico) historia

estado plantas análisis por descomposición

selecionar objetivos terapeúticos

ENTORNO

Observaciones

factores externos tratamiento

Tratamientos aplicables

proponer y ajustar hasta llegar a inferencias proponer objetivos terapeúticos

descartar objetivos terapeúticos

Tratamientos aplicados

Estimar riesgo

Proponer actuación

necesidad actuación actuación protocolizada Fijar actuación Anotar actuación actuaciones actuación aplicada

AGRICULTOR

Figura 3: Conocimiento de tareas.

La selección de objetivos terapéuticos cuyo objetivo, en nuestro caso, será seleccionar de entre todas las posibles plagas que puedan afectar al cultivo, aquellas que por su incidencia lleguen a desequilibrar el sistema, se resuelve aplicando el método proponer y ajustar. Este método realiza la selección de objetivos terapéuticos gracias a dos las tareas: proponer objetivos terapéuticos y descartar objetivo terapéutico. Estas dos tareas se definen en términos de inferencias primitivas. CommonKADS plantea la descripción de la tarea de forma independiente al método que se aplique para resolverla; de esta forma, puede producirse un cambio de método que afecte sólo a las tareas descendientes. Una tarea puede resolverse mediante varios métodos alternativos. La descripción CML de cada tarea tiene dos partes diferenciadas tal como se muestra en la Tabla 4, la propia tarea (TASK) y el método por el que se resuelve (TASK-METHOD), en la tabla se incluyen las descripciones CML de las tareas. Este modelo de conocimiento refleja el mecanismo que aplica el técnico agrícola durante las visitas a los cultivos. Partiendo de unos formularios donde se registran las observaciones sobre plantas elegidas al azar, el técnico fija la presencia perjudicial de 308


determinadas plagas, es decir propone unas plagas como objetivos terapéuticos (propose_therapuetic-objectives). Para poder tomar la decisión sobre la necesidad de actuar sobre estas plagas candidatas, se consideran datos adicionales que permiten convertirlas definitivamente en objetivos terapéuticos sobre los que recomendar una actuación o descartarlos para la tarea de tratamiento. Para entender el proceso de modelado del conocimiento completo, este conocimiento de tareas se debe relacionar con los conceptos del dominio y lo que se llaman objetivos terapéuticos, después serán patologías concretas. Código CML del modelo de tareas TASKS METHODS APPLIED TASK administración_terapia ROLES: INPUT: caso:”Datos de la visita al cultivo”; OUTPUT: plan_tratamiento: “secuencia de acciones terapeuticas ”; END TASK administración_terapia;

TASK seleccionar- objetivosterapeúticos ROLES: INPUT: :”Datos de la visita al cultivo”; OUTPUT: objetivosterapeúticos-:”problemas a resolver”; END TASK seleccionarobjetivos-terapeúticos;

TASK METHOD analisis_por_descomposicion REALIZES:administracion_terapia; DECOMPOSITION: seleccionar-objetivos-terapeuticos, tratamiento CONTROL-STRUCTURE: seleccionar-objetivos-terapeuticos (caso -> objetivosterapeuticos ); tratamiento(objetivos-terapeuticos -> plan-tratamiento); END TAKS METHOD analisis_por_descomposicion TASK METHOD proponer-y-ajustar REALIZES: seleccionar-objetivos-terapeúticos DECOMPOSITION: proponer-objetivos-terapeúticos, descartar-objetivosterapeúticos; CONTROL-STRUCTURE: proponer-objetivos-terapeúticos (caso -> objetivosterapeúticos); FOR EACH objetivos-terapeútico IN objetivos-terapeúticos DO descartar-objetivos-terapeúticos (objetivos-terapeúticos + nuevos_hallazgos -> resultado); IF resultado == false objetivos-terapeúticos:= objetivos-terapeúticos SUBTRACT objetivos-terapeútico; END FOR-EACH END TAKS METHOD proponer-y-ajustar

309


TASK tratamiento ROLES: INPUT: objetivos-terapeúticos:”problemas a resolver”; OUTPUT: plan_tratamiento: “secuencia de acciones terapeuticas ”; END TASK tratamiento; TASK proponer-objetivosterapeúticos ROLES: INPUT: caso:”Datos de la visita al cultivo”; OUTPUT: objetivosterapeúticos-:”problemas candidatos a ser resueltos”; END TASK proponer-objetivos terapeúticos;

TASK METHOD tratamiento-abductivo REALIZES:tratamiento; DECOMPOSITION: ............ CONTROL-STRUCTURE: ............... END TAKS METHOD tratamiento-abductivo

(heredados de las plantillas de tareas, descritos en apartado siguiente)

TASK descartar-objetivosterapeúticos ROLES: INPUT: objetivos-terapeúticos:”problemas candidatos a ser resueltos”, nuevos-hallazgos; OUTPUT: objetivosterapeúticos-:”problemas candidatos a ser resueltos”;´ END TASK descartar-objetivosterapeúticos;

Tabla 4: Código CML de las Tareas.

En paralelo al proceso anterior, se tiene que definir el modelo del conocimiento del dominio utilizando UML para modelar los conceptos y sus relaciones. Este modelo refleja la ontología del dominio y las estructuras y relaciones entre los conceptos para la administración de terapia fitosanitaria. La Figura 4 muestra una porción de este modelo, la relativa a la tarea de selección de objetivos terapéuticos. En las Visitas semanales a las Parcelas se Muestrea el cultivo y se realizan Observaciones de otra información de interés que puede detectar la Infestación de las Plantas con algún Agente nocivo lo que detecta una posible Patología que debe llevar asociada un conjunto de Acciones.

310


Parcela Tomate

Se realizan

Visita

Hallazgo

Plantado con

Valor cultivo

Plantas

número de flores =6

Infestation

Reclamar al semillero

Dato externo

muestreo

Mosca Blanca

Agente nocivo

Muestra

caracteristica presencia TCLV Virus valor observado no virus val valido (umbral)

Acción

fecha plantación < 10 del 20% 0%

Patología

Se detecta infestado por mosca blanca

Figura 4: Conocimiento del dominio.

Conocimiento de las inferencias Para resolver las subtareas proponer y descartar objetivos terapéuticos se adaptan de las plantillas de las tareas básicas monitorización, diagnóstico y valoración, como se ha indicado en el apartado anterior. A continuación analizaremos los ajustes realizados para generar el modelo conocimiento completo. En el problema de administración de terapia en agricultura se parece a la tarea básica monitorización, donde se obtiene un dato y se compara con lo que se espera del sistema para detectar discrepancias, pero sólo se consideran los datos recolectados en una visita semanal, no se mantienen datos de la evolución. Por otra parte, la discrepancia es siempre la presencia descontrolada de un agente nocivo, de aquel del que se están obteniendo los datos o medidas. Esto lleva a que sólo sea útil en nuestro caso la primera parte de la plantilla, tal como se muestra de forma aproximada en la zona sombreada en la Figura 3. Pero esta tarea de monitorización no es suficiente, puesto que no refleja el análisis o reconsideración 311


de otros datos para descartar los objetivos terapéuticos aun superados los umbrales de tratamiento, ni tampoco se puede expresar el hecho de que los datos que se obtienen y se registran; es decir, el patrón de observación, depende del caso, puesto que no se observa lo mismo si el cultivo es de tomate o de pepino. La primera deficiencia se inyecta sobre el conocimiento de las inferencias de la tarea de diagnóstico que veremos a continuación y la segunda de la de valoración. La tarea básica diagnóstico propuesta por CK se basa en la cobertura causal. Se parte de unos síntomas y genera un conjunto de posibles hipótesis diagnósticas que puedan justificarlos, éstas son verificadas o descartadas una a una con nuevos datos observados del problema. En nuestro caso, la hipótesis es siempre una plaga sobre la que se debe actuar o potencial objetivo terapéutico (que ha sido definido como tal en base a los umbrales de tratamiento) y que, según los datos, pueden ser descartados como objetivos terapéuticos. También es necesario indicar recomendaciones adicionales y en cada visita se generan valores indicadores del estado del cultivo, que reflejan el nivel de infestación del cultivo debido a todos los objetivos terapéuticos ya verificados. La plantilla de valoración parte de los datos del caso y se define un caso abstracto para especificar los criterios o normas a aplicar que se evalúan para tomar una decisión. Para nuestro caso, los criterios corresponderían a los umbrales de tratamiento de la PI, y la evaluación es sencilla, consistiría en comprobar si se superan los umbrales. Lo que no se recoge en esta plantilla de tarea es que estos umbrales se seleccionan en función de un patrón de comportamiento y del caso concreto, que vienen definidos por la visita. Una cuestión importante para el modelado de las inferencias, que no aparece recogido en ninguna de las tres plantillas es que el 312


proceso de proponer y descartar un objetivo terapéutico se repite para todos los agentes nocivos de un cultivo que son muestreados. El resultado del modelado del conocimiento de inferencias para las tareas proponer y descartar objetivos terapéuticos se muestra en la Figura 5. En primer lugar, se fijan los parámetros según el caso, al modo de la plantilla valoración. Estos parámetros se comparan con unos umbrales, obtenidos como se propone en la plantilla monitorización, y se fija un objetivo terapéutico cuando se detecta una discrepancia. Cada posible objetivo terapéutico puede ser descartado posteriormente en función de otro conjunto de datos a valorar o descubrimientos que se seleccionan dependiendo de cada objetivo terapéutico concreto, al modo de la plantilla diagnóstico, y se generan las recomendaciones y el estado del cultivo. Algunas propiedades de ( Planta, Parcela, Visita, Agente nocivo)

MODELO OBSERVACIÓN

UMBRALES

hallazgos o características

CASO

select

PARAMETROS

select hallazgo o característica

select

PARAMETRO

obtain

UMBRAL

VALOR

compare

Agente nocivo

valor válido

valor observado

select

OBJETIVOS TERAPEÚTICOS

valor booleano

Agente nocivo

Agente nocivo

OBJETIVOS TERAPEÚTICOS

select instance

DIFERENCIA

hallazgo o característica

OBJETIVO TERAPEÚTICO

specify

OBSERVABLES

obtain

specify

HALLAZGOS hallazgo o característica

evaluate

ESTADO

specify

Patología

RESULTADO Patología o acción

RECOMENDACIONES Acción

Figura 5: Conocimiento de inferencias de la tarea seleccionar objetivos terapéuticos

313


El proceso de razonamiento modelado en el conocimiento de inferencias, también queda reflejado en el código CML de los métodos de resolución seleccionados para cada tarea, como se muestra en la Tabla 5. En la figura 6 y con diferente tipo de letra, también se refleja la correspondencia entre los elementos del dominio y los conceptos descritos en las inferencias. Utilizando esta correspondencia podemos describir el proceso de razonamiento general modelado en los diagramas de inferencias, pero ya instanciado para nuestro dominio concreto: durante las visitas, el técnico selecciona un conjunto aleatorio de plantas, detecta la población de agentes perjudiciales, y registra estos y otros datos sobre el estado de las plagas, de las plantas y del contexto que pueda afectarle. El experto determina si es necesario realizar un tratamiento, basándose en estos datos y los umbrales de tratamiento. Finalmente, para comprender mejor el proceso de razonamiento modelado, volvemos a describir el mismo mediante un ejemplo que refleja una visita concreta del técnico agrícola, cuyo conocimiento hemos modelado: Tenemos un cultivo de tomate. Durante la visita se ha detectado el virus TCLV (provocado por la mosca blanca) en un 20% de las plantas muestreadas. La norma indica que hay que tratar la mosca a la primera presencia si la planta tiene menos de 6 ramilletes cuajados. La mosca blanca sería un objetivo terapéutico pero si añadimos el dato de que esa planta está recién trasplantada, el virus procede del semillero, se descarta la hipótesis de tratamiento y habría que reclamar al semillero.

314


Métodos aplicados en las tareas TASK-METHOD monitorizaciónbasada-en-umbrales REALIZES: proponer-objetivosterapeúticos CONTROL STRUCTURE: select (caso -> parametros); FOR EACH parametro IN parametros select (parametro -> umbral) obtain(parametro-> valor); compare (umbral + valor -> diferencia); IF diferencia == true THEN select-instance(caso + diferencia -> problema-elemental) objetivos-terapeúticos:= objetivos-terapeúticos ADD problemaelemental; END IF END FOR EACH END TASK-METHOD monitorizaciónbasada-en umbrales

TASK-METHOD valoración-nuevoshallazgos REALIZES: descartar-objetivos-terapeúticos CONTROL STRUCTURE: specify(-objetivo-terapeútico >observables) FOR EACH observable IN observables DO obtain(observables ->hallazgos) END FOR EACH specify (objetivos-terapeúticos +hallazgos > estado) specify (estado - > recomendacion) evaluate(estado + objetivos-terapeúticos -> resultado) END TASK-METHOD valoración-nuevoshallazgos

Tabla 5: Los Métodos.

El trabajo de construcción del modelo de conocimiento para la tarea de administración de terapia en el dominio de producción integrada en agricultura se completaría rellenando las bases de conocimiento con toda la información ligada a la marca de calidad para poder ser utilizado en la implementación posterior del SBC.

Conclusiones En este trabajo presentamos el modelado de conocimiento realizado para el desarrollo de un sistema de ayuda a la decisión (SAD) para el control fitosanitario en Producción Integrada (PI), utilizando la metodología CommonKADS.

315


El control fitosanitario es uno de los procesos más complejos de la producción agraria aplicando la norma de calidad PI. Donde es necesaria una toma de decisiones rápida basada en múltiples factores y el manejo de información de diferentes fuentes. Por estas razones, la aplicación de SAD basados en conocimiento, facilitan el trabajo de los técnicos agrícolas y agricultores, y se convirtiéndose en herramientas fundamentales en el asesoramiento experto en sanidad vegetal. Este SAD forma parte de los resultados del proyecto de investigación “Sistema Inteligente para la Ayuda a la toma de Decisiones en Agricultura”, financiado por la UE y por el Ministerio de Ciencia y Tecnología de España y desarrollado de forma coordinada entre las Universidades de Murcia, Granada y Almería (España). En este proyecto se ofrece un conjunto de herramientas integradas en la Web de asesoramiento y ayuda a la toma de decisiones a los agricultores y técnicos agrícolas en los aspectos de control fitosanitario, fertirrigación, y evaluación de suelos. CommonKADS es una metodología de la Ingeniería del conocimiento basada en el paradigma del modelado. En este paradigma el desarrollo del SAD se centra en el modelado del conocimiento que los expertos utilizan para resolver el problema del control fitosanitario. Para lo cual, se busca un conjunto de patrones recurrentes de comportamiento o tareas básicas, que describen los requisitos de conocimiento necesarios para el desarrollo del SBC y, por tanto, facilitan la adquisición y reutilización del mismo y por lo tanto, el proceso de gestión de conocimiento dentro de la organización. En la construcción del modelo de conocimiento se ha reutilizado como base las tareas básicas de CommonKADS de monitorización, diagnóstico y valoración, junto con un método de planificación de terapia basada en razonamiento abductivo propuesto por nuestro 316


grupo de investigación para resolver el problema de tratamiento de plagas sólo con lucha química. El conocimiento de tareas, de inferencias y del dominio que forman el modelo de conocimiento propuesto, es, a su vez, reutilizable en dominios donde la administración de terapia se realiza mediante un seguimiento guiado por patrón o modelo de observación que se compara con los umbrales establecidos según el caso y la decisión final de la administración de terapia se reconsidera en función de hallazgos adicionales. Respecto a los trabajos futuros esta previsto ampliar el ámbito del SAD para que incluya más cultivos y plagas, rellenando la base de conocimiento. Además, de extenderlo a los aspectos de inspección y de comercialización bajo PI no contemplados actualmente, generando el modelo de conocimiento de estas tareas y sus correspondientes SAD.

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RESEÑA DE LOS AUTORES

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Enrique Paniagua Arís es Licenciado en BB.AA. (1992) por la Universitat de Barcelona (UB) y Doctor en Ciencias (Informática) (1998) por la Universitat Politècnica de Catalunya. Actualmente es Profesor Titular del departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones (DIIC) de la Universidad de Murcia (UM). Belén López Ayuso es Ingeniero Informático (1998) por la Universidad de Murcia (UM). Actualmente es Profesora Titular del departamento de Ciencias Politécnicas (DCP) de la Universidad Católica San Antonio de Murcia (UCAM). Fernando Martín Rubio es Licenciado en Ciencias Físicas (1972) por la Universidad de Sevilla (US) y Doctor en Ciencias Físicas (1981) por la Universidad de La Laguna (UdlL). Actualmente es Catedrático de Universidad del departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones (DIIC) de la Universidad de Murcia (UM). José T. Palma Méndez es Licenciado en Informática (1990) por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) y Doctor en Informática (1999) por la Universidad de Murcia (UM). Actualmente es Profesor Titular del departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones (DIIC) de la Universidad de Murcia (UM). 323

Rodrigo Martínez Béjar es Ingeniero Informático (1992) por la Universidad de Murcia (UM) y Doctor en Informática (1997) por la Universidad de Murcia (UM). Actualmente es Profesor Titular del departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones (DIIC) de la Universidad de Murcia (UM). Juan A. Botía Blaya es Ingeniero Informático (1996) por la Universidad de Murcia (UM) y Doctor en Informática (2002) por la Universidad de Murcia (UM). Actualmente es Profesor Titular del departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones (DIIC) de la Universidad de Murcia (UM). Samuel Túnez Rodríguez es Licenciado en Ciencias Físicas (1979) por la Universidad de Granada (UGR) y Doctor en Ciencias Físicas (1998) por la Universidad de Santiago de Compostela (USC). Actualmente es Profesor Titular del departamento de Lenguajes y Computación (DLC) de la Universidad de Almería (UAL).

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