Tesis doctorales de Ciencias Sociales

EL IMPACTO DE LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y LAS TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN EN LA INNOVACIÓN: UN ESTUDIO EN LAS PYME DEL SECTOR AGROALIMENTARIO DE CATALUÑA

Gerardo Arceo Moheno




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4.4. LAS TI Y LA GC

Las aportaciones al mundo empresarial de las TI han cambiado cuantitativa y cualitativamente, evolucionando de un uso instrumental y automático a un uso inteligente para gestionar conocimiento. Ahora bien, la idea de gestionar el conocimiento no es revolucionaria: el hecho de “saber” algo más rápida y eficazmente que un competidor siempre ha generado una ventaja.

La GC se define como la gestión estratégica de las representaciones de conocimiento y las personas de una organización usando tecnologías y procesos para compartir el conocimiento (Mahesh y Suresh, 2004).

Las TI se consideran una importante capacidad infraestructural de la GC, permitiendo o apoyando las actividades principales del conocimiento, tales como la creación, la distribución y la aplicación (Gold et al., 2001). Por ejemplo, Holsapple y Whinston (1996) estudiaron el efecto de las TI en la adquisición y representación del conocimiento, mientras que Purvis et al. (2001) investigaron el impacto general de las TI en el éxito de la GC.

La GC es mucho más que la tecnología, pero la “tecnología del conocimiento” forma parte de la GC. El hecho que técnicas como Lotus Notes e Internet estén al alcance de todos, ha sido un detonante esencial para el movimiento de la GC. Sin embargo, es conveniente remarcar que las TI son solo el medio y el sistema de almacenamiento para el intercambio del conocimiento; no generan conocimiento y no garantizan su intercambio en una cultura institucional que no favorezca esas actividades.

El papel más valioso de las TI en la GC consiste en expandir el alcance y mejorar la velocidad de transferencia de conocimiento, al permitir que se obtenga y estructure el conocimiento de un individuo o grupo para que sea usado por otros en cualquier parte del mundo.

La capacidad de capturar y gestionar los agregados humanos que hacen posible la transformación de datos e información en conocimiento –contexto, experiencia e interpretación- es lo que hace que las técnicas de información sean ideales para la administración del conocimiento (Davenport y Prusak, 2000). Mientras que las técnicas diseñadas para la gestión de datos son estructuradas, normalmente con orientación numérica y abordan grandes cantidades de observaciones, las de conocimiento abordan textos con formas relativamente no estructuradas, como frases, oraciones, párrafos e, incluso, historias. El volumen puede ser positivo para la gestión de datos, pero es negativo para la gestión del conocimiento.

Un factor más crítico es el nivel de conocimiento necesario para el uso eficaz de una tecnología determinada. Algunas herramientas de conocimiento requieren que el usuario tenga cierta experiencia en el tema; otras suponen que el usuario es un participante más pasivo en el proceso de conocimiento. Esta perspectiva se utiliza para estructurar gran parte del análisis de las herramientas individuales de GC. La otra dimensión clave es el tiempo necesario que implica le GC cuando se utiliza una determinada herramienta en una aplicación comercial. Algunos ámbitos en que se trabaja con el conocimiento incluyen tiempo para la búsqueda, síntesis y reflexión; otros, como los que implican consultas del cliente, requieren un desempeño en tiempo real o casi real.

Las TI y sistemas y software ofrecidas como “soluciones” pueden ser un espejismo para la GC al tratar al conocimiento como un contenido, es decir, un “objeto” y no un “acto humano”, confundiendo información con conocimiento. Estas “soluciones” consideran la generación de conocimiento como un proceso de adquisición, almacenamiento, utilización y reciclaje, con una lógica impecable desde el punto de vista de la información, pero sin considerar el cambio organizativo que conlleva la GC.

Las “iniciativas de gestión del conocimiento” son un fenómeno relativamente reciente (Scarbrough et al., 1999). Ruggles (1998) destaca algunas iniciativas relacionadas con TI (intranet, minería de datos, herramientas de soporte de decisiones y groupware), lo que podría sugerir que las TI apoyan la adecuada GC. Sin embargo, existe escepticismo por algunos investigadores como Strassmann (1998) o Malhotra (1998), quienes señalan que no existe una relación clara y sólida entre las inversiones en TI y el desempeño del negocio.

Newell et al. (2002) consideran que una razón clave en el fallo de las TI como soporte a la GC es el protagonismo que se da al conocimiento que puede hacerse explícito sin considerar el tácito; por tanto, para entender las limitaciones de las TI, es necesario comprender las diferencias entre datos, información y conocimiento, así como la distinción entre conocimiento tácito y explícito.

4.4.1. TECNOLOGÍAS PARA LA GC

Actualmente existe una abrumadora cantidad de “soluciones tecnológicas” para la GC, de tal modo que la elección de una tecnología, llámese producto, función o sistema, que realmente sea eficaz puede resultar muy compleja.

Para elegir una tecnología de GC, la empresa debe comprender de qué manera fluye el conocimiento de la organización en el contexto de las actividades del conocimiento, para poder saber cómo afectan esas acciones a los problemas empresariales esenciales, tal como se muestra en la tabla 4.1.

Por tanto, lo que la empresa necesita saber es la forma de coordinar las características funcionales de la solución tecnológica con sus actividades de conocimiento. Asimismo, es importante considerar que los productos de GC deben contar con características básicas para que la solución puesta en práctica sea viable y tenga éxito. Estas tecnologías deben ser fáciles de usar, fáciles de integrar con las aplicaciones existentes, extensibles a la empresa, de fácil acceso, susceptibles de personalización y de medición, y seguras.

En cuanto a la definición del concepto de tecnología de GC, se puede decir que es amplia y difícil de precisar. Mahesh y Suresh (2004) señalan que el término tecnología GC es usado a menudo con suficiente holgura para incluir casi cualquier tecnología de información. Los pocos intentos que se han hecho para dar un fundamento a la definición de tecnología GC parecen no delimitar con claridad las características propias de las tecnologías GC. Estos autores puntualizan que una tecnología GC es aquella que permite compartir el conocimiento considerando los atributos de éste, por tanto, el teléfono, el correo de voz, la mensajería instantánea, las hojas de cálculo y el e-mail no las consideran tecnologías GC al ser solo medios de comunicación y/o gestionar solo datos y sus atributos; sin embargo, Davenport y Prusak (2000) difieren al señalar que técnicas como el teléfono o la videoconferencia, aunque no capturan ni distribuyen conocimiento estructurado, son muy eficaces para permitir que las personas transfieran conocimiento tácito.

Las tecnologías para la GC no son una única tecnología coherente, sino una mezcla de tecnología de diversos campos. La clave para su eficiencia es la elección de la tecnología para cada caso, considerando no sólo sus características sino el tipo de tarea a realizar, los recursos disponible y las personas (Riesco González, 2006).

Ruggles (1997) clasifica las herramientas GC en tres categorías generales: herramientas para la generación que permitan la adquisición, síntesis y creación de conocimiento; herramientas para la codificación que apoyen la representación de conocimiento para que pueda ser accesado y transferido (se incluyen bases de conocimiento, mapas de conocimiento, thesaurus/diccionarios organizacionales y simuladores); y las herramientas para la transferencia que alivien las distancias temporales, físicas y sociales para compartir el conocimiento.

En realidad, las herramientas tecnológicas pueden utilizarse para uno o más de los diversos procesos de GC, es decir, no existe una tecnología panacea que reúna todas las cualidades necesarias para servir de apoyo a todas las necesidades de la empresa basada en el conocimiento, por lo que se opta por presentarlas en orden alfabético sin caer en alguna clasificación en particular.

- Agendas digitales

- Agentes inteligentes: sistema tecnológico-informático que ayuda a las personas a tomar decisiones con respecto al entorno, percibiendo e interpretando la información, cambiando el curso de la acción e incluso, tomando decisiones. Metabuscadores como Google, algunas revistas electrónicas y programas de gestión de la información como Lotus Notes son algunos ejemplos.

- Buscadores: ante la avalancha de información que se encuentra en Internet, se hacen necesarios los buscadores y metabuscadores como Google, Yahoo o Altavista, que cada vez se vuelven más imprescindibles. Estos buscadores evolucionan cada vez más como verdaderos agentes inteligentes ofreciendo soluciones personalizadas.

- Business intelligence: se vincula con las actividades relacionadas con la organización y entrega de información, así como de análisis del negocio. Este concepto trata de englobar todos los sistemas de información de la organización para obtener no solo información, sino también una verdadera inteligencia que le confiera a la organización una ventaja competitiva. Los elementos más importantes de una tecnología de estas características incluyen: DSS (sistemas de soporte para la toma de decisiones), modelado multidimensional, data warehousing, data marts, minería de datos, OLAP (on line analitic procesing), herramientas de consulta y reporte de datos, portales de información empresarial, etc.

- Correo electrónico

- Data mining (minería de datos)

- Data warehouse (almacenes de datos): Un depósito separado, centralizado o integrado para todos los datos, o las partes interesantes, que recogen los diversos sistemas empresariales de la organización, optimizado para la recuperación y el almacenamiento de los datos.

- Depósitos de conocimiento: almacén donde se organiza de forma sintética e integrada la información y el conocimiento. Los depósitos pueden incluir imágenes (dibujos y video) y datos, sonidos y señales, texto plano o hipertexto, estructuras de documentos (plantillas, informes gráficos, cartas, mapas), objetos (jerarquías, clientes/servidores) y procesos.

- Document management systems: las actividades consideradas en estos sistemas son: almacenamiento de documentos, libros, etc.; control del acceso y la seguridad de los documentos; auditoria en la administración de documentos y búsqueda de cualquier tema específico. Son repositorios de conocimiento explícito o codificado -documentos, audio, videos, libros, papers.

- Groupware systems (herramientas de trabajo en grupos): describe las tecnologías electrónicas que aumentan la productividad y el funcionamiento de los procesos que requieren la colaboración entre las personas (Coleman, 1999) que no se encuentren físicamente en el mismo lugar. Incluyen servicios como e-mail, agenda de calendario y organización, sistemas de encuentros electrónicos, video conferencias en tiempo real, conferencias en diferido, flujo de trabajo, plantillas y herramientas de trabajo en equipo, etc. Algunos ejemplos son Lotus Notes y Microsoft Exchange.

- Intranet: se puede clasificar como una aplicación de GC, ya que facilita la distribución del conocimiento. Aunque no todo proyecto de intranet deba considerarse como un intento de GC, las intranets se utilizan a menudo para facilitar el acceso al conocimiento y para el intercambio entre las organizaciones (Ruggles, 1998). Las intranets se crean con la GC como primer objetivo (Newell et al., 2002).

- Knowledge map systems: tecnología de base de datos equivalente a las “páginas amarillas” que implica publicar una lista con la situación del conocimiento importante de la organización. Esta tecnología no representa un repositorio de conocimiento; su cualidad es la de indicar qué personas son las indicadas para un tema en particular, propiciando el intercambio de conocimiento tácito.

- Mensajería instantánea por Internet (chats)

- Portales: proporcionan un único punto de entrada a todas las dispares fuentes de conocimiento e información tanto de la propia empresa como ajenas a ésta, normalmente a través de Internet o de la intranet de la empresa. Hay que señalar que la existencia de un portal no significa que la empresa tenga una estrategia de GC. Para que resulten realmente útiles, los portales tiene que estar integrados con los sistemas existentes, su contenido debe estar cuidadosamente “seleccionado”, organizado y gestionado, y tienen que incluir un conjunto de funciones que sirvan de apoyo para la colaboración de los equipos que trabajan en distintas comunidades. Mediante los portales, las empresas pueden atender a sus clientes, relacionarse con sus socios comerciales y sus proveedores, y ofrecer a los empleados acceso a herramientas on-line y al contenido y conocimiento adecuado para la adopción de decisiones.

- Sistemas de automatización de oficinas (como los procesadores de texto, los programas de autoedición, de procesamiento de imágenes, agendas electrónicas y bases de datos), al igual que las intranets, podrían clasificarse como aplicaciones de GC al facilitar la distribución del conocimiento

- Sistemas de inteligencia artificial (sistemas expertos, redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéricos) capturan y codifican el conocimiento.

• Sistemas expertos: teóricamente son sistemas capaces de razonar siguiendo los pasos que seguiría un especialista, por lo que la creación de estos sistemas inicia con la identificación de los conocimientos explícitos del experto humano siguiendo con la identificación (y captura) de los conocimientos empíricos adquiridos en la práctica. Existen tres formas de representación:

- Razonamiento basado en casos o CBR (case-based reasoning): en esta técnica, la tecnología implica la extracción del conocimiento de una serie de anécdotas, sucesos, casos y soluciones sobre el dominio del problema. La tecnología CBR ha sido exitosa comercialmente en la resolución de problemas de atención al cliente.

- Sistemas basados en normas (RBS): compendian el conocimiento en pequeños fragmentos llamados normas o reglas, a los que acuden los expertos para resolver problemas complejos.

- Razonamiento basado en modelos (MBR): crea una estructura global a través de la tecnología para representar y organizar el conocimiento de campo en términos de atributos de objeto, comportamientos, relaciones y simulaciones del proceso.

• Red neuronal: es una herramienta orientada a la estadística que se destaca en la utilización de datos para clasificar casos en una u otra categoría. El análisis y la interpretación de los resultados pueden ser muy difíciles y requieren un usuario muy entendido, por lo menos, en cuanto a la configuración del modelo inicial, ya que requieren muchos datos y se tienen muchas variables interrelacionadas.

- Sistemas de trabajo de conocimiento, como el diseño asistido por computador y la realidad virtual. Estas herramientas, a pesar de no haberse creado explícitamente para la GC, pueden desempeñar un papel relevante al crear conocimiento.

- Telefonía móvil

- Workflow systems (herramientas de flujo de trabajo): es la automatización de un proceso de negocio. El workflow hace explícito el conocimiento inmerso en cada proceso analizado.

- XML y estándares emergentes: es importante la construcción de estándares que fomenten la cooperación de distintos sistemas operativos y aplicaciones de software. Por ejemplo, el lenguaje XML (extensible markup language) consiste en un conjunto de normas para la definición de estructuras de datos por lo que permite clasificar los elementos esenciales de un documento en función del significado esenciales de un documento sean clasificados en función del significado lográndose capacidades de búsqueda avanzadas. Entre los software de GC que soportan XML se encuentran Teamsite de Interwover, así como 4i e-Business Edition de Documentum.


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