1. JULISSA RABANALES OCHOA 0903-10-4060
  2. EL PANORAMA DE ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO
    1. La administración del conocimiento y la colaboración están muy relacionadas. El conocimiento que no se puede comunicar y compartir con otros es casi inútil. El conocimiento se vuelve útil y accionable cuando se comparte en toda la firma.
    2. DIMENSIONES IMPORTANTES DEL CONOCIMIENTO:
      1. El conocimiento es un atributo tanto individual como colectivo de la firma. Es un evento cognoscitivo (e incluso fisiológico) que ocurre dentro de la mente de las personas.
      2. El conocimiento que reside en las mentes de los empleados y que carece de documentación se denomina conocimiento tácito, mientras que el documentado se denomina conocimiento explícito.
    3. LA CADENA DE VALOR DE ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO: La administración del conocimiento se refiere al conjunto de procesos de negocios que se desarrollan en una organización para crear, almacenar, transferir y aplicar el conocimiento. La administración del conocimiento aumenta la habilidad de la organización de aprender de su entorno y de incorporar el conocimiento en sus procesos de negocios.
    4. Adquisición del conocimiento Las organizaciones adquieren conocimiento de varias formas, dependiendo de lo que busquen. Los primeros sistemas de administración del conocimiento buscaban crear almacenes de documentos, informes, presentaciones y mejores prácticas. Estos esfuerzos se han extendido para incluir documentos sin estructura (como el correo electrónico).
      1. Almacenamiento del conocimiento Una vez descubiertos, los documentos, patrones y reglas de expertos se deben almacenar de modo que los empleados puedan recuperarlos y usarlos. Por lo general, el almacenamiento del conocimiento implica la creación de una base de datos.
        1. Diseminación del conocimiento Los portales, el correo electrónico, la mensajería instantánea, los wikis, las redes sociales y la tecnología de los motores de búsqueda se han incorporado a una colección existente de tecnologías de colaboración y sistemas de oficina para compartir agendas, documentos, datos y gráficos
      2. Aplicación del conocimiento Sin importar el tipo de sistema de administración del conocimiento que esté involucrado, el conocimiento que no se comparte y aplica a los problemas prácticos que enfrentan las firmas y los gerentes no agrega valor de negocios.
        1. Creación de capital organizacional y gerencial: colaboración, comunidades de práctica y entornos de oficina: Las comunidades de práctica (COP) son redes sociales informales de personal competente y empleados dentro y fuera de la firma, que tienen actividades e intereses similares relacionados con el trabajo.
    5. TIPOS DE SISTEMAS DE ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO:
      1. Los sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial son esfuerzos de propósito general a nivel de toda la firma para recolectar, almacenar, distribuir y aplicar tanto contenido como conocimiento digital. Estos sistemas ofrecen herramientas para buscar información, almacenar datos estructurados y no estructurados, así como localizar empleados expertos dentro de la firma.
      2. Los sistemas de trabajo del conocimiento (KWS) son sistemas especializados creados para ingenieros, científicos y otros trabajadores del conocimiento encargados de descubrir y crear nuevo conocimiento para una compañía.
      3. La administración del conocimiento también incluye un grupo diverso de técnicas inteligentes, como la minería de datos, los sistemas expertos, las redes neurales, la lógica difusa, los algoritmos genéticos y los agentes inteligentes.
  3. TÉCNICAS INTELIGENTES
    1. La inteligencia artificial y la tecnología de bases de datos proveen varias técnicas inteligentes que las organizaciones pueden usar para capturar conocimiento tanto individual como colectivo, además de extender su base de conocimiento.
    2. Los sistemas expertos, el razonamiento con base en los casos y la lógica difusa se utilizan para capturar el conocimiento tácito. Las redes neurales y la minería de datos se utilizan para el descubrimiento del conocimiento.
    3. Las otras técnicas inteligentes que describiremos en esta sección se basan en la tecnología de inteligencia artificial (AI), la cual consiste en sistemas basados en computadora (tanto en hardware como en software) que tratan de emular el comportamiento humano.
    4. CAPTURA DEL CONOCIMIENTO: SISTEMAS EXPERTOS: Los sistemas expertos son una técnica inteligente para capturar el conocimiento tácito en un dominio muy específico y limitado de la pericia humana.
      1. Cómo funcionan los sistemas expertos El conocimiento humano se debe modelar o representar de manera que se pueda procesar por medio de una computadora. Los sistemas expertos modelan el conocimiento humano como un conjunto de reglas que, en forma colectiva, se conocen como base del conocimiento.
      2. La estrategia que se utiliza para buscar a través de la base del conocimiento se conoce como motor de inferencia.
      3. En el encadenamiento hacia delante, el motor de inferencia empieza con la información que introduce el usuario y busca en la base de reglas para llegar a una conclusión
      4. En el encadenamiento hacia atrás, la estrategia para buscar en la base de reglas empieza con una hipótesis y continúa con una serie de preguntas para el usuario sobre los hechos seleccionados hasta que la hipótesis se comprueba o refuta.
      5. Ejemplos de sistemas expertos exitosos Los sistemas expertos ofrecen a las empresas una variedad de beneficios, como decisiones mejoradas, menos errores y costos, menos tiempo de capacitación y mayores niveles de calidad y servicio. Con-Way Transportation creó un sistema experto conocido como Line-haul para automatizar y optimizar la planificación de rutas de envío de un día a otro para su negocio de fletes a nivel nacional.
    5. REGLAS EN UN SISTEMA EXPERTO: Un sistema experto contiene varias reglas a seguir. Las cuales están interconectadas; el número de resultados se conoce de antemano y está limitado; hay varias rutas hacia el mismo resultado; además el sistema puede considerar varias reglas en un solo momento. Las reglas que se ilustran son para sistemas expertos simples que otorgan créditos.
  4. SISTEMAS DE AI HÍBRIDOS
    1. Los algoritmos genéticos, la lógica difusa, las redes neurales y los sistemas expertos se pueden integrar en una sola aplicación para aprovechar las mejores características de todas estas tecnologías. Dichos sistemas se conocen como sistemas de AI híbridos.
    2. AGENTES INTELIGENTES : Los agentes inteligentes son programas de software que trabajan en segundo plano sin intervención directa por parte de los humanos, que llevan a cabo tareas específicas, repetitivas y predecibles para un usuario individual, proceso de negocios o aplicación de software.
    3. Mediante el uso de modelos de agentes inteligentes, P&G descubrió que por lo general había que despachar los camiones antes de que estuvieran cargados por completo.
  5. INTELIGENCIA ORGANIZACIONAL: RAZONAMIENTO CON BASE EN EL CASO
    1. En el razonamiento con base en el caso (CBR), las descripciones de las experiencias pasadas de los especialistas humanos, que se representan como casos, se almacenan en una base de datos para recuperarlas después, cuando el usuario se encuentre con un nuevo caso que tenga parámetros similares.
    2. SISTEMAS DE LÓGICA DIFUSA: La lógica difusa es una tecnología basada en normas que puede representar dicha imprecisión mediante la creación de reglas que utilicen valores aproximados o subjetivos.
    3. REDES NEURALES: Las redes neurales se utilizan para resolver problemas complejos y malentendidos, para los que se han recolectado grandes cantidades de datos. Buscan patrones y relaciones en cantidades masivas de datos cuyo análisis sería demasiado complicado y difícil para un humano.
    4. ALGORITMOS GENÉTICOS: Los algoritmos genéticos son útiles para encontrar la solución óptima a un problema específico, mediante el análisis de una gran cantidad de posibles soluciones para ese problema. Se basan en las técnicas inspiradas por la biología evolucionaría, como la herencia, mutación, selección y cruce (recombinación).
  6. SISTEMAS DE TRABAJO DEL CONOCIMIENTO
    1. TRABAJADORES DEL CONOCIMIENTO Y TRABAJO DEL CONOCIMIENTO: Por lo general los trabajadores del conocimiento tienen altos niveles de educación y membresías en organizaciones profesionales, además de que a menudo se les pide que ejerzan un juicio independiente como un aspecto rutinario de su trabajo
      1. • Mantener a la organización actualizada en el conocimiento, a medida que se desarrolla en el mundo externo: en tecnología, ciencia, pensamiento social y artes
      2. • Servir como consultores internos en relación con las áreas de su conocimiento, los cambios que se están llevando a cabo y las oportunidades
      3. • Actuar como agentes del cambio, evaluar, iniciar y promover proyectos de cambio
    2. REQUERIMIENTOS DE LOS SISTEMAS DE TRABAJO DEL CONOCIMIENTO: Sin embargo, los trabajadores del conocimiento también requieren sistemas de trabajo del conocimiento muy especializados con poderosos gráficos, herramientas analíticas y capacidades tanto de comunicaciones como de administración de documentos.
    3. Los sistemas de realidad virtual tienen capacidades de visualización, renderización y simulación que van más allá de las de los sistemas CAD convencionales. Usan software de gráficos interactivo para crear simulaciones generadas por computadora, las cuales están tan cerca de la realidad que los usuarios casi creen que están participando en una situación del mundo real.
    4. La realidad aumentada (AR) es una tecnología relacionada para mejorar la visualización. La AR ofrece una vista en vivo directa o indirecta de un entorno físico del mundo real, cuyos elementos están aumentados mediante imágenes virtuales generadas por computadora.
  7. SISTEMAS DE ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO A NIVEL EMPRESARIAL
    1. SISTEMAS DE ADMINISTRACIÓN DE CONTENIDO EMPRESARIAL: El conocimiento estructurado es conocimiento explícito que existe en los documentos y las reglas formales que producen las organizaciones al observar a los expertos y sus comportamientos para tomar decisiones.
    2. Los sistemas de administración de contenido empresarial ayudan a las organizaciones a administrar ambos tipos de información.
    3. Los sistemas de administración de activos digitales ayudan a las compañías a clasificar, almacenar y distribuir estos objetos digitales.
    4. SISTEMAS DE REDES DE CONOCIMIENTO: Los sistemas de redes de conocimiento, también conocidos como sistemas de ubicación y administración de la pericia, se enfrentan al problema que surge cuando el conocimiento apropiado no está en forma de documento digital, sino que reside en la memoria de individuos expertos en la firma.
      1. AskMe ofrece software independiente de redes de conocimiento, y se pueden encontrar algunas herramientas de redes de conocimiento en las suites de software de colaboración más populares.
    5. HERRAMIENTAS DE COLABORACIÓN Y SISTEMAS DE ADMINISTRACIÓN DEL APRENDIZAJE: Las compañías están empezando a utilizar dentro de ellas las tecnologías Web para el consumidor como los blogs, wikis y marcadores sociales, para fomentar la colaboración y el intercambio de información entre individuos y equipos. Los blogs y wikis ayudan a capturar, consolidar y centralizar este conocimiento para la firma.
      1. Los marcadores sociales facilitan los procesos de buscar y compartir información al permitir a los usuarios guardar sus marcadores de páginas Web en un sitio Web público
    6. Un sistema de administración del aprendizaje (LMS) provee herramientas para administrar, ofrecer, rastrear y evaluar los diversos tipos de aprendizaje y capacitación para los empleados.