• Author / Uploaded
• Ronald Jimenez

Citation preview

Resumen Capítulo 11. Administración del Conocimiento.

1. Evalúe el rol de la administración del conocimiento y de los programas de administración del conocimiento en los negocios. La administración del conocimiento consiste en un conjunto de procesos para crear, almacenar, transferir y aplicar el conocimiento en la organización. Las empresas necesitan programas de administración del conocimiento porque éste se ha convertido en un activo productivo y estratégico clave en la economía de la información actual y una potencial fuente de ventaja competitiva. Gran parte del valor de la empresa depende de su capacidad para crear y administrar el conocimiento. La administración del conocimiento promueve el aprendizaje de la organización al incrementar la capacidad de ésta para aprender de su entorno y para incorporar el conocimiento en sus procesos de negocios. Los sistemas de administración del conocimiento efectivos requieren capital organizacional y administrativo para fomentar una cultura del conocimiento y programas para la administración del conocimiento, incluyendo la creación del puesto de director del conocimiento. Existen tres tipos principales de sistemas de administración del conocimiento: sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial, sistemas de trabajo del conocimiento y técnicas inteligentes. 2. Describa los tipos de sistemas utilizados para la administración del conocimiento a nivel empresarial y demuestre la manera en que proporcionan valor a las organizaciones. Los sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial son esfuerzos de toda la empresa para recolectar, almacenar, distribuir y aplicar el contenido digital y el conocimiento. Los sistemas de conocimiento estructurado proporcionan bases de datos y herramientas para organizar y almacenar documentos estructurados, en tanto que los sistemas de conocimiento semiestructurado ofrecen bases de datos y herramientas para organizar y almacenar conocimiento semiestructurado, como correo electrónico o medios prósperos. Los sistemas de redes de conocimiento proporcionan directorios y herramientas para localizar empleados expertos dentro de la empresa, los cuales son fuentes importantes de conocimiento tácito. Con frecuencia estos sistemas incluyen herramientas de colaboración en grupo (como wikis y clasificadores de enlace sociales), portales para simplificar el acceso a la información, herramientas de búsqueda y herramientas para clasificar información con base en una taxonomía apropiada para la organización. Los sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial pueden ofrecer valor considerable si se diseñan de manera adecuada y permiten a los empleados localizar, compartir y utilizar el conocimiento de una manera más eficiente. 3. Describa los principales tipos de sistemas de trabajo del conocimiento y evalúe la manera en que proporcionan valor a las empresas. Los sistemas de trabajo del conocimiento (KWS) apoyan la creación de nuevo conocimiento y su integración en la organización. Estos sistemas requieren fácil acceso a bases del conocimiento externas; hardware de cómputo robusto que soporte software con

capacidades de uso intensivo de gráficos, administración de documentos y comunicaciones, y que cuenten con una interfaz de usuario amigable. Estas capacidades pueden incrementar la productividad de los trabajadores del conocimiento que reciben altos sueldos. Los KWS se ejecutan a menudo en estaciones de trabajo personalizadas para el trabajo que deben realizar. Los sistemas de diseño asistido por computadora (CAD) y los sistemas de realidad virtual, los cuales crean simulaciones interactivas que imitan el mundo real, requieren capacidades robustas para manejo de gráficos y de modelado. Los KWS para profesionales financieros proporcionan acceso a bases de datos externas y la capacidad para analizar con rapidez enormes cantidades de datos financieros. 4. Evalúe los beneficios para el negocio de utilizar técnicas inteligentes para la administración del conocimiento. La inteligencia artificial carece de la flexibilidad, amplitud y generalidad de la inteligencia humana, pero se puede utilizar para captar, codificar y diseminar el conocimiento de la organización. Las empresas pueden recurrir a la inteligencia artificial para que les ayude a captar y conservar el conocimiento tácito; para el descubrimiento del conocimiento; para generar soluciones a problemas específicos que sean demasiado extensos y complejos para que los puedan analizar las personas por ellos mismos, y para ayudar a las empresas a buscar y filtrar información. Los sistemas expertos captan el conocimiento tácito a partir de un dominio limitado de la experiencia de las personas y lo expresan en forma de reglas. La estrategia para realizar búsquedas en la base del conocimiento, denominada motor de inferencia, puede utilizar encadenamiento hacia delante o hacia atrás. Los sistemas expertos son más útiles para problemas de clasificación o diagnóstico. El razonamiento basado en casos representa el conocimiento organizacional como una base de datos de casos que se pueden incrementar y refinar continuamente. Cuando el usuario encuentra un nuevo caso, el sistema busca casos similares, ubica el más parecido y aplica al nuevo caso las soluciones que se emplearon en el caso antiguo. El nuevo caso se almacena con las soluciones exitosas en la base de datos de casos. La lógica difusa es una tecnología de software para expresar el conocimiento en forma de reglas que utilizan valores aproximados o subjetivos. La lógica difusa se ha empleado para controlar dispositivos físicos y se ha comenzado a utilizar para aplicaciones de toma de decisiones limitadas. Las redes neuronales constan de hardware y software diseñado para imitar los procesos de pensamiento del cerebro humano. Las redes neuronales son importantes por su capacidad para aprender y reconocer patrones que las personas no pueden describir con facilidad. Se les utiliza principalmente en la ciencia, la medicina y los negocios para distinguir patrones en cantidades enormes de datos. Los algoritmos genéticos desarrollan soluciones a problemas específicos utilizando procesos basados en la genética, como la adaptabilidad, la cruza y la mutación. Los algoritmos genéticos se están comenzando a aplicar a problemas que implican

optimización, diseño de productos y sistemas de monitoreo industrial donde se deben evaluar muchas alternativas o variables para generar una solución óptima. Los agentes inteligentes son programas de software con bases de conocimiento integradas o aprendidas que realizan tareas específicas, repetitivas y predecibles para un usuario individual, un proceso de negocios o una aplicación de software. Los agentes inteligentes tienen la opción de programarse para navegar a través de grandes cantidades de datos a fin de localizar información útil y en algunos casos actuar sobre esa información en beneficio del usuario.