UNIVERSIDAD TÉCNICA PARTICULAR DE LOJA

ESCUELA DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO - ENSAYO

Daniel Valdivieso, devaldiviesoxxx@utpl.edu.ec

1. EL CONOCIMIENTO

Durante siglos el conocimiento a estado en constante evolución, ha sido creado y transmitido por grandes investigadores y filósofos hasta la actualidad. Actualmente, gran parte del conocimiento creado se encuentra plasmado en la web, a partir de ahí se han creado comunidades que investigan, comparten y proporcionan conocimiento significativo para las sociedades mundialmente conectadas.

Pero, ¿qué es el conocimiento?, ¿por qué es una parte fundamental en el desarrollo de las sociedades y de los seres humanos? El conocimiento tiene varias características que hacen en ocasiones tener un concepto o definición clave, pero es posible aproximarse a un concepto claro y que tenga aspectos relevantes sobre el conocimiento.

El conocimiento es la capacidad de actuar, procesar e interpretar información para generar más conocimiento o dar solución a un determinado problema. El conocimiento puede ser interpretado y entendido por seres humanos e incluso por máquinas a través de agentes inteligentes, esto se logra mediante bases de conocimiento o conjuntos de entrenamiento e inferencia lógica.

El conocimiento se relaciona con la gestión del conocimiento, esta gestión trata de administrar correctamente dicho conocimiento para el cumplimiento de los objetivos de cierto proyecto o negocio, además de la optimización del conocimiento y activos intelectuales de las personas o de las comunidades generadas a partir del uso del conocimiento.

2. TIPOS DE CONOCIMIENTO

Los científicos e investigadores definen de dos maneras el conocimiento: como una representación mental de la realidad y como la información que se puede transmitir de un ente a otro por vías no genéticas. Según estas definiciones y los métodos que se utilicen para construir o generar conocimiento, el conocimiento se divide en:

Conocimiento Científico: Este es un pensamiento dinámico el cual utiliza métodos científicos, investigaciones, experimentación, para aproximarse a la realidad o dar solución a un determinado problema. Este utiliza modelos, métodos, procedimientos e información abstracta con el fin de determinar y explicar porqué suceden las cosas. Todos los resultados que se adquiera del conocimiento científico es fundamentado en la realidad y en las investigaciones.

Conocimiento Artístico: Es aquel que se utiliza para comunicar emociones, pensamientos, sentimientos, además de descubrir la belleza y sencillez de las cosas. El conocimiento artístico no se puede comunicar o transmitir, este es propio del individuo que lo posee y solo puede ser desarrollado por él.

Conocimiento Revelado: Este conocimiento tiene dos formas: el conocimiento revelado por Dios, y el conocimiento revelado por nuestra conciencia. Este viene dado por una representación de fe, en el que cualquier individuo que desea conocer algo, lo conoce de forma oculta o misteriosa. Es más aplicado a la teología o identidades religiosas.

Conocimiento Empírico: Es el conocimiento que se da por casualidad de la vida, es decir, al azar, permitiendo a los seres humanos conducirse en su vida y las diferentes actividades que desarrollan, les permite salir de la rutina. Este conocimiento es propio de las personas sin formación, pero que tienen conocimiento del mundo exterior, lo que les permite actuar y determinar acciones, hechos y respuestas casi por instinto, de aquí que su fuente principal de conocimiento son los sentidos.

El conocimiento se puede generar de varias maneras y aplicar de distintas formas. A partir de esta clasificación se han generado otros tipos de conocimiento como: el demostrativo, intuitivo, sensible, dinámico, inteligible, y otros, La mayoría de estos están representados en la clasificación presentada. Sea cual sea el conocimiento, el fin es el mismo, y es desarrollar las capacidades de los seres humanos para aportar a la sociedad.

Conocimiento tácito y explícito: El conocimiento es generado por los seres humanos y se puede transmitir por distintos medios que no sean genéticos. Existen dos tipos de conocimiento que son aplicados regularmente por quiénes generan conocimiento, estos son el conocimiento tácito y el conocimiento explícito.

“La distinción entre conocimiento tácito y conocimiento explícito (o codificado) fue establecida por Polanyi”.

El conocimiento tácito es aquel usado por los individuos, organizaciones o empresas para lograr alcanzar un propósito práctico, pero este propósito no se puede explicar o comunicar de manera sencilla. Aquí entre la inteligencia de los individuos para interpretar la información o el conocimiento generado a partir de este. Quizá la única forma de comunicar este conocimiento es a través de relación “maestro-aprendiz”. Las habilidades de los individuos es una importante clase de conocimiento tácito, de aquí que nace la idea de la relación, con el fin de enseñar inteligentemente las habilidades que tiene un individuo a otro.

El conocimiento explícito en cambio, es aquel que puede ser representado o expresado formalmente de acuerdo a una codificación y que se puede comunicar fácilmente. Este tipo de conocimiento puede ser transmitido mediante lenguaje formal y de una forma estructurada. Los dos conocimiento son complementarios, el conocimiento explícito debe ser tácitamente entendido y aplicado, es decir, el conocimiento explícito debe aplicar mecanismos que permitan a los individuos aprender, interpretar y entender el contenido codificado.

En mi caso, tratándose del estudio de los sistemas informáticos, producción de software, análisis de sistemas, etc., aplicaría los dos conocimiento, el conocimiento tácito porque me permitiría aprender habilidades de otros individuos que no tienen la facilidad de comunicar lo que saben, pero que con cierta información lo podría aplicar, tal es el caso de la reparación de los equipos, no hace falta explicar detalladamente todo el proceso de reparación del mainboard por ejemplo, lo importante es identificar e interpretar la información que se tiene para luego aplicarla.

El conocimiento explícito lo aplicaría en las publicaciones de mis investigaciones, ahí necesito estructurar, explicar y comunicar formalmente el conocimiento que he adquirido, basándome en políticas o estándares definidos por comunidades científicas e ingeniería, calor está, expresado tácitamente, de tal forma que los usuarios puedan aprender de la propuesta que he desarrollado.

Los dos conocimientos son complementarios y por tanto se deben aplicar a cualquier forma de aprendizaje y de generación del propio conocimiento.

3. EL CONOCIMIENTO COMO BIEN PÚBLICO O PRIVADO

El conocimiento puede ser manejado de dos formas, como bien público o privado. Muchas de las comunidades, organizaciones califican erróneamente al conocimiento, ello conlleva a la creación de conocimiento falso, por decirlo de esta forma, y a la pérdida de la propiedad intelectual en algunos casos, cuando se toma conocimiento privado y se lo transforma en público sin reconocimiento de autoría, lo mismo ocurre con el conocimiento público.

Para catalogar el conocimiento como un bien público o privado a que tomar en cuenta el fin de este, es decir, aquel conocimiento que es abierto y que puede ser aprovechado por muchos usuarios se considera público. Actualmente existe el en mundo y en la web sobre todo, mucho conocimiento de orden público, un claro ejemplo es las redes sociales. Al catalogar el conocimiento como bien público la innovación en producir nuevas tecnologías, productos o generar el propio conocimiento es bajo. Es mucho más fácil copiar que producir algo nuevo. Algo muy importante que se debe tomar en cuenta es que el conocimiento no es “perfectamente público” ¿Por qué? Porque los usuarios que deseen acceder a él deben conocer o entrar inmiscuidos en las telecomunicaciones y participar de la redes sociales. La mayor parte de información o conocimiento público se encuentra en la web.

Desde el punto de vista del conocimiento privado, el facto influyente es netamente económico, las grandes organizaciones no liberan el conocimiento por miedo a pérdidas económicas y de mercado. Para algunas empresas e industrias el conocimiento sea convertido en el activo principal, invierten grandes cantidades de dinero en la generación de conocimiento. Pero, el conocimiento privado tiene una desventaja, y es que a través del conocimiento público, los usuarios pueden hacer una ingeniería inversa y obtener la forma como se produjeron los productos.

4. EL CONOCIMIENTO Y LA PROPIEDAD INTELECTUAL

Dicho anteriormente, el conocimiento tienen relación directa con la propiedad intelectual y mucho de este conocimiento se encuentre en la web. Actualmente se maneja herramientas como wikis, blog, redes sociales, comunidades, etc. Pero que incidencia tiene el conocimiento a través de estas herramientas, en la pérdida o manejo de la propiedad intelectual. Mencionaré el caso de la wikipedia y de los blogs.

La principal ventaja que ofrece wikipedia es la proporcionar contenido y conocimiento libre o bajo en licenciamiento Creative Commons en sus distintas versiones. Otra de las ventajas es la de refinar el conocimiento, es decir, los usuarios en el mundo pueden perfeccionar los conceptos y contenidos existentes en la wikipedia a través de sus aportes o correcciones a dicha información. Otra ventaja y muy importante, es libre y accesible a todo el mundo. Los blog tienen un valor muy importante en el desarrollo del conocimiento, pero este valor de otorga en base al tipo de información que proporcione, esta debe ser relevante y que contribuya al desarrollo del conocimiento o de comunidades. Quizá la principal desventaja que se tiene con estas herramientas 2.0 es la cantidad de información repetida y la pérdida de la autoría de quiénes realizan sus aportes, esto en algunos casos, muchos de los blog o de la información de la web se encuentra en la propia web, copias sin el reconocimiento a sus autor, de esta forma la pérdida de la propiedad intelectual es inevitable. Pero aquí entran los verdaderos usuarios y quiénes aportan realmente al desarrollo del conocimiento y de estas herramientas, gran parte de los usuarios actualmente reconocen la autoría de la información que ellos proporcionan ya sea en los blog o en wikis, como se logra esto, pues a través del licenciamiento Creative Commons se logra respetar la propiedad intelectual y el reconocimiento en algunos casos a sus autores.

El conocimiento debe ser tratado, utilizado y trasmitido adecuadamente, no se puede hacer uso de él erróneamente. Los autores o aquellos que utilizan el conocimiento para desarrollar algún tipo de actividad deben respetar y hacer conocer la autoría, en caso de utilizar cierta información proveniente de fuentes externas a él. El conocimiento está ahí para todos, para que lo utilicemos y explotemos su potencial, debemos aportar conocimiento positivo para el desarrollo de las sociedades.

5. BIBLIOGRAFÍA

- Rosalba Casas y Jorge Dettme, “SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO, CAPITAL INTELECTUAL Y ORGANIZACIONES INNOVADORAS”.

- Centro para la investigación e innovación educativa. La administración del conocimiento en la sociedad del aprendizaje.

- Francisco Javier Martinez. Gestión Estratégica del Conocimiento. Disponible en: http://www.auip.org/archivos/gestionconocimiento.pdf

- La Gestión del Conocimiento. Fundamentos de la Gestión del Conocimiento. Disponible en: http://www.gestion-conocimiento.com/contenido/quees.asp

- José Enebral Fernández. De la sociedad de la información a la economía del conocimiento. Disponible en: http://www.gestiopolis.com/administracion-estrategia/de-la-sociedad-de-la-informacion-a-la-economia-del-conocimiento.htm

- Wikipedia. Administración del conocimiento. Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Administraci%C3%B3n_del_Conocimiento

Plurk, el mata twitter

Recientemente nació esta herramienta de micrbloggin que hasta el momento esta causando sensación en los usuarios de redes sociales del mundo, y sobre todo en aquellos usuarios que utilizaban twitter. Digo utilizaban porque la mayoría de estos han decidido utilizar plurk de entre los cuales me incluyo.

Esta innovadora herramienta de microboggin esta basada en ajax, su interfaz es atractiva, se puede enviar mensajes de lo que estamos realizando y al mismo tiempo comentar los mensajes o realizar una conversación con algunos de nuestros amigos plurkeros. Los mensajes son vistos a través de una linea de tiempo, es decir, se tiene un marco en el tiempo en que realizamos un post. También puedes crear tu propia avatar y obtener un ranking (Karma) según los amigos y post que realicemos.

Bueno, lo invito a que disfruten de esta increible herramienta de microbolging…mi plurk

Yahoo incursiona en la web semántica

“Yahoo comienza a indexar microformatos, en un paso hacia lo que ellos llaman “Yahoo! Search open platform”. Es que es interesante que un actor relevante en el mercado de las búsquedas como es Yahoo, comience a apostar por soportar estándares de la web semántica (RDF , los microformatos hCard, hCalendar, hReview, hAtom, y XFN, y Open Search).¿Para qué pueden valer cosas como estas? Pues partiendo de que se agregue la información semántica desde las webs indexadas, hay un montón de posibilidades.

El problema está, como explica JJ, en que el uso de estos estándares siempre ha sido marginal, a lo que hay que añadir que cada x años los mitos de la web semántica vuelven. Quizás esta vez haya una ventana de oportunidad: cada vez más contenido se crea desde gestores que empiezan a incorporar estas tecnologías. Si a eso sumamos que también hay muchas “plataformas de contenidos” como Youtube y servicios que publican relaciones (contactos) en XFN… pues tenemos algunos síntomas de que la web semántica podría ser rescatada del sueño de los justos y, si bien dudo mucho de que traiga todo lo que sus profetas llevan décadas vaticinando, podría alumbrar algunas ideas interesantes. Precisamente, no hace mucho, Google publicó una API basada en XFN y FOAF y ahora tenemos el paso de Yahoo, aunque éste no deja de ser una huida hacia adelante en su deseo de no ser aniquilado por Google.” (Tomado de error500).

El desarrollo de la web semántica permitirá que no solo los seres humanos puedan enterder el contenido que se maneja en la web, sino también los computadores, de esto se servirá la web semántica a través de sus lenguajes RDF, RDFSchema, XML, XMLSchema, OIL, OWL, y otros aspectos como las ontologías, con la finalidad de dar mejores prestacionesal usuario y sobre todo de manejar mejor la información y generar conocimiento. Implicará muchos recursos tecnológicos y económicos cambiar toda la información de la web que actualmente se tiene a la web semántica, esperemos que muy pronto está nueva web transforme radicalmenta la forma de utilizar la información de Internet y de mejorar la seguridad de la información en la web.

¿Qué es Ingeniería de Requisitos?

Existen varios conceptos o significados acerca de la ingeniería de requisitos que nos proporcionan varios autores según su nivel de experiencia, sentido común o simplemente por su forma de ver los requerimientos respecto al desarrollo de un determinado proyecto. En la ingeniería­ de requisitos principalmente se identifican dos aspectos muy importantes, el primero que es el propósito del sistema que se va a desarrollar y el segundo, el contexto en el que será usado. En base a estas características, se definen algunos conceptos como:

(i) La ingeniería de requisitos o los requisitos en sí, constituyen el enlace entre las necesidades reales de los clientes, usuarios y otros participantes vinculados al sistema. La ingeniería de requisitos consiste en un conjunto de actividades y transformaciones que pretenden comprender las necesidades de un sistema software y convertir la declaración de estas necesidades en una descripción completa, precisa y documentada de los requerimientos del sistema siguiendo un determinado estándar.[1]

(ii) La ingeniería de requisitos es un área de investigación que procura atacar un punto fundamental en el proceso, que es la definición de lo que se quiere producir.[2]

(iii) Es una condición o necesidad de un usuario para resolver un problema o alcanzar un objetivo. Una condición o capacidad que debe estar presente en un sistema o componentes de sistema para satisfacer un contrato, estándar, especificación u otro documento formal. Una representación documentada de una condición o capacidad de un sistema.[3]

La Ingeniería de Requerimientos en si cumple un papel primordial en el proceso de construcción y producción de un software, es decir que, estará basado en función de las necesidades planteadas por los clientes en un nivel muy general, donde se descubre, documenta, analiza y se define los servicios o componentes de lo que se desea producir, además de las restricciones que tendrá el producto o software. Su principal tarea consiste en la definición del proceso a seguir en la construcción de un software, y de facilitar la comprensión de lo que el cliente requiera. La obtención correcta de los requerimientos puede llegar a describir con claridad, sin ambigüedades, en forma consistente y compacta, el comportamiento de un sistema.

De tal manera que, basarse en la extracción de requisitos y sobre todo que sean correctos, lo único que se pretende en la construcción no solo de grandes sistemas software sino también simples, es la de minimizar los problemas relacionados al desarrollo de sistemas, claro está en proporción a la realidad de cada proyeto, con lo que se logra reducción de tiempo en la construcción, reducción de errores, y los más importante no solo para el cliente sino también para el desarrollador, evita gastar dinero más de lo planeado y determinado para el proyecto.

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[1] José Manuel Márquez, Docente de la Universidad de Valladolid.

[2] Ing. Leidy Fernández Sánchez.

[3] IEEE.

Aprendizaje Automático

El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la cual su principal objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender, es decir, se considera como un proceso de inducción del conocimiento. El aprendizaje automático se centra en el estudio de la Complejidad Computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que las aplicaciones desarrolladas en aprendizaje automático están enfocadas al diseño de soluciones viables a esos problemas.

Dentro de las aplicaciones de aprendizaje automático están: motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

Algunos expertos en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático han tratado de eliminar la intuición o el conocimiento de los procesos que se generan en la interacción hombre-máquina; otros, en cambio, tratan de establecer una colaboración entre estos dos elementos. La participación humana y sus intuición no puede ser remplazada por una máquina, el humano, es decir, el experto que desarrolla estos sistemas es quién hace el diseño y determina los procesos que debe realizar el sistema o la máquina. Por lo tanto no puede ser remplazado, a excepción de algunas tareas o procesos que son automatizados para mejorar el rendimiento de estos sistemas.

A través del aprendizaje automático se puede generar tres tipos de conocimiento, cada tipo dependerá del tema que se desee aprender:

1. Crecimiento
Es el que se adquiere de lo que nos rodea, el cual guarda la información en la memoria como si dejara huellas.

2. Reestructuración
Al interpretar los conocimientos el individuo razona y genera nuevo conocimiento al cual se le llama de reestructuración.

3. Ajuste
Es el que se obtiene al generalizar varios conceptos o generando los propios.

Existen algoritmos que son utilizados en el aprendizaje automático para la generación de conocimiento y el mejoramiento en el rendimiento de los sistemas computacionales. Son cinco los algoritmos utilizados, estos son:

1. Aprendizaje supervisado
Produce una función que establece una correspondencia entre las entradas y las salidas deseadas del sistema.

2. Aprendizaje no supervisado
Todo el proceso se lleva a cabo sobre un conjunto de ejemplos formado por entradas al sistema. No existe información de las categorías de esos ejemplos.

3. Aprendizaje por refuerzo
El algoritmo aprende observando el mundo que le rodea. Su información de entrada es la retroalimentación que obtiene del exterior en función de sus acciones.

4. Transducción
Similar al aprendizaje supervisado, pero no construye de forma explícita una función. Trata de predecir las categorías de los futuros ejemplos basándose en los ejemplos de entrada, sus respectivas categorías y ejemplos nuevos.

5. Aprendizaje multi-tarea
Métodos de aprendizaje que usan conocimiento previamente aprendido por el sistema con el fin de enfrentarse a problemas similares a los vistos.

El aprendizaje automático se ha convertido en un eje fundamental de la inteligencia artificial. En la construcción de sistemas inteligentes, es necesario que estos aprendan y vayan adquiriendo experiencia conforme realizan sus procesos sin la necesidad de una supervisión por parte de expertos.