Recursividad en la gestión del conocimiento

El concepto de recursividad es una de las primeras contribuciones del pensamiento sistémico, específicamente de la teoría general de sistemas. La recursividad se puede definir simplemente como el hecho de que un sistema está compuesto de sistemas. Esto que hoy se trabaja desde la disciplina de "sistema de sistemas" (system of systems) es una noción simple pero poderosa. Así, por ejemplo, se han propuesto jerarquías de sistemas dentro de sistemas como la de K. Boulding que avanza desde lo más simple (estructuras estáticas como el electrón) hasta sistemas complejos sociales (una empresa) y llega hasta sistemas trascendentes (lo absoluto). En la versión de diez niveles de E. Laszlo se empieza con el quark, pasando por la molécula, hasta un organismo y terminando en Gaia (el planeta entero como un organismo). Seguramente no es posible que exista una jerarquía unificada (salvo quiza desde la perspectiva puramente física), pero el poder detrás de este entendimiento radica en la capacidad de usar el mismo lente, la misma visión, el mismo conjunto de características y comportamientos, independientemente de la unidad de análisis o nivel de interés. Justamente la idea es que cada nivel se pueda entender como un sistema (con partes relacionadas a través de mecanismos de retroalimentación que generan propiedades emergentes).

La gestión del conocimiento puede aprovechar la recursividad para ir agregando esfuerzos desde el nivel individual al inter-organizacional. En el nivel individual es posible aplicar la gestión del conocimiento en el aprendizaje personal (y en el aprendizaje de como aprendemos, es decir la auto-reflexión). En un nivel grupal se puede aprovechar este aprenidzaje individual para llevarlo al grupo a partir de un doble ciclo de reflexión, como hemos visto.

Tratándose de una organización, estos esfuerzos se alinean con las estrategias de un negocio para que el conocimiento generado contribuya a la creación de valor. Aquí es importante promover el flujo de información y la toma de decisiones mediante capacidades laterales (Galbraith); es decir, aquellas que son contingentes y que no se rigen por la estructura de un organigrama (especialmente si este es jerárquico) sino que permiten la comunicación lateral (entre grupos, entre departamentos). De este manera, se rompe la rigidez de una jerarquía, estimulando las capacidades dinámicas y permitiendo empoderamiento a nivel individual y mayor tiempo estratégico a nivel gerencial.

Finalmente, recursivamente, se llega al nivel inter-organizacional. Aquí el énfasis está en la construcción de redes de valor donde el conocimiento fluye entre organizaciones para generar competitividad a partir de los recursos de red y no solo a partir de los recursos de la empresa por separado. En un mundo en que el diseño, la fabricación, el ensamblado, la distribución, la comercialización y el servicio están globalizados y tienden a involucrar organizaciones distribuidas geográficamente, una estrategia de gestión de conocimiento inter-organizacional resulta imperativa.

Aprendizaje organizacional de segundo orden

Hemos dicho que el aprendizaje puede ser de ciclo sencillo, aprender a hacer mejor las cosas, o de ciclo doble, aprender a hacer mejores cosas. En su forma más básica, al aprendizaje corresponde a la relación continua entre teoría y práctica. Teóricamente se establece una forma de hacer las cosas que luego, en la práctica, es mejorada o revisada para luego modificar la teoría; o lo que es lo mismo, la práctica nos dicta una forma de hacer las cosas que luego se plasma en la teoría, y así. Pero es crucial en las organizaciones que no solo se revise el conocimiento explícito (la teoría) para mejorar (hacer más eficientemente) lo mismo, sino que exista esa reflexión de segundo orden que impulse la innovación.

Aquí nuevamente aparece la necesidad sistémica de considerar la retroalimentación. El aprenidzaje simple detecta relaciones de causa y efecto (si hago A, logro B) para poder optimizar, pulir, reducir, etc. El aprenidzaje organizacional requiere estabelcer qué pasa a largo plazo sobre la causa original, porque el entorno puede generar la necesidad u oportunidad de cambiar más profundamente. Si una organización va por mal camino, ajusta su comportamiento (cibernéticamente). Pero si va por mal camino, ajustar no puede significar hacer lo mismo más rápido o mejor: sigue siendo un mal camino. Sería como ir en una bicicleta hacia un abismo: pedalear más rápido solo conseguirá despeñarnos más pronto.

Es por ello que el aprendizaje de mayor impacto en las organizaciones no es el que mejora la productividad o la eficiencia, sino el que mejora al aprenidzaje. Este aprender a aprender (aprendizaje de segundo orden o de doble ciclo) es lo que permite direccionar a largo plazo, anticipar y proyectarse al futuro.

Inteligencia de negocios, capacidades dinámicas y las corrientes del pensamiento sistémico

El pensamiento sistémico tiene tres corrientes: una dura, una suave y una crítica.

El pensamiento sistémico duro hace parte de la tradición de la ingeniería de sistemas (análisis de sistemas, investigación de operaciones) y se fundamenta en los pilares del pensamiento sistémico: la teoría general de sistemas y la cibernética. En esta corriente se usa la noción de sistema (partes organizadas en torno a un objetivo) para explicar distintos fenómenos, en biología, química, sociología, administración, entre otros. Justamente, la idea de una teoría general de los sistemas es que las mismas propiedas o características de un sistema mecánico pudieran ser usadas para entender un sistema biológico, por ejemplo. Por eso se emparenta con la cibernética (la ciencia de la comunicación en animales y máquinas). Para la cibermética, un sistema se puede autorregular a través de mecanismos de retroalimentación: por ejemplo, un termostato ajusta la temperatura retroalimentandose respecto de la temperatura deseada y tomando una acción correctiva cuando haya una diferencia (aumentando o dimsniuyendo la calefaccción o el enfriamiento). Así mismo, un sistema biológico (un ser humano, por ejemplo) regula su temperatura a través del sudor o el temblor.

Lo mismo se ha intentado con las empresas a través de la cibernética organizacional que busca que esta se autorregule mediante mecanismos de retroalimentación. Las capacidades dinámicas pueden verse como asociadas a esta idea ya que, según Sher y Lee (2004), son la forma en que una organización responde a un entorno rápidamente cambiante. A través del aprendizaje, la organización retroalimenta su desempeño (real vs. esperado) y reconfigura sus habilidades, recursos y funciones para realizar los ajustes que el entorno le imponga (por corrección o por oportunidad) para poder sobrevivir.

El pensamiento sistémico suave parte del reconocimiento de que la teoría general de sistemas era demasdiado general y exigía simplificaciones que la hacían débil. Esta segunda tradición es más socio-técnica por naturaleza, lo cual tiene dos implicaciones. Primero, se parte de la base de que el sistema en sí no existe, lo que existe es una realidad compleja que luego un ser humano interpreta como si fuera un sistema para tratar de entender o describirla. El sistema, en otras palabras, existe, pero en la mente de las personas no en el mundo. Segundo, esto implica que a la consideraciones técnicas del sistema (sus partes, sus objetivos, sus mecanismos de retroalimentación) se las debe complementar con un entendimeinto del contexto socio-cultural en que están inmersas: por ello lo de socio-técnico. Según Peter Checkland, para describir o rediseñar un "sistema" se realiza en paralelo un análisis lógico de la situación como si fuera un sistema, y un análisis cultural de las personas que están asociadas (sus roles, normas, valores, visiones del mundo).

Desde la gestión del conocimiento, se podría entonces interpretar que la inteligencia de negocios (o BI) es una de las maneras (técnicas) en que se pueden obtener patrones y tendencias que ayuden a tomar decisiones (en últimas para corregir o redirigir el rumbo de una organización, a la manera de la cibernética). Pero para que sea realmente una gestión del conocimiento, como sostienen Herschel y Yermish (2009), la BI debe ser solo un subconjunto técnico que debe ser acoplado a consideraciones de generación de valor que consideren también el conocimiento implícito. En términos más prácticos, y siguiendo a Cody et al. (2002), la BI realiza un análisis estadístico de datos estructurados que luego puede ser complementado con análisis más blandos (por ejemplo, minería de texto o análisis de emociones en documentos o conversaciones). De esta manera se obtiene evidencia dura del desempeño o las tendencias en la organización, pero se complementa con conocimiento implícito, subjetivo y más profundo para obtener una perspectiva más socio-técnica para tomar decisiones mejor informadas.

La última corriente es el pensamiento sistémico crítico, en el cual lo socio-técnico debe ser complementado con lo político. Así, se reconoce que en últimas las transformaciones sociales son transformaciones políticas y que si al análsisis socio-técnico no se le incluye una transparencia política, puede generar resistencia o fracaso. Por ejemplo, el resultado de un diseño basado en el pensamiento sistémico duro o suave, puede estar motivado por un deseo (oculto) de la admisnitración por reducir el personal o vender la empresa. El (re-)diseño entonces puede ser una forma de justificar una decisión que en realidad es política y no es transparente para todos. Esto está conectado con la gestión del conocimiento claramente en el sentido de que "el conocimiento es poder". Quien tenga el conocimiento, el control sobre este, o la habilidad de comunicarlo más efectivamente, podrá influir sobre los demás (muchas veces en su contra). El pensamiento sistémico crítico entonces le apunta a generar transformaciones que al final logren aumentar la emancipación (la libertad) de los individuos, en lugar de fortalecer las relaciones de poder desiguales, injustas y perpetuadas a través de mecanismos socio-técnicos estructurales.

Generación de valor a partir de interacción entre factores de gestión de conocimiento

Según Vorakulpipat & Rezgui (2008) la gestión del conocimiento actual debería enfocarse en la generación de valor, no solo en compartir o generar conocimiento. Para lograr este valor, proponen que se configure de una manera especial la relación entre las redes, el capital social, el capital intelectual, la tecnología y la gestión del cambio. Estos factores deben tener un peso, prioridad o esfuerzo diferente de acuerdo con el énfasis que se les quiera dar en un contexo específico. Sin embargo, al tratrse de una estratgia sistémica, hay que tener en cuenta que la "fórmula" que proponen es puramente lineal y en ese sentido limitada.

Si, por ejemplo, un proyecto específico considera que dedicará su mayor esfuerzo a la implementación de tecnologías de información que soporten la gestión del conocimiento y solo atenderá los demás factores como complemento, podría determinar que el coeficiente que le correponde la variable tecnología es mayor (digamos de 5) y que a los demás les corresponde un peso relativo menor (digamos de 1). Lo que esta fórmula no tiene en cuenta es que al poner a interactuar la tecnología con la gestión del cambio, o las redes con el capital social, se generan "efectos de interacción" que conducen a una fórmula que no es lineal sino de un orden mayor. Así, por ejemplo, la fórmula (en términos de las variables de entrada) pasaría de ser C1*Redes + C2*Capital social + C3*Capital Intelectual + C4*Tecnología + C5*Gestión de cambio  a una en que los efectos de interacción también sean tenidos en cuenta, por ejemplo ... + CX*Redes*Capital Social + CY*Tecnología*Gestión de Cambio.

No se trata de complejizar la fórmula sencillamente sino de prestar ateción real al efecto sistémico de una estrategia d gestión de conocimiento en que no basta con tener en cuenta los disntios factores de manera independiente, sino (como es natural al enfoque sistémico) de manera inter-dependiente.

Innovación sistémica basada en el conocimiento

Hemos visto que según Jensen et al. (2007) la innovación, como el aprendizaje, puede tomar la forma de un proceso formal, basado en conocimiento explícitamente codificado (científico), o modo STI, por Science, Technology and Innovation. Pero también puede estar basado en un proceso más empírico e informal centrado en la interacción entre individuos, o modo DUI, por Doing, Using and Interacting. También vimos que las organizaciones más innovadoras son aquellas que pueden manejar ambos tipos y que son capaces de conectarlos a través de la gestión del conocimiento. Adicionalmente, nos dice Darroch (2005) que la conexión entre la gestión del conocimiento y la innovación está bien demostrada y se basa en una comprensión de que el conocimiento es un recurso que debe ser transoformado, a través de la gestión del conocimiento, en una capacidad de innovar.

Así, resulta claro que la capaciad de innovar está conectada a la capacidad de aprender. Esta capacidad de aprendizaje organizacional se popularizó en los noventas desde la perspectiva del pensamiento sistémico, por ejemplo con Senge y Sterman (1992). Ellos sostienen que la capacidad de aprender es la capacidad de modificar los modelos mentales compartidos de la organización, apoyándose en herramientas de modelado y simulación. Lo "sistémico" está en que dichos modelos, basados en la dinámica de sistemas propuesta en los años 1960s y 1970s por Jay Forrester, deben enfatizar los ciclos de retroalimentación, especialmente aquellos que demoran en mostrar su efecto. De esta manera, una organización es capaz de explorar distintos escenarios, probar distintas hipótesis y así anticipr y planear más efectivamente en un entorno turbulento, fortaleciendo su reactividad para aprovechar oportunidades de mercado.

Pero la organización, precisamente por estar en un entorno turbulento, no puede hacer esto de manera aislada. Existen varios modelos teóricos de innovación que enfatizan el hecho de que esta debe estar inmersa dentro de ecosistemas que incluyan el sector académico (clave, sobre todo para el modo STI) y el sector público. Así surge aun otra dimensión sistémica de la innovación además de la intraorganizacional descrita arriba; ésta nueva dimensión es inherente a un ecosistema complejo que involucra a la industria, la academia y el Gobierno. Por ejemplo, usando las mismas herramientas propuestas por Forrester y desarrolladas por Senge y Sterman, Galankis (2006) propone un modelo para un sistema nacional de innovación basado en la dinámica de sistemas. Este modelo desvela el carácter sistémico de la innovación al incluir los ciclos de retroaliemntación que debe seguir una empresa para articular sus procesos de I+D con el desarrollo de nuevos productos, teniendo en cuenta el aprenidzaje y creatividad internos, las fuentes de conocimiento externas y las influencias de una política pública en torno a la innovación. El modelo, que Galankis denomina "la fábrica creativa", sirve para que los académicos puedan integrar sistémicamente las distintas teorías que hay sobre innovación; sirve también para que los gerentes puedan dirigir mejor la toma de decisiones en torno a innovación; y sirve para que la política pública pueda considerar los multiples factores interconectados necesrios para estimualr la innovación en un país.

Como respuesta a esta entrada, cada grupo debe decir de qué manera articulan la gestión del conocimiento con la innovación en el proyecto que cada uno ha elegido.

Capital Social como propiedad emergente

El capital social surge conceptualmente de un entendimiento neo-capitalista o post-capitalista en que el énfasis gira hacia el capital intangible y en que los objetivos de maximización de ganancias son revisados a la luz de intereses de sociabilidad, entre otros. A diferencia del capital humano (donde, por ejemplo, se puede cuantificar el número de empleados por nivel de formación), el capital social se centra en lo relacional. Esto es, reconoce el hecho de que el valor del capital social se logra no a partir de las capacidades individuales, sino de las capacidades grupales. Así como con la tecnología, un individuo puede generar valor en una organización, pero esto no garantiza que lo haga en otra. Esto dependerá del conexto específico en que las relaciones de confianza, el clima organizacional, la aceptación y el reconocimiento mutuo deben construirse de manera permanente.

Se trata nuevaemnte de una visión sistémica integral a la gestión del conocimiento. El capital social implica que el conocimiento cuando se queda en el individuo no genera valor; que para ello se requiere que el conocimiento sea compartido. Esto implica, por un lado, que la atención debe ponerse sobre las condiciones que generen relaciones favorables entre las personas para que el conocimiento circule y se puedan generar ideas de manera conjunta. Por otro lado, implica que el capital social es una propiedad emergente: no es una propiedad de los individuos, sino de sus interacciones. Resulta entonces limitado suponer que un individuo es la causa de que una organización o comunidad tenga cierto capital social; por ejemplo, adscribir el valor de una marca a un presidente visionario de una empresa de tecnología, lo cual es común. Si bien, esto es una estrategia de mercadeo que contribuye a "ponerle una cara" a la organización y embelesar al público con la imagen de un líder genio y visionario, la realidad es que este genio (que puede no serlo en absoluto) no contiene al capital social, aunque pueda ser un elemento central en la red que la genera.

La tecnología de gestión del conocimiento en contexto

Las tecnologías y herramientas con que se dispone para apoyar la gestión del conocimiento son de todos los sabores y tamaños: desde simples tecnologías de comunicación (chat, foro, correo) hasta sofisticados sistemas con inteligencia artificial (sistemas expertos, minería de datos). Las categorías y opciones son variados y los sistemas comunmente usados pueden ser adaptados dentro de una estrategia de gestión del conocimiento. Sin embargo, no son estas tecnologías las que hacen que la gestión del conocimiento genere valor. En general, ninguna tecnología (de información) genera valor por sí misma. Por un lado, la misma tecnología puede ser exitosa en una organización y un fracaso en otra. Por otro lado, las tecnologías existentes cada vez son más accesibles y menos costosas, haciendo que la ventaja competitiva de poseerlas sea cada vez menor (se hacen, en su mayoria, commodities).

Es en este sentido que han aparecido nociones como la "tecnología en la práctica" (Orlikowski, 2001), según la cual el significado de una tecnología está determinado por su uso real en una organización. Así, existe una relación de doble vía entre la tecnología y la organización, donde estas se modifican mutuamente. El valor que se extraiga de una tecnología va a depender, entonces, de las capacidades de aprovecharla, del rol que tenga y de su alineación con los objetivos de la organización o comunidad en que está siendo usada. Por ello, la tradición socio-técnica ha dominado el desarrollo de sistemas de información hace décadas, enfatizando el hecho de que un sistema de este tipo se entiende como la convergencia entre procesos, personas y tecnologías, indicando que sin alguno de estos componentes, el sistema estará incompleto.

Esto se encuentra asociado a la tradición del pensamiento sistémico en sistemas de información. Contribuciones fundamentales como la metodología suave de sistemas de Checkland han ofrecido una filosofía y unos métodos con los cuales se diseña simultáneamente lo social y lo técnico, partiendo del reconocimiento de que lo uno no funciona sin lo otro. En el pensameinto sistémico esto es conexión con un entorno y atención a las interacciones. Un sistema no puede entenderse, mucho menos modificarse, si no se considera el medio en el que está inmerso. Además, las relaciones entre los componentes del sistema no se separan, sino que se hace hincapié en la comprensión (y luego fomento) de estas interacciones.

Como en la gestión del conocimiento la tecnología es solo un medio para que la gente pueda generar y compartir conocimiento, entonces resulta imperativo abordar el diseño desde una perspectiva sistémica donde el contexto y la relación entre los componentes sociales y técnicos es fundametal.

Características sistémicas de la gestión del conocimiento

En este nuevo curso de especialización que empieza, enfatizaremos las características o propiedades sistémicas de la gestión del conocimiento. De esta manera no solo iremos discutiendo las temáticas del curso a medida que este avance, sino que lo haremos desde la óptica del pensamiento sistémico, aprovechando para introducir los conceptos de este enfoque, aplicados a la gestión del conocimiento.

Para empezar, el carácter multidisciplinario de la gestión del conocimiento lo emparenta con el pensamiento sistémico de dos maneras. Primero, tanto la gestión del conocimiento como el pensamiento sistémico provienen de tradiciones variadas, ancladas en disciplinas diversas. En el pensamiento de sistemas confluyen la teoría general de sistemas, la cibernética, la teoría administrativa, la ingeniería de sistemas y la ciencia moderna, específicamente, la mecánica cuántica, la química irrevesible, la termodinámica y la teoría del caos, la biología evolutiva, entre otras. Todas estas disciplinas aportan conceptos y modelos necesarios para explicar una nueva forma de ver el mundo en la que el énfasis está en el sistema como un todo, de manera que no se pierdan las propiedades del sistema al dividrlo en sus partes por separado. Esto hace del pensamiento sistémico un área transdiciplinar que integra lenguajes diversos y agrupa un movimiento intelectual de alcance global. Con la gestión del conocimiento sucede algo parecido: sus teorías y conceptos provienen de la economía (de la información), de la adminsitración (estratégica), de la inteligtencia artificial, de teorías de aprenidzaje y memoria (pedagogía, sicología), entre otras. En ese sentido, captura el zeitgeist de la llamada "sociedad del conocimiento", ofreciendo también un campo transdisciplinario enfocado a entender la nueva economía y sociedad centradas en lo intangible, virtual o digital, además de ofrecer herramientas para su análisis y apoyo a nivel organizacional. Este carácter multidisciplinario, tanto en la gestión del conocimiento, como en el pensamiento sistémico, convierte a ambas disciplinas en disciplinas integradoras, pero también requiere que para su estudio y apropiación exista la participación de distintos puntos de vista, profesiones y experticias, sin lo cual se puede retroceder a una visión mono-disciplinar incapaz de capturar la complejidad inherente a ambos tópicos.

Segundo, el penamiento sistémico va más allá de una visión del mundo y provee un arsenal de técnicas y herramientas que contribuyen a la solución de problemas con un énfasis en lo holístico y no en lo reduccionista. Es usual que estas técnias o herrameinats se combinen, de tal manera que se enriquezca el proceso de intervención (solución de problemas) y se puedan tomar decisiones desde un entendimeinto complejo y diverso. De la misma manera, para una adecuada gestión del conocimientro, es preciso combinar disintas tecnologías, técnicas y métodos que cubran todo el espectro de una iniciativa de gestión del conocimiento y que, según Barskerville y Dulipovici (2006) pueden catalogarse de acuerdo con su uso para fundamentar la estrategia de gestión del conocimiento (la lógica), para el proceso concreto que se debe llevar a cabo dentro de una organización y para la evaluación y seguimiento de las estragias y sistemas resultantes.

La invitación es a contribuir al blog comentando cada entrada semanal, teniendo en cuenta los comentarios ya introducidos para no repetir y para generar una conversación continua en torno al curso.

Medición y evaluación de la gestión del conocimiento

Ya hemos dich que un sistema de gestión de conocimiento debe generar valor demostrable para una organización. Según Bose (2004), esto se debe hacer a través de métricas que deben explicitar el aumento en el desempeño con valores financieros concretos o, por lo menos, con evidenca anecdótica, pero siempre con evidencia. Dado que el valor de la gestión del conocimiento está en su conexión con la economía del conocimiento (con el capital intangible) resulta entonces preciso acoplar los indicadores financieros con indicadores de capital intelectual, social y humano, además de los procesos internos que permitan no solo detarminar el valor sino rastrear cómo o por qué se obtiene ese valor. De esta manera se ha venido haciendo hace años con modelos como el Skandia Navigator o el Balanced Scoerecard.

Por otro lado, es preciso evaluar el éxito del sistema de gestión del conocimiento en sí mismo (no solo sus efectos capitalistas). Para ello, se pueden tomar marcos de evaluación de sistemas de información, como el clásico de DeLone y McLean, adaptar los criterios a un sistema de gestión del conocimiento - de hecho, al sistema particular que haya sido diseñado, y así poder valorar la calidad, impacto y usabilidad del sistema resultante.

Aprendizaje organizacional y redes

En la gestión del conocimiento hay un giro importante desde un enfoque individual a uno grupal. Está claro que el objetivo de la gestión del conocimiento es colectivo y colaborativo (compartir conocimiento para posibilitar la innovación). Esto implica dos momentos o saltos cualitativos.

El primero asocia a la gestión del conocimiento con el aprendizaje organizacional. Aquí se supera el énfasis personal del aprendizaje para generar modelos y estrategias que posibiliten el aprendizaje colectivo. Es preciso aquí reconocer que el aprendizaje apenas comienza con el acceso al conocimiento. Para que se de realmente una transferencia de conocimiento de impacto organizacional se debe apoyar también la digestión, absorción y aplicación de ese conocimiento (Yang, 2007, siguiendo a Senge, quizá el autor más representativo del aprendizaje organizacional contemporáneo). Sin llegar a esta última, no hay trasferencia completa de conocimiento. Usando una anaolgía adecuada al lenguaje aquí usado, podemos pensar en un proceso similar al de la alimentación. Para que esta sea completa, accedemos al alimento, lo digerimos, absorbemos los nutrientes y los transformamos en energía (para movernos, pensar, etc.). En ese sentido, la calidad de la alimentación no depende solo del acceso a los alimentos sino de su aprovechamiento. Y esto implica también un meta-aprendizaje. Comer un buen reblochon de leche cruda puede resultar difícil para un sistema digestivo no entrenado y producir resultados adversos. Con el conocimiento pasa lo mismo, sin preparación es más la probabilidad de que indigeste a que sea útil. Y parte de este meta-aprendizaje impplica un entrenamiento en la complejidad, sutileza y matices del alimento. No es igual pasar por todas las texturas, temperaturas y sabores de un sancocho preparado a fuego lento, que masticar una goma saborizada como sancocho. En esta coyuntura de textos de 140 caracteres es más imprescindible que nunca cultivar esta habilidad. Quien solo lee titulares, resumenes, artículos o tweets jamás llegará a poder digerir un conocimiento complejo y matizado. Kant, al inicio de su "Crítica de la Razón Pura" sugiere que este libro perfectamente podría haberse escrito es pocas páginas, pero la longitud del texto no está determinada por el número de páginas, sino más bien por el tiempo que toma digerirlas. Las 700 u 800 páginas resultantes son necesarias para familiarizarse con el contenido, explorar sus implicaciones, contrastarlo con alternativas, conocer sus antecedentes y un largo et cétera que es imposible de lograr leyendo el artículo de Wikipedia dedicado a este clásico de la filosofía.

El segundo salto cualitativo se da cuando la transferencia de conocimiento excede las fronteras de una organización. Hablamos entonces de redes inter-organizacionales donde los "recursos de red", es decir fundamentalmente conocimientos y capacidades complementarias, se obtiene  mediante alianzas entre distintas organizaciones (Dyer & Hatch, 2006). Cabe decir que cuando se comparte el conocimiento debe haber una estrategia clara de cómo hacerlo conservando la ventaja competitiva. Esto es relativamente fácil de lograr pues mientras los demás deben re-estructurarse si quieren adoptar este conocimiento transferido, quien lo ha transferido no solo aumenta su capital social cada vez que le imitan, sino que seguramente está ocupado en su próxima innovación, mientras los demás juegan a alcanzarle (como en el caso del ingreso de Toyota como actor de ensablado en los EE.UU.). Algunas de estas relaciones inter-organizacionales, sin embargo, pueden resultar nocivas. Este siempre será el caso en las relaciones sociales. Comente esta carácter de "doble filo" de las relaciones sociales a la luz del corto "El Jardín" de Jan Švankmajer.

Diseño Organziacional

Una organización requiere de un diseño que establezca su estructura, miembros, relaciones y mecanismos de interacción. Al iniciar un proyecto de gestión del conocimiento se debe realizar también un diseño organizacional: uno, para el equipo encargado de desarrollar la estrategia y el sistema resultante; otro, que puede ser el mismo, para encargarse del aprovechamiento del sistema (su uso, su mantenimiento, su evaluación). Estos diseños debe estar alineados hacia arriba con una estrategia de gestión del conocimiento; es decir, con la identificación de una oportunidad o problema cuya solución o artefacto se enmarca como un sistema de gestión de conocimiento, enfatizando la propuesta dev valor. También deben estar alineados hacia abajo con el nivel operativo de la gestión del conocimiento (es decir, los procesos y quienes los ejecutan) de manera que se justifique y se demuestre la viabilidad de llevar a cabo la propuesta. Finalmente, los diseños organizacional deben estar alineados lateralmente con la infraestructura y las capacidades tecnológicas existentes, nuevamente para garantizar la viabilidad del proyecto.

Capacidades dinámicas

Las capacidades dinámicas, según Sher and Lee (2004) son la forma en que una organización responde a un entorno rápidamente cambiante. Una capacidad es vista como la adopción, integración y reconfiguración de habilidades, recursos y funciones para hacer frente a un cambio. La forma en que, según Sher y Lee, se construyen dichas capacidades es a través de la gestión del conocimiento endógeno y exógeno (de los clientes, proveedores y competencia, por ejemplo). El rol de la tecnología de la información sería entonces el de mediar esta gestión del conocimiento, permitiendo la transición del conocimiento a la acción (o reacción al entorno en términos de capacidades dinámicas).

Vale decir que según Zollo y Winter (2002) no es justificado asociar las capacidades dinámicas solo a entornos rápidamente cambiantes y turbulentos. Más bien, sugieren que la característica principal que distingue las cpacidades dinámicas de la adaptabilidad por improvisación es que estas deben ser formales y persistentes. De esta manera son capacidades dinámicas propias de la organización y no el resultado de individuos creativos en su interior solamente.

Crear valor con Gestión del Conocimiento

Definir "valor" no es tarea fácil. Por ejemplo, en un estudio del New Economic Foundation del Reino Unido en el 2009 se plantea que un banquero (que puede ganar un millon de libras esterlinas en bonificaciones al año) destruye £7 por cada £1 que genera, que un publicista destruye £11 por cada £1 y un contador destruye £47 por cada £1. En cambio, un aseador de hospital genera £11 por cada £1 que le pagan y un reciclador genera £12 por cada £1. Esto demuestra que no hay una relación lógica entre los salrios y el valor generado. Banqueros, publicistas y contadores pueden irse de vacaciones todos juntos y el mundo sigue andando, pero mandar de vacaciones dos semanas a todos los aseadores puede resultar en... bueno, basta ver Nápoles cada vez qué entran en huelga (2008, 2010). Lo difícil radica en que el valor no es absoluto, lo que vale para unos puede ser destructor para otros. Es precisamente por eso que el valor económico es una medida estándar; sin embargo, esta oculta efectos colaterales o lógicas de mercado que resultan simplistas y en muchos casos irresponsables.

De todas maneras, cualquier iniciativa de gestión del conocimiento debería contribuir a generar valor. Para Vorakulpipat & Rezgui (2008) este debería se precisamente el propósito de la nueva generación de sistemas de gestión de conocimiento. Para facilitar la determinación de este valor potencial, ellos proponen una fórmula (abstracta, cualitativa) que permite establecer de dónde proviene este valor y a donde está dirigido (no solamente valor económico). Cada propuesta de gestión de conocimiento debe entonces dimensionar cada factor según la prioridad o esfuerzo que se le vaya a dedicar de entre: redes humanas, capital social, capital intelectual, tecnología y gestión el cambio. Esa receta particular generará entonces valor en términos de: promover la transefrencia de conocimiento; generar respeto, confianza y entendimiento, aumentar el gasto en I+D, la satisfacción de empleados y el desarrollo de relaciones interpersonales, entre otros. Sin embargo, se debe tener en cuenta que el valor generado no es solamente para el interior de una organización y que en últimas debe estar dirigido a generar servicios de valor agregado para clientes o beneficiarios externos.

La conexión entre el conocimiento y el valor estará mediada por la relación entre el conocimiento y el poder. El conocimiento genera valor pero también aumenta el poder. Asi, quienes tienen el conocimiento pueden obtener mayor poder y así determinar para quién generará valor este conocimiento. Comente esto a la luz de la película "El Planeta Salvaje".

Gestión del Conocimiento e Innovación en Colombia

Los invito a leer el siguiente artículo en la Revista Sistemas de la ACIS:
http://www.acis.org.co/fileadmin/Revista_121/Dos.pdf

Web Semántica Social

http://prezi.com/fldtlegxfp_v/web-semantica-social/

Ontología

La ontología típicamente se refiere a la rama de la filosofía que estudia el "ser".
En términos de gestión del conocimiento, sin embargo, se refiere específicamente a una conceptualización (abstracción) compartida, formal y explícita. Cuán compartida, formal o explícita sea esa conceptualización va a variar según el caso. Así, por ejemplo, el DublinCore puede ser visto como una ontología poco formal y bastante genérica, mientras que varios de los estándares de XML (por ejemplo, el de gobierno en línea en Colombia, GEL-XML) son más formales y más específicos a un contexto.
La manera en que se modele la ontología va a depender del caso y se pueden usar distintas representaciones que van desde mapas conceptuales, a UML, a modelos entidad-relación, hasta lógicas formales.
Las decisiones de qué tan formal debe ser la ontología dependerán de que tanta flexibilidad se desea, pero también del grado de automatización deseado (es decir, hay que determinar si está orientada a humanos o a máquinas). También dependerá de cuántas reglas es deseable tener. La ontología en esto se diferencia de una taxonomía: va más allá de una jerarquía de conceptos, para incluir relaciones, restricciones y reglas lógicas que validen si una instancia en particular cumple con la ontología o no.
En general, los sistemas de gestión de contenido tednrán algun tipo de ontología en su base. El diseño consistirá en establecer esta onotología de manera participativa y el uso consistirá en llenar la ontología de instancias específicas.
Una de las herramientas más populares para modelar y especificar ontologías es Protégé, con la cual ustedes construirán la ontología de una pizzería que es el ejemplo típico para aprender a usar la herramienta. Ua vez publicada como HTML, repsondan a esta entrada con el enlace.

Gestión del Conocimiento en Colombia

En Colombia hay que implementar estrategias de gestión del conocimiento –de hecho, ya lo hemos venido haciendo como dicen Baquero y Schulte (2007)–, pero, no se trata de comprar paquetes de software o pagar consultorías estandarizadas en otros países para hacerlo. En palabras de Fals-Borda (2003): “nuestro reto… es vernos hacia dentro sin perder la perspectiva externa y globaly hacer de nuestro mundo nuestro propio parque científico, cultural y político, creando de nuevo y proponiendo adecuados paradigmas alternos debidamente contextualizados y suficientemente útiles para nuestros fines vitales”; y sigue: “No se trata de aislarnos del mundo intelectual externo ni de ser xenófobos. Se requiere cumplir con una necesidad de acumulación de conocimientos congruentes con nuestro crecimiento y progreso…” (pág. 92).
En consecuencia, la gestión del conocimiento para la innovación en Colombia debe: (1) favorecer la creación y uso compartido del conocimiento desarrollado localmente; (2) estar soportada por modelos y herramientas transferidas y contextualizadas a nuestras condiciones científicas y culturales; y, (3) estar orientada a la generación de capacidades que permitan la construcción de servicios de valor agregado.
Esos tres puntos se pueden aterrizar de diversas maneras, según sea el artefacto tecnológico objetivo y el contexto específico. Sin embargo, hay una sugerencia transversal que potencialmente presenta oportunidades específicas para el país. Desde hace años se viene hablando de la transformación del valor de la TI y de la convergencia en el sector.
Por un lado, el desarrollo histórico de las tecnologías de comunicación e información ha seguido una evolución bien conocida del hardware hacia el software y, más recientemente, hacia el contenido, indicando que donde antes el hardware contenía el mayor valor y luego el software, rápidamente el peso se ha ido poniendo sobre el contenido local, útil y de valor agregado que se monte sobre esa infraestructura tecnológica.Por otro lado, esta tendencia ha ido de la mano con la convergencia, en la cual resulta a veces difícil determinar que donde se detiene el hardware, empieza el software o sigue el contenido. Por ejemplo, algunos hablan de las redes sociales como aplicaciones cuyo peso está en el contenido, pero es claro que dichos espacios no serían posibles, sin una sofisticada arquitectura global que permita disponibilidad y escalabilidad de magnitudes, hace años imposibles. Además, la manera en que los usuarios acceden a estos espacios es diversa y rápidamente tendiente a dispositivos móviles, que también son un ejemplo claro de convergencia, habiendo dejado de ser hace rato, solo teléfonos.
Lo que impulsa las innovaciones centradas en el conocimiento entonces debe reconocer tanto la convergencia como el contenido y esto implica alianzas entre proveedores, fabricantes e industrias de información y culturales (no sorprenden pues los conglomerados mundiales de telecomunicaciones, servicios de noticias, televisión, radio, productores musicales, etc.). En el país existe la capacidad de hacerlo en sectores de mercados grandes y velozmente crecientes, como la nueva industria musical o los videojuegos y, en ambos casos, se requiere de la participación colaborativa de ingenieros, diseñadores, autores y artistas, entre otros.

Capital Social

Según Manning (2010) , en el capitalismo clásico se enfatiza el retorno de inversión y la maximización de ganancias. En el neo-capitalismo, en cambio, estos objetivos se suman a otros asociados a la sociabilidad, la aceptación, el estatus y el poder. La misma noción de "capital" se ha ido transformando para dar cabida y prioridad al capital intangible: humano, intelectual y social. Este último ha sido desarrollado como un concepto sombrilla en las ciencias sociales que hace énfasis en las relaciones y que ha dado lugar a una serie de heramientas analíticas para poder representar, medir y fomentar el capial social. En particular, el análisis de redes sociales, con sus medidas de centralidad, provenientes del análisis de grafos.

Sin embargo, el capital social, como dice Manning, no se trata solamente de crear o modelar relaciones sociales, pues bien se sabe que no todas las relaciones sociales tienen resultados positivos. A estas relaciones hay que enmarcarlas dentro de normas, creencias y reciprocidades, de manera que sus efectos generen riqueza o valor.  Por ejemplo, para que el tejido social sea fuerte y cohesionado, las relaciones deben fundarse en obligaciones, expectativas y confianza mutua. Para ello, es preciso que se establezcan canales de comunicación adecuados que, naturalmente están crecientemente soportados por tecnologías de información y comunicación.

Para prevenir los posibles efectos adversos de las relaciones sociales, se debe anticipar la evolución de la red, prestando especial atención a su grado de cerramiento. Si una red es cerrada, será altamente cohesionada y muy seguramente los niveles de reciprocidad y confianza serán altos. No obstante, el cerramiento excesivo conduce a comportamientos perniciosos como la discriminación, el efecto del "club de hombres viejos", o la incapacidad para adaptarse a los cambios del entorno. Si, por otro lado, la red es muy abierta y es muy fácil salir y entrar de ella, los valores compartidos serán mínimos y por ende el nivel de compromiso e intimidad tenderá a desparacer a medida que la red siga creciendo.

Las TIC como fundamento de un sistema de gestión del conocimiento

Existen varios tipos de tecnologías de información y comunicación (TIC) que pueden soportar la construcción de un sistema de gestión del conocimiento (SGC). Según Maier (2007, cap. 7) se incluyen: bodegas de datos, sistemas de gestión de documentos (o contenidos), sistema de gestión de flujos de trabajo, sistema de apoyo a grupos, sistemas de comunicación, herramientas de inteligencia de negocios, groupware, ambientes de aprendizaje, motores de búsqueda, sistemas de visualización y herramientas de inteligencia artificial.

Un SGC no es ninguna de esas TIC en particular, sino la estructura (estrategia, arquitectura, procesos, personas) que, usando alguna(s) de esas herramientas, ofrece servicios de gestión de conocimiento para agregar valor en una organización. Por ello, buena parte del diseño de un SGC consiste en identificar y configurar el espectro de herramientas disponibles alrededor de servicios de conocimiento. Por ejemplo, un sistema de correo electrónico no es un SGC, pero con la estructura adecuada podría ser la única herramienta tecnológica subyacente a dicho sistema. En buena medida, las herramientas que se pueden emplear en un contexto dado dependen de las capacidades existentes; y esas capacidades dependen de las herramientas que ya se utilicen.

Dado que el objetivo del proyecto del curso es construir un SGC para un contexto determinado. Es preciso identificar este contexto claramente y los contenidos (información) que se pretende gestionar, incluyendo las herramientas tecnológicas que lo soportan y las cpacidades derivadas de este uso, de manera que el SGC sea viable no solo tecnológicamente, sino en el contexto del problema a atacar.

Como respuesta a esta entrada se espera que cada grupo presente su versión preliminar de esta problemática, identificando claramente el contexto y la dimensión de contenido que es susceptible de ser gestionada mediante un SGC.

Fundamentos Teoricos de la Gestión del Conocimiento

La gestión del conocimiento es un campo multidisciplinar asociado a varias tecnologías. Según Baskerville y Dulipovici (2006) esta variedad se puede clasificar alrededor de las nociones de lógica, proceso y evluación. El curso profundizará en varios de los conceptos, modelos o métodos asociados a estas categorías de manera que sea claro para qué sirve la gestión del conocimiento (lógica), cómo se lleva a cabo (proceso) y cómo se valora, valida o mide el resultado de un proyecto de gestión del conocimiento (evaluación).

Tomaremos la perspectiva de que el conocimiento se define por su "accionabilidad", es decir, la capacidad de llevarlo a la práctica, de lograr que informe nuestras decisiones y guíe nuestras acciones. En ese mismo sentido, los contenidos del curso deben irse apropiando a la solución de un probema del mundo real.

En grupos se trabajará en torno a problemas que sean susceptibles de ser intervenidos desde la óptica de la gestión del conocimiento. En la medida en que vayamos estudiando los conceptos, modelos, métodos y tecnologías asociados a la gestión del conocimiento, cada grupo debe ir determinando la manera en que aplican en el diseño de un sistema que ayude a gestionar el conocimiento para resolver un problema en una organización - anotando también nuestra perspectiva de que, como dice Herb Simon, el diseño no es otra cosa que solución de problemas.

Programa del Curso

En "Documentos del Curso" ha sido publicado el programa o syllabus del curso para este semestre. Después de leerlo, por favor dejen sus comentarios aquí.