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.