manejo del conocimiento para la empresa digital

10.1 © 2004 by Prentice Hall

Management Information Systems 8/eManagement Information Systems 8/eChapter 10 Managing Knowledge for the Digital FirmChapter 10 Managing Knowledge for the Digital Firm10

MANEJO DEL MANEJO DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO

PARA LA EMPRESA PARA LA EMPRESA DIGITALDIGITAL

CAPÍTULO


Management Information Systems 8/eManagement Information Systems 8/eChapter 10 Managing Knowledge for the Digital FirmChapter 10 Managing Knowledge for the Digital Firm

• ¿Por qué los negocios hoy necesita ¿Por qué los negocios hoy necesita programas y sistemas para la dirección del programas y sistemas para la dirección del conocimiento ?conocimiento ?

• ¿Qué aplicaciones de sistema de información ¿Qué aplicaciones de sistema de información son más útiles para distribuir, crear, y son más útiles para distribuir, crear, y compartir el conocimiento en la empresa?compartir el conocimiento en la empresa?

• ¿Cuáles son los beneficios comerciales ¿Cuáles son los beneficios comerciales usando la tecnología de inteligencia artificial usando la tecnología de inteligencia artificial para la dirección de conocimiento?para la dirección de conocimiento?

OBJETIVOS



• ¿Cómo los negocios pueden usar sistemas ¿Cómo los negocios pueden usar sistemas expertos y el razonamiento caso-base para expertos y el razonamiento caso-base para capturar el conocimiento?capturar el conocimiento?

• ¿Cómo pueden beneficiarse las ¿Cómo pueden beneficiarse las organizaciones usando redes neurales y organizaciones usando redes neurales y otras técnicas inteligentes?otras técnicas inteligentes?

OBJETIVOS



• Diseñando sistemas de conocimiento que Diseñando sistemas de conocimiento que auténticamente refuerzan el desempeño auténticamente refuerzan el desempeño organizacionalorganizacional

• Identificando e implementando las Identificando e implementando las aplicaciones organizacionales apropiadas aplicaciones organizacionales apropiadas para la inteligencia artificialpara la inteligencia artificial

DESAFÍOS DE DIRECCIÓN



Aprendizaje organizacionalAprendizaje organizacional

• Creación de nuevas normas de Creación de nuevas normas de procedimientos que operan y procesos de procedimientos que operan y procesos de negocio que reflejan la experiencia negocio que reflejan la experiencia

La dirección de conocimientoLa dirección de conocimiento

• Set de procesos Set de procesos

• Crea, reune, almacena, mantienen, y Crea, reune, almacena, mantienen, y disemina el conocimientodisemina el conocimiento

LA DIRECCIÓN DEL CONOCIMIENTO EN LA ORGANIZACIÓN

El Aprendizaje organizacional y dirección del Conocimiento



Los Recursos del conocimientoLos Recursos del conocimiento• Conocimiento organizacional que Conocimiento organizacional que

permite al negocio crear valorpermite al negocio crear valor

El Funcionario del Conocimiento El Funcionario del Conocimiento principal (CKO)principal (CKO)

• El mayor ejecutivo a cargo del programa El mayor ejecutivo a cargo del programa de dirección del conocimiento de la de dirección del conocimiento de la organizaciónorganización


El Aprendizaje organizacional y dirección del Conocimiento



El Conocimiento tácitoEl Conocimiento tácito

• La especialización y experiencia no La especialización y experiencia no documentada formalmente.documentada formalmente.

Las mejores PracticasLas mejores Practicas• Soluciones o métodos problema-Soluciones o métodos problema-

resolución exitosas desarrollados por la resolución exitosas desarrollados por la organización o industria específica organización o industria específica


Sistemas e infraestrucutura para la dirección del Conocimiento



Memoria OrganizacionalMemoria Organizacional

• Aprendizaje almacenado de la historia de Aprendizaje almacenado de la historia de organización organización

• Usado para la toma de decisiones y otros Usado para la toma de decisiones y otros propósitospropósitos


Sistemas e infraestrucutura para la dirección del Conocimiento



IT Infraestructura para la dirección del Conocimiento


Figure 10-1



• Consiste en crear o procesar la Consiste en crear o procesar la informacióninformación

• Dividido en tareas de conocimiento y Dividido en tareas de conocimiento y tareas de datostareas de datos

INFORMACIÓN Y SISTEMAS DE TRABAJO DEL CONOCIMIENTO

El Trabajo de información



Los sistemas de oficinaLos sistemas de oficina

• Manejo y coordinación de tareas de datos y Manejo y coordinación de tareas de datos y tareas de conocimientotareas de conocimiento

• Conecte las tareas de información locales Conecte las tareas de información locales con las tareas de todos los niveles y con las tareas de todos los niveles y funciones de organizaciónfunciones de organización

• Conecte la organización al mundo externoConecte la organización al mundo externo

• El ejemplo: El procesamiento de palabras, El ejemplo: El procesamiento de palabras, correo de voz, e imagingcorreo de voz, e imaging


Oficina y Dirección de Documentos y sistemas




Las tres mayores reglas de oficina

Figure 10-2



Documente los sistemas de Documente los sistemas de configuraciónconfiguración

• Convierte los documentos e imagenes en Convierte los documentos e imagenes en formulario digitalformulario digital

• Puede guardarse y puede accederse por la Puede guardarse y puede accederse por la computadoracomputadora

Almacén de conocimientoAlmacén de conocimiento• Documentación del conocimiento en Documentación del conocimiento en

una sola locaciónuna sola locación

Sistemas de la Oficina típica

INFORMACIÓN Y SISTEMAS DE TRABAJO DEL CONOCIMIENTO EMS




Los componentes de un Sistema de configuración

Figure 10-3




Dirección de la Web de publicación y documentación

Figure 10-4



Sistemas de Trabajo del Sistemas de Trabajo del conocimiento ( KWS)conocimiento ( KWS)

• Ayuda a las tareas del conocimiento en Ayuda a las tareas del conocimiento en la creación e integración de nuevo la creación e integración de nuevo conocimientoconocimiento

• Herramientas especializadas para los Herramientas especializadas para los tipos específicos de trabajos de tipos específicos de trabajos de conocimientoconocimiento

• La interfaz de uso fácilLa interfaz de uso fácil

Creación del Conocimiento:Sistemas de Trabajo del conocimiento




Cambios en el Construcción del Proyecto de Dirección del Proceso


Figure 10-5



Requerimientos de Sistemas de Trabajo del Conocimiento


Figure 10-6



• El plan computador-ayudado (CAD) El plan computador-ayudado (CAD)

• Los sistemas de realidad virtual Los sistemas de realidad virtual • La Realidad virtual del Lenguaje Modelado La Realidad virtual del Lenguaje Modelado

(VRML) (VRML)

• Estaciones de trabajo de inversiónEstaciones de trabajo de inversión

Ejemplos de Sistemas de Trabajo del Conocimiento




• GroupwareGroupware

• Intranet y Ambientes de Conocimiento de Intranet y Ambientes de Conocimiento de las Empresaslas Empresas

• Portales de información de las empresasPortales de información de las empresas

• TeamwareTeamware

El Conocimiento compartido:Grupos de Sistemas de Colaboración y Ambientes del Conocimiento de la Empresa




Portal de Información de la Empresa


Figure 10-7



• El esfuerzo por desarrollar sistemas El esfuerzo por desarrollar sistemas computador-base que se comporten como computador-base que se comporten como humanos humanos

• Incluye idioma natural, robótica, sistemas Incluye idioma natural, robótica, sistemas perceptivos, sistemas expertos, y las perceptivos, sistemas expertos, y las máquinas inteligentesmáquinas inteligentes

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?



• Inteligencia artificial:Inteligencia artificial:– Almacen de información en un

formulario activo– Crea mecanismo no sujetos a

sentimientos humanos– Elimina rutina e insatisfación de

trabajos– Refuerza la base del conocimiento de la

organización – Genera la solución a problemas

específicos

Por qué los Negocios están Interesados en Inteligencia Artificial




La familia de la Inteligencia Artificial


Figure 10-8



• Base de conocimiento Base de conocimiento

• El Sistema Expertos regla-base El Sistema Expertos regla-base • Base de la regla Base de la regla

• Los Marcos de conocimientoLos Marcos de conocimiento

Captura del conocimiento : Sistemas Expertos




Reglas en un programa de AI


Figure 10-9



• Armazón AI Armazón AI

• Artefacto de inferenciaArtefacto de inferencia

• Encadenamiento delantero Encadenamiento delantero

• Encadenamiento posteriorEncadenamiento posterior

Captura del conocimiento : Sistemas Expertos





Figure 10-10



Ingenieria del conocimientoIngenieria del conocimiento

• Especialistas que sacan información y Especialistas que sacan información y especialización de otros profesionalesespecialización de otros profesionales

• Traduce la información en un conjunto de Traduce la información en un conjunto de reglas para un sistema expertoreglas para un sistema experto


Contrucción de un Sistema Experto



• Galeria KaufhofGaleria Kaufhof

• Countrywide Funding Corp.Countrywide Funding Corp.


Ejemplos de Sistemas Expertos exitosos



Razonamiento caso-base (CBR)Razonamiento caso-base (CBR)

• Captura y almacen del conjunto de Captura y almacen del conjunto de conocimientosconocimientos

• Representa el conocimiento como la base Representa el conocimiento como la base de datos de casos y solucionesde datos de casos y soluciones

Inteligencia organizacional: El Razonamiento caso-base





Figure 10-11

Casedatabase

1.

2.

3.

4.

5. 6.

NO YES

Successful?

System modifies thesolution to better fit

the problem

System finds closestfit and retrieves

solution

System storesproblem and

successful solutionin the database

System asks useradditional questions to

narrow the search

System searchesdatabase for similar

cases

User describes theproblem



• Hardware o software que emulan modelos Hardware o software que emulan modelos del proceso de cerebro biológicodel proceso de cerebro biológico

• Incorporar inteligencia dentro del Incorporar inteligencia dentro del hardware en formularios generalizados hardware en formularios generalizados con una capacidad para aprendercon una capacidad para aprender

Redes neurales

OTRAS TECNICAS INTELIGENTES



Artefactos de inferencia en los Sistemas Expertos


Figure 10-12

Synapse

Dendrite

Axon

Soma

Neuron




Figure 10-13



Neuronas biológicas de una Sanguijuela

OTRAS TECNICAS INTELIGENTES

Figure 10-14



• Regla – Base AI Regla – Base AI

• Tolera imprecisión Tolera imprecisión

• Uso de terminos no específicos terms Uso de terminos no específicos terms called membership functions to solve called membership functions to solve problemsproblems

Logica rizada

OTRAS TÉCNICAS INTELIGENTES



Implementación rizada de reglas lógicas en el hardware


Figure 10-15



• Métodos de solución de problemasMétodos de solución de problemas

• Promueve la evolución de soluciones a Promueve la evolución de soluciones a problemas especificosproblemas especificos

• Uso de modelos de organismos vivientes Uso de modelos de organismos vivientes que se adaptan a su ambienteque se adaptan a su ambiente

Algoritmos Geneticos




Los componentes de los Algoritmos Geneticos


Figure 10-16



• La integración de múltiples tecnologias La integración de múltiples tecnologias dentro de una sola aplicacióndentro de una sola aplicación

• Takes advantage of best features of Takes advantage of best features of technologiestechnologies

Sistemas Hibridos IA




• Programas de sofware Programas de sofware

• Usa la base de conocimientos Usa la base de conocimientos incorporadas para llevar a cabo las tareas incorporadas para llevar a cabo las tareas específicas, repetitivas, y predecibles específicas, repetitivas, y predecibles

Agentes Inteligentes



Management Information Systems 8/eManagement Information Systems 8/eChapter 10 Managing Knowledge for the Digital FirmChapter 10 Managing Knowledge for the Digital Firm10

MANEJO DELMANEJO DEL CONOCIMIENTOCONOCIMIENTO

PARA LA EMPRESAPARA LA EMPRESA DIGITALDIGITAL

Chapter

manejo del conocimiento para la empresa digital

Engineering