20 MONOGRAFÍA NOVATICAIUPGRADE ene./feb. 2002 n"155

Ruth Cabos, José A. Esquive!, Xavier Alamán Departamento de Ingeniería Informática, Universidad Autónoma de Madrid

<{Ruth.Cobos, Jose.A.Esquivel, Xavier.Aiaman}@ji.uam.es>

Resumen: en este documento describimos una clasificación para sistemas de gestión del conocimiento basándonos en dos características técnicas que consideramos fimdamentales: el apoyo que prestan al trabajo colaborativo y el enfoque que tiene el sistema para proporcionar una estructura al conoci­miento que maneja. Utilizando esta clasificación, hacemos un análisis de los que a criterio nuestro son los sistemas para la gestión del conocimiento mas interesantes tanto en el ámbito comercial, como en el desarrollo de proyectos de investiga­ción. Este análisis lo ampliamos para los sistemas que cumplen con las dos características en las que basamos la clasificación y que denominamos Sistemas integrales para la Gestión del Conocimiento pretendiendo que esto sirva como una referen­cia técnica de estos sistemas.

Palabras clave: gestión del conocimiento, groupware, tra­bajo colaborativo, estructuración de conocimiento, comu­nidades de usuarios, información.

l. Introducción

En los últimos años se ha tratado de definir lo que es la gestión del conocimiento de diversas maneras; la mayoría de esas definiciones coinciden en que el manejo del conoci­miento implica la colección, organización, clasificación y diseminación del conocimiento [Malthotra 2000] , enten­diendo éste como el resultado del tratamiento de la infonna­ción y la interacción de un grupo de personas interesadas en esa información [McDermott 1999].

Por tanto, la tecnología del conocimiento debe tener en cuenta métodos y técnicas informáticas que faciliten la interacción de los usuarios mediante el soporte y estructura de comunidades de usuarios y defina una estructura lo suficientemente eficiente para el almacenamiento y trata­miento de la información .

Es importante destacar que el fin último de un sistema para la gestión del conocimiento no es sólo el almacenamiento de la información [Churman 1971 ], sino que deberá cumplir con las necesidades sociales, económicas, académicas, etc. , de los usuarios que la utilicen. Así pues, los sistemas informáticos involucrados en el proceso de la gestión del conocimiento deberán cumplir en mayor o menor medida con dos características técnicas:

a) Facilitar el trabajo colaborativo de los usuarios involucrados en el proceso de la gestión del conocimiento.

Gestión del Conocimiento y TIC

Herramientas informáticas para la Gestión del Conocimiento: un estudio de la situación actual Este trabajo ha sido parcialmente subvencionado por los proyectos TIC98-024 7-C02-02 y TI C200 I-0685-C02-0 1 del Plan Nacional de !+D.

b) Establecer una estructura robusta para la administración de la información que integra el conocimiento a gestionar.

Estas dos características nos han servido como fundamento para proponer en el apartado 2 de este documento una clasificación que defina las características que identifican de mejor manera a los que, a consideración nuestra, son los sistemas para la gestión del conocimiento más interesantes tanto en el campo comercial como en el ámbito de la investigación tecnológica.

Una descripción en forma de tabla de los sistemas a los que nosotros hemos definido como Sistemas integrales de ges­tión del conocimiento --por cumplir de manera más clara con las dos características técnicas antes mencionadas-- será presentada en el apartado 3 con la finalidad de que sirva como una referencia técnica de dichos sistemas.

Autores

Ruth Cobos. Graduada en 1997 por la Universidad Autóno­ma de Madrid (España) en Ingeniería Informática. Actual­mente, estudiante de doctorado y profesora asociada de Ciencias Computacionales e Inteligencia Artificial en la Uni­versidad Autónoma de Madrid . lnvestigadora en el proyecto KnowCat y sus temas de interés en investigación son los sistemas para la gestión del conocimiento, sistemas para trabajo en grupo basados en la Web y destinados a la enseñanza y el aprendizaje.

José A. Esquive!. Es graduado en 1996 por el Instituto Tecnológico de Zacatecas (México) en Ingeniería en Cien­cias Computacionales, estudiante de doctorado en la Es­cuela de Ciencias Computacionales e Ingeniería Informática de la Universidad Autónoma de Madrid. Participa como investigador auxiliaren el Proyecto KnowCaty sus intereses en investigación incluyen particularmente la estructura del conocimiento en los sistemas para la gestión del conoci­miento y sistemas groupware basados en la red.

Xavier Alamán es Profesor Titular de Ciencias de la Com­putación e Inteligencia Artificial en la Escuela Técnica Supe­rior de Informática de la Universidad Autónoma de Madrid. Doctor por el programa de Informática y Automática de la U. Complutense de Madrid , también tiene los títulos de MSc Computer Science (UCLA, 1989), Licenciado en Informática (Universidad Politécnica de Madrid, 1987) y Licenciado en Ciencias Físicas (Universidad Complutense de Madrid, 1985). Actualmente investiga en el campo del trabajo colaborativo, las comunidades virtuales y su aplicación a la gestión del conocimiento. Es colaborador habitual de la Comisión Euro­pea en temas relacionados con estos campos.

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2. Sistemas para gestionar el conocimiento

Tras el análisis de las características que deben de cumplir las herramientas para la gestión del conocimiento, proponemos clasificar por un lado las herramientas que dan más énfasis en facilitar el trabajo colaborativo para la generación de conocimiento comunitario, y por otro las herramientas que hacen mayor énfasis en la generación de estructuras de conocimiento. Existen también herramientas que tanto pro­veen de mecanismos de trabajo colaborativo como permiten la organización interna de la memoria común de conoci­miento a las cuales hemos denominado sistemas integrales para la gestión del conocimiento (figura 1).

2.1. Sistemas integrales de gestión del conocimiento

En primer lugar vamos a analizar las herramientas que inte­gran el conocimiento colectivo en un espacio común, en forma de repositorio o memoria organizacional. Las unidades de conocimiento que gestionan estas herramientas son general­mente documentos en cualquier formato, desde páginas Web, hasta documentos personalizados con un formato específico.

El primer aspecto a analizar en este tipo de sistemas es la estructura que proponen para las unidades de conocimiento que manipulan . Esta estructura atiende elementalmente a dos necesidades: la primera es la necesidad de representar la estructura inherente al conocimiento manejado, para lo cual el mecanismo más empleado es una jerarquía de temas, lo que bien se podría denominar «árbol de conocimiento» . Otro posible mecanismo es mediante redes jerárquicas de nodos conectados entre sí por relaciones. La segunda nece-

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sidad es la organización del conocimiento en función de quién o quiénes lo utilicen y cómo lo compartan entre sí. Aquí descubrimos estructuras que están basadas en los grupos de discusión que se form an .

Ejemplos de sistemas que organizan el conocimiento en una jerarquía de temas son Meta4 KnowNetá~ , desarrollada por la compañía Meta4 <http: //www .meta4.com>, Microsoft® SharePoint™ Portal Server2001 , <http:/www.microsoft. com/ sharepoint/>, KnowCat (acrónimo de Knowledge Catalyser) [Alamán & Cobos 1999], sistema desarrollado en la Universi­dad Autónoma de Madrid <http://www.ii .uam .es/~rcobos/

investi gacion/knowcat/esp/ intro.htm>, la herramienta KnowNet, realizada dentro del proyecto ESPRIT KnowNet <http: //www.know-net.org/>, y Sintagma, herramienta desa­rrollada por la compañía Carrot Informática y comunicaciones <http://www.e-carrot.net/>.

Estructuras que organizan el conocimiento en función de la organización de los grupos de usuarios se pueden encontrar en sistemas como Dynasites (Dynamic, Extensible and Jntegrated Information Spaces), desarrollado en la Universidad de Colo­rado <http://seed.cs.colorado.edu/dynasites. Documentation. fcgi>, el cual utiliza una estructura basada en los foros de discusión que se crean en el sistema [dePaula etal . 2001 ], o bien en sistemas como Plumtree Corporate Portal , fabricado por Plumtree Software Tnc <http://www.plumtree.com/products/>, que organiza el conocimiento en espacios de usuarios a los que se denomina MyPages y pueden ser compartidos para extender­los al concepto de OurPages. Otros sistemas como Zaplet Appmail Suite desarrollado por Zaplet Tnc < http :// www.zaplet.com/> establecen la organización del conoci-

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miento en función de un tipo de documento llamado appmail, el cual se crea colaborativamente ensamblando elementos llamados bloques de conocimiento y se distribuyen entre todos los usuarios que están interesados en él.

En algunas herramientas, los· usuarios pueden opinar sobre el conocimiento almacenado, o incluso sobre su estructura. Ejemplos de tales herramientas son Meta4 KnowNet<i", Microsoft"" SharePointTM Portal Server 2001, Zaplet Appmail Suite y Dynasites. Será KnowCat la que además permita tanto aportar como opinar sobre la estructura que clasifica los contenidos de conocimiento.

En estas herramientas nos encontramos distintos tipos de usuario: el lector o consumidor de conocimiento, el editor o productor de conocimiento (que en unos casos podrá aportar conocimiento y en otros además opinar sobre éste), e l coordinador, cuya misión es supervisar las aportaciones, y , finalmente , el experto. Este último tipo de usuario es consi­derado en alguna de las herramientas como parte del cono­cimiento de la organización, permitiéndose la loca lización de expertos en determinados temas (i.e. Meta4 KnowNetá").

Todas las herramientas permiten focal izar el conocimiento deseado. La mayoría lo permiten ofreciendo búsquedas sobre Internet o sobre el conocimiento almacenado en la herramienta. Algunas herramientas informan a los usuarios de qué unidades de conocimiento son las mejores en cada tema o categoría, es decir, proporcionan una ordenación de los contenidos por calidad. Este es el caso, por ejemplo, de Microsoft " SharePointTvt Portal Server 2001 y KnowCat. Algunas herramientas, como Meta4 KnowNetñ" , incluso proponen recomendaciones a los usuarios en términos de los documentos que podrían ser de su interés.

Por último, todas estas herramientas están dotadas de una serie de servicios groupware o de trabajo en grupo [Coleman, 1997]: foros de discusión, mensajería, discusión o conferencias on­line, planificación, ... Los servicios adicionales son por ejemplo el proporcionar informes o mediciones (lo contemplan tanto Meta4 KnowNet'¡,; como KnowCat), notificación de eventos (Microsoft~ SharePoint1 M Portal Server 2001, Zaplet Appmail Suite, KnowNet y KnowCat) y manejo de versiones de docu­mentos (Meta4 KnowNetáá. Microsoft" SharePointTM Portal Server 2001, Zaplet Appmail Suite y Dynasites).

2.2. Sistemas enfocados al trabajo colaborativo del cono­cimiento

En contraste con las anteriores , hay herramientas que ponen el énfasis en el manejo colaborativo del conocimiento, dando especial importancia al usuario y sus características, y a la comunidad de usuarios como unidad de trabajo. Éstas son las herramientas que proporcionan espacios comparti­dos, los sistemas de recomendación y, por último, los que están destinados al aprendizaje colaborativo.

2.2.1. Espacios compartidos

En primer lugar tenemos una serie de herramientas o sistemas que nos proporcionan una interfaz de espacio compartido donde un grupo de usuarios pueden interactuar

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para compartir conocimiento, crear nuevo conocimiento de manera colaborativa, etc.

Estos sistemas típicamente ofrecen unaseriede funcionalidades: ·Herramientas de comunicación: mensajería, foros de debate, charla o chat.

· Herramientas para compartir contenidos: para compartir ficheros, contactos, enlaces.

· Herramientas de actividades conjuntas: navegación por la -~eb en conjunto, dibujo y edición multiusuario, calendario en grupo·.

Como ejemplos de s istemas de este tipo tenemos BSCW (Basic Suppor/ for Cooperative Work), herramienta desa­rrollada por GMD (German Nationaf Research Centerfor !nformation Technology, <http: //bscw .gmd.de/> [ Appelt 1998] ; y Groove, desarrollado por Groove Networks <http:/ /www .groove.net>

2.2.2. Sistemas tle recomentlaciones

Los sistemas de recomendación se basan en el filtrado colaborativo de información, que hace que al usuario le llegue lo que podría ser más de su interés teniendo en cuenta sus gustos y preferencias. El objetivo de estos sistemas es encontrar la información que otros usuarios de s imilares características han encontrado útil y recomendarla. De forma general e l término «sistema de recomendación» hace referencia tanto a los sistemas que se dedican a recomendar listas de productos como a los que ayudan a los usuarios a evaluar dichos productos [Schafer et al. 2000].

Los primeros pasos en el filtrado colaborativo vinieron de la mano de XeroX PARC, de su sistema Tapestry [Goldberg et al. 1992]. Surgirían entonces distintos proyectos y sistemas de recomendación de productos. Ejemplos son GroupLens, Ringo, EachMovie <http://www.research.compaq.com/SRC/ eachmovie> y el incluido en Amazon .com <http: // www.amazon.com/>.

Más orientada al conocimiento como tal tenemos NewKnow, que ha sido desarrollada por la compañía NewKnow Network <http://www.newknow.com/>. Esta herramienta clasifica e l nuevo conocimiento en categorías y ofrece la posibilidad de crear relaciones entre documentos, las cuales se crean por las consultas de los usuarios a estos documentos.

Otras herramientas similares son Jasper H, dessarrollado por Bri tish Telecommunications <http: / /www .labs. bt.com/ projects/>, que es un sistema cuya finalidad es estimular el intercambio de conocimiento tácito y explícito a través de comunidades de interés [Da vi es 2001 ], y Coins, desarrolla­do por el ya citado GMD <http://orgwis.gmd.de/projects/ Coins/>, el cual recomienda páginas web relevantes que han obtenido una alta valoración por parte de las personas que las han leído recientemente.

2.2.3. Aprendizaje colaborativo

En este grupo tratamos los sistemas o herramientas destina­das al aprendizaje colaborativo. El aprendizaje colaborativo, como actividad social que es, implica a una comunidad de

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estudi antes que comparte conocimiento y adquiere nue vo conoc im iento, proceso que se ha denominado «construcción social del conocimiento» [Jonassen e t al. 1992].

Nos hemos interesado en algunos sistemas de este tipo porque la forma o manera de permitir e l aprendi zaje de los alumnos es mediante el mecani smo de integrac ión , admini stración y dis­tribución del conocimiento de los usuarios, siendo estas tres propiedades las que caracterizan a un sistema de gestión del conoc imiento. Estos sistemas ti enen en común: · Un espac io para la com unidad de es tudi antes, donde d is­pondrán de un a serie de herramientas co labo rat ivas que les fac ilite su trabajo conj unto, así como e l intercambi o de ideas y conoc imi ento entre e ll os. El conocimiento estará estructurado genera lmente en es­tructuras por temas. Y las unidades de conocimiento serán no só lo documentos, s ino también ejercicios, estudi os, preg untas-respuestas, etc .

El primer ejemplo de s istema de este tipo es WIS E <http :// wise.berke ley.ed u> . Es un s istema para la ad quisi c ión de conocim iento basado en la Web soportado por la National Science Fundation (NSF). Su objetivo principal es e l de proveer a los docentes de una herramienta didáctica de trabaj o co laborati vo med iante la cua l los estudiantes apren­dan y respondan a controversias científicas contemporáneas mediante e l disel''lo y debate de so luc iones. Ade más de ofrecer de un espac io para la comunidad de estudi antes, da soporte a otros tipos de comunidades de usuari os, como por ejemplo a un grupo de docentes inte resados en crear un área de conocimiento común y compartir ideas y referencias sobre e l tópi co y la estructura a tratar de éste.

El sistema GET LE <http://wbt-2 .i icm.edu/prod uct> de la Un ivers idad de G raz, A ustri a, propone un s istema donde e l conoc imi ento está compuesto por un a bi bli oteca estáti ca (li bro s y rev istas digitales) y un a biblioteca dinámi ca (indexac ión de s itios web, bases de datos de conocimiento experto humano, foros de debate, etc.), y todo puede verse como una colección de conocimiento clasificado por temas, lecc iones y términos [D iet inger et al. 1998].

Otros s istemas gestionan el conocimiento de los estudiantes expresado en forma de ideas. Un ejemplo, e l sistema DEG REE (acrón imo de Dislance educa/ion Environmentfor CRoup ExperiencEs) , desarro llado por la UNED (Universidad Nacional de Estudios a Distancia, Espa l'i a) , permite a los usuari os e l intercambi o de ideas y contribuc iones con e l fin de ll egar a ac uerd os y poder ir e laborando un docun~ento de manera conjunta [Barros & Verdejo 2000]. Otro ejem p l~- e l sistema CS I LE ( Computer Supported fnl enlional Learning Environments) , desarrollado por Mari ene Scardama l ia y Carl Bereiter del Instituto para Estudios de Educación de O nta ri o , To ronto < http :1/ww w .ed.gov/p u bs/EdR efo rm Studies/ EdTech/cs i le. htm 1> [Scardama 1 ia & Bereiter 1999].

2.3. Sistemas enfocados a la generación de estructuras del conocimiento

Dentro de los s istemas q ue hacen mayor é nfasis en la generación de estructuras de conoc imiento, defin imos tres grupos: los s istemas mediado res de información , las libre-

23

rías digitales y s istemas basados en ontologías. A continua­ción analizaremos las características fundamenta les de cada un o de e ll os.

2.3.1. Sistemas mediadores de información

Este tipo de s istem as se identifi can porque su principa l objetivo es el de proveer a sus usuarios de una inte rfaz para rea li zar consultas, ge nera lmente mediante la Web, sobre un domini o particu la r a ruentes de conocimiento di stribuidas y posiblemente heterogéneas, dando la apa ri encia de esta r ut ili za ndo un s istema centra li zado y hom ogéneo.

En nuestro aná li s is hemos inc lui do dos s istemas que se encuentran actua lmente d isponibles como proyectos de in­vest igac ión PICSEL <http: //www.lri.fr/~picsel/> desarro­llado por e l LRJ (Lahoraloire de Recherche en l nformatique - Unive rsité París XI) y el CNET (Centre Na tional d'Études des Télécummunications) y el sistema WebKB <http :// meganes ia. int.gu.edu.a u/-phmartin/WebKB/> desa rro ll a­do por la School of Informa/ion Technologl' en la G riffith Uni vers ity de Austra lia.De estas dos herramientas hemos identi ficad o dos ca rac terí sticas técnicas que consideramos de fin en plenamente a este grupo de s istemas de gest ión de l conoc im iento: · El proceso de recolección e integración del conocim iento es un proceso qu e se rea li za a priori y que no inc luye la inte racc ión con los usuarios fin a les de l s istema.

· Los s istemas integran leng uaj es para la desc ripción e indexac ión de las fuentes de conocimiento y de su conteni­do. En particular PICSEL utili za un lenguaje qu e combina desc ripc io nes lóg icas y reglas desarrolladas espec ia lmente para mode lar y re lac io nar información , ll amadas reg las Datalog. Por otra parte, el s istema WebKb u ti li za e l estándar RDF (Resource Descriplion Framev.•ork) que se empl ea para defi nir relaciones ent re las unidades de conoc imi ento que conti enen las diferentes fuente s.

Este tipo de s istemas se enfocan a la creación de una estructura virtual que re lacio na y facilita de un a manera tran spare nte el conoc imi ento, s in hace r é nfas is en la interacción entre los usuari os que colaboran o utili za n e l s istema .

2.3.2. Sistemas basados en ontologías

Los primeros usos deontologías en s istemas computaciona les aparec ieron en s istemas de Inte li gencia Artificia l. Después el uso de ontologías ha s ido propuesto como base para di versos tipos de sistemas informáticos. La orientac ión de los s istemas de gest ión del conoc im ie nto basados en ontologías son diversos.

En e l campo de los negoc ios, encontram os s istemas como WebCADET [Cald we ll & C larkson 2000] que es un s istema basado en la Web para el soporte de decisiones aplicando un moto r d e inferenc ia a bases de datos es tru cturadas ontológicamente. Otro ejemp lo puede ser Pl anet- O nto [Doming ue & Motta 2000], que es un s istema desarro llado como administrador inte ligente de notic ias en grupos de trabajo ínter-institucionales. Ot ros s istemas de propósito más ge nera l como C-Web <http: //cweb. inri a. fr/> e 1 BROW

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26

[Benjamins, 2000] ofrecen --cada uno a su manera-- mode­los conceptuales para e l manejo del conocimiento distribui­do en áreas de trabajo donde la información referente al dominio ti ene una estructura conocida a priori: por ejemplo el conocimiento involucrado en grupos académicos.

Por último, las ontologías también se han utilizado para soportar sistemas de búsqueda automática de conocimiento y gestores de consultas sobre la Web: Ontobroker <http :// ontobroker.semanticweb.org/> plantea un lenguaje podero­so para generar esquemas conceptuales del conocimiento en la red y un motor de consu ltas estructuradas.

2.3.3. Bibliotecas digitales

Nos referimos a aquellos sistemas que son un ensamblaje de las tecnologías de comunicación y almacenamiento digital de información para reproducir, emular y extender el servi­cio que proveen las librerías convencionales como son la colección, catalogación, administración y difusión de infor­mación bibliográfica. U ejemplo de este tipo de sistemas es COSPEX (COnceptual SPace EXplorer) e l cual recolecta informac ión desde fuentes distribuidas de información y le permite construir al usuario su propia biblioteca digital <http: //www .r.dl. itc. u-tokyo.ac.j p/~s ugi/cospex/> .

3. Análisis más detallado de los sistemas integrales de gestión del conocimiento

Finalmente, en la tabla 1 presentamos un análisis más detallado de los sistemas a los que hemos denominado en los apartado anteriores como sistemas integrales de gestión del conocimiento, en forma de tabla de propiedades.

4. Conclusiones

El objetivo de este documento es la exposición y clasifica­ción de un conjunto de herramientas para la gestión del conocimiento. En primer lugar hemos comentado las dos características que todo sistema de gestión del conocimiento debe contemplar en mayor o menor medida: proveer de utilidades que faciliten el trabajo colaborativo entre los usuarios involucrados en e l proceso de la gestión del cono­cimiento y fac ilitar la creación y administración de una estructura robusta para dicho conocimiento.

Basándonos en estas dos características hemos propuesto tres grupos de herramientas, en primer lugar las que dan énfasis a ambas, los sistemas a los que hemos denominado sistemas integrales para la gestión del conocimiento; otro grupo con las herramientas que se centran en las técnicas y mecanismos de trabajo colaborativo, siendo el concepto de comunidad de usuarios un punto imp01tante en ellas; y por último el grupo de herramientas que están primordialmente orientadas a la orga­nización interna de la memoria común de conocimiento.

5. Referencias

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NOVATICAIUPGRADE ene./feb. 2002 n°155

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