La Gestión del Conocimiento ( gestión del conocimiento en inglés ) es un enfoque de gestión multidisciplinar que incluye todas las iniciativas, métodos y tecnologías para recopilar, identificar, analizar, organizar , almacenar y compartir el conocimiento de los miembros de una organización - el conocimiento creado por la propia empresa ( marketing , investigación y desarrollo ) o adquiridos externamente ( inteligencia competitiva ) - para lograr un objetivo establecido.
Estamos inundados de información. Empresas, científicos o incluso particulares se ven ahora obligados a aplicar una estrategia en el procesamiento y transmisión de información en las actividades cotidianas: votar, trabajar, buscar trabajo, ganar mercados, etc.
“La Gestión del Conocimiento es un enfoque estratégico multidisciplinar orientado a la consecución del objetivo planteado mediante un uso óptimo del conocimiento” .
Según practicantes y académicos como RC Tisseyre, Larry Prusak, JY Prax , C. Desprès y D. Chauvel , es necesario en la gestión del conocimiento distinguir entre datos, información, conocimiento considerado como componentes que conducen a la toma de decisiones y la acción.
En el ámbito de la empresa o más en general de una organización, la gestión del conocimiento se utiliza para capitalizar el conocimiento acumulado en la organización. Esta capitalización generalmente toma la forma de métodos de ayuda para la difusión y organización de documentos. Por lo tanto, la gestión del conocimiento en una organización toma la forma de gestión de documentos para mantener los documentos internos y para apuntar y capitalizar los documentos externos que pueden considerarse útiles.
Sin embargo, con la llegada de la Web , los servicios globalizados (como Wikipedia ) y los conceptos de la Web Semántica , la gestión del conocimiento ahora se ocupa no solo de documentos, sino también de datos dentro de documentos internos o documentos externos a través de la Web o aún servicios externos a través de Internet ( a través de sus API ). Ante la cantidad de datos disponibles y potencialmente interesantes para la empresa, el dominio de la gestión del conocimiento engloba también todas las herramientas y trabajos de investigación que tienen como objetivo simplificar la reutilización de estos datos dentro de las organizaciones como ocurre con las plataformas de redes sociales o tecnologías Big Data , etc.
La gestión del conocimiento se basa en diferentes disciplinas como la teoría de la organización , las ciencias cognitivas , ciencias sociales , ciencias de la información y de la comunicación y de la informática .
Tradicionalmente, la información útil para una organización ha estado en manos principalmente de los miembros de esa organización. Por lo tanto, la gestión del conocimiento siempre ha existido a través de su transmisión para permitir que la organización sobreviva a todos los peligros que pueda encontrar (por ejemplo, transferencia, salida, renuncia, despido u otras causas de falta de disponibilidad de información). Sin embargo, esta gestión suele estar poco formalizada.
En la década de 1950 , se inició el trabajo para desarrollar una inteligencia artificial que pudiera competir con la de los humanos. Los primeros intentos tuvieron como objetivo resolver problemas generales. El fracaso resultante llevó a los investigadores a reducir el alcance de los problemas a resolver. Así nació el concepto de sistema experto .
En la década de 1980 , el trabajo en sistemas expertos condujo posteriormente a la creación de los primeros sistemas de apoyo a la toma de decisiones . Sin embargo, en ese momento, estos últimos adolecían de la pobreza de datos que representaban el conocimiento formalizado, un elemento básico de su funcionamiento. También fue en la década de 1980 que gracias a estos avances y a las observaciones realizadas, surgió realmente la gestión del conocimiento.
Desde sus inicios en la década de 1990, luego su posterior desarrollo, la gestión del conocimiento se ha desarrollado en numerosos cursos y establecimientos de formación, en particular universidades (maestrías, doctorados). Estos másteres son buscados en empresas que deseen implementar un programa de gestión del conocimiento. La aparición de nuevos roles en la empresa, en especial los de Gestores del Conocimiento (o gestores del conocimiento), explica el número de tesis universitarias sobre este tema.
Establecido en Francia por la ley de programación para la cohesión social del 18 de enero de 2005, la gestión del conocimiento, que es un elemento de la gestión prospectiva del empleo y las competencias (GPEC) , se vuelve obligatoria en las negociaciones sobre la estrategia de la empresa y sus efectos previsibles sobre el empleo y los salarios.
Desde noviembre de 2018, la norma ISO 30401 estándar publicado por AFNOR en los sistemas de gestión del conocimiento ha existido en Francia . Otro punto de referencia que se puede citar es el HB 275 en Australia de 2001 titulado Gestión del conocimiento: un marco para el éxito en la era del conocimiento . Este trabajo tiene como objetivo definir y proponer una aproximación a la noción de gestión del conocimiento. En Francia, Afnor intentó adaptar el HB 275 australiano en el libro Gestión del conocimiento - Iniciativa Réussir votre . Similar a una norma tipo ISO 9000, busca aclarar el procedimiento a seguir en el proceso de gestión del conocimiento.
La gestión del conocimiento tiene un papel importante para perpetuar, reutilizar, mejorar y difundir el conocimiento producido por una organización con el fin de protegerlo y mejorarlo. Esta valoración pasa por una ventaja competitiva que puede abrirse a una colaboración rentable entre organizaciones. Además, las organizaciones que dominan sus conocimientos pueden tomar decisiones mejores y más rápidas para adaptarse más fácilmente a sus entornos.
Desde la década de 1980 con la proliferación de planes de despido y especialmente desde 2000 con la aceleración de las jubilaciones de los baby boomers , la necesidad de perpetuar el know-how de la organización para reducir la sensibilidad de su actividad a la salida de sus miembros se convierte en un tema estratégico en las organizaciones.
La cantidad de información disponible para los miembros de una organización es cada vez más importante debido a las herramientas disponibles para ellos, como la Web o sus intranets . La capacidad de un ser humano para encontrar la información que necesita sin la ayuda de una máquina es, por tanto, cada vez más difícil, si no imposible. La reutilización del conocimiento ya disponible es uno de los objetivos de la gestión del conocimiento.
Además, acelera la capacidad de aprendizaje de los recién llegados. Asimismo, para los jugadores existentes, la puesta en común de cursos de formación, y la posibilidad de acceder a ellos en cualquier momento, es un factor de seguridad tanto a corto plazo (capacidad para integrar cualquier concepto nuevo) como a largo plazo (capacidad de evolucionar a través de uno mismo). -capacitación).
Las habilidades , el negocio , el conocimiento , el know-how y las patentes son un activo en una organización. La organización debe saber hacer crecer este capital intangible . Además, la gestión de este capital permite mejorar el desempeño de una organización a través de la motivación del personal cuyo conocimiento así se valora. Por tanto, se anima a los expertos a desarrollar una cultura de compartir que facilite la capacidad de innovación dentro de la organización.
Esta gestión del conocimiento también permitirá mejorar la toma de decisiones al reducir la subjetividad y el tiempo para tomar esta decisión. Además, la provisión de recursos de TI permite “rastrear” todos los motivos de una decisión y así facilitar la retroalimentación para mejorar las decisiones posteriores.
Finalmente, la llegada de la Web y las computadoras a la sociedad la ha transformado profundamente en una sociedad del conocimiento. Esto se refleja en las organizaciones mediante la implementación de polos de habilidades que requieren una política de ingeniería del conocimiento , implementada en Europa a través de la estrategia de Lisboa (2001). Concretamente, esto empuja a las organizaciones a tener que colaborar a través de clusters de competitividad en los territorios , aunando habilidades y conocimientos , y sobre todo a concretarlos en su implementación sobre el terreno. Por lo tanto, la gestión del conocimiento se vuelve esencial para lograr forjar alianzas y asociaciones duraderas en el contexto de la globalización económica .
Otra consecuencia de esta sociedad del conocimiento con Internet y la Web , la circulación de información sin gestión de sus impactos externos puede implicar riesgos de difamación o riesgos económicos como ocurre con el espionaje industrial o incluso problemas de seguridad a nivel estatal. Dentro de las organizaciones, controlar la difusión del conocimiento es un tema importante.
Por tanto, es necesario distinguir entre los diferentes conceptos necesarios para hacer un uso óptimo de los conocimientos.
Fuente de informaciónUna fuente es el origen humano de la información o el origen técnico de los datos . Cuando una fuente primaria presenta datos o información proporcionada por el testigo humano o técnico de primera mano de un fenómeno, una fuente secundaria describirá las fuentes primarias agregando comentarios, análisis y críticas de las fuentes primarias.
Una fuente terciaria es una selección y compilación de fuentes primarias y secundarias.
Datos: descripción elemental de una realidadLos datos son una descripción elemental de una realidad. Por ejemplo, es una observación o una medición realizada según un estándar de referencia.
Dividimos los datos en al menos dos categorías: datos brutos y datos (o conjunto de datos o datos).
Los datos brutos son datos no interpretados que emanan de una fuente primaria que no ha sido sometida a ningún procesamiento ni a ninguna otra manipulación (también hablamos de datos primarios porque se producen para una fuente primaria). Los datos brutos se pueden utilizar en un programa informático o en procedimientos manuales como el análisis estadístico de una encuesta . Pueden ser datos binarios de dispositivos de almacenamiento electrónicos, como unidades de disco duro .
Se cree que los datos brutos son fiables si el instrumento u observador que los produjo ha sido calibrado. Los hechos obtenidos sin proporcionar los datos brutos son cada vez más cuestionados. Cada vez es más sospechoso no conservarlos porque en los últimos años se han incrementado los escándalos relacionados con los errores de conocimiento inducidos a partir de datos brutos.
Los datos son generalmente, sin mayores detalles, el resultado de un trabajo preliminar sobre los datos brutos que permitirá darles significado. La forma de recopilar, seleccionar y procesar los datos brutos son interpretaciones implícitas que pueden sesgar la interpretación final. Por ejemplo, los datos en un gráfico permitirán a un ser humano asociarle un significado (una interpretación) y así crear nueva información.
Otro ejemplo, un instituto de votación nunca revela los ajustes a los datos brutos que opera ni las razones de estos ajustes y esto necesariamente influirá en la interpretación de estos datos truncados o incluso falsificados.
Información: datos significativosLa información se refiere a datos significativos. Se construyen de acuerdo con reglas y mediante la interpretación de datos de un entorno específico. La información es subjetiva, es decir ligada a la intención del remitente-sujeto de entregar un mensaje. En cuanto la información que sirve a un mensaje se basa en datos falsificados, hablamos de falsificación y desinformación .
A diferencia de los datos, la información es intangible, es una combinación :
Hablamos de "ruido" cuando la información no aporta conocimiento. Por ejemplo, el "ruido del pasillo" es información que no es necesariamente útil para todos los empleados de una empresa. En ciencia hablamos de ruido de medida cuando los datos contienen señales parásitas que se superponen a la información que queremos recuperar. Estas señales son un obstáculo para comprender la información. Para recuperar la información útil, es necesario eliminar el ruido de los datos brutos para simplificar el procesamiento de los datos que llevan el significado.
Los datos que permiten realizar información verificable cuyos datos brutos son fácticos, pueden ser fácilmente capitalizados y transportados en documentos o bases de datos de forma explícita. Esta necesidad de almacenar información está en el origen de la ciencia cognitiva y la Web Semántica e influye en la teoría de la información .
En el movimiento de la Web Semántica , se puede acceder a la información y almacenarla en la Web utilizando tecnología de datos web (Linked Data, en inglés) donde los datos se representan con el estándar " Resource Description Framework (RDF) " y su significado se adjunta una ontología de W3C ( RDFS , SKOS y OWL ).
Conocimiento: apropiarse e interpretar la informaciónEl conocimiento, en la gestión del conocimiento, corresponde a la apropiación e interpretación de la información por parte del ser humano. Puede formalizarse para que pueda utilizarse con fines operativos. Es verificable y sirve a la acción.
El concepto de conocimiento apela a cuestiones de significado planteadas en particular por nociones como lenguaje , semántica , creencias , conciencia . Para pasar de los datos a la información y finalmente al conocimiento, es necesario realizar un procesamiento cognitivo de estos datos.
El conocimiento, stricto sensu, es un elemento mucho más humano , subjetivo y, a menudo, tácito que la información. Por ejemplo: “Para estar caliente, todo lo que tienes que hacer es encender la calefacción. Nótese aquí que se descartan otras posibles interpretaciones de la situación, como por ejemplo: "para estar caliente, hay que moverse más" , o "la temperatura en la habitación subió un poco" (refiriéndose a una pelea).
Así, lo que llamamos conocimiento , información o interpretación depende enteramente de una decisión de acotar el contexto semántico , pudiendo esta decisión a su vez depender de los actores que tienen el poder de organizar la conversación sobre el conocimiento relevante . La elección de retener solo el significado de los términos utilizados por la jerarquía de la organización, como en los sistemas de información , contiene un elemento de arbitrariedad estratégica. Descuidar este aspecto equivale a transformar el conocimiento en una creencia indiscutible.
Hay dos tipos de conocimiento:
En las empresas , el conocimiento corresponde al capital de experiencia del ser humano en los distintos campos (marketing, I + D, compras, ventas, derecho, etc.) que constituyen el core business de la empresa. Podemos distinguir dos tipos de conocimiento:
Con el fin de mejorar la eficiencia, seguridad y confiabilidad de los operadores y el procesamiento del conocimiento, así como la accesibilidad del conocimiento por parte de los usuarios, existen muchas tecnologías que permiten el modelado y transporte de información en los sistemas de información . Además, existen herramientas para sintetizar esta información, lo que permite a los usuarios apropiarse de ella más rápidamente. Estas tecnologías de la información están relacionadas con las ciencias cognitivas (tecnología cognitiva ) y las ontologías (tecnología Web semántica ).
Justificación ... Tratamiento de la informaciónLa representación formal del conocimiento (o creencias) en forma de razonamiento permite automatizar diversas operaciones de procesamiento de la información. Este es uno de los campos de investigación en inteligencia artificial simbólica: la simulación de razonamientos inteligentes a partir de información.
Se ha modelado una gran cantidad de tipos de razonamiento humano. La lógica proposicional es el tipo más comúnmente utilizado en el razonamiento informático como el más fácil de reproducir. De hecho, una gran cantidad de decisiones o acciones simples se pueden reproducir utilizando técnicas algorítmicas.
La deducción o inferencia es otro modelo de razonamiento que no se basa en la lógica o construcción demostrable en el sentido matemático. Implica el recurso a la interpretación. Michel Saucet, en su obra sobre semántica general (ed. Courrier du Livre) ofrece una historia para comprender la consecuencia de una inferencia: “Imagina, vives con tu familia en una casa. Frente a la casa, se detiene una ambulancia ” .
Al pensar en la escena e imaginarse a sí mismo en la situación, es poco probable que esté haciendo una inferencia. Es decir, tampoco te imaginarías que en tu casa una persona está enferma o incluso que el coche está averiado. Es poco probable que se quede con una simple observación. La inferencia es menos la interpretación realizada que el mero hecho de agregar información adicional que es el resultado de un razonamiento basado en conocimientos previos.
Tecnologías como Rule Interchange Format (RIF) permiten segmentar y representar el razonamiento en forma de regla, que es una de las nociones más simples en informática: es una construcción “si (si) - entonces (entonces)” . Si ciertas condiciones (en la parte si) son verificables con ciertos datos, entonces se procesa la conclusión (la parte entonces).
Derivado de la lógica , los sistemas de reglas utilizan la noción de predicados que permiten la inferencia o no de datos u objetos. Por ejemplo, el hecho de que dos personas estén casadas, se puede representar con predicados como Casado (Lisa, John) . Casado es un predicado que ofrece una inferencia entre Lisa y John . Al agregar la noción de variables, una regla podría verse así:
Si está casado (? X ,? Y) entonces ama (? X ,? Y)Así, para cada par de? X e? Y (por ejemplo, Lisa y John ) donde se aplique el predicado Casado , un sistema informático podrá deducir con esta regla que el predicado Aima se aplica al par? X e? Y.
Las reglas son una forma simple de saber cómo representar el razonamiento y son una simplificación drástica de la lógica de primer orden para la cual es relativamente fácil implementar motores de inferencia que puedan procesar condiciones y derivar conclusiones.
Los sistemas de reglas se han aplicado y estudiado desde mediados de la década de 1970 y fueron ampliamente adoptados en la década de 1980 con la aparición de sistemas expertos .
Know-how, la perspectiva del conocimiento específico a largo plazoTanto en la gestión del conocimiento como en la cognitiva industrial, también distinguimos entre información, datos brutos , conocimiento, que es la selección, apropiación e interpretación de la información por parte de los hombres (Jean-Yves Prax), así como el “conocimiento”, que pone en perspectiva a largo plazo .
En las empresas , el conocimiento (en el sentido limitado de lo que es relevante para la organización) se corresponde con un capital de conocimientos en poder de hombres y mujeres en diferentes campos profesionales (ejemplos: la comercialización , investigación y desarrollo , ingeniería , producción , logística , etc. suministros , comercial , legal, etc.) constituyendo lo que la empresa denomina su actividad principal (ejemplo: “Fabricante de automóviles” para Renault ).
Estas habilidades deben administrarse y capitalizarse para mejorar la eficiencia general de la empresa. Los modelos metodológicos de KM, como KnoVA, MKSM o MASK, pueden distinguir hasta seis tipos de conocimiento para describir una habilidad empresarial, representativa de un know-how profesional específico de una empresa:
Sin embargo, sigue existiendo una brecha entre el conocimiento de un know-how y la acción para implementarlo. En las empresas, solemos hablar de inercia en la toma de decisiones por la brecha entre el conocimiento y el hacer.
Competencia: la movilización de información en una acción o decisiónLas competencias son las actitudes y aptitudes que se pueden movilizar en una situación concreta para tener éxito en una acción o en la toma de una decisión.
Para Philippe Zarifian , la competencia incluye tres dimensiones:
Para Claude Levy-Leboyer, la competencia es “el uso integrado de habilidades, rasgos de personalidad y también conocimientos adquiridos, para llevar a cabo una misión compleja en el marco de la empresa que la ha confiado al individuo, y en el espíritu de sus estrategias. y su cultura "
Según Noam Chomsky , es difícil formalizar las habilidades de un individuo porque existe una separación real entre competencia y habilidad. Uno puede ser competente sin que esto se traduzca en una actuación correspondiente, porque, entre la competencia del hablante y su actuación, intervienen muchos factores que parecen ser tantas perturbaciones. En cualquier caso, no pueden atribuirse a la jurisdicción. Por ejemplo, un investigador puede ser competente en su campo pero no tener los medios para desempeñarse bien en su campo por falta de recursos.
Más allá de esta distinción competencia / desempeño o las diferencias en las definiciones según el contexto, la competencia es lo que permite la creatividad, es decir, la no reproducción de lo existente y también la capacidad de adaptación a los cambios. En consecuencia, cualquier intento de formalizar habilidades a través de un sistema de información es necesariamente incompleto porque no sabemos cómo describir formalmente la capacidad creativa de una habilidad que se basa en los conocimientos adquiridos a lo largo de la vida.
Comunidades, puesta en común de habilidades, experiencia y conocimiento: responder a un problema dadoHay diferentes tipos de comunidades: comunidades de práctica , epistémicas , intereses y grupos de proyectos.
La noción de comunidades de práctica es una terminología para designar las lógicas ancestrales de oficios como el compañerismo . Esta teoría aboga por una perspectiva social del aprendizaje, insertada en las prácticas colectivas dentro de las comunidades de práctica. La teoría de las comunidades de práctica formalizada por Wenger (1998) es parte de una evolución epistemológica que ha llevado al campo de la gestión del conocimiento de una visión tecnocéntrica a una visión antropocéntrica.
Según Wenger, una comunidad es un grupo de personas conectadas informalmente que interactúan, aprenden juntas sobre todos los aspectos de sus prácticas, comparten sus conocimientos, construyen relaciones y, a través de esto, desarrollan un sentido de pertenencia y compromiso mutuos. Este intercambio permanente genera inteligencia colectiva orientada a mejorar la innovación dentro del grupo.
El funcionamiento de una comunidad de práctica se basa en cuatro pilares:
Las comunidades epistémicas son enciclopedias vivientes como Wikipedia , deliberadamente estructuradas para producir nuevos conocimientos. Son similares a la Gemeinschaft de la que hay tres formas ( Tönnies ): comunidades de sangre, aldea y recuerdos.
Por el contrario, las comunidades de práctica desarrollan nuevos conocimientos de una manera más indirecta, a través de sus prácticas diarias y la circulación de las mejores prácticas .
La investigación científica como comunidad epistémica porque muchas veces se define como un nuevo proceso de producción de conocimiento. Esto se hace siempre sobre la base del establecimiento del estado de la técnica que consiste en buscar toda la información existente sobre el campo de investigación y hacer una síntesis de la misma. Así, la gestión del conocimiento es fundamental, ayudando, por un lado, a comprender mejor lo que ya existe y, por otro, a organizar mejor los nuevos conocimientos para que sean comprensibles y reutilizables por las generaciones futuras.
Una comunidad de interés es un grupo de personas que comparten una identidad o experiencias e inquietudes. Está formado por personas que se ven afectadas personalmente por un problema común, ya sea directamente o en quienes les rodean. Pertenecer a una comunidad así les ayuda a comprender, interpretar su condición y buscar soluciones a los problemas que puedan encontrar.
El grupo de proyectos es un grupo de personas, reunidas temporalmente por sus habilidades, encargadas de estudiar un proyecto para dar respuesta a un problema específico, darle una solución rápida y monitorear de cerca su ejecución.
Esta definición destaca la puesta en común de habilidades, experiencia y conocimiento para responder a un problema dado. Esto ayuda especialmente a desarrollar la capacidad de innovación del grupo.
Ecosistema: fomento de la evolución dinámica de las interaccionesUn ecosistema del conocimiento es un enfoque de la gestión del conocimiento que pretende fomentar la evolución dinámica de las interacciones del conocimiento entre diferentes entidades para mejorar la toma de decisiones y la innovación a través de la mejora de redes de colaboración en evolución. A diferencia de los esfuerzos de gestión puramente directiva que intentan gestionar o conducir directamente al resultado, los ecosistemas de conocimiento adoptan el hecho de que las estrategias de conocimiento deben centrarse más en activar la autoorganización en respuesta a los entornos cambiantes.
El ajuste entre el conocimiento y los problemas que enfrenta define el grado de "aptitud" de un ecosistema de conocimiento. Los escritos que tratan de tales enfoques ecológicos generalmente incorporan elementos de la teoría de sistemas adaptativos complejos.
La gestión del conocimiento distingue dos tipos principales de conocimiento , de acuerdo con las contribuciones de la psicología cognitiva : el conocimiento tácito y el explícito.
Conocimiento explícito | Conocimiento tácito |
---|---|
Formalizado | No explicable |
Datos, modelos, algoritmos | Talento, habilidades, secretos comerciales |
Otros argumentan que esta distinción entre conocimiento explícito y tácito es incorrecta y que el conocimiento es una dualidad .
Conocimiento tácitoEl conocimiento tácito es un conocimiento perteneciente a las representaciones mentales , profundamente arraigado en las personas y sus vivencias. Por lo general, son difíciles de "formalizar" por escrito , a diferencia del conocimiento explícito. Entonces se transmiten de forma más general de persona a persona, por ejemplo, durante la transmisión de conocimientos entre un experto en un campo y un aprendiz.
Reúnen las habilidades innatas o adquiridas, los conocimientos y las experiencias del individuo. Por ejemplo, el especialista en un campo aplica las reglas y principios que ha aprendido, los adapta según el contexto, las circunstancias, etc. sin necesariamente poder explicar las razones. Esta capacidad cognitiva se inscribe en el dominio del razonamiento basado en casos : caso que corresponde a la recopilación de razonamientos experimentados por el experto y que comprende principalmente la descripción de la situación (es decir, la entrada) y de la solución propuesta (que es decir: la salida) sin una indicación explícita de la progresión del razonamiento (es decir: la prueba lógico-deductiva).
Ejemplos de conocimiento tácito: "saber dar forma a un zapato a partir de un tronco" , "saber vender un coche" , "saber reconocer una piedra preciosa a partir de una imitación" .
Conocimiento explícitoEste es un conocimiento claramente articulado a nivel de un documento escrito (por ejemplo: U = RI: ley de Ohm de los electricistas), de un sistema informático (por ejemplo, Wikipedia) o de un automatismo en la memoria de una máquina (por ejemplo: mecanizado en espiral trayectoria del rebaje prismático de una pieza mecánica aeronáutica). Este conocimiento es entonces físicamente transferible porque aparece en forma tangible (por ejemplo, documento, software, máquina). Entonces son verificables y reutilizables como con el conocimiento contenido en una enciclopedia.
Se pueden codificar y guardar fácilmente en bases de datos informáticas.
Una buena gestión del conocimiento debe integrar tres componentes esenciales y complementarios:
La gestión del conocimiento debe tener un patrocinador en el nivel jerárquico más alto posible, y todos los intermediarios deben participar en el proceso. La dirección fija el objetivo (relacionado con la actividad de la empresa) y debe participar en la identificación y selección de los conocimientos estratégicos relacionados, y también en el uso de los conocimientos asegurando su protección. La dirección debe asegurar acciones de coaching de equipo y motivar a los empleados a colaborar, transformando cualquier estructura taylorista vertical en estructuras horizontales operando por proyecto, para avanzar hacia una organización de aprendizaje .
Davenport (1997 y 1998) destacan cinco factores clave del lado de la gestión, resumidos por Rodríguez (2006):
En la gestión del conocimiento, hay tres factores clave en el lado de la ingeniería del conocimiento:
La gestión de contenidos es uno de los otros sitios de la ingeniería del conocimiento. Apunta hacia:
El uso de metadatos , elemento constitutivo de la interoperabilidad entre aplicaciones, facilita la implementación del proyecto de gestión de contenidos. Los metadatos se utilizan para estructurar taxonomías .
En la gestión del conocimiento, otro factor clave es ofrecer diversos canales que faciliten la transferencia de conocimiento.
Por ejemplo, el establecimiento de un depósito de conocimientos dentro de la intranet permite la formación de los recién llegados a una organización. Asimismo, para los actores existentes, la puesta en común de cursos de formación online a través de un repositorio de conocimiento, y la posibilidad de acceder a ellos en cualquier momento, es un factor de seguridad tanto a corto plazo (capacidad para integrar cualquier concepto nuevo) como a largo plazo. (capacidad de evolucionar a través de la autoformación).
Los nuevos conocimientos dentro de la empresa siempre se deben a las personas. Pero la mayoría de las nuevas ideas son tácitas. De hecho, una innovación casi siempre es el resultado de una idea tácita que proviene de un individuo o de un grupo de individuos, una idea que habrá que transformar en conocimiento explícito , como una especificación.
Para crear conocimiento, podemos identificar cuatro modelos de flujo de conocimiento dentro de la empresa:
El reto, por tanto, es conseguir captar ese conocimiento tácito, canalizarlo y finalmente hacerlo explícito para poder trasmitirlo al resto de la empresa, la red.
El esquema clásico sería entonces aprender los secretos tácitos, traducirlos en conocimiento explícito, estandarizar este conocimiento en procedimiento o manual y apropiarse de este conocimiento a nivel individual.
Ceci nécessite donc, au-delà de la connaissance des savoirs, de mettre en place une méthode d'apprentissage et d'amélioration continue au sein de l'entreprise, notamment en développant le mode de raisonnement des responsables afin de transmettre les savoirs des uns a los otros.
Según ¿Cuál es su estrategia para gestionar el conocimiento? , la compañía está llamada a definir una estrategia comercial y posicionarse en los codiciados mercados. Dependiendo de su posicionamiento (gama alta, gama media, nivel de entrada), debe poner en marcha una estrategia coherente de gestión del conocimiento. Tradicionalmente existen dos tipos de estrategias: codificación y personalización.
La información necesaria dentro de la empresa es mayoritariamente conocimiento explícito . Esta estrategia consiste en invertir en un sistema de información muy sofisticado, con el fin de integrar mejor la mayor parte de la información necesaria para satisfacer las necesidades del cliente. El conocimiento será codificado, almacenado y luego será reutilizado por cualquier empleado de la empresa que pueda acceder a él tan pronto como lo desee (documentos de conocimiento). Hablamos de conocimiento de tipo “persona a documento”. Esto permite una ganancia en eficiencia. La codificación requiere la contratación de los denominados perfiles de operador capaces de integrar y reproducir un proceso. Estamos hablando de un practicante. El capital de conocimiento es reutilizable aquí a bajo costo, siempre que sean necesarias pocas modificaciones de un proyecto a otro.
Las empresas que utilizan una estrategia de codificación son principalmente empresas con productos estandarizados donde la reutilización de documentos o datos es posible para cumplir con las expectativas del cliente. Podemos citar, por ejemplo, empresas industriales con productos hechos por encargo.
La segunda estrategia es la gestión del conocimiento conocida como personalización. Se basa más en el diálogo y en la observación de que ciertos datos no se pueden codificar. En este caso, estamos hablando principalmente de conocimiento tácito y parece más difícil registrarlo. Su transmisión requiere de una comunicación interpersonal basada en el intercambio de experiencias de largo plazo, hablamos de conocimientos de tipo “persona a persona” ( lluvia de ideas , conversaciones individuales). Por supuesto, la documentación electrónica existe, pero no es estrictamente un objeto de conocimiento; permite identificar a los portadores del conocimiento para contactarlos. El empleado es visto como un inventor que debe aplicar constantemente sus habilidades analíticas y creatividad a cada nuevo problema. Estamos hablando de una economía de conocimientos especializados .
Para transmitir el conocimiento, las empresas que utilizan esta estrategia se aplican diferentes métodos tales como el establecimiento de reuniones periódicas entre los empleados, de intercambio de ideas sesiones (lluvia de ideas en francés), los contactos facilitados por la presencia en las bases de datos, etc.
Esta estrategia es particularmente utilizada por empresas innovadoras u ofreciendo soluciones personalizadas a cada cliente.
Llevar a cabo la estrategia de codificación y personalización de frente puede poner en riesgo una empresa. En el caso de las grandes empresas, las dos estrategias solo pueden coexistir en dos departamentos diferentes. Hubo muchos fracasos cuando la empresa intentó cambiar de estrategia.
Si la empresa opta por una estrategia de codificación después de un largo período de personalización, los clientes pueden criticarla por asignar soluciones listas para usar en lugar de personalizadas. El cambio opuesto tiende a alentar a los empleados a innovar, mientras que una solución ya existente puede ser igualmente adecuada. Por supuesto, uno no excluye completamente al otro.
Es la estrategia competitiva la que dicta la estrategia de gestión del conocimiento. Hay tres preguntas generales que sirven para guiar esta elección.
La siguiente tabla resume esta elección: ¿codificación y / o reutilización?
SÍ | NO | |
---|---|---|
Productos estandarizados? | Favorecer la codificación y reutilización del conocimiento para bajar el precio de coste. | Prefiere la personalización para mejorar la calidad del servicio prestado de acuerdo con las diferentes solicitudes. |
¿Producto innovador? | La personalización ayudará a estimular la innovación en la empresa. | Configure el modelo de reutilización para optimizar el conocimiento acumulado en torno al producto. |
¿Conocimiento tácito movilizado? | El conocimiento se adquiere mediante la socialización entre individuos. Por tanto, la personalización es la estrategia preferida. | La codificación se establece lógicamente para compartir conocimientos explícitos en documentos o mediante herramientas. |
Cualquiera que sea la elección, es necesario que los gerentes de la empresa se suscriban activamente a uno de los métodos de liderazgo fuerte, concebido como una extensión de una estrategia competitiva bien definida.
Es importante señalar que esta estrategia no depende de la industria. De hecho, dentro de un mismo sector, encontramos diferentes estrategias como se muestra en la siguiente tabla.
Sector | CODIFICACIÓN | PERSONALIZACIÓN |
---|---|---|
Consultoría de estrategia | EY | Bain & Company |
Fabricantes de TI | Dell | Hewlett-Packard |
Salud | Access Health | Memorial Sloan-Kettering |
En este sentido, la gestión del conocimiento es un tema fundamental en las iniciativas de reorganización o mejora continua. En general, una empresa elige una estrategia de gestión del conocimiento cuando no quiere aumentar los costos y seguir siendo competitiva en el mercado.
Las herramientas y tecnologías de gestión del conocimiento permiten gestionar todo el conocimiento explícito de los actores de la organización y la conexión de los usuarios de la organización con individuos con conocimiento tácito que permite llevar a cabo una misión en la organización.
Las herramientas y tecnologías de gestión del conocimiento se pueden clasificar según el tipo de estrategia implementada en una organización:
HACIA | |||||
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Tácito | Explícito | ||||
DE | |||||
Tácito | Socialización | Subcontratación | |||
Ubicación de habilidades |
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Transmitir | |||
Imitación |
|
Transmisión |
|
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Inducción |
|
Preguntar | |||
Asociación |
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Sala de chat | |||
Prueba y error |
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Aprendizaje sin supervisión |
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||
Repetición |
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Aprendizaje reforzado |
|
||
Inmersión |
|
Lenguaje de modelado | |||
Explícito | Internalización | Combinación | |||
Explicación | Clasificación | ||||
Mapa mental | Modelo | ||||
Mapeo de información | Recoger | ||||
Lenguaje de modelado | Experto en Sistemas | ||||
Cuota |
El software denominado plataforma de gestión integrada del conocimiento puede agrupar varios de los aspectos descritos en la tabla anterior. Se encargan de la gestión de contenidos, colaboración, gestión de procesos, etc. Estas herramientas incluyen plataformas Wikis , blogs, redes sociales, etc.
La dificultad con estas herramientas y tecnologías es traducir el conocimiento tácito en conocimiento explícito que luego se puede compartir. Para abordar este problema, los editores de software están integrando herramientas para gestionar interacciones como directorios junto con un sistema de mensajería digital con gestión de documentos electrónicos . Esta estrategia consiste en recopilar documentos digitales de una organización a lo largo del tiempo para construir automáticamente una base de datos que pueda ser utilizada por otros usuarios. Esta estrategia que utiliza herramientas como el procesamiento automático del lenguaje natural permite implementar un motor de búsqueda a bajo costo en la empresa. Sin embargo, el conocimiento sigue siendo de difícil acceso si el usuario no sabe exactamente lo que necesita en su misión. La creación de una base de conocimientos es una tarea difícil de automatizar.
Podemos tomar el ejemplo de Google , líder en el campo de la investigación, que ha optado por patrocinar a Wikidata para obtener una base de conocimientos de calidad porque se construirá manualmente.
La herramienta más sintomática de esta gestión de interacciones más que del conocimiento es la red social .
Existen diferentes tipos según los intereses de las personas y organizaciones:
Las redes sociales se distinguen claramente de otras fuentes de información o conocimiento ya identificadas como tales, en que requieren membresía. Esta membresía a menudo toma la forma de un registro o suscripción en línea que conduce a la creación de una cuenta (por ejemplo: Facebook, Twitter, Viadeo, Linkedin, etc.). De esta forma y al igual que el uso de un buscador tradicional, el usuario debe ingresar a la red social y crear allí enlaces para acceder a fuentes de información y conocimiento. De esta forma, la red social permite enfocar el interés en el individuo. Por tanto, es información y conocimiento los que se adaptan a las expectativas del usuario.
En una red social, la información personal es tratada como cualquier otra información y los algoritmos intentan adivinar qué llamaría la atención del individuo y seleccionar información aún desconocida para la persona para luego ofrecérsela. Así se reproduce artificialmente una forma de serendipia . Por tanto, la red social utiliza directamente al individuo para compartir los datos que le envía y con los que interactúa pero cuyo significado de la información se le escapa.
Debido al éxito de redes sociales como Facebook o Twitter, y en 2013, las revelaciones de Edward Snowden sobre la recopilación de datos a gran escala en Internet con fines de espionaje económico , las organizaciones con o sin codificación o personalización de estrategias ahora despliegan su propia red social. dentro de su intranet con el fin de proteger la información que se pueda obtener o inferir de esta forma de interacción social.
La implementación de métodos de gestión del conocimiento también plantea desafíos humanos. El deseo estratégico de una organización de apropiarse y perpetuar el conocimiento dentro de ella, más allá de las habilidades de los demás, puede generar cierta desconfianza en los actores involucrados: una vez que su conocimiento se integre en el sistema de gestión, ¿cuál será su valor agregado? ¿Con qué fines se han implementado los métodos de gestión y aprendizaje colectivo? Así, la estrategia de la organización que implementa la gestión del conocimiento puede chocar con las estrategias individuales de sus actores. Es necesario incorporar los detalles de la situación para lograr una gestión eficaz del conocimiento.
Otro obstáculo existe en el lado de la gestión porque las contribuciones de la gestión del conocimiento son difíciles de anticipar y cuantificar. El problema de valorar el conocimiento en sí mismo también es un problema. La implementación de un sistema de gestión del conocimiento representa costos significativos, por lo que los gerentes quieren poder calcular un retorno de la inversión (ROI: Return On Investment). Es muy difícil calcular el ROI de un proyecto de gestión del conocimiento porque se trata de evaluar cuantitativamente el valor del conocimiento adquirido por los actores de la empresa, como decía en un artículo de Emmanuelle Delsol “¿Puedes imaginar para un ¿Un solo momento para calcular el retorno de la inversión (ROI) de una suscripción a la biblioteca, una visita al centro cultural o la inscripción de un niño en la escuela? Cuantificar los beneficios de la gestión del conocimiento en una empresa vendría bajo un enfoque similar… ¡eso implicaría encontrar una herramienta de medición para lo intangible! "
En las empresas que no tienen una política de gestión del conocimiento, la mayor parte del conocimiento es, por tanto, tácito. Cuando una empresa busca hacer explícito este conocimiento, esta formalización del conocimiento tácito plantea un problema más profundo vinculado a la gestión del conocimiento: ¿en qué medida la experiencia individual y la experiencia profesional pueden ser reemplazadas por conocimientos transmitidos desde una fuente externa? Además, el error y el aprendizaje también son modos importantes de crear conocimiento personal.
La implantación de nuevas herramientas de gestión del conocimiento se topa con resistencias al cambio que aún están presentes en las empresas porque el interés a corto, medio o largo plazo no necesariamente aparece con claridad. También hay que tener en cuenta como freno el peso del número de herramientas a utilizar para controlar el flujo y la masa de información (SAP, Aplicaciones Oracle, etc.). Por ejemplo, las empresas y los profesores están adoptando principalmente software como PowerPoint o el correo electrónico como base de comunicación. Sin embargo, vemos que las tecnologías de la información pueden provocar un deterioro en la calidad de la información transmitida.
Otro temor de implementar la gestión del conocimiento es la extrema formalización del conocimiento disponible en la empresa, que puede convertirse en un freno a la innovación. Esta formalización puede bloquear el intercambio de conocimientos en procedimientos demasiado estrictos. Por tanto, la gestión del conocimiento puede limitar la creación de nuevos conocimientos y volverse contraproducente.
En términos de seguridad, la centralización de información y conocimiento, por ejemplo en bases de datos, crea problemas de seguridad de datos que pueden ser sensibles.
Finalmente, la confusión semántica que existe naturalmente en la mente de las personas entre datos, información, conocimiento, habilidades, inferencias e inteligencia no ayuda al despliegue de enfoques racionales de gestión del conocimiento.