150 años de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (ITU)

Se cumplen este año 2015 ciento cincuenta años de este organismo especializado de las Naciones Unidas para las TIC – Tecnologías de la Información y la Comunicación.

La UIT (193 Estados Miembros) está comprometida en conectar a toda la población mundial, dondequiera que viva y cualesquiera que sean los medios de que disponga. Por medio de su labor, protegen y apoyan el derecho fundamental de todos a comunicar.

Distribuyen/atribuyen el espectro radioeléctrico y las órbitas de satélite a escala mundial, elaboran normas técnicas (estándares) que garantizan la interconexión continua de las redes y las tecnologías, y contribuyen a mejorar el acceso a las TIC de las comunidades insuficientemente atendidas de todo el mundo.

La UIT se estableció en 1865 para gestionar las primeras redes telegráficas internacionales, y con los años, su mandato se ha ampliado para cubrir la telefonía por voz, el desarrollo de las radiocomunicaciones, el lanzamiento de los primeros satélites de comunicaciones, y más recientemente, la era de la información basada en las telecomunicaciones.

Con la convergencia tecnológica entre las telecomunicaciones, la informática e Internet (móviles, computación en la nube, telefonía por internet, comercio electrónico, etc.) se sustenta un gran número de funcionalidades de ámbito poblacional: los servicios de emergencia, el abastecimiento de agua, las redes eléctricas y las cadenas de distribución de alimentos. Se utilizan como soporte para la atención médica, la enseñanza, los servicios públicos, los mercados financieros, las redes de transporte y la gestión medioambiental. Nos permiten comunicarnos en todo momento y casi desde cualquier lugar con colegas, amigos y familiares.

Los satélites permiten cursar llamadas telefónicas, transmitir programas de televisión, y utilizar servicios de navegación por satélite y de cartografía en línea. Los servicios espaciales son vitales para supervisar y transmitir cambios tales como la temperatura de los océanos, la vegetación y los gases de efecto invernadero y nos ayudan a predecir hambrunas, las trayectorias de los huracanes o los cambios del clima mundial.

El crecimiento explosivo de las comunicaciones inalámbricas, especialmente para ofrecer servicios de banda ancha, pone de manifiesto que se necesitan soluciones mundiales para estudiar las necesidades en materia de atribución de espectro radioeléctrico adicional y de normas armonizadas para mejorar la compatibilidad.

Las normas de la UIT (llamadas recomendaciones) son fundamentales para el funcionamiento de las redes TIC actuales. El acceso a Internet, los protocolos de transporte, la compresión de voz y vídeo, las redes domésticas y otros aspectos de las TIC dependen de las normas de la UIT para funcionar a escala local y mundial.

La UIT defiende varias iniciativas importantes en su mandato internacional acordado:

• Reducir la brecha digital
• Favorecer la utilización de satélites para supervisar los principales cambios del medio ambiente
• Promover la adopción de redes de la próxima generación (NGN) mucho más eficaces y soluciones como el cargador universal para los aparatos móviles.
• Movilizar asociados y recursos para proporcionar ayuda inmediata cuando se produce alguna catástrofe. Proporciona equipos de comunicaciones para sustituir las infraestructuras locales destruidas y ayuda a los países a restablecer sus redes y servicios TIC.
• Contribuir a la ciberseguridad.
• Contribuir al desarrollo de la Banda ancha para el desarrollo digital.

Pero estamos hablando de telecomunicaciones y tal vez no sepáis a qué se dedica un ingeniero de telecomunicaciones… es un profesional que se dedica a la investigación, el diseño y el desarrollo de sistemas de comunicaciones por cable y satélite, teléfonos móviles, ondas de radio, Internet y otras tecnologías, y en general, a proyectar y dirigir la construcción, desarrollo, funcionamiento y mantenimiento de sistemas y equipos de redes informáticas y de comunicaciones de datos. Esto incluye tareas diferentes: estudiar tecnologías de materiales, procesos y productos y cibernética; desarrollar procedimientos de control para asegurar la eficacia de los sistemas y equipos de telecomunicaciones. Su tarea se desarrolla en múltiples sectores: banca, logística y transporte, audiovisual, defensa, biotecnología, telemedicina,…etc.

Hace ya dos años (el más reciente informe al que hemos tenido acceso) nueve de cada diez tienen empleo, un 7% son doctores y uno de cada 3 tiene posgrados… sin embargo, solamente un 9,8% han constituido su propia empresa. Desde este blog los animamos a hacerlo y nos ponemos a su disposición (a su lado) para contribuir a su éxito en el emprendimiento.
Por cierto, si queréis estudiar telecos, por experiencia propia nos permitimos recomendaros la Escuela de Ingeniería de Telecomunicación y Aeroespacial de Castelldefels, muy cerca de Barcelona. Para el próximo curso los  drones van a tener un espacio propio…

Si queréis saber más:

Telecos.cat (Associació Catalana d’Enginyers de Telecomunicació) dedica la portada de su último número a esta efeméride:

http://issuu.com/enginyersdetelecomunicacio/docs/telecos_62

Alumnos de la UPC crean un dron para salvar rinocerontes y elefantes de la caza furtiva [El Periódico]http://www.elperiodico.com/es/noticias/medio-ambiente/alumnos-upc-crean-dron-para-salvar-rinocerontes-elefantes-caza-furtiva-3883204?utm_source=rss-noticias&utm_medium=feed&utm_campaign=medio-ambiente

 

La curiosidad impulsa el aprendizaje (Curiosity moves learning)

Vamos a dedicar este post a explicar nuestro leitmotiv.

La curiosidad no solo nos inspira a nosotros sino que seguramente está en la génesis de su interés (de ustedes/de vosotros) en leer los artículos y saber más sobre los conceptos encontrados.

Curiosity is the most superficial of all the affections; it changes its object perpetually; it has an appetite which is very sharp, but very easily satisfied; and it has always an appearance of giddiness, restlessness and anxiety (Edmund Burke, 1757 / 1958, p.31)

La curiosidad es, según Wikipedia, «Una cualidad relacionada con el pensamiento inquisitivo, tales como la exploración, la investigación, y el aprendizaje, evidente por la observación de especies animales humanos y no humanos.»

Walt Disney decía: “Seguimos avanzando, abriendo nuevas puertas y haciendo cosas nuevas, porque somos curiosos y la curiosidad nos conduce por nuevos caminos”.

La curiosidad se describe como un deseo de información en ausencia de cualquier recompensa externa (Loewenstein, 1994) y es el motivo fundamental de la conducta humana. Se considera como fuerza impulsora en el desarrollo del niño, el rendimiento escolar, los descubrimientos científicos y también el comportamiento de consumo y mantiene posición crítica en el límite de los procesos cognitivos y de motivación. Loewenstein también afirmó que la satisfacción de la curiosidad es uno de los refuerzos positivos determinantes para la adquisición de conocimientos.

La curiosidad natural de la humanidad ha sido un gran impulsor (en el trasfondo motivacional) de los descubrimientos científicos y el avance de la civilización. Algunas citas nos dan muestra de su importancia:

• Piaget (1993) considera la curiosidad como requisito previo para la extensión del conocimiento de uno mismo.

• Bruner (1966) sostienen la teoría de que la curiosidad es tan importante que «es esencial para la supervivencia no sólo del individuo, sino de la especie».

• Maslow (1970) postuló la curiosidad como un elemento importante en el desarrollo de una persona psicológicamente sana (renovación mental, intelectual y emocional) y uno de los motivadores importantes de los comportamientos humanos a lo largo de toda la vida de la persona.

• Voss y Keller (1983) hicieron hincapié en que lo que provocan la curiosidad y el comportamiento exploratorio es de vital importancia para el desarrollo humano, ya que ayuda a la adaptación flexible a las cambiantes condiciones ambientales y supone «una dirección del desarrollo hacia patrones de interacción diferenciados y la resolución de problemas más eficaz» (. p 156).

En cualquier caso creemos que merece la pena destacar la visión científica de la curiosidad como capacidad humana que puede cultivarse… e investigarse:

La selección de los candidatos para la educación superior y el reclutamiento profesional se basa tradicionalmente en el desempeño académico anterior. Variaciones interpersonales en el rendimiento académico, tanto en la escuela como en la universidad, se han explicado en términos de las diferencias individuales en inteligencia y rasgos de personalidad. En particular, los estudiantes con mayor capacidad cognitiva (los alumnos más rápidos), y aquellos que son más trabajadores y bien organizados (mayor escrupulosidad) tienden a obtener mejores resultados en los centros educativos. Es decir, la capacidad y el esfuerzo son determinantes importantes de rendimiento académico; Sin embargo, su aplicación es impulsada por una tercera fuerza, hasta la fecha el “factor menor” a menudo pasado por alto: la curiosidad intelectual. Los escáneres cerebrales de los estudiantes universitarios han arrojado luz sobre por qué las personas aprenden de manera más eficaz cuando su curiosidad se despierta que cuando están aburridos.

Tenemos una expresión popular al respecto: “Me pica la curiosidad” (…I can’t help being curious / I’m dying to know…)

Nuevas investigaciones determinan que la curiosidad mejora la memoria influyendo en el sistema de recompensa del cerebro: la dopamina. Ésta se dispara cuando las personas sienten curiosidad por encontrar respuestas, haciendo el aprendizaje más eficaz.

La curiosidad puede “golpear” ligeramente en las mismas vías neuronales que hacen que la gente anhele el chocolate, la nicotina o una victoria en una apuesta o en un sorteo.

The Guardian, Thursday 2 October 2014

http://www.theguardian.com/science/2014/oct/02/curiosity-memory-brain-reward-system-dopamine

Steve Wozniak, cofundador de Apple, aconseja a los emprendedores, a quienes quieren resolver problemas (y encontrar la felicidad…) una lista de 9 elementos, de los cuales el primero es precisamente la curiosidad:

1. Be curious. Wozniak, hijo de un ingeniero en Silicon Valley, cuenta que desde muy temprana edad, le pedía a su padre que le explicara cosas como, «¿Cómo funciona una bombilla?» y «¿Qué es un transistor?» Al enterarse de las respuestas, «…me hizo sentir diferente de todos los otros niños… me empecé a sentir como si supiera secretos que nadie más conocía…» Wozniak cree que es imperativo alentar la curiosidad entre los estudiantes de hoy.

Sus otros 8 consejos son:

2. Dream big, 3. Stretch yourself, 4. Don’t build stuff just to make money, 5. An idea on paper isn’t worth much, 6. Be forgiving, 7. Take your problems to bed with you, 8. Never stop simplifying, 9. Don’t take things too seriously. 

The Wisdom of Woz (written by Warren Berger) [1.9K Tweet] September 30, 2014 7:30 AM

http://www.fastcodesign.com/3036366/the-wisdom-of-woz

También se ha descrito una fuerte conexión entre la creatividad, la innovación y la curiosidad. La curiosidad es la base para la gente creativa, para el proceso creativo y para un ambiente creativo que fomente la innovación.

Mantenerse curioso es crucial para mantenerse innovador. Así lo cuenta Ian Leslie, autor de “Curious: The Desire to Know and Why Your Future Depends On It”. Dice que vivimos en una cultura que prefiere los puzles más fáciles de resolver que los misterios. «Una sociedad o una organización que sólo piensa en términos de rompecabezas es alguien que está demasiado centrado en los objetivos que se ha fijado, y no en las posibilidades que aún no se pueden ver». Para resolver misterios, y no sólo puzles, nos recomienda que ampliemos nuestro pensamiento, que comienza con el cultivo de la curiosidad.

Seth Godin también muestra la importancia de la curiosidad: “Hay mucho poder en las preguntas y en la curiosidad. Me pregunto si, en lugar de pedir las mejores respuestas, debemos fomentar mejores preguntas”.

http://www.angelamaiers.com/2009/10/the-power-of-questioning-seth-godin-on-curiosity.html

Albert Einstein dijo: «Lo importante es no dejar de preguntar» y «Es un milagro que la curiosidad sobreviva a la educación formal»

Si expandimos la curiosidad hacia “el arte de preguntar” indefectiblemente llegaremos a las preguntas de Sócrates, y (muchos siglos) después a las de Chris Argyris i Erickson, pensadores básicos de la organización que aprende y del desarrollo organizacional… i la indagación apreciativa, pero eso será objeto de un futuro artículo…

Hablando del arte de preguntar, al parecer, de una manera casi indiscutible, pensamos que tenemos que aprender a responder, saber cuáles son las soluciones, para resolver los problemas. Esta es la base de nuestra eficacia y eficiencia. Sin embargo, tenemos que aprender a preguntar, para promover el cuestionamiento, la crítica, el aprendizaje, y por supuesto, la investigación y la innovación.

Por lo tanto, tenemos que aprender a distinguir entre las preguntas no apropiadas que conducen a la nada, y las preguntas oportunas que conduzcan a respuestas útiles.

 

Si queréis saber más…

Čavojová, V. y Sollár, T. (2007) The curiosity and Exploratory Inventory: Structure and reliability. Studia psychological, 49, 2007, 1.s. 89-100.

Voss, H-G. y Keller, H. (1983) Curiosity and Exploration: Theories and Results. Academic Press Inc. New York.

Von Stumm, S. et al. (2011) The Hungry Mind: Intellectual Curiosity Is the Third Pillar of Academic Performance. Perspectives on Psychological Science 6(6) 574-588. SAGE.

http://pps.sagepub.com/content/6/6/574

 

Nuestro modelo de Gestión del Conocimiento

Para conmemorar el segundo aniversario de la web de Knowgarden nos hemos atrevido, ¡POR FIN!, a poner en negro sobre blanco (y algunos colores) nuestro modelo de Gestión del Conocimiento y compartirlo con todos nuestros lectores.

En el esquema que sigue hemos ordenado los diferentes ámbitos en un modelo hexagonal que tiene en su centro nuestra manera de trabajar con el cliente: el enfoque del Desarrollo Organizacional Basado en el Conocimiento, como herramienta de gestión integrada y sistémica.

Hemos de partir, aunque no nos detendremos en ello, de la observación de que, a pesar de llamarlo modelo de Gestión del Conocimiento, es, en realidad, un modelo de gestión de la información y el conocimiento, y tal vez aún mejor, un modelo de gestión de los datos, la información y el conocimiento.

A pesar de la dificultad en separar datos de información e información de conocimiento, al efecto de cuanto sigue, podemos convenir que los datos son sólo eso, que la información es un conjunto de datos organizados con alguna intención, opinión, o expectativa de valor y que el conocimiento aparece cuando datos o información se sitúan en un determinado contexto y son usados por una persona porqué le son de utilidad para realizar una tarea.

Mientras no tienen esta utilidad son simplemente datos o información, lo cual no implica que no deban de ser gestionados, al contrario, precisamente una buena gestión de los datos y de la información es la que después nos permitirá crear nuevo conocimiento o utilizar mejor el que tenemos.

La gestión del conocimiento se focaliza en dar soporte a las personas para que puedan utilizar el conocimiento existente para mejorar sus tareas. Se trata pues, no solamente de preservar o compartir el conocimiento: es necesario que el conocimiento sea aplicable.

Aplicable en aquello que sea clave, estratégico, fundamental para alcanzar las metas y los objetivos que la organización se proponga.

El conocimiento no solamente es un resultado, es también un activo, una infraestructura imprescindible para que las decisiones y las acciones consiguientes sean rigurosas, justificables, eficaces, efectivas y eficientes.

En este contexto, la arquitectura de nuestro modelo de gestión del conocimiento se compone de cinco ámbitos:

1. Saber qué (know-what), es decir, disponer de información oportuna, de conocimiento sobre los hechos, sobre lo que sucede o ha sucedido,
2. Saber porqué (know-why): el conocimiento científico-técnico y las razones que justifican o requieren esa necesidad de aplicación de conocimiento,
3. Saber cómo (know-how), relacionado con las aptitudes y actitudes de las personas, sus capacidades y habilidades, destrezas y talento,
4. Saber quién (know-who), que permite combinar habilidades para realizar una tarea y hace factible interactuar los tres conocimientos anteriores. Identificar cuál es el conocimiento y donde está, sea tácito o explícito, es igualmente importante. Todavía lo es más a nuestro entender, determinar qué grupos y qué personas generan, transmiten y aplican conocimiento, y
5. Saber los condicionantes para la generación, transmisión y aplicación del conocimiento (know-where y know-when)

Así, los ámbitos de información y conocimiento sobre los que la organización tiene responsabilidad de gestión son múltiples y es necesario determinar oportunidades, estrategias y prioridades, que permitan orientar y planificar su despliegue con el objetivo de maximizar su valor entregado.

Las herramientas para cada uno de los cinco ámbitos son, en nuestro modelo, las siguientes:

• Know-what:

Sistemas de información en tiempo real construidos alrededor del doble registro: de lo que acontece en la organización y de lo que sucede fuera de la misma. Debe diseñarse un sistema que mida las actividades generadoras de valor y que las integre para ser visualizadas y compartidas por los diferentes responsables.

Un buen punto de partida es una Auditoria de la Información o un Análisis de los flujos de Información, ya que el acceso a datos e información es la materia prima.

Trabajamos con Cuadros de Mando y sistemas de Business Intelligence. Se usan modelos estadísticos y también técnicas de análisis de Big Data y Little Data.

• Know-why:

Conjunto de saberes científicos, tecnológicos, técnicos y de procedimientos que están en el núcleo de negocio de la organización, a menudo en forma de conocimiento tácito de sus profesionales.

Tratamos de incorporar sistemas para explicitar y salvaguardar dicho conocimiento: Repositorios de conocimiento y Mapas de Procesos.

• Know-how:

Seguimiento de las competencias de los profesionales mediante sistemas de evaluación de competencias y mapas de talento, que recogen la experiencia continuada a medio y largo plazo y se cultivan con el desarrollo de planes y programas de formación continuada.

Pueden ser objeto de mejora personalizada y grupal mediante sistemas de aprendizaje híbridos (Blended Learning).

• Know-who:

Gestión de proyectos para asignar a cada proyecto los profesionales idóneos identificados mediante Repositorios de información profesional, las llamadas “páginas amarillas”.

Igualmente responden a las experiencias realizadas en la participación en cada proyecto o en espacios de trabajo (comunidades de práctica). Para saber quién sabe qué elaboramos mapas de conocimiento a los que se pueda acceder desde la responsabilidad organizativa correspondiente.

• Know-where y know-when:

Entender los condicionantes, las barreras y los modos más efectivos de transmisión y aplicación del conocimiento inter e intra-empresas (clusterización), usando herramientas del Desarrollo Organizacional diagnóstico o dialógico  y otras procedentes del campo de la comunicación, como las derivadas del concepto “sticky knowledge” de Gabriel Szulanski. 

En conclusión, nuestro modelo tiene como marco conceptual una visión holística del entorno de cada organización y de su propio interior en un único hábitat que evoluciona y se transforma. La visión de la empresa desde el punto de vista de la teoría del conocimiento aporta a la gestión una nueva aproximación en la que la información y el conocimiento, y especialmente la creación de nuevo conocimiento, contribuyen de forma decisiva a la mejora de la capacidad de resolución de problemas y a la anticipación necesaria.

Si queréis saber más…

Schein, E.H. (2004) Organizational Culture and Leadership. 3^rd ediction. Jossey-Bass. San Francisco, CA., pág. 149.

Torrent, J. (2009) Conocimiento, redes y actividad económica: un análisis de los efectos de red en la economía del conocimiento. UOC papers nº 8 (2009) ISSN 1885-1541.

Hernández, A. (2003) Los sistemas de información: evolución y desarrollo. Proyecto social: Revista de relaciones laborales, ISSN 1133-3189, Nº 10-11, 2003 , págs. 149-165.

Bourgeois, D.T. (2014) Information Systems for Business and Beyond. Open Text Book Challenge by The Saylor Academy.

Eckerson, W. (2011) Creating an Enterprise Data Strategy. Managing Data as a Corporate Asset. BeyeNetwork. Sponsored by Embarcadero.

The W. Edwards Deming Institute.

Ingeniería del conocimiento

La entrada de hace algunas semanas sobre RoboBrain les comentábamos que quedaba en nuestro “debe” una nueva entrada que relacionase más en profundidad los conceptos de gestión del conocimiento e inteligencia artificial.

La pregunta a plantear es si la inteligencia artificial puede gestionar el conocimiento o, al menos, darle soporte.

La inteligencia artificial tiene diversas áreas de trabajo y disciplinas específicas, a saber:

• Planificación de tareas.
• Tratamiento del lenguaje natural.
• Razonamiento automático.
• Sistemas Basados en el conocimiento / Sistemas expertos.
• Percepción (Sistemas de visión).
• Sistemas de aprendizaje (Aprendizaje automático).
• Agentes autónomos.
• Robótica.
• Redes neuronales.
• Algoritmos genéticos…

Hay tres áreas principales en que la inteligencia artificial apoya la gestión del conocimiento. Éstas son:

• Sistemas expertos, como aplicación capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole con el ánimo de aconsejar en la toma de decisiones.
• Aprendizaje automático, que tiene el objetivo de desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores “aprender”, de forma inductiva. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos.
• Razonamiento de problemas, para la representación de acciones “deseables” pero con condiciones insatisfechas. Así, dan lugar a submetas a alcanzar para facilitar la consecución de esas condiciones insatisfechas que no permitían alcanzar el objetivo.

La convergencia entre la gestión del conocimiento y la inteligencia artificial, se produce a medida en que la primera avanza hacia intereses cada vez más complejos que van a necesitar de la ayuda de un actor o agente artificial, posibilitado (empoderado) para el entendimiento del comportamiento o de las necesidades humanas, que pueda sustentar ciertas decisiones con la rapidez adecuada.

Así, en función de la amplitud del enfoque que quiera dársele a esa relación, podremos encontrar unos nexos de unión u otros. Hoy, de todas formas, hablaremos específicamente de uno de ellos: la Ingeniería del conocimiento.

Es la disciplina que tiene como objetivo el desarrollo de sistemas expertos. En otras palabras, se pretende representar el conocimiento (y el razonamiento) humano (codificándolo) para ser procesado por un sistema informático, creando así “inteligencia artificial”.

La ingeniería del conocimiento puede ayudar a resolver los tres principales problemas a los que se enfrenta la gestión del conocimiento, a saber:

• El conjunto de conocimientos contenidos en una organización puede ser tan grande que sea imposible su identificación (mapeado) y una pérdida de tiempo.
• El conocimiento tácito es vital para la organización y es muy difícil de adquirir y mapear.
• El lenguaje ordinario (natural) es la forma de comunicación, sin embargo está repleto de jerga, abreviaciones y contiene suposiciones no explícitas y ambigüedades, de tal manera que la gente a menudo no logran entender lo que otros están tratando de decir.

Los principios de la Ingeniería del conocimiento pueden contribuir a:

• Mapear el conocimiento adecuado de manera correcta.
• Hacer explícito el conocimiento tácito.
• Evitar la “Torre de Babel”.
• Sistemas de recuperación de información.

Evidentemente, para crear una buena codificación no basta con un “ingeniero”, pues lo más razonable es que dicho profesional no sea experto en el área que se intenta codificar. Es necesaria, pues, una colaboración continua entre la ingeniería (codificación y articulación) y la praxis (conocimiento, experiencia y aplicación).

Las fases recurrentes de este proceso de colaboración pueden describirse así:

1. Identificación del problema, en la que tienen que formalizarse y justificar los objetivos a conseguir, explicitar en la medida de lo posible las estrategias de resolución de la tarea a automatizar, las fuentes de información necesarias, la tipología de tareas a llevar a cabo, etc.
2. Conceptualización, en la que se detallarán los elementos básicos del problema o área de conocimiento a sistematizar, relacionándolos y organizándolos entre sí y, al mismo tiempo, descomponiéndolos en procesos más pequeños y dependientes.
3. Formalización, modelizando los procesos de resolución de problemas identificados en las fases anteriores.
4. Implementación, definiendo cómo representar el conocimiento para que se adapte a las estrategias de resolución requeridas.
5. Prueba, eligiendo un conjunto de casos representativos y comprobando el sistema con ellos.

Estas fase persiguen que, para cada clase de problemas, se disponga de:

• Un conjunto de tareas fáciles de identificar.
• Un conjunto de metodologías de resolución generales y específicas.
• Estilos de representación del conocimiento e inferencia adecuados.

Los sistemas resultantes pueden clasificarse en diversas categorías no excluyentes en función de las tareas que realizan:

• Sistemas de Interpretación, que infieren descripciones de situaciones a partir de observaciones.
• Sistemas de predicción, que infieren consecuencias previsibles de situaciones o eventos.
• Sistemas de diagnóstico, que infieren fallos a partir de sintomas.
• Sistemas de diseño, que desarrollan configuraciones de objetos que satisfacen ciertas restricciones.
• Sistemas de planificación, que generan secuencias de acciones que obtienen un objetivo.
• Sistemas de monitorización, que estudian el comportamiento de un sistema en el tiempo y procuran que siga unas especificaciones.
• Sistemas de corrección, que generan soluciones para fallos en un sistema.
• Sistemas de control, que gobiernan el comportamiento de un sistema anticipando problemas, planeando soluciones.

Generalizando, otra clasificación de estos sistemas se basa en las operaciones genéricas a realizar:

• Sistemas de análisis, que interpretan un sistema; identificándolo, prediciendo resultados, controlándolo, monitorizándolo y diagnosticándolo.
• Sistemas de síntesis, que especifican que restricciones debe satisfacer el sistema, diseñando elementos que superen dichas restricciones y añadiéndolas al propio sistema existente.

 

Si queréis saber más:

Béjar J. Ingeniería del conocimiento.

Béjar J. Intel·ligència Artificial, 2006.

Hoeschl HC, Barcellos V. “Artificial Intelligence and Knowledge Management”. En: Bramer M (ed.). Artificial Intelligence in Theory and Practice. Boston: Springer, 2006. pp. 11-9.

Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

Knowlegde Engineering Review.

Shadbolt N, Milton N. From Knowledge Engineering to Knowledge Management. British Journal of Management. 1999; 10:309-22.

Studer R, Benjamins R, Fensel D. Knowledge Engineering: Principles and methods. Data & Knowledge Engineering. 1998;25:161-97.

Wisse P. Metapattern for converging knowledge management with artificial intelligence, 2004.

Argumentar

Es evidente que todos necesitamos una dosis mayor de argumentos al preparar y organizar nuestros discursos y a la hora de transmitirlos (aplicación de una teoría, defensa de una tesis, planteamientos estratégicos o políticos, escribir un ensayo, publicar una opinión en cualquier medio de comunicación, etc.) La argumentación es imprescindible para la discusión, el debate, el diálogo y la conversación. ¿Tal vez no tenemos tiempo? Claro, una buena argumentación exige esfuerzo. Nos atrevemos a sugerirles algunas ideas al respecto. Empecemos por el principio:

1. Qué es argumentar: ofrecer un conjunto de pruebas, evidencias o razones a favor, en apoyo, de una conclusión. Sirve para indagar y después construir, explicar y defender  nuestras razones y conclusiones; convencer a otros, e incluso refutar las críticas. Al mismo tiempo nos permite aumentar nuestra visión y sentido crítico al valorar los argumentos de otros.

2. Cómo argumentar: reglas básicas

• Utilizar un lenguaje concreto y específico, lejos de generalidades y de emotividad, adaptado al entorno, al canal y a los destinatarios del proceso comunicativo
• Usar términos consistentes con un único significado definiendo solamente los que sean precisos
• Presentar las ideas en orden natural
• Partir de premisas fiables y distinguir claramente las conclusiones

 3. Cómo argumentar (materiales):

• Argumentar con ejemplos, mejor si son representativos (ojo con los contraejemplos)
• Argumentar con analogías, con casos específicos con similitudes o paralelismos con el tema
• Argumentar con autoridad, citando las fuentes (cualificadas, imparciales, comprobadas) (ojo con otras fuentes igualmente competentes pero contrarias)
• Argumentar sobre las causas, que conduzcan a los efectos (ojo con correlacionar hechos que no necesariamente lo están)
• Utilizar argumentos deductivos (ver post sobre tipos de pensamiento): Modus ponens, modus tollens, silogismo hipotético, silogismo disyuntivo, dilema, reductio ad absurdum.

4. Cómo argumentar (justificando):

• Aportar pruebas en el sentido científico (conocimientos objetivos, verificables y reproducibles, paradigmas, teorías, hipótesis, hechos, casos, datos, estadísticas, resultados de investigaciones, análisis, informes, bibliografía, etc.)
• Aportar pruebas en el sentido jurídico (testimonios, declaraciones, reconocimientos e informes de terceros o de peritos o de expertos, actas de inspección, certificación, auditoria, garantías, avales, etc.) (el testimonio Incluye la transcripción de la percepción de los sentidos humanos)
• Aportar evidencias en sentido filosófico (creencias, ideología, moral, religión, mito, opinión individual o pública y otros elementos culturales) (las creencias pueden formar parte del conocimiento revelado en la clasificación de Jorge Wagensberg)
• Aportar evidencias en sentido innovador (prototipos, demostraciones, ensayos, experimentos, patentes, registros de propiedad intelectual, etc.)
• Aportar evidencias en sentido social (resultados de encuestas y otras formas de evaluación por parte de una comunidad o grupo social)
• Aportar pruebas o evidencias en sentido de objetos o registros (registros analógicos y digitales de audio, vídeo, fotografía e imagen, fotocopia, fax, electrocardiograma, electroencefalograma, etc.)

El último paso consiste en aportar algunos recursos adicionales útiles para la discusión, el debate, el diálogo y la conversación. Para ello hemos de ampliar aún más el concepto de argumentación hacia la finalidad última perseguida por el individuo o por el grupo, siempre en sentido constructivo: alcanzar un acuerdo, escoger la mejor opción, tomar una decisión, solucionar un problema, evaluar una idea, un proyecto, una propuesta, ampliar las opciones y puntos de vista, etc., y, por supuesto, aprender, aumentar nuestro conocimiento y experiencia, y orientar nuestro pensamiento hacia adelante:

• Aportar indicios, señales, observaciones y comparaciones
• Aportar antecedentes y evolución histórica
• Aportar estudios y análisis de tendencias y prospectivas
• Transmutar la forma de pruebas y evidencias: Ilustrar, diagramar, visualizar, transcribir, etc.
• Añadir complementos y otros elementos de soporte: notas, comentarios, réplicas, aclaraciones, introducciones, esbozos, epílogos, alegatos, manifiestos, etc.
• Añadir limitaciones, condicionantes y otros elementos que fijen el alcance, el ámbito o el horizonte temporal o geográfico

Puesto que la argumentación forma parte del proceso comunicativo, participa de su valor social, y por tanto, debe adaptarse al entorno de relaciones sociales en las que puede incidir, modificando percepciones, influyendo, en definitiva, acrecentando la adhesión del auditorio a las tesis o a las argumentaciones presentadas. Según sea pues, la intencionalidad, la argumentación puede acompañarse de algunas reglas, trucos y artimañas:

Reglas

Argumentar positivamente: Jugar limpio, respetar a los demás, atacar ideas, no personas, admitir errores, disculparse si es preciso, estar abierto a nuevas ideas, saber cuándo parar, mantenerse centrado en el tema, explicar cómo se ha llegado a las conclusiones, comprender y reconocer los argumentos contrarios,…

Trucos

Argumentar persuasivamente: hacer sentir a los demás inteligentes, detectar falacias en los argumentos contrarios, pintar a los demás como héroes o víctimas, usar “nosotros” en vez de “tu” o “yo”, identificar las provocaciones, no requerir la última palabra, tratar de preservar la relación,…

Artimañas retóricas (falacias)

• Ad hominem: rebatir desacreditando a la persona
• Ad baculum: convencer amenazando
• Ad verecundiam: dar por correcto y veraz un argumento solo por quien lo sostiene
• Ad populum: hacer pasar un argumento por válido apelando a las emociones del auditorio, como el miedo, la envidia, el deseo, la risa.
• Ad ignorantiam: defender la verdad de una afirmación por el hecho de no poder demostrar lo contrario
• Ad misericordiam: recurrir a la piedad, a la súplica para aceptar una conclusión.
• Ad nauseam: repetición constante para aceptar que es cierta por el hecho de creer que si se escucha muchas veces es más posible que sea cierta.
• Ad numerum: se otorga veracidad porqué un gran número de personas lo sostienen.
• …y muchas más…

 

Si queréis saber más…

Carroll, L. (2002) El juego de la lógica y otros escritos. Alianza editorial 2002. Madrid (primera edición 1972).

Weston, A. (2003) Las claves de la argumentación. (8ª edición) Editorial Ariel. Barcelona.

Toulmin, S. (1958) The Uses of Argument. Cambridge, Cambridge University Press.

Bonnett, A. (2011) How to Argue: essential skills for writing and speaking convincingly. (3th ed.) Essex, England, Pearson.

Cottrell, S. (2005) Critical Thinking Skills: Developing Effective Analysis and Argument. London, Palgrave.

 

 

El liderazgo en el reto, el ejemplo de Ernest Shackleton

¿Responderían ustedes a este anuncio? ¿Le darían credibilidad? ¿Lo ignorarían?

Hace más o menos un siglo, para ventialgunas plazas se presentaron más de tres mil candidatos.

Ernest Shackleton tuvo este poder de convocatoria.

Explorador antártico, participó en la gubernamental expedición Discovery capitaneada por el posteriomente malogrado capitan Robert Scott, y de la que tuvo que volver, casi moribundo, a casa.

Suponemos que, al menos en parte, como resarcimiento, se propuso liderar la expedición Nimrod y, posteriormente, la expedición ImperialTransAntártica de la que presentábamos su anuncio anteriormente y de la que queremos hablarles.

Para empezar, aunque hayan pasado más o menos cien años de la expedición, sorprende la financiación de dicha expedición, ya que no sólo se alimentó de fondos públicos, sino que, principalmente, fueron privados.

Por otra parte, Shackleton apostó por un grupo diverso (¡tenía donde elegir!) en cuanto a temperamento, habilidades, procedencia social y edad. Una selección, de hecho, realizada en base a competencias donde el optimismo y el carácter alegre eran condición indispensable para entrar. E intentó colocarlos en el sitio oportuno (¡incluso consiguió integrar a un polizón en la expedición!). Cuando fue necesario, por otra parte, expulsó a los indisciplinados sin demasiados reparos.

La expedición ImperialTransAntártica estaba preparada para ser de unos cuatro meses de duración, que se alargaron hasta casi los dos años. Fue, pues, todo un reto de liderazgo.

Para empezar, la expedición quedó anclada (y totalmente parada) en el hielo mucho antes de lo previsto. Para que el grupo se mantuviese unido y, en la medida de lo posible, motivado, Shackleton los mantuvo animados promoviendo celebraciones y competiciones deportivas, pero también ensayando posibles escenarios (todo ello en pleno invierno antártico).

El barco, finalmente, se hundió. El objetivo de la expedición (la exploración) ya no tenía sentido. Había que centrarse en la supervivencia.

No vamos a desgranar las visicitudes del día a día  de la ImperialTransAntártica (para ello pueden consultar el material que les recomendamos al final); pero cabe decir que consiguió motivar a sus hombres gracias a su capacidad de dar ejemplo, de gestionar el conflicto, de apostar por la vida, de preocuparse por las pequeñas cosas, de disculparse en caso necesario y de no desfallecer. Eso hizo que el grupo no sólo se mantuviese unido sino que consiguiese sobrevivir, incluso en tales condiciones.

Dividió (físicamente) el grupo cuando fue necesario; pero nunca dejó a nadie atrás. Se sirvió del voluntarismo de sus hombres. Todos sobrevivieron.

No podríamos decirles si la expedición fue un éxito o un fracaso. Cierto es que el objetivo inicial no se consiguió; pero ¿importa más la meta o el propio viaje? ¿Tan malo es cambiar de objetivo ante la realidad?

Han pasado unos cien años, pero la verdadera pregunta es: un liderazgo adaptativo, que da ejemplo y respuestas, que no teme asumir riesgos, tomar decisiones (no tomar decisiones es, en sí mismo, una decisión) ¿es un tipo de liderazgo válido hoy en día?

Vamos a intentar responderlo. En nuestra opinión, a las cualidades “esperadas” de un líder, a saber:

• Desarrollar una visión y una estrategia
• Capaz de motivar a las personas a conseguir la visión, haciéndola suya, y a “caminar en la misma dirección”.
• Tratar a las personas como personas, velando por sus necesidades, incluidas las de formación (competencias) y las de seguridad.
• Hacer interesante el trabajo (contenido) otorgando responsabilidades (objetivo).
• Relacionar actividades y rendimiento (comportamiento deseable) a reconocimiento y recompensa con criterios claros (conocidos de antemano).
• Proporcionar recompensas que sean valoradas.
• Alentar la participación y la cooperación.
• Ofrecer feed-back.

Deberíamos añadir algunos valores fundamentales que Shackleton nos muestra de manera ejemplar:

• Coraje.
• Integridad, honradez. Confiabilidad.
• Tolerancia.
• Curiosidad.
• Sabiduría.
• Sacrificio.
• Capacidad de Gobierno y coordinación.
• Actitud de servicio (servidumbre, con sufrimiento si es preciso).

El nihilismo corporativo, los nuevos modelos de negocio y la excelencia en el desempeño a menudo ignoran estos valores fundamentales.

La fuerza de tales planteamientos es tal que se ha desarrollado la llamada Gestión o Dirección por Valores que intenta reconciliar los valores personales y los de la organización, y que surge a principios de este siglo XXI cuando las organizaciones se enfrentan a problemas complejos, que exigen creatividad para resolverlos y profesionales con un alto nivel de especialización.

Porque no pueden conseguirse resultados a pesar de las personas, sino con ellas.

 

Si quieres saber más:

Bustinduy I. Complexity leadership: el ‘paradigma Shackleton’ 100 años después. Capital Humano. 2015;295:56-62.

Butler G. Atrapados en el hielo.

Edgeman RL, Scherer F. Systemic leadership via core value deployment. Leadership & Organization Development Journal. 1999;20(2):94-8.

Grill W. El viaje de Shackleton. Madrid: Impedimenta, 2014.

Jaakson K. Management by values: are some values better tan others? Journal of Management Development. 2010;29(9):795-806.

Perkins D. Lecciones de liderazgo. Madrid: Desnivel, 2014.

RTVE. Endurance: la historia de una expedición imposible.

Simamora BH. Leadership for Performance Excellence. International Business Management. 2013;7 (4): 247-57.

 

Descodificando la realidad, el universo como información cuántica, de Vlatko Vedral

En este blog siempre hemos intentado ser eclécticos. Así que cuando cayó en nuestras manos un libro sobre… ¡física cuántica! intentamos aproximarnos a él con cierto respeto, pero sin miedo.

Y fue una buena idea.

Y es que Descodificando la realidad, el universo como información cuántica de Vlatko Vedral es un libro incluso… hasta divertido (y ecléctico en sí mismo).

La obra abarca des de el origen de la información, la idea misma de entropía, el blackjack, las reglas de la termodinámica, la navaja de Ockham, el ADN, el desarrollo de las redes sociales, el comportamiento cuántico a nivel “micro” y “macro”, un cuento de Italo Calvino, el papel del indeterminismo, etc. para intentar responder a la pregunta “¿De dónde procede toda la información?”

Así, el concepto de “información”, ampliamente tratado por economistas, bibliotecarios, periodistas, abogados, etc. es tratado también por un físico; para intentar entender la estructura del universo y como esencia de la realidad, nada menos. Más allá de la materia y la energía.

El autor, profesor de física en la Universidad de Oxford y en el Centre for Quantum Technologies de la Universidad Nacional de Singapur, nos dice que el universo y todo lo que contiene puede entenderse en términos de información: que nosotros mismos somos información.

En este sentido, para sentar su teoría, el autor afirma que “en la mecánica cuántica no se puede decir que algo exista o no, a no ser que se haya realizado una medición, así que es impreciso decir: «tenemos un átomo situado aquí», a no ser que hayamos interactuado con ese átomo y recibido información que corrobore su existencia ahí. Por ende, es incorrecto lógica y físicamente, o mejor dicho experimentalmente, hablar de fragmentos de energía o materia que existan con independencia de nuestra capacidad de confirmarlo experimentalmente. De algún modo, nuestra interacción con el mundo es fundamental para que surja el propio mundo, y no se puede hablar de él independientemente de eso. Por esta razón, mi hipótesis es que, en realidad, las unidades de información son lo que crea la realidad, no las unidades de materia ni energía. Ya no debemos pensar en las unidades más elementales de la realidad como fragmentos de energía o materia, sino que deberíamos pensar en ellas como unidades de información”.

Entonces, por ejemplo, la evolución describiría la herencia de información con cambios graduales de sus unidades portadoras, los genes. Cada partícula, al ser medida, se representaría mediante un conjunto de datos.

Además, experimentamos la realidad -la creamos- por medio de la interacción. Partiendo de la teoría de la información de Shannon (y Weaver), el autor nos propone avanzar hasta el reconocimiento de su importancia y su conexión con el concepto de entropía en termodinámica y su reformulación en el mundo cuántico.

Por otra parte, si acordamos que el conocimiento se adquiere mediante la comprensión, debemos admitir también la aleatoriedad de dicho conocimiento. ¿Por qué? Porque nuestra descripción de la realidad siempre será una construcción finita y cualquier “cosa” que requiriera más información (conocimiento) del disponible o del aprehendido parecerá aleatoria, ya que nuestra descripción es incapaz de predecirla.

El conocimiento del universo, pues, comienza por la experiencia que el hombre tiene de la naturaleza a través de sus sentidos. Nuestro universo es el universo que hemos conocido a partir de procesos “sensibles” de captación de información.

¡Ah! Todo ello utilizando una sola fórmula: I = log (1/p)

Es decir: el contenido de información de un acontecimiento es proporcional al logaritmo de la inversa de la probabilidad de que ocurra.

Todo ello hablando de termodinámica, biología, informática, física cuántica, economía, sociología, Dào Dé Jing, y del número 42, por supuesto.

 

 

Si queréis saber más…

Montserrat J. Nuestro universo es sólo información cuántica, según Vlatko Vedral.

Punset E, Vedral V. La incertidumbre del universo cuántico.

Vedral V. Descodificando la realidad, el universo como información cuántica.

Evaluación previa de la viabilidad de un proyecto (Pre-viability Assessment)

Cada vez más las organizaciones trabajan por proyectos, aparecen nuevos proyectos empresariales, proyectos de innovación, proyectos educativos, sociales, etc. y se hace necesaria una evaluación previa para:

• Orientar mejor el proyecto o reorientarlo (Pivot?)
• Ahorrar esfuerzos inútiles
• Conseguir adhesiones más fácilmente (socios/equipo/financiación/colaboradores/…)
• Ganar tiempo (vamos contrarreloj)
• Conseguir proyectos rentables y satisfactorios

Nos interesa un procedimiento muy práctico, sencillo, rápido, sin apenas costes y con el objetivo de realizar un primer filtro de las ideas de nuevos proyectos a partir de (centrándose en) su más breve inicio: la idea del proyecto. Factible para ser realizado por el propio promotor del proyecto, en auto-evaluación.
No pretendemos substituir ni hacer innecesaria una evaluación (posterior seguramente) llevada a cabo desde un organismo, un ámbito gubernamental o corporativo, con medios especializados para tal menester y con un determinado coste (evaluación del equipo [due-diligence], estudios de mercado, etc.).
En el momento inicial, en el momento en que nace la idea de proyecto, el grado de incertidumbre respecto al proyecto es muy elevado, pese a lo cual, es importante que analicemos su viabilidad.
En primer lugar, deberíamos coincidir en el significado de viabilidad:
Un análisis de la viabilidad de un proyecto es un estudio que pronostica el éxito o fracaso de un proyecto a partir de una serie de datos base de naturaleza empírica en cuatro apartados:

1. Medio ambiente del proyecto
2. Necesidades y requerimientos de clientes y mercados
3. Medios y recursos necesarios
4. Rentabilidad y flujo de caja del proyecto.

Vayamos pues, punto por punto, a precisar cada uno de estos 4 términos:

1. Medio ambiente del proyecto: “consciencia de entorno al que acoplarse”

El proyecto va a nacer en un determinado entorno en el que va a vivir, por lo tanto, debería ser algo natural, fluyente y asimilable (la empresa en la que nace, la economía local, la legislación aplicable, los otros proyectos vivos o que pretenden competir con él, su novedad, el diferencial de valor aportado respecto a otros,…)

Por lo tanto que el proyecto esté alineado con la cultura, políticas, valores y estrategia de su “incubadora”, en sus diversos niveles (empresa, comunidad, sector, país,…), puede ser una primera señal, y su potencial competitivo la segunda. Algunas de las herramientas de análisis macroeconómico son los modelos PEST/PESTEL, STEER y BOT.

A nivel meso-económico (empresa) será imprescindible conocer el interés estratégico que tiene para la empresa así como el posible canibalismo y la compatibilidad con otros productos, servicios y proyectos de la misma.

Y a nivel micro, la capacidad de flexibilizar y adaptar intereses, relaciones y comunicación individual, con cada persona y por equipos y grupos (para todos los stakeholders del proyecto) será imprescindible.

2. Necesidades y requerimientos de clientes y mercados: “consciencia de satisfacción del cliente”

Cualquier proyecto debe responder a una necesidad, un deseo, un problema no solucionado (o una solución mejor).

La aportación de valor del proyecto es tal vez el elemento de máxima importancia, el que lo justifica y el elemento a partir del cual se construye todo lo demás. Sin embargo, el valor no lo asigna o reconoce quien promueve el proyecto sino su/s destinatario/s, cliente/s, usuario/s (análisis del valor y jobs to be done).

La identificación de la necesidad precisa evidencia (entrevistas, experimentos, bibliografía,…) que alguien (como mínimo el cliente) padezca de un problema o necesidad y sea reconocido (consciente o inconscientemente) por el mismo o que la solución actual sea manifiestamente mejorable: más funcionalidades, más o mejores posibilidades de uso, innovación, mayor calidad de producto y de servicio, garantías, diseño, facilidades de gestión, pago, almacenaje, transporte, disminución de costes para el cliente (precio, distancia, tamaño, peso,…), personalización (Customization), acceso fácil, etc.

El conjunto de necesidades más las expectativas previas del/de los cliente/s una vez concretadas y seleccionadas las funcionalidades constituirán los requerimientos del proyecto.

El conjunto de la demanda expresada (oportunidad?) constituirá el mercado del proyecto, del que deberemos conocer su dimensión, situación, tendencias, segmentos, madurez, barreras, tiempo de introducción esperado de los productos/servicios del proyecto, tendencias en precios y qué expectativa de cuota de mercado va a significar nuestro proyecto.

3. Medios y recursos necesarios: “consciencia de equipo y recursos de proyecto”

Se trata de evaluar si el proyecto dispone de los recursos humanos y materiales o, en su defecto, de la capacidad para conseguirlos para realizar el proyecto y resolver de manera satisfactoria el problema, y por lo tanto que “conoce” cómo dar respuesta satisfactoria a los requerimientos del cliente, es capaz de crear un proceso de fabricación o de prestación de servicio para producirla, y es capaz de hacer llegar esa solución al cliente en tiempo y forma.
El primer recurso y tal vez el más importante reside en conseguir un equipo de proyecto capaz de llevarlo a cabo. Deberemos conocer su experiencia, competencias y capacidad de trabajar de forma integrada, y un cierto perfil emprendedor.
Materiales y servicios tienen su origen en proveedores y colaboradores que deberán estar igualmente disponibles para el proyecto en fechas de entrega, calidades y precios, actúen como tales o como empresas subcontratadas.
Los procesos de fabricación, ensamblado, etc. de los outputs del proyecto (productos y servicios) igualmente deben ser evaluados para determinar, entre otras características, su capacidad para fabricar los productos/prestar los servicios, la disponibilidad de materias primas y de una cadena de suministro adecuada, la seguridad y riesgos en la fabricación/servucción, los requerimientos de equipos e instalaciones, las restricciones en la producción, la probabilidad de éxito técnico, los conocimientos y capacidades disponibles, el coste y el tiempo de desarrollo, fabricación, montaje, transporte, marketing, etc.

Además, el proyecto deberá contar entre sus recursos con la capacidad de disponer de cauces suficientes de difusión del proyecto.

4. Rentabilidad y flujo de caja del proyecto. “consciencia de beneficio económico”

Todo proyecto debe financiarse sin generar déficit, y además, debe ser rentable si pretende conseguir financiación adicional, suficiente rentabilidad para estimular la inversión por encima de los riesgos de la misma. Deberán evaluarse los beneficios a obtener, la inversión en capital estimada, su coste anual, el ratio de retorno de la inversión, la utilización de activos y la necesidad de infraestructuras, la generación de flujos de caja positivos (cash-flow), así como realizar un presupuesto con todos los gastos necesarios para toda la vida del proyecto. Algunas de las herramientas de análisis financiero son: Las tablas de decisión, el análisis del punto de equilibrio (breakeven) los criterios financieros (VAN, TIR, ROI, etc.), los criterios presupuestarios (Desviación cero, Earned value), el análisis de las capacidades propias, las posibilidades de financiación, etc.

En algunos casos (proyectos de creación de empresas, por ejemplo) será imprescindible evaluar las premisas del modelo de negocio.

En otros casos la idea de proyecto puede venir reforzada con un pequeño estudio de mercado, un análisis DAFO (SWOT) del mercado o de la competencia…
Si el proyecto es de innovación, además, deberemos evaluar, entre otras, la disponibilidad de recursos e instalaciones de I+D+i, el estado de las patentes existentes y/o posibles, los tiempos y necesidades de desarrollo, el prototipado, los test y algunas cosas más…
Los 4 puntos del modelo pueden puntuarse y determinar un umbral de puntuación mínima de una idea de proyecto para superar el filtro (gate) y continuar o no su desarrollo.

Finalmente, para concluir este modelo de evaluación, cabe decir que su uso con mayor o menor detalle o firmeza en las posibles desviaciones dependerá del momento en que la idea de proyecto sea evaluada, y por lo tanto de:

• El tiempo necesario para desarrollar la idea
• La documentación recogida (qué sabemos)
• El grado de conocimiento de proyectos similares
• La definición del desarrollo mínimo indispensable del proyecto para evaluar la capacidad de alcanzar los objetivos

Y, con cuantas personas o instituciones la idea de proyecto haya sido contrastada su viabilidad y pertinencia: recomendación que no puede ni debe ser rechazada.

Desde el punto de vista de la gestión del conocimiento, la evaluación del proyecto depende precisamente en discriminar si la información recopilada sobre el proyecto es suficiente como para emitir una opinión fundamentada. Como decíamos al principio el alto grado de incertidumbre debe suplirse con un gran cuidado en la elaboración y explicitación de los factores o condiciones externos en forma de suposiciones (assumptions) incluidas en el proyecto.

Si queréis saber más…

Thomson, A. (2005) Entrepreneurship and Business Innovation

http://bestentrepreneur.murdoch.edu.au/Business_Feasibility_Study_Outline.pdf

 

Ortiz, I. y Escorsa, E. [iale Tecnología] (2010) Indicadores del Modelo TIME. En Valoración y Transferencia de Tecnología. Santiago de Chile. Julio 2010.

http://issuu.com/innovogroup/docs/name06a6f4

 

Programa Innova. Universitat Politècnica de Catalunya. BARCELONATECH (2010) Pre-viability Analysis

https://pinnova.upc.edu/entrepreneurs/business-idea/pre-viability-analysis?set_language=en

 

Finnpartnership – Finnish Business Partnership Programme (2014) Project Assessment Criteria

http://www.finnpartnership.fi/www/en/business_partnership_support/project_assessment_criteria/index.php

 

RoboBrain

Hace tiempo que nos ronda la idea de redactar una entrada que correlacione la gestión del conocimiento con la inteligencia artificial.

Esta entrada, por el momento, todavía va a quedar en el “debe” de quien les escribe. Pero buscando información sobre el tema, dimos con un proyecto muy interesante y del que queríamos hacerles partícipes: Robobrain.

RoboBrain es un esfuerzo de diversas universidades y empresas, entre las que podemos destacar: University of California, Berkely, Brown University, Cornell University, Stanford University, Microsoft, Google y Qualcomm.

 

Todo ello desde múltiples perspectivas. Entre otras:

• Aprendizaje Automático.
• Sistemas de percepción visual.
• Proceso de datos a gran escala.
• Inteligencia Artificial, Sistemas de Razonamiento y de Inferencia en función del entorno.
• Lingüística.
• (y, por supuesto:) Robótica.

RoboBrain pretende ser una base de datos consultable… por robots (no por humanos) y tiene el objetivo de proporcionar conocimiento a las máquinas para llevar a cabo ciertos procesos.

 

La alimentación de esta base de datos es diversa. Por un lado, nosotros, los humanos, podemos alimentarla; por otra parte, en el website del proyecto ya se nos avisa que… “Hey there! I’m a robot brain. I learn concepts by searching the Internet. I can interpret natural language text, images, and videos. I watch humans with my sensors and learn things from interacting with them”.

 

La solución adoptada pasa por conformar una gran base de datos de conocimientos centralizada en la nube. Así, los investigadores, las empresas, etc. serán capaces de descargar cualquier habilidad que necesiten para sus robots y luego cargarla en sus creaciones.

 

Yendo hacía la autonomía (¿inteligencia?), los robots ya desplegados para hacer un trabajo, podrán conectarse a Internet para utilizar el servicio y buscar cualquier cosa que se encuentren y que no puedan reconocer. Es decir, se pretende dar la posibilidad de que un robot diseñado para una tarea pueda aprender a realizar otra.

Siendo tecnófobos tuertos, esto nos podría dar cierto “respeto”, más aún leyendo que el objeto final del proyecto es ayudar a los robots a entender las cosas. Es decir, no sólo información objetiva, práctica y dirigida a procesos, sino poniendo en relevancia la perspectiva humana.

 

Y más aún todavía si pensamos que RoboBrain no es el primer proyecto que tienen como objetivo construir una base de datos de conocimientos y habilidades para robots. RoboEarth es un proyecto que recibió financiación del 7º Programa Marco de la Unión Europea con objetivos similares.

 

El trabajo que queda por hacer es ingente, y reflejo de ello es el hecho de que es un proyecto que se englobaría dentro de la ciencia ciudadana. En este momento, se está en el proceso y almacenamiento de un billón de imágenes, cien millones de tutoriales y manuales y más de cien mil vídeos.

 

Como primeras aplicaciones, los investigadores apuntan a que la consecución del proyecto podrá ayudar, entre otros aspectos, en:

• El análisis del BigData, ayudando en la indexación de un enorme repositorio de imágenes, mapas y datos.
• La computación en la nube; con la programación de sistemas automatizados de aprendizaje, añadiendo control de resultados.
• Open-Source/ Open-Access, ya que las personas compartiremos código, datos, algoritmos,ydiseños de hardware.

 

 

Si queréis saber más.

 

Moon M. Robobrain teaches robots how to understand the world.

RoboBrain.

RoboEarth.

Elaborando una estrategia de Conocimiento (Knowledge Strategy)

En los últimos años asistimos a un crecimiento importante del interés en tratar el conocimiento como un recurso significativo de una organización, fuente principal de creación de valor y ventajas competitivas sostenibles.

Sin embargo, aunque podamos considerar que hoy en día  el conocimiento (y el aprendizaje) es (son) el recurso de mayor importancia estratégica para las organizaciones empresariales, a pesar de éste convencimiento, las iniciativas para desarrollar y explotar el conocimiento organizacional son tratadas normalmente como proyectos de sistemas de información.

Es por ello que proponemos una visión de la Gestión del Conocimiento como un proceso de creación o construcción estratégica. Usamos el gerundio del verbo elaborar para indicar que se trata de un proceso continuo, un flujo integrado en el día a día en el seno de un proyecto empresarial.

Tratamos de analizar el conocimiento (=su gestión) siguiendo la perspectiva de las capacidades organizativas o enfoque de los recursos y capacidades:

Pueden aplicarse por lo menos tres pruebas (Prahalad y Hamel, 1990) para identificar competencias claves en una empresa. Primero, una competencia clave provee acceso potencial a una amplia variedad de mercados. Segundo, una com­petencia clave debe de contribuir significativamente a la percepción de los beneficios del producto o servicio para el cliente. Y finalmente, una com­petencia clave debe ser difícil de imitar por los competidores. Por lo tanto, una competencia clave es el conjunto de conocimientos, habilidades y tecnologías que una empresa aplica para añadir valor para sus clientes, determinando esto, el grado de competitividad.

La elaboración de una estrategia de conocimiento deberá pues, usar las competencias clave, incrementarlas o adquirir nuevas competencias según sea la concepción del conocimiento y de su gestión para la empresa en cuestión (1. Marco de conocimiento); de acuerdo al entorno en el que se sitúe (cultura, estructura,…) (2. Entorno de conocimiento); y mediante unas acciones coherentes (3. Iniciativas de conocimiento).

1. El Marco de conocimiento identifica los activos de conocimiento estratégicos [artefactos, competencias, heurística, experiencia,…] y los procesos clave de la empresa. Determina el marco teórico o conceptual así como los principios que rigen en la organización respecto al reconocimiento de sus creadores de conocimiento [publicación, patentes,…], la forma de compartir el conocimiento [voluntaria, incentivada,…], etc.

2. El Entorno de conocimiento define la cultura organizacional, el soporte a las actividades de investigación (I+D), docencia, formación, innovación, la estructura, roles y responsabilidades, el diseño de los puestos de trabajo, los incentivos, las tecnologías [email, motores de búsqueda, “páginas amarillas”, localización de expertos, bases de datos, portales, software colaborativo, telefonía, videoconferencia, intranet, extranet, internet, etc.], las comunidades de práctica, los incentivos, el modelo de liderazgo, etc.

3. Las Iniciativas de conocimiento son los proyectos y acciones para incrementar el conocimiento existente o adquirir nuevo conocimiento, como por ejemplo:

• Elaboración de un Mapa de Conocimiento (Quién sabe qué)
• Identificar los conocimientos críticos de la organización
• Crear un repositorio de conocimiento (físico, virtualizado, en la nube,…)
• Desarrollar un programa de formación continua de los profesionales de la organización
• Elaborar un Mapa de Talento y desarrollar un programa de Gestión de Talento
• Diseño e implantación de un nuevo modelo de tutoría, mentoring o coaching
• Desarrollar un programa de CRM (Customer Relationship Management) para conocer mejor las necesidades y demandas de los clientes
• Definir y consensuar una estrategia de gestión del talento y un modelo de gestión de competencias y perfiles para los diferentes puestos de trabajo y departamentos
• Crear grupos de trabajo interdisciplinarios entre investigadores/profesionales de diferentes ámbitos o áreas de conocimiento
• Diseñar un programa de difusión del conocimiento
• Materializar el conocimiento explícito, las lecciones aprendidas, las mejores prácticas, las rutinas organizativas, mediante la creación de materiales audiovisuales y gráficos relacionados con áreas de conocimiento específicas
• Desarrollar una plataforma de BI (Business Intelligence) que permita la obtención de información (y después conocimiento) significativo procedente de fuentes internas y externas
• Desarrollar una red de colaboración inter- o intra- empresarial o social que permita el intercambio de ideas, proyectos, experiencias entre los profesionales de la organización, con otras empresas, con proveedores y clientes, etc.
• Realizar una auditoría (un Mapa input-output) de los sistemas de información para averiguar (y mejorar) el grado en el que las necesidades de información de los distintos niveles organizativos son cubiertos.

El conjunto de Marco, Entorno e Iniciativas se realimentan entre sí en el desarrollo e implementación de la estrategia. A su vez, la capacidad de aprendizaje organizativo (Organización que aprende) permite a la empresa aprovechar al máximo el resultado (+ o -) de su estrategia y aumentar la entrega de valor de sus productos y servicios a los clientes.

Así, la organización, respecto al Conocimiento se coloca en una estrategia solitaria, exploradora, explotadora o innovadora (Bierly, 1999):

Solitaria: aislamiento en términos de conocimiento. El conocimiento desarrollado tiene como principal fuente el propio conocimiento interno. Las organizaciones solitarias son ineficaces, con un mayor ratio de gastos de I + D, ciclos tecnológicos lentos y con poca dispersión de conocimiento.

Exploradora: creadora o adquirente de los conocimientos necesarios para ser competitivos en su posición estratégica. Las organizaciones exploradoras son radicales, pero son similares a otros grupos en otras características.

Explotadora: tiene capacidades que exceden los requisitos de su posición competitiva, lo que le permite utilizar su conocimiento para profundizar o ampliar su posición. Las organizaciones explotadoras tienen un bajo gasto en I + D y sus bases de conocimiento son amplias pero poco profundas.

Innovadora: integra las mejores características de una organización exploradora y una explotadora. Las organizaciones innovadoras son las organizaciones que aprenden más agresivas y rápidas, y combinan el aprendizaje interno, externo, radical e incremental.

Una empresa puede pues concebirse como una cartera de competencias [conocimientos, habilidades y tecnologías] que le proporcionan una fuente inmejorable de ventaja competitiva.

La alta dirección debe agregar valor a la empresa mediante el desarrollo de su arquitectura estratégica, lo que evitará la fragmentación de las competencias básicas, establecer objetivos para el desarrollo de competencias, establecer prioridades coherentes de asignación de recursos, asegurar las competencias que constituyen sus recursos corporativos clave, recompensar a los portadores de competencias (profesionales que encarnan las competencias básicas) y elegir su estrategia de posicionamiento en conocimiento a nivel corporativo.
Si queréis saber más…

Prahalad, C.K. & Hamel, G. (1990) The Core Competence of the Corporation. Harvard Business Review, May. June 1990, pp. 79-91.

https://faculty.fuqua.duke.edu/~charlesw/s591/willstuff/oldstuff/PhD_2007-2008/Papers/C08/Prahalad_Hamel_1990.pdf

Zack, M.H. (1999) Developing a Knowledge Strategy. California Management Review, Vol. 41, no. 3, Spring, 1999, pp. 125-145.

http://web.cba.neu.edu/~mzack/articles/kstrat/kstrat.htm

Bierly, P. and Chakrabarti, A. (1996) Generic Knowledge Strategies in the U.S. Pharmaceutical Industry. Strategic Management Journal (1986-1998); Winter 1996; 17, Winter Special Issue; ABI/INFORM Global. pg. 123-135.

http://202.154.59.182/ejournal/files/bierly%20P.pdf

Gold, A.H., Malhotra, A. and Segars, A.H. (2001) Knowledge Management: An Organizational Capabilities Perspective. Journal of Management Information Systems; summer 2001; 18, 1. ABI/INFORM Global pg. 185-214.

http://public.kenan-flagler.unc.edu/faculty/malhotra/kmjmis.pdf

Hansen, M.T., Nohria, N. and Tierney, T.J. (1999) What’s your Strategy for Managing Knowledge? Harvard Business Review. March 1999.

https://hbr.org/1999/03/whats-your-strategy-for-managing-knowledge

Callahan, S.D. (2002) Crafting a Knowledge Strategy. In ACT Knowledge Management Forum (ASctKM) Conference, Camberra.

http://www.anecdote.com/pdfs/papers/CallahanCraftingKnowledgeStrategy.pdf

 

A los interesados en la gestión del conocimiento os recomendamos hoy una web muy completa y que también trata la estrategia del conocimiento: “KMT An Educational KM Site” escrita por Alan Frost.

http://www.knowledge-management-tools.net/KM-best-practices.html