http://repositorio.febab.org.br/files/original/29/4089/SNBU2002_08.pdf 2c0be9403baff8996db734756ce6969a PDF Text Text EL CONOCIMIENTO COMO RECURSO, UNA VENTAJA COMPETITIVA: “PROYECTO DE GESTION POR EL CONOCIMIENTO EN BIBLIOTECAS UNIVERSITARIAS” Biblioteca Central Universidad Nacional de Mar del Plata - Argentina http://biblio1.mdp.edu.ar/ Equipo de trabajo: Lic. Adriana Di Doménico (adidomen@mdp.edu.ar) C.C. Graciela De Bona (gradebo@mdp.edu.ar) Lic. Oscar Fernandez (ofernand@mdp.edu.ar) Ana Maria Alzugaray (aalzuga@mdp.edu.ar) Descriptores: gestión por el conocimiento – activos intangibles - gestión del capital intelectual - aprendizaje organizacional – tecnologías de información. Resumen: El complejo proceso de toma de decisiones en el ámbito de las instituciones de Educación Superior, especialmente el de las universidades de gestión pública, merece ser apoyado por herramientas que permitan aumentar la racionalidad, la coherencia y consistencia de decisiones en relación con los fines institucionales. No obstante el protagonismo que ostenta la Universidad en el desarrollo y difusión de nuevas teorías de la ciencia de la Administración, este tipo de organización ha sido renuente a incorporar elementos de las mismas en la propia gestión. �Hipótesis: La Gestión por el Conocimiento es un paradigma de administración bajo el cual es posible generar metodologías y procesos para la gestión en el ámbito de las Instituciones de Educación Superior. Objetivos: • El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo bajo el paradigma de la Gestión por el Conocimiento de propuestas, métodos y herramientas aplicables en los diferentes ciclos y ámbitos de la gestión de las instituciones de Educación Superior. • Desarrollo de herramientas como sistemas de soporte a las decisiones (DSS. Decision Support System) • Sistematizar la información existente sobre la extracción de conocimiento a partir de la fase exploratoria y su papel en los procesos de toma de decisiones. • Evaluar la aplicación de las diferentes técnicas de extracción de conocimiento en un proceso de minería de datos. • Analizar, diseñar e implementar un modelo híbrido que posibilite la selección de las técnicas que mejor se adapten a las condiciones de los datos y al interés del usuario (agente de gestión) Desarrollo del marco teórico: La Gestión del conocimiento es una corriente modelizadora de la transformación de las organizaciones introduciendo la consideración de otro recurso más (el conocimiento), para dar respuesta a las nuevas demandas de cambio y mejora, y para lograr mantener posiciones competitivas empleando de manera intensiva las capacidades de las personas y de las tecnologías de la información. (1) La Gestión por conocimiento, es otra forma de responder al mismo fenómeno, pero haciendo hincapié en el valor del conocimiento como elemento estratégico que condiciona y �configura la organización y su modelo, la gestión y el desarrollo de la empresa, sus productos y servicios, y la red de sus colaboradores, como criterios claves en la misión y visión del valor del negocio, en la contribución de las personas y sus responsabilidades, en la organización de los equipos de trabajo, y en el desarrollo de la estrategia orientada a explorar y explotar el conocimiento. Uno de los objetivos de la gestión por el conocimiento en Bibliotecas Universitarias, es promover el cambio de conocimiento entre el personal de la unidad de información, reforzar la conciencia y habilidades de la innovación, elevar el entusiasmo del personal y la posibilidad de aprender, haciendo que el conocimiento sea mejor aplicado a las actividades, reconstruyendo hacia una organización de aprendizaje continuo. El medio ambiente económico y el de la información esta cambiando rápidamente hoy en día. La gestión del conocimiento se ha convertido en una herramienta todopoderosa para promover la innovación y darse cuenta de rediseñar los diferentes modos de vida. Ocupa una posición privilegiada en la creación de los sistemas de innovación del conocimiento de un país. La gestión por el conocimiento es un nuevo concepto, aparecido en todo el mundo en los últimos años como subdisciplina de la economía del conocimiento; la gestión del conocimiento es un concepto completamente nuevo, así como un nuevo modelo de gestión. Funciona para convertir activos intelectuales de trabajadores y miembros del personal de las organizaciones, en fuerzas altamente productivas, generando un nuevo poder y valor de la competencia También significa crear un acercamiento para lograr transformar y compartir el conocimiento tácito y explícito y de esa manera aumentar la necesidad y capacidad utilizando el saber del equipo, desarrollando el capital humano. No se puede gerenciar al conocimiento, lo que es posible, es gestionar el proceso y el espacio de la creación de conocimiento. En los conceptos de información, de conocimiento y de aprendizaje; se está poniendo el énfasis en aspectos vinculados con procesos de desarrollo intelectual, en aspectos relativos, a �como el conocimiento es adquirido, aplicado, distribuido y “memorizado”, en suma en aspectos relacionados, con la forma de poner la “inteligencia en acción”. Las teorías de la competitividad han girado alrededor del análisis de fuerzas externas (como las cinco fuerzas de Michael Porter) En los últimos tiempos hemos pasado de la competitividad basada en las capacidades y competencias internas. Si se quiere gestionar el conocimiento, se deberá primero comprender que es necesario generar un clima adecuado, no es la simple instalación de una intranet o un programa. La clave es cambiar el punto de apoyo centrado en el énfasis tradicional sobre los activos materiales y considerar el eje en los activos intangibles. Cuando priorizamos esta estructura de trabajo, se necesitará crear activos emocionales (confianza, relaciones personales...)Hoy una Biblioteca de buen nivel, es la suma de conocimiento del usuario más la capacidad de absorción de conocimientos del entorno, multiplicado por la capacidad e respuesta y elevado a la confianza. La Gestión del Conocimiento es, en definitiva, la gestión de los activos intangibles que generan valor para la organización. La mayoría de estos intangibles tienen que ver con procesos relacionados de una u otra forma con la captación, estructuración y transmisión de conocimiento. Por lo tanto, la Gestión del Conocimiento tiene en el aprendizaje organizacional su principal herramienta. El aprendizaje organizativo permite aumentar las capacidades de una organización, es decir, es un medio para que la empresa pueda resolver problemas cada vez más complejos. Cuando una serie de personas empiezan a trabajar en grupo, al principio se suelen producir problemas de coordinación, cuando pasa un tiempo, se van afinando los procesos y cada vez se realiza mejor la tarea. Esto, en definitiva, es aprendizaje organizativo, aprender juntos a resolver problemas con una efectividad determinada. Los datos, una vez asociados a un objeto y estructurados se convierten en información. La información asociada a un contexto y a una experiencia se convierte en conocimiento. El conocimiento asociado a una persona y a una serie de habilidades personales se convierte en �sabiduría, y finalmente el conocimiento asociado a una organización y a una serie de capacidades organizativas se convierte en Capital Intelectual o si se prefiere, Capital Humano. El Capital humano se refiere a los activos denominados del conocimiento tácito o de “competencia individual” porque engloban a la educación, experiencia, "know how", conocimientos, habilidades, aptitudes, valores que las personas de una organización poseen. Estos valores no son propiedad de la organización y se caracteriza por ser difícil de codificar, formalizar y transmitir. En contraposición el conocimiento explícito, es aquel transmisible mediante el lenguaje formal y sistemático. Ikujiro Nonaka (2) señala que la conversión del conocimiento se origina mediante la interacción entre conocimiento tácito y explícito, durante los procesos de socialización (conversión de tácito a tácito), internalización (conversión de explícito a tácito), externalización (conversión de tácito a explícito) y combinación (conversión de explícito a explícito) El Capital Intelectual está formado por capital humano (valor base, valor de relaciones y valor potencial) y capital estructural, es decir, todo aquello que permanece en la organización cuando los empleados se van a casa: sistemas de información, bases de datos, software de tecnologías de la información, etc. El capital humano representa el conocimiento, habilidad y capacidad de los empleados para proporcionar soluciones a los clientes. El capital estructural está integrado por capital de clientes y capital organizativo. Toda esta estructura de gestión se articula sobre una determinada plataforma tecnológica. Considerando a la tecnología, como un soporte construido a partir de un conjunto de conocimientos sistematizados, previamente incorporados, y que facilitan los procesos técnicos a seguir o los procesos de transformación económica. Como ya hemos afirmado: las herramientas para la gestión del conocimiento realmente no gestionan el conocimiento, pero ayudan a capturarlo, almacenarlo y transmitir el material a partir del cual el individuo adquiere el conocimiento. Se debe procurar que el Conocimiento �Tácito se convierta en Conocimiento Explícito, con la finalidad de que el trabajo de las organizaciones se haga más competitivo. La información debe ser clasificada y después de ser analizada y empaquetada, ponerse a disposición del personal de la institución. En esto las tecnologías de información son una herramienta de gran utilidad. DSS Los Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisiones (Decisión Support Systems - DSS´s) (3) poseen como principal objetivo la complementación de las capacidades de decisión del ser humano, valiéndose de la potencia que adoptan los computadores para el procesamiento de datos. Al contemplar la organización, una estrategia como requerimiento indispensable para su éxito, la creación y mantenimiento de una base tecnológica adecuada que sustente al proceso decisorio, le facilitará alcanzar las ventajas competitivas deseadas, así como crear las mayores sinergias favorables para la organización La definición de DSS que actualmente prevalece es la generada por Ralph Spague y Eric Carlson quienes lo definen como (4): • sistemas basados en computadoras • que ayudan a quienes deciden. • abordan problemas pobremente estructurados. • permiten el diálogo o interacción con el usuario • utilizando modelos que permiten analizar, interpretar y predecir comportamientos. Definir lo que podría ser un sistema de apoyo a la toma de decisiones, es importante antes de empezar a crearlo en detalle. Por esta razón entre las múltiples definiciones que se han formulado en los últimos años adherimos a la caracterización de Freyenfeld (5), que determina al sistema de ayuda a la Toma de Decisiones (DSS´s) como: un proceso de datos interactivo y �un sistema de representación visual (entorno gráfico) que es usado para ayudar en el proceso de toma de decisiones y debe reunir las siguientes características: • Ser lo suficientemente sencillo para que lo pueda utilizar el que debe decidir en persona. • Debe mostrar la información en formato y terminología familiar para el usuario. • Ser selectivo en su provisión de información (evitando sobrecargar al usuario) Después de tener definidos los objetivos del sistema es fundamental que este tipo de práctica siga unas pautas preestablecidas en los Planes Estratégicos. Estos factores se resumen en: • Los DSS deben mejorar el proceso de toma de decisiones, proporcionando información que actualmente no existe, como también mejoras en el acceso. La visualización el análisis de la información. Por otro lado se proporcionan mejoras en los procedimientos deductivos partir de la información con la cual disponemos y ofreciendo mejor explicación a terceros sobre las decisiones tomadas. • El DSS debe ser tan “especializado” sobre el problema del usuario como sea posible. • El DSS debe tener en cuenta la problemática que rodea a los usuarios potenciales. • Los DSS deberán ser gestionados por “expertos” que entiendan lo que el usuario desea ver y como lo debe hacer. • Los DSS deben ser controlables por el usuario: el cual deberá ser capaz de especificar: que informes necesita, conque prioridad los desea, y como deberán ser confeccionados los datos. • EL DSS debería ser capaz de utilizar cualquier dato, modelo, disciplina, herramienta o técnica de presentación visual y en definitiva todo aquello que facilite la decisión del ser humano. �Contando con los caminos y las herramientas informáticas básicas, se deberá articular modelo de Administración del Conocimiento Organizacional un que contemple los factores explicitados por el modelo Arthur Andersen y APQC (6) El Modelo de Andersen propone cuatro facilitadores (liderazgo, cultura, tecnología y medición) que favorecen el proceso de administrar el conocimiento organizacional. Estos facilitadores engloban a todo tipo de Bibliotecas. Liderazgo.- Comprende la estrategia y cómo la Biblioteca define sus productos y servicios además del uso del conocimiento para reforzar sus competencias críticas. Cultura.- Refleja cómo la Biblioteca enfoca y favorece el aprendizaje y la innovación incluyendo todas aquellas acciones que refuerzan el comportamiento abierto al cambio y al nuevo conocimiento. Tecnología.- Se analiza cómo la Biblioteca equipa a sus miembros para que se puedan comunicar fácilmente y con mayor rapidez. Medición.- Incluye la medición del capital intelectual y la forma en que se distribuyen los recursos para potenciar el conocimiento que alimenta el crecimiento. Procesos.- Incluyen los pasos mediante los cuales la empresa identifica las brechas de conocimiento y ayuda a capturar, adoptar y transferir el conocimiento necesario para agregar valor al usuario y potenciar los resultados. Una parte sustancial del sostén de la cultura organizacional es la información almacenada. A partir de la difusión y del uso masivo de las Tecnologías de la Información (TI) se han creado y mantenido bases de datos, algunas de las cuales merecen el nombre de Almacenes de Datos o “Data Warehouse”. Dentro de los sistemas de soporte a las decisiones hallamos a la Minería de Datos como una herramienta poderosa La Minería de Datos (Data Mining) es un proceso que, a través del �descubrimiento y cuantificación de relaciones predictivas en los datos, permite transformar la información disponible en conocimiento útil para la organización. El crecimiento de los almacenes de datos ha creado montañas de datos, que representan un recurso de gran valor para la organización Una de las definiciones aceptables de la minería de datos afirma que es una metodología de análisis de datos tradicional, enriquecida con las técnicas más avanzadas, aplicadas al descubrimiento de patrones desconocidos. Constituye una de las vías clave de explotación del Data Warehouse. La minería de datos, consistente en la extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos, Estas herramientas exploran las bases de datos en busca de patrones ocultos, encontrando información que un experto humano difícilmente encontraría, estableciendo relaciones y patrones de las cuales las organizaciones pueden obtener grandes beneficios. Esencialmente la técnica que utiliza, denominada modelado, consiste en el acto de construir un modelo en una situación donde se conoce la respuesta y aplicarlo luego en otra situación donde se la desconoce. Este proceso de construcción de un modelo ha sido utilizado desde hace mucho tiempo, antes del auge de las computadoras y de la tecnología de la minería de datos Para obtener información provechosa que no está representada explícitamente en los datos, la minería de datos combina técnicas de inteligencia artificial, análisis estadístico, bases de datos y visualización gráfica En las Bibliotecas se suelen almacenar grandes cantidades de información, proporcionando un gran volumen de datos para ser analizados, ahora nos preguntamos: ¿de qué nos sirven los datos si no disponemos de herramientas que nos permitan extraer de ellos información valiosa para nuestra organización? Para facilitar la extracción de datos se dispone de una extensa �gama de técnicas que le pueden ayudar en cada una de las fases de dicho proceso, Algunas de las herramientas que utiliza la Minería de Datos son: • análisis jerárquico: se elige un atributo como raíz y se desarrolla el árbol según las variables más significativas • análisis discriminante: permite determinar gráficamente la línea que separa mejor dos clases de datos • clustering o segmentación: se crean grupos de individuos reuniendo los elementos con comportamientos similares y separando los elementos con comportamientos diferentes. • geometría fractal: es especialmente importante para el ingente volumen de datos sobre el que se trabaja. Esta tecnología puede trabajar rápidamente en muchos gigabytes de datos, ofreciendo posibilidades alentadoras para las búsquedas que tienen normalmente un gran tiempo de procesamiento. Estos elementos se insertan en el complejo proceso de un proyecto de minería de datos que comienza con la preparación de los datos y finaliza con la validación y el descubrimiento de conocimiento. A continuación se detallan las etapas del proceso: • preparación de los datos (preprocesado, muestreo, filtrado, eliminación de valores inválidos o desconocidos) • selección de características (reconocer las variables más influyentes en el problema sin sacrificar la calidad del modelo de conocimiento obtenido en el proceso de minería) • algoritmos de extracción de conocimiento (técnicas de minería de datos que generan distintos modelos) • interpretación y evaluación (se comprueba que las conclusiones que arroja son válidas y suficientemente satisfactorias) La Minería de Datos constituye una búsqueda de relaciones y patrones de comportamiento en un Data Warehouse, sin que existan a priori hipótesis sobre su relación o comportamiento. �El planteo de la Metodología de la Investigación, define como primer paso, un proceso de investigación que consiste en, concebir la idea a investigar, para después establecer las hipótesis que guiarán el proceso. Las técnicas utilizadas por la Minería de Datos son especialmente exploratorias puesto que se trata de descubrir la incidencia de unas variables sobre otras sin supuestos de partida. La gestión de gran cantidad de datos se convierte también en una fuerte preocupación de la Biblioteca (bases de datos de usuarios, compras, transacciones de préstamos y devoluciones, etc) Con la ayuda de la tecnología, aparecen sofisticadas herramientas que permiten descubrir modelos o tendencias interesantes en importantes volúmenes de datos, siendo esta la principal meta de la Minería de Datos. Esta tendencia lleva a la utilización de herramientas avanzadas de visualización de datos, en aras de la ergonomía y la navegabilidad, utilizando para ello tecnologías tales como la realidad virtual, los sistemas de información geográfica y toda aplicación futura La apoyatura que las herramientas que provienen de las Tecnologías de Información, aportan a la gestión por el conocimiento son de una importancia superlativa. No se podría gerenciar un sistema de información, hoy en dia, sin la apoyatura informática necesaria y pertinente. Pero no olvidemos que son instrumentos que permiten en buen desempeño de la función, no remplazan la tarea de diseñar e implementar un sistema de gerenciamiento por el conocimiento. Gestionar por el conocimiento, es un proceso complejo porque amerita que, la teoría se articule sobre cada organización en particular. Capitalizar el conocimiento que cada Biblioteca tiene, es una de las ventajas más seguras sobre las que podemos transitar. Máxime en estos momentos, en los que tenemos usuarios altamente entrenados por una cultura tecnológica, que se despliega a temprana edad, porque existe más cantidad de información de la que podemos llegar a procesar. Porque la cultura del hombre informado, en definitiva, presenta un reto que no tiene límites. �Conclusiones: Las Bibliotecas poseen dos grandes ventajas para adentrarse en gerenciar sus sistemas basados en el conocimiento propio. Las funciones convencionales de: reunir, procesar, difundir, almacenar y usar la información, demuestran un alto entrenamiento en el uso de información. Esto es una cualidad que no posee otro tipo de organizaciones. Otra de las fortalezas más notables de las Bibliotecas, es el grado de compromiso y el entrenamiento en servicio de sus recursos humanos, cuestión que favorece la creación de comunidades de práctica, siendo éstas un grupo de individuos que han estado trabajando juntos durante un largo período, y que por haber compartido prácticas también comparten ricas experiencias. También las Bibliotecas han elaborado sus propios mecanismos de confianza, porque todos saben lo que cada uno de ellos es capaz de hacer. Eso permite que, dentro de la comunidad, las ideas fluyan muy fácilmente. Las posibilidades de establecer estos mecanismos son potables en sistemas de información, más en Bibliotecas de niveles Universitarios. Las Universidades y por ende, las Bibliotecas Universitarias, deberán enfrentarse al nuevo reto de gestión por el conocimiento y deberá propender a construir sistemas de gestión del conocimiento. �Citas: (1) BUENO, EDUARDO www.gestiondelconocimiento.com (2) NONAKA, I., TAKEOUCHI, H. (1995): The knowledge-creating company, Oxford University Press, New York. (3) http://www.gestiondelconocimiento.com/documentos2/stanislav_ranguelov/sistemas.htm (5) ) FREYNFELD,W,A. (1984): decision Support Systems; Ed. N (6) http://www.gestiondelconocimiento.com/modelos_kmat.htm Bibliografía sumaria: EDVINNSON, L. y MALONE, M. S. (1999): El Capital Intelectual, Gestión 2000, Barcelona. BUKOVITZ, W. y WILLIAMS, R. (2000): Knowledge Pool, CIO Magazine (July 15, 2000) CAMELO, C. (2000): “La Estrategia de Diversificación Interna. Una aproximación desde la Teoría basada en el Conocimiento”, Civitas, Madrid. EUROFORUM (1998): "Proyecto Intelect. Medición del Capital Intelectual". Euroforum, Madrid. 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E.Punset y G.Sweeney � Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource SNBU - Edição: 12 - Ano: 2002 (UFPE - Recife/PE) Subject The topic of the resource Biblioteconomia Documentação Ciência da Informação Bibliotecas Universitárias Description An account of the resource Tema: Bibliotecas universitárias: espaços de (r) evolução do conhecimento e da informação. Creator An entity primarily responsible for making the resource SNBU - Seminário Nacional de Bibliotecas Universitárias Publisher An entity responsible for making the resource available UFPE Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2002 Language A language of the resource Português Type The nature or genre of the resource Evento Coverage The spatial or temporal topic of the resource, the spatial applicability of the resource, or the jurisdiction under which the resource is relevant Recife (Pernambuco) Event A non-persistent, time-based occurrence. Metadata for an event provides descriptive information that is the basis for discovery of the purpose, location, duration, and responsible agents associated with an event. Examples include an exhibition, webcast, conference, workshop, open day, performance, battle, trial, wedding, tea party, conflagration. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource El conocimiento como recurso, una ventaja competitiva: "proyecto de gestion por el conocimiento en bibliotecas universitárias". Creator An entity primarily responsible for making the resource Doménico, Adriana Di Doménico De Bona, Graciela De Bona Fernandez, Oscar Fernandez Alzugaray, Ana Maria Coverage The spatial or temporal topic of the resource, the spatial applicability of the resource, or the jurisdiction under which the resource is relevant Recife (Pernambuco) Publisher An entity responsible for making the resource available UFPE Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2002 Type The nature or genre of the resource Evento Description An account of the resource El complejo proceso de toma de decisiones en el ámbito de las instituciones de Educación Superior, especialmente el de las universidades de gestión pública, merece ser apoyado por herramientas que permitan aumentar la racionalidad, la coherencia y consistencia de decisiones en relación con los fines institucionales. No obstante el protagonismo que ostenta la Universidad en el desarrollo y difusión de nuevas teorías de la ciencia de la Administración, este tipo de organización ha sido renuente a incorporar elementos de las mismas en la propia gestión. Language A language of the resource es snbu2002