Técnicas inteligentes para la gestión del
conocimiento
SE - Sistemas Expertos (Jackson, 1999)
Definición
Sistemas computacionales que emulan el conocimiento y razonamiento de un experto humano.
Objetivo
Resolver problemas específicos como lo haría un experto humano.
Características
Usa reglas “si-entonces”
Motor de inferencia
Beneficios
Ahorro de tiempo
Acceso constante al conocimiento experto
Ventajas
Decisiones rápidas y consistentes
Reduce dependencia de expertos humanos
Desventajas
Costoso de desarrollar
Difícil de actualizar
Tipo de Datos
Datos estructurados
Hechos y reglas
Ejemplo
Diagnóstico médico automático (ej. MYCIN).
BSC - Balanced Scorecard (Kaplan & Norton, 1992)
Definición
Herramienta de gestión que traduce la visión y estrategia de una empresa en indicadores medibles desde cuatro perspectivas.
Objetivo
Evaluar y controlar el desempeño organizacional alineado con la estrategia.
Características
Cuatro ejes: financiera, cliente, procesos internos, aprendizaje y crecimiento
Orientado a la acción
Beneficios
Mejor alineación estratégica
Mejora continua en todos los niveles
Ventajas
Visión integral
Fomenta la alineación estratégica
Desventajas
Puede ser complejo de implementar
Requiere compromiso organizacional
Tipo de Datos
Indicadores clave de desempeño (KPIS)
Cuantitativos y cualitativos
Ejemplo
Dashboard con KPIs en Tableau o Power BI para monitorear desempeño de ventas y satisfacción del cliente.
KM - Administración del Conocimiento (Nonaka & Takeuchi, 1995)
Definición
Proceso sistemático para identificar, capturar, estructurar, valorar y compartir el conocimiento dentro de una organización.
Objetivo
Aprovechar el conocimiento organizacional para mejorar la toma de decisiones y la innovación.
Caracteristicas
Colaborativo
Basado en tecnologías
Fomenta cultura organizacional
Beneficios
Aumento en productividad
Reducción de errores
Ventajas
Mejora continua
Mayor competitividad
Retención de conocimiento
Desventajas
Difícil implementación cultural
Alto costo inicial
Tipo de Datos
Explícito (documentado)
Tácito (experiencia)
Ejemplo
Sistemas de gestión documental como SharePoint o Confluence.
MD - Minería de Datos (Han, Kamber & Pei, 2012)
Definición
Técnica de análisis inteligente que permite extraer patrones ocultos y relaciones significativas en grandes volúmenes de datos.
Objetivo
Transformar datos en conocimiento útil para la toma de decisiones.
Características
Automática/semi-automática
Usa algoritmos (clustering, clasificación)
Beneficios
Segmentación de clientes
Predicción de tendencias
Ventajas
Mejora decisiones estratégicas
Descubre oportunidades ocultas
Desventajas
Necesita expertos
Puede generar resultados erróneos si los datos están mal
Tipo de Datos
Estructurados (bases de datos)
No estructurados (texto, imágenes)
Ejemplo
Análisis de comportamiento de compra en e-commerce.