Influencia y aplicación de la tecnología del conocimiento en el desempeño sostenible de una organización: Recursos basados en la tecnología, “hard tools” (cap. 6.2)

Cf. entradas anteriores de la serie:

Capítulo 6.2. Recursos basados en la tecnología (“hard tools”)

La gestión del conocimiento y, muy particularmente, su faceta tecnológica ha sido ampliamente estudiada, desarrollada e implantada con éxito en las organizaciones durante los últimos quince años (Provost & Fawcett, 2013).

Desde el punto de vista funcional, la disrupción tecnológica sobre la gestión del conocimiento ha sido mayoritariamente aplicada a áreas de marketing, la atención al cliente, las cadenas logísticas y de suministro, funciones financieras, etcétera.

Una de las razones de la rápida adopción tecnológica en estas áreas de las empresas fue la existencia de grandes volúmenes de información sobre estas funciones que las organizaciones han ido almacenando en formato digital en cuanto los avances tecnológicos así lo han facilitado. En esta situación, integrar la información existente en formato digital a los nuevos paradigmas tecnológicos que van apareciendo es más sencillo.

En un escalón inferior de adopción tecnológica dentro de las organizaciones, pero que ha alcanzado rápidamente un nivel de desarrollo significativo, se encuentran otras funciones como el diseño, la producción, el mantenimiento o el servicio post-venta. Estas áreas han podido aplicar los paradigmas tecnológicos, por ejemplo, a procesos concretos de toma de decisiones,  la planificación y organización de la producción, el lanzamiento de nuevos diseños de productos y servicios, establecimiento de programas de mantenimiento predictivo, etcétera.

En cualquier caso, las funciones de las organizaciones que han podido incorporar a su desempeño los avances producidos en las tecnologías de la información y la comunicación, gozan de un recurso disruptivo a lo largo de toda su cadena de gestión del conocimiento (descubrimiento, captura, desarrollo, compartición y uso efectivo del conocimiento), posicionándose como elementos estratégicos y de valor diferencial para las organizaciones.

Por el contrario, existen otras áreas de las organizaciones que, en general, no se han enrolado hasta tal punto en el camino del conocimiento (“Knowledge Management and Big Data in Business,” 2016) alcanzando, eso sí, un nivel de adopción significativo de recursos basados en personas y procesos (“soft tools”), pero con un nivel de implantación de recursos tecnológicos para la gestión del conocimiento muy por detrás de las áreas más pujantes descritas en párrafos anteriores. Entre las funciones de las organizaciones en esta situación de descuelgue, se encuentran las referidas al desempeño medio ambiental y al desempeño social (laboral, gestión del personal,…) de las organizaciones.

No es objeto de este Trabajo el analizar los aspectos medioambientales y sociales desde el punto de vista de su gestión, pero sí el identificar y resolver este gap tecnológico y de gestión del conocimiento del desempeño sostenible de las organizaciones. Por eso, en este punto resulta interesante analizar las causas del descuelgue de las funciones medioambiental y social en cuanto a la gestión del conocimiento:

  • La gestión del desempeño medioambiental y social de las organizaciones está muy condicionado por los aspectos legales y administrativos. Esto ocurre a nivel global. En la práctica, los requisitos legales y administrativos han influido muy significativamente en cómo se gestiona la información en estas áreas, desde la información a generar (procedimientos, planes, manuales, registros,…) a la forma en que se trabaja dicha información (muy centrada en soporte físico —papel— o, cuando se hace en soporte digital, en formatos peculiares que dificultan la estructuración de la información);
  • Incluso los planteamientos considerados referentes dentro de la gestión de estas funciones —como son los estándares de reconocido prestigio para la gestión de determinados aspectos medioambientales y sociales (normas ISO/OHSAS)— también condicionan la gestión del conocimiento, estableciendo sus propios criterios de fondo y forma de tratamiento de la información;
  • Con una dedicación de tiempo y recursos muy significativa destinados a cumplir los requisitos legales, administrativos y de los estándares de gestión, los departamentos encargados del desempeño medioambiental y social de las organizaciones sólo pueden optar a una adopción limitada de la gestión de la información y el conocimiento, a la que sí tienen acceso otras áreas de la empresa;
  • Además, en áreas concretas de las empresas como es la seguridad y salud laboral, se ha identificado una falta de conocimientos, habilidades e incluso actitudes por parte de los directivos y profesionales en el campo de las tecnologías del conocimiento (Wagner, 2014);
  • A esto hay que sumar la propia inercia en el uso del papel como soporte y la dificultad de salir de la zona de confort existentes en determinadas áreas de las organizaciones (Dans, 2012)(Dans, 2015);

En este contexto, es más fácil comprender el descuelgue de estas funciones en cuanto a la gestión del conocimiento, viendo limitado el valor que pueden aportar a las organizaciones, y perdiendo competitividad en este ámbito con respecto a otras áreas de la empresa.

Para analizar posibles soluciones a esta situación, en el capítulo 7 de este Trabajo se hace un análisis de algunos indicadores relevantes del desempeño medioambiental y social y de cómo se pueden incorporar estos indicadores y sus criterios a la gestión del conocimiento en su nivel tecnológico.

6.2.1 Clasificación de las tecnologías del conocimiento

La clasificación de los recursos tecnológicos aplicados a la gestión del conocimiento puede hacerse en virtud a múltiples criterios, sin que exista un consenso acerca de la idoneidad de una u otra clasificación (Saito & Umemoto, 2005) .

Algunos criterios comunes de clasificación son (“Knowledge Management and Big Data in Business,” 2016) :

  • Por funciones a los que dan soporte dentro de las organizaciones (finanzas, marketing, producción,…);
  • Por las fases a las que dan soporte dentro de la gestión del conocimiento (descubrimiento, captura, almacenamiento, recuperación, compartición);
  • Por los procesos dentro de una organización a los que se aplican (toma de decisiones, planificación, servicio post-venta,…);
  • Por el tipo de soporte que proporcionan (colaboración, gestión de proyectos, compartición de información,…);
  • Etcetera.

A efectos de este Trabajo, la clasificación a utilizar para identificar las tecnologías del conocimiento es por las fases a las que dan soporte dentro de la gestión del conocimiento. Estas fases son las siguientes:

  • Descubrimiento y captura de información: consiste en la búsqueda de nuevas fuentes de información y la extracción de datos distintos a los existentes en la organización. La información a incorporar debe cumplir criterios de coherencia con los sistemas tecnológicos existentes. Es decir, la información debe estar lo más estructurada posible, de modo que se facilite su utilización posterior;
  • Almacenamiento: consiste en el almacenamiento de la información en sistemas que funcionan como repositorios, con unos criterios de estructuración y almacenamiento que faciliten su utilización posterior, mediante la organización por categorías, taxonomía, “folksonomía” (“Knowledge Management and Big Data in Business,” 2016) ;
  • Recuperación: consiste en la recuperación de la información almacenada. Cuanto más estructurada se encuentre la información, más eficiente será su recuperación;
  • Compartición: consiste en poner la información a disposición de las partes interesadas, con unos criterios de permisos apropiados: lectura, escritura, modificación, trabajo colaborativo, etcétera;
  • Utilización: la información incorporada al sistema puede tener distintas aplicaciones o dar soporte a determinados procesos dentro de la organización. Entre los más comunes se encuentran la preparación de informes, los procesos de toma de decisiones, planificación y organización de la producción, el lanzamiento de nuevos diseños de productos y servicios, establecimiento de programas de mantenimiento predictivo, etcétera.

6.2.2. Tecnologías disponibles para los procesos de gestión del conocimiento

El catálogo de herramientas y aplicaciones actualmente existentes para la gestión del conocimiento es amplísimo, encontrándose actualmente en una fase de disrupción, tanto en cantidad de tecnologías disponibles como de las posibilidades que ofrecen.

Tratar de abarcar todas tecnologías disponibles es una labor amplia y de revisión muy regular, que requiere un estudio propio y exhaustivo.

Para el objeto de este Trabajo, resulta interesante identificar, al menos, las principales tecnologías aplicables a los procesos dentro de la gestión del conocimiento, utilizando para ello el estudio de Saito y Umemoto (Saito & Umemoto, 2005)  sobre las tecnologías del conocimiento:

Tabla 2: breve resumen de tecnologías para la gestión del conocimiento

Aunque casi todas las tecnologías identificadas por Saito y Umemoto siguen hoy vigentes, muchas de ellas han experimentado muchos cambios en los últimos 10 años. Incluso ha habido también nuevas tecnologías de reciente aparición con un impacto disruptivo, como es el caso del big-data para el descubrimiento y extracción de información valiosa y el análisis predictivo para la construcción, prueba, definición y aplicación de algoritmos (Wagner, 2014) .

Una característica común de las tecnologías del conocimiento es su interconexión y compatibilidad de la información que utilizan.

Estas cualidades se estudian en el capítulo 8 de este Trabajo a través de dos análisis de caso:

  • Uno, en el que, a partir de los datos proporcionados por un dispositivo de big-data (estación NetAtmo) se pone a prueba la plataforma MicroStrategy Desktop 10.3, como herramienta aplicable a varias fases de la gestión del conocimiento tales como la captura de información, su almacenamiento, recuperación, compartición y utilización de determinada información relacionada con el desempeño sostenible de las organizaciones;
  • El segundo análisis de caso está basado en las soluciones para procesos de producción sostenibles de la empresa Rockwell Automation, Inc., suministradora de productos de automatización e información industrial.

Bibliography

Dans, E. (2012). Indicadores del fin de la era del papel. Retrieved February 28, 2017, from https://www.enriquedans.com/2012/12/indicadores-del-fin-de-la-era-del-papel.html
Dans, E. (2015). Sobre comunicación corporativa. Retrieved February 28, 2017, from https://www.enriquedans.com/2015/09/sobre-comunicacion-corporativa.html
Knowledge Management and Big Data in Business. (2016, December 21). Retrieved February 28, 2017, from https://www.edx.org/course/knowledge-management-big-data-business-hkpolyux-ise101x-0
Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business, What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking. O´Reilly.
Saito, A., & Umemoto, K. (2005). Linking knowledge management technologies to strategy. Presented at the Annual Information Technology Congress, CATI 2005, São Paulo, Brazil.
Wagner, G. H. (2014). Can Predictive Analytics Help Reduce Workplace Risk? | | Blogs | CDC https://blogs.cdc.gov/niosh-science-blog/wp-content/themes/CDCTemplatePackage/style.css” />Can Predictive Analytics Help Reduce Workplace Risk? – NIOSH Science Blog. Retrieved February 28, 2017, from <a href=”http://blogs.cdc.gov/niosh-science-blog/2014/10/02/pa/” target=”_blank”>http://blogs.cdc.gov/niosh-science-blog/2014/10/02/pa/</a>

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