Generaci6n y distribuci6n de Conocimiento de Caiidadmediante Agentes

Y.Sez, O.Sanjuan, R.Alvarez, L"Joyanes{ yagosaez;sanjuan } @teleline,es

Abstract:La generaci6n y distribuci6n de conocimiento

dentro de un equipo requiere de un conjunto dem6todos y t6micas para la motivaci6n y superaci6nde las personas. Se presents como gran reto superarel estado de conocirniento estancado, provocado'por la reticencia en la comunicaci6n, la falta det6cnicas apropiadas, el desconocimiento existentesobre estos ternas, y la dificil consecuci6n del flujode capital intelectual dentro de una entidad.Partiendo de un estudio multidisciplinardesarrollado desde un punto de vista sociol6gico,psicol6gico y tecnol6gico, se establece quetomando como base un conjunto de tnicas yprocedimientos vdlidos, y mediante la aplicaci6n deuna herramienta de gesti6n de conocimiento, puedeimponerse un flujo de conocimiento explicito queevolucione hacia un sistema de mejora continuabasado en la calidad del conocimiento. Dichacalidad se obtiene a partir del motor deconocimiento, basado en un modelo de capas deconocimiento alimentado por algoritmos deabstracci6n y sustentado tecnicamente porServlets, JSPs, y XML Palabras Clave.. Agentesconocimiento, calidad distribuci6n.

Introducci6n

La evoluci6n es inevitable, tras los sistemasecon6rnicos tradicionales basados en la agricultura,hace en apenas un siglo Se produjo la revoluci6nindustrial, modificando todo el marco econ6mico ysocial" Actualmente, casi sin saberlo, se estdproduciendo otro intenso cambio Que sin dudarepresenta grandes repercusiones tanto en el bitosociol6gico como en el econ6mico.

Los factores propios de una econornia, son latierra, el trabajo, el capital y el conocirniento, perola importancia relativa de cada uno de ellos ha idovariando considerablemente con el paso del tiempo.[Savage'95]

Se puede observar como fluctua el valor de losfactores econ6micos con el paso del tiempo. Elconocirniento, dentro de la revoluci6n tecnol6gica,se presenta como factor principal, superando elcapital, que pierde en importancia.

La Buena era del conocimiento, en la queactualmente se es(d inmerso, se caracteriza porcuatro aspectos propios y diferenciados:

Eldesarrollo tecnol6gicoEl volumen de informaci6n disponible, junto a

la rapidez de su intercambio (calidad de lainformaci6n)

La globalizaci6n de IDs mercadosEl conocimiento.

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presencia fisica no es absolutamente necesaria.Irrumpen canales de comercializaci6n telemdticos yformas de producci6n y relaci6n asociadas con lavirtualizaci6n. En esce contexco hay Que sintonizaradecuadamente, pensar en "global" pero de forma"locaJ-' adaptando soluciones a requerimientos ynecesidades concretes.

En cuanto aI desarrollo tecnol6gico, s6lo hacefalta mirar medic siglo en el pasado, paracontemplar la grandeza del cambio aI Que estamossiendo testigos. Tanto clave es este factor. que hasido el Que ha dado nombre a la revoluci6n definales del siglo XX: .�la revoluci6n tecnol6gica"Esta revoluci6n ha traido consigo inumerablescambios y mejoras, entre 6stas, ha posibilitado elacceso y almacenamiento de grandes voldmenes deinformaci6n.

Aunque existan grandes volumenes deinformaci6n, Si 6sta no goza de calidad, resulta maycomplicada su recuperaci6n, incluso a pesar de laaparici6n nuevas herrarnientas como es el caso delos metabuscadores. Es evidence la necesidad derealizer una selecci6n, un tratamiento previo, unfiltrado y una categorizaci6n para convertirla eninformaci6n de calidad, que junto a la experencia,conforrnaran el conocimiento de calidad.

En la actualidad, se sabe que en las nuevasempresas, uno de los valores fundamentales es el"Capital Intelectual' de Sus empleados. Pero, Qu6es el Capital Intelectual? C6mo se relaciona con elconocimiento? Cud} es la diferencia encreconocimiento e Informaci6n?, LFor qu6 es tanvalioso el conocimiento?

haciaen

Por quOrganizacionesConocimiento?

evolucionarBasadas

Los negocios estdn cambiando mas rdpido Quenunca, las ideas viajan alrededor del globo ensegundos, creando una fiebre empresarial basada enlos nuevos mercados.

La evoluci6n hacia Una econorma global haceque la innovaci6n, las nuevas tecnologfas y elcapital intelectual de una empresa, Sean de vitalimportancia para mantener la competitividad. Esuna carrera vertiginosa en la que predominan loscambios.

Los tres pilares fundamentales sobre los que seapoya una Budded para obtener beneficio en forma

de capital econ6mico son el capital intelectual, elcapital estructural y el cliente.

. El Capital Estmctnraf esta compuesto porlos activos fi`sicos (oficinas, ordenadores,instalaciones) y los activos organizacionales(estructura, procedimientos, m6todos)"

* El Capital Cliente es el conjunto de todosaquellos bienes que relacionan a los clientescon la empresa, se clasifican en bienesintangibles (reputaci6n, marcas) y bienescomplementarios (publicidad, marketing, etc.).

. El Capital Intelectuaf es a priori, el mdsbuscado por Una empresa a la hora de elegir elperfil de Sus empleados, y existen tecnicas deselecci6n may complejas, debido a que esdificilmente cuantificable.

Sin embargo, el Doctor Nonaka [Nonaka 251afirrna, que en la actualidad las empresas s6lo sehace uso de aproximadamente una cuarta Farce desu capital intelectual. Lque ocurriria si solamente seutilizara un veinticinco For ciento del capitalorganizacional de Una empresa? (solo una cuarcaFarce de los almacenes, ordenadores, etc..)-

Se est dejando escapar una oportunidadexcepcional para la evoluci6n de las organizacioneshacia un estado de conocimiento de anded y demejora continua. Escos datos indican que a menudoes el valor mds infravalorado con el paso deltiempo, y con diferencia el menos explotado, y sinembargo, puede ser el Que mds ventajascompetitivas aporte~

Los primeros estudios que tratan directamente eltema de la gesti6n del conocimiento datanaproximadamente de la dltima d6cada del siglo XX,sin embargo la primera entidad Que realmente

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implanta la gesti6n de conocimiento es lanniversidad.

Se puede afirmar Que la Universidad es la�.cuna del conocimiento."

Las instituciones docentes en general, as{ comolos congresos, simposios, tutoriales, mesasredondas, foros, etc., son medios de comunicaci6n,difusi6n, compartici6n y transmisi6n deconocimiento. En las aulas el profesor transmite suexperiencia y conocimiento a los alumnos,enriquecidndo2os continuamente, y 6stos a su vez,tras adquirir la informaci6n y tras haberlaexperimentado y madurado, aportaninvoluntariamente su opini6n. De esta manerasirven de fuente de conocimiento para profesores,padres y por supuesto otros alumnos. De estamanera Se establece un flujo de conocimiento en elque el conocimiento estancado o tdcito (propio decada persona), evoluciona hacia conocimientofluido y exfllicito.

Se trata de conseguir una sinergia entre los trespilares de manera que se sincronicen procesos,organizaci6n, valores, puntos de vista, opiniones yexperiencias de las personas. Por decirlo de unamanera anloga a la universidad, es como si dentrodel entOmo empresarial, cada dia, cada uno de losempleados impartiese Una clase detallada a losdewas sobre Sus conocimientos acerca de comorealiza todas Sus actividades diarias, y los demdsfueran aprendiendo, y a la vez aportando sencillasmejoras.

DiBcttitades existentes

El punto crucial a superar es la transmisi6n delconocimiento, y su dificultad concentrada en dospuntos:

a) El conocimiento es inherente aI ser humano,y en muc"bos casos su transferencia es casiimposible de realizar. (Por ejemplo montar enBicicleta).

b) El conocimiento de Una persona es su capitalintelectual, y le aporta un valor dentro de lasociedad y la empresa. Su transmisi6n significa, dealguna manera, aportar valor a Sus compafieros, yeso en algunos campos supone una amenaza. Losexpertos aunque expliquen Sus progresos, enmucbos casos no facilitan las claves mediante lascuales ban Ilegado a ellos.

Estas dificultades y reticencias pueden sersuperadas mediante el desarrollo de herramientas decolaboraci6n que permitan la compartici6n,transmisi6n, y en definitiva el nujo deconocimiento, de Una manera sencilla ytransparente~ Asi mismo es imprescindibleencontrar mecanismos de motivaci6n que faciliteneste proceso. Se presentan dos posibles modelos departida:

Modelo activo: el usuario interact6a con elasistente activarnente, le realiza preguntas, y trabajacon su apoyo.

Modelo transparente: el usuario conoce laexistencia del agente. Este tratara de recogerconocimiento sin interactuar con el usuario.

Sin embargo, una vez Ilegado este punto seplantea la dificil decisi6n para delirnitar claramentequ6 m6dulos o qu6 herramientas deberfan formatparte"'de un Sistema de Gesti6n del Conocimiento.

Como punto de partida se opta por el desarrollode una Herramienta de Gesti6n delConocimiento que integre las funcionalidadesnecesarias para facilitar el flujo de conocimiento:

* Herramientas de Flujo de Trabajo (WorkFlow)

* Herramientas de Trabajo en Grupo (WorkGroup)

. Herramientas de gesti6n documental

Los objetivos fundamentales Que Se persiguenmediante esta herramienta son:

1. Captura de conocimiento de manera implfcita yexpllcita~

2. Almacenarniento efectivo del conocirniento decalidad.

3. Recuperaci6n efectiva y eficiente de dichoconocimiento.

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Para la captura del conocimiento, se presentanlas siguientes dificu)tades a superar:

1. La motivaci6n para ceder o compartirconocimiento par parte del experto.

2. La visi6n personal de cada individuo paradescribir una experiencia, y Iambi6n par lavariada capacidad para transmitir.

3. Y ya finalmente capturado, se planteandistintas formas de filtrarlo, categorizarlo yalmacenarlo de manera eficiente.

En lo reference aI tercer punto, actualmenteexisten numerosos estudios basados en tecnicas deDatawareHouse y minerfa de datos, para lograr uncorrecto almacenamiento y recuperaci6n deconocimiento.

Sin embargo, lo quo sf representa un verdaderoreto es la capture y dasificaci6n del conocimientode calidad, objetivo qua no solo corresponde a losmecanismos �t6cnicos" de una aplicaci6n, sino quocuenta con un importance componente humanodonde Outran en juego multitud de factores.

La calidad del conocirniento no se mide atrav6s de la cantidad almacenada, ni de lacomplejidad del conocimiento adquirido, sino queniche dada por coma se concilian las necesidadesdel usuario con las soluciones propuestas por elsistema

Cad.dadI = Estudio Necesidades vs Soluci6n Agente Experto

En la actualidad, con el crecimientodesmesurado de la red, se ha demostrado que hayaunque exista demasiada inforrnaci6n, si 6sta nogoza de calidad, resulta muy complicada surecuperaci6n, incluso a pesar de la aparici6n nuevasherrarnientas coma es el caso de lasmetabuscadores. Es evidente la necesidad dereaJizar una selecci6n, un tratamiento previo y unfiltrado~

Hoy en dfa son muches las empresas queconocen las perdidas que produce la informaci6nsin calidad, de hecho se calcula que en la calidad dela informaci6n reside de un 15% a 20% de lasingresos.

La idea de este proyecto parfe de un estudiomultidisciplinar 7llevado a cabo par un equipa de

' Pend/iente de Publica:[: ".E::;actores de mo6vaci6n para lacapmm de conOcil:rt:ientOF V.Cejudo.

soci6logos, psic6logos e ingenieros en el Que seestudiaron las factores que intervienen en estacaptura de conocirniento, Qu6 mecanismosutilizar?, C6mo lograr la motivaci6n?, Qu6conocimiento extrafdo es de calidad?t:C6mo evilerla reticencia a compartir ese conocimiento?

iC6mo alcanzar el conoc`Lmw` nto deCalidad?

Cuando dos compaheros de trabajo discutensobre la soluci6n de un problerna, es habitual, quecoven Una hoja, y expliquen mediante esquemas,grficos y texto, cual es la idea de cada uno parasolucionarlo.

Cada uno modificar y complementard lasoluci6n, llegando crag varias iceraciones a unaposible soluci6n conjunta, que ha tenido Ingar apartir del conocimiento, experiencia y know-howde ambos" La soluci6n no tiene par quo set correcta,pero se puede afirmar que el trabajo en equipoestimnla el flujo de conocimiento dentro de unaentidad.

Datos Inforrnaci6n ConocimientoS.Imples capturas Datos con un

prop6sitoInformaci6nvalorable quo partede la reflexi6n.sintesis y contextodel ser humano

F;iciles deestructurar

Requiere un anIsisprevio

Diffci) de Estructurar

F5ciles dealmacenar

Datos interpretados Compleja de adquirirpar rrldquinas

Fiicilmentecuantificables

Requiere un procesoo relaci6n de lasdatos

Normalmente estacito, depende de laopini6n yexperiencia de.las

Fdcilmentetransrnitidos

Fdcil de transmitir Complejo detransruitir

Es un valor asulnido que hay ciertas cosas Quese nos ban transmitido, y sin mds las homos hechonuestras, forman parte de nuestra educaci6n?,quizd de nuestra naturaleza o legado gen6tico?...

El Conocimiento solo existe de manerasimb6lica en nuestra mente y solo puede

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convertirse a conocimienco explfcito con grandificultad. El conocimiento se puede almacenar enm8quinas, pero existen grandes dificultades a lahora de categorizarlo y devolverlo con precisi6n.Cualquiera que halla intentado transmitir sosconocirnientos a un grupo de personas, habrdcomprobado, que no vale con Que los oyentesreciban la informaci6n, tienen Que hacerla suya, yen ese momento se convierte en su conocimiento.

Si &dermis el Se desea obcener conocirniento decalidad, habrd qua realizar previamente unaobcenci6n de datos de calidad e informaci6n decalidad. Se afirma que la informaci6n de calidad Seobtiene en funci6n de los siguientes factores:

I. Definici6n: una correcta eSpecificaci6n delos datos Que Se necesitan.

2. Contenidos: Que los valores utilizados scancorrectos, y completos.

3. Presentaci6n: Que la informaci6n sea Clarapara poder transmitirla.

dato.�",., pres acx"6n)____

Una vez obtenida la informaci6n de calidad, senecesitan otros factores que combinados permitenalcanzar el conocimienco de caZidad:

1. Inforrnaci6n: informaci6n con calidad2. Sia;r]ificado: la informaci6n debe sex

comprendida y asimiZada por /as personas.3. Experiencia: es el valor ahadido a la

informaci6n por parte de las personas Quela interpretan.

Por Illtimo se puede babier de sabiduria cuandolas personas se encuentran con Conocimienco deCalidad, y roman decisiones en funci6n de dichosconocimientos.

El modelo presentado esta sustentado bajo laaproximaci6n de "ecologia de la inforrnaci6n", enel que Se afirma Que la mejor forrna de gestionar lainforrnaci6n, es de forma sencilla.. rnanejable, yprdctica. En esce modelo , predorruna la calidad dela infonmci6n sobre la cantfdad, y Se traca dealrnacenar conocirniento explicito, de manera quesea nuis sencilla y efectiva su extracci6n. [PatrickH. Sullivan 23]

c`Par que funciona esta jllosolfa?

Esta filosofia se basa en un ambiente decolaboraci6n en el coal yo ofrezco mi conocimientoaI resto del equipo y el resto del equipo tambi6npone a mi disposici6n los suyos. Todo se resume en"dar para recibir".

Como ejemplo, Se puede hacer referencia a unfen6rneno de estudio muy importante ocurrido enentornos reales, es lo que Se conoce en Casi todo elmundo como "el espiritu GNU (Linux)". Este esel fen6meno por el coal un amplisimo grupo depersonas comparten su conocimiento, y lo ponen adisposici6n de todo el mundo de manera altruists,aportando con Sus creaciones. Todos los foros delinux, paginas WEB, tutoriales, etc. que sirven desoporte al producto, son un ejemplo claro de c6moel flujo de conocimiento imprime pocencia a todaslas empresas que se deseen desempefiar.

Los agentes de conocimienco precenden ser unmedio eficaz para la captura, recuperaci6n ydifusi6n de conocimiento, aportando adernasnumerosas ventajas frente a los mdtodos existencesen 2a actualidad.

Algunas de escas ventajas son:

O Mayor motivaci6n.o Captura activa del conocimiento.o M6codo de soporte aI usuario.o Sistema distribuido, esoiindar

multipJataforma.o Reciclaje de los procesos empresarialeso Mejora continua

y

De hecho, la mayorfa de las empresas bantratado de Que Sus empleados adquieranconocimiento mediante continuos planes deforrnaci6n, cursos, conferencias, presentaciones etc.Para transmitir el conocimiento adquirido, dentrode las entidades exiscen numerosos manuales deinscrucciones, documencaci6n de ayuda, tutoriales,y panfletos para capturer y transmitir elconocimiento.

En Hewlett Packard, existe una base de datosRamada "Electronic Sales Partner' Que perrnite aSus profesionales recoger propuestas,presentaciones, o caracterfsticas afiadidas de ciertosproduccos, para que Sean afiadidas a su proceso deventas~

En la xmsma compafii"a existe tambi6n un forode discusi6n en el Que los empleados dan Susopiniones acerca de la formaci6n que van

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recibiendo, y la que desean recibir, ademas de teneracceso a cursos on-line.

Hay Que pensar que Se esta ante un fil6ntecnol6gico y estrategico, pero Que es un fil6ncomplicado de explotar, y que sin embargo,mediante el desarrollo de aplicaciones de este tipoSe logrard alcanzar en pocos afiOs.

Mediante la exploraci6n e investigaci6n,traducida en proyectos reales, Se puede afirrnar queel trabajo a realizar es propio de pioneros quedefinen un Camino abierto a seguir en un futuromay pr6ximo.

Ademds las extensiones y aplicaciOnes de estecampo abarcan casi cualquier dmbito; desde laeducaci6n, al trabajo en grupo (workgroup),pasando por la gesti6n de proyectos, marketing, laensefianza a distancia (apoyada por la universidadvirtual), o por ejemplo el teletrabajo. [VictorMartin, 31]

c' POT, que- Agentes ?

Los agentes son la firme base para podercombinar los tres objetivos fundamentales quepersiguen las Herramientas de Gesti6n deConocimiento; Captura, almacenamiento yrecuperaci6n eficiente del Conocirrxiento.

En el complejo proceso de la captura deConocimiento es donde los Agentes deConocimiento muestran uno de Sus puntos fuertes.

En primer Ingar hay Que pensar en los AgentesrIuis bien como asistentes Que ayudar a laspersonas de una manera agradable durante sostareas diarias. Los asistentes registrararL el trabajoextrayendo informaci6n de 61, informaci6n que serdtransformada en conocimiento. Aderruis mediantelos agentes-asistentes, Se ofrecen multitud deservicios de tipo colaborativo, proporcionandosoporte al trabajo en grupo, agilizando los flujos detrabajo, aportando un directorio completo derecurses y personas, etc..

Una vez que Se ha producido esta captura deConocimiento es imprescindible proceder a sualrnacenamiento y "expZicitaci6n" para su posterioruso.

Como Segundo objetivo, los asistentes tambi6ndeberar) permitir el acceso al conocimientoalmacenado, a la informaci6n explicita o a simplesrecursos de la red corporativa, permitiendo

recuperar informaci6n multite:lmitica de formaeficaz y a la vez sencilla.

Modelo de Arquitectura

A continuaci6n Se plantea el disefio que sepropone como soluci6n para dar soporte tanto desdeel punto de vista conceptual como desde el punto devista tecnol6gico a este ambicioso proyecto"

Este modelo todavfa Se verd modificadodebido a las futuras iteraciones que Se realiznsobre el andlisis y diseBo.

ConocirBiento Procesado: Se obtiene a partirde un procesamiento del conocimiento crudo, en elque Se podrian analizar Tirol,Os generales, Titulosde las secciones, Definici6n o conceptos,Referencias bibliograficas, direcciones de E-mailrelacionadas, etc,

ConociBriento E$E!nciol: proviene delalmacenamiento por contenidos en de lascapas de conocirniento anteriores. Se realiza untratamiento por palabras clave.

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ArquRectura Conceptual caracter general acerca de todos los usuarios.(Iistas de Contactos, Agendas, etc.). Se utiliza el5istema de directonos LDAP.

M6duios de Capture de Conocimiento: estanelacionados con los M6dulos de Conocirniento, y

so encargan de especificar los distintos m6todosara la captura, e interpretaci6n de la informaci6nenerada por el usuario. Estos m6dulos permitendaptar y personalizar el agente interfaz a cads

tsuario concreto, y de esta manera obtener diversaste_gon".as..`e info_rmaci6n. S implementa ediante'tL, t"-,VM en ++ pnnclpazmente, y en Java con

omponentes JavaEeans. En este punto hayiise5ados dos m6dulos de captors de conocimiento`.

a) M6dulo de Capture de Conocirniento decalidad basado en la Abstracci6n porReducci6n

,n prime lugar,. s analza la. consultapatabra a patabra, mciuyendO termmoS enmaytisculas y t6rminos remarcados en

M6dulos de Servicio: m6dulos independientes negrita. El motor de conocimiento, aencargados de albergar las funcionalidades de las continuaci6n, buses dentro deldiferentes herramientas de co2aboraci6n y trabajo conocimienco exiStente dentro de laen grupo Que sirven de complemento aI M6dulo de secci6n y el terns seleccionado. Si existieraConocimiento. (Mensajeria Colaborativa, Correo una terna formada por un completO oInteligente, Agenda Electr6nica, Planificadores, parcia! acierto en los Campos "secci6n",Aprendizaje a distancia, etc.). Serdn implementados "tema" y "tftulo", el gestor deFor diversas entidades, e integradas en el sistema. conocimiento se encargarfa de mostrar laIncluso se pretende albergar la posibilidad de soluci6n.combinar las diversas plataformas de desarrolloexistentes Dicha posibilidad niche condicionada

For un acierto en relativo en cuanto aM6dufos de Conocirniento: m6dulos secci6n y tema (es decir, deben ser iguales

independientes encargados de especificar las o compaes, pero no relacionadas,distintas polfticas para el aprendizaje e observando la relaci6n entre secciones yinterpretaci6n del conocimiento recogido de los temas). Y debe existir correspondencia enusuarios. Se implementan o bien como librerias ms de un 90% de las palabras del n�tulo,dindrnicas (D tipo "in process" ), programadas descontando aquellas Que se diferencien enen asic y preferiblemente en C++ o bien palabras "claves", como �.Si/no" (Estemediante un servlet Que atiende las Ilamadas e terna sera ctstado rmis adelante).interacttia con otras programas. A este nivel serealizardn accesos a un repositorio propio de cada Si cal caso se diem, el motor dem6dulo, a partir del coal se almacenardn los datos conocirniento cornienza a buscarparciales Que son muestreados, ya Que son conocimiento por las siguientes vertientes;necesarios para su posterior anisis. Para lasincronizaci6n de accesos concurrences por parte de I . B "usQueda por tituio:los M6dulos de Capa de ConocimienCo, y la as el andlisis palabra a palabm delconsistencia de ci acciones, se plantea la tulo, se reala a b6queda en lainslaci6n de los componentes bajo la Wtela de un be de conocimiento.servidor de sacciones.

mamente, se ordemrdn ForSe de Direaoo: sie de sopo pa toI ndado los documentos

los m6dOs de seicio y macena infoaci6n de enconados, y posteocute se

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almacenard la lista, para mas adelanteenfrentarla a otras~

El procedirniento descrito, tambi6nse puede aplicar con pal&brasrernarcadas del titulo, y aumentar laponderaci6n por cada concepto.

2. Bdsqueda For palabrasclave: realiza Una confrontaci6n deltitulo con el conocimiento esencial, esdecir, tras el an;ilisis del tftulo, serealize Una comparaci6n exhaustiva delas palabras del ti'tulo con las palabrasclave de los documentos existentes.Tras esto, se realiza una ordenaci6nencabezada pol el mayor nomero deocurrencias de los tnosremarcados del n-tulo y a continuaci6nse ordena el resto. El m6todo a seguirpara la valoraci6n de los conceptossera el mismo que en el anterior.(Mediante Ponderaci6n).

Tras la obtenci6n de la lista, se eoftentacon la anterior, y se obtiene un documentoformado o bien por varios documentoscompletos (buscador de contenidos) o biense obtiene un documento formado por:

Seccl"ones encontradasDefiniciones encontradasDocumentos relacionadosReferencias, etc.

M6dulo de captura de Conocimiento basadoen Abstracei6n por AmiJisis Siuhictico

La abstracci6n por Andlists SintActicoes el Segundo m6todo de obtenci6n deconocirniento. Dicho m6todo se basa en elandlisis sionictico del titulo de la consultapara so posterior comparaci6n con lasconsultas almacenadas en la base deconocimiento, en el dmbito deconocimiento procesado~

Primeramente, se encuadra la b6squedadentro de unas secciones y unos temas, quese consideren iguales o compatibles conlos t6rminos de la consulta.

A continuaci6n, mediantecomparaciones exhaustivas "sujeto" -�predicado" de la consulta, (incluso

b)

realizando analisis de articulos,complementos, etc.), se obtiene unavaloraci6n ponderada de las coincidenciasencontradas al enfrentar el ar]aIisis con lacapa de conocirniento procesado.

M6dulo de Comportamiento: es elresponsable del comportarniento del Asistente oAgente de Conocimiento. Se podran definirdiferentes tipos en funci6n del usuario (aptico,colaborativo, etc.) e incluso esta en previsiondotarle de aJgoritmos genkticos que van-en sucomportamiento dindmicamente. Se Implementamediante Componentes COM program&dos en C+fy Vbasic, tarnbi6n existen prototipos realizados enJava.

M6dulos de Interfaz del Asistente: permitenespecificar las diferentes interfaces con las que elasistente Va a interactuar con el usuario~ En funci6ndel campo en el que se este trabajando. har;i faltautilizar distintos interfaces, Las tecnologfas aimplementar en esta etapa son multiples, ydependen directamente del entorno de producci6nen el que se implante el sistema. En un entornoabierto al pj:ihlico Se irnplementan applets, sinembargo en un entorno corporativo cerrado puedeser recomendable el uso de C++ ATL y Java.Tampoco se descarta la posibilidad de realizarpequejios desarrollos en Vbasic para instanciar loscomponentes de los dos m6dulos superiores~ Lacomunicaci6n se realiza por diversos m6todos: obien mediante los m6todos de los componentesinstanciados, o bien mediante la comunicaci6n httpmodelada con XML y recogida y tratada por unservlet.

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dl6rna versi6n realizada para el prototipo deAsistente:

Mirando bads delante: Metodologia yPlaniBcad6n

La Metodologia a empleada para el desarrollodel proyecto sera el proceso unificado con notaci6nUML. La elecci6n de esca metodologfa se debe aQue es eminentemente practica y al estarencaminada a un modelo de desarrollo iterativo yorientado a objetos, es la que mejor se adapta a unproyecto de investigaci6n de esce tipo. Lametodologfa incluye el uso y adaptaci6n de UML aun paradigma orientado a eventos y contenidossiguiendo como ejemplo la adaptaci6n existenceusada para encomos WEB.

Para hacer que este proyecto sea una realidad,ya se ha trabajado sobre unas etapas definidas parael desarrollo del proyecto, as{ como un posiblecalendario para un equipo de trabajo determinado, yun plan de hitos para su seguimiento. Acontinuaci6n se describe un resumen de las distincasetapas de desarrollo especificadas;

1. Estudio Sociol6gico.Se estudiaran y definiran las

caracteristicas de inceracci6n de losagentes para facilitar la transmisi6n deconocixniento.

2. An&lisis de requisites funcionales.Partiendo del estudio sociol6gico y de

las caracterfsticas t6cnicas del sistema.

3. Dise6o de las interfaces de comuuicaci6n yde usnario.

Se basa en un estudio de usabilidad.

4. Diseiio de las estructuras de dates.Especificaci6n de las estructuras que

serdn encargadas de almacenar elconocimiento y el comportamiento de losagentes y usuarios.

5. Desarrollo de un prototipo.

El prototipo pretende demostrar lafuncionalidad del siscema en cuanto a sueficiencia, rapidez, y sobre todo utilidadfrente a las otras opciones tradicionalesque se presencan como altemativa para lagesti6n del conocirniento.

6. Prueba delprototipo.

7. Estudio de nsabilidad.Pretende el estudio de la componence

de interacci6n humana del sistema, esco esfundamental para un sistema de captura deconocirnienco.

8. Revisi6n del DiseSo a psrtir de la pruebadelprototipo.

La prueba del prototipo producirpequefias modificaciones sobre el modelofinal.

9. Implementaci6n del Servidor de Agentes.

10. Implementaci6n de nu ageute.

11. Carga Inicial.L:a base de conocimiento se cargard

im`c`xaImente con Los datos de la propiaapLicacio.`n, informaci6n sobre su uso,funcionamiento objetivos, etc.

12. Desarrollo de nu m6dulo acoplable detraducci6n.

Como primer m6dulo se ha pensado endesarrollar un m6dulo de diccionario-traductor que permita Que Los agentesofrezcan este tipo de ayuda.

DesmTollo de un prototipo

Actualmente el proyecto se encuentra en laQuinta lase del plan de proyecto presentadoanteriorrnente. Se esni trabajando en un prototiposencillo que perrnite realizer Una primeraaproximaci6n a las posibles limitaciones t6cnicasexistenCes.

Se ban implementado los siguientes m6dulos:

M6dnlo de Captura de Conocimiento:implementado en Java, dota de un comportamientodeterminado al asistente. Se encarga de sucomunicaci6n mediante http y xML al Servlet queSe ejecuta en el servidor.

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M6dulo de Comportamiento: actualmente endesarrollo. Se esl:d utilizando C++ con ATL para eldesarrollo del componente COM. Se haimplementado ya algOn componente de pruebas sinapenas funcionalidad.

M6dnlos de Interfaz del Asisfente:implementado en Java, desarrollado su interfazgrEco sencillo, permite la consulta global porparte del usuario.

Reflexiones BnrIes

. Este proyecto pretende aportar algunassoJucioneS a un problerna detectado en 108entornos profesional y acad6mico, en el Que lastecnologias de la informaci6n tradicionales bandemostrado no Ser suficienteS para la captura yalfnacenamiento de conocimiento.

. Se pretende desarrollar una herramienta defuturo Que perrnita recoger y aprovechar lasinergia de cOnocirfiiento de calidad inherente alos empleados de Una empresa.

o A trav6s de dicha herramienta se pretendeactivar el flujo de conocimiento estancado,haciendo Que exista una tendencia Clara haciael conocimiento de calidad explfcito ycompartido.

. Se pretende tambien aumentar el capital`intefectual de la empresa, (Que es uno de lospotenciales mds dificiJes de promocionar), ymediante esta estrategia, facilitar la entradaprogresiva en un circulo de mejora continua.

Referencias

1. Cunningham S~ y Rosebush J. (1996) Electronic Publishing in CD-ROM. Sebastopol~ CA:O'Reilly.

2. Diaz P.. Catenazzi N. y Aedo 1. (1996) De la Multimedia a la Hipermedia Madrid, Rama

3. Edwards AD,N, (1995) Extra-ordinarv Human Computer Interaction, Cambridge,Cambridge University Press

4. Forsythe Ch, Grose E, y Rattier J. (1998) Human factors and Web Development.Maftwah NJ,Erlbaum

5. Hall B, (1997) Web based Trainins;. NewYork Wiley

6. Heide A & Sti)bornc L (1996) The Teacher's Complete & Easv Guide to the Internet,Toronto Trifolium

7. Howard J. (1995) The 2nternet Voveur,San Francisco. Sybex

8. Kiesler S. (1997) Culture of the Internet,Mahwah NJ EJlbaum

9, Lemmy L-, Doff J.M. y Mohler, J.In {1996) Graphics and Web Page Desi!;:n, Indianapolis. SamsNet,

IO, Negroponte N~ (1995) Ser Di$!;:ital guanosArres, Atl;;intida

II. Oravcc J. A. (1996), Virtual Individuals. Virtual Groups, Cambridge Cambridge UniversityPress.

12. Peck S~B. & Scherf B-M. (1997) Buildin vour own Web Conferences, Sebastopol, CA,O`Reilly

13. Pf&ffenberger B. (1996), Diccionario para Usuarios de Computadoras e Internet, M6xico,Prentice HalI

14. Poner LR. (1997), Creatin the Virtual Classroom: Distance learning with the Tnternet, NewYork, Wiley

15. Powers M. (1997) How to Prom a Virtual Communitv~ Emervvile ,CA. Ziff-Davis

16. Queau P. (1995) Lo Virtual. Barcelona,Paid6s

17. Rontgen LP. (1997) Net Lessons: Web- based Projects for near Classroom~ Sebastopol, CA,Songline & O'Reifly,

I g, Skomars N~ (1998). Educ&tin e with the Internet: Usina Net Resources at School and Home,Rockland Ma, Charles River-

19. The Java SIG Team (1997) Java-SIG`s 100 best applets. New York. Wiley

20. Thomas P.J. (1995) The Social and Interactiona2 Dimensions of Human Computer Interfaces, Cambridge, Cambridge University Press

21. Whitaker K. (1995) A Guide to Publishin lTJSer Manuals, New York, Wiley

22. Whittle DB, (1997) Cvber5f3ace: The Human Dimensi9n New York, W.H. Freeman

23. Patrick H. Sullivan. Profiting from Intelectuat Capital (Extracting Value fromInnovation). Wiley

24. Intelectual Propertv Series. (1998\ ISBN0471-19302-X Ed Willey and Sons Inc.

25. Nonaka. Ikujiro and Takeuchi, Hirolaka.(2995). The Knowled Creatin Companv. Ed.Oxford University Press. ISBN 0-19-509269 4.

26. Rudy L Ruggles III (1997) Knowledge Manaamen? Tools ISBN 07506-9849-7 Ed.Butterworth-Heinernann

27. Thomas H.Davenport (1997) Information Ecolo, ISBN: O-19-511168-0 Ed. OxfordUniversity Press.

28. Alfred Zollar: Artfculo "Hay on Desfasecute la velocidad del mercado y la capacidad deaprender`

29. Rey-long Lin.Collaborative A9ents for Business KnowledeManaement. http"/'/www,insead fr/CALT/Bncvclopedia/Computer Sciences/Groupwarc/Workflow/

30, Larry P. English. Irnprovina; Data Warehouse and Business Information Qualitv. ISBNO 471 -25383-9, Ed. Wiley

31. Victor Martin. Tesis doctoral sobre lasUniversidades Virtuales Universidad Pontificia deSalamanca en Madrid 2000,

106 / QuaTIC001