Apuntes del editor

Pág. 3 El conocimiento y el data mining

Jorge Miller Pág. 6

Clases virtuales a través de videoconferencias: factores críticos vivenciados por los tutores en un sistema de educación a distancia

Clara Bonfill Pág. 12

Una mirada a la productividad desde la perspectiva de la sociedad del conocimiento

Mónica De Arteche Pág. 21

Productividad del trabajador del conocimiento: El gran desafío del siglo XXI

Alejandra Falco Pág. 27

Ideas innovadoras para una mejor práctica de negocios

Edición especial sobre GGEESSTTIIÓÓNN DDEELL CCOONNOOCCIIMMIIEENNTTOO Volumen V, julio de 2007

ISSN 1668-5792

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Revista académica sobre temas de management, editada por el Centro de Investigaciones en Management, Entrepreneurship e Inversiones y el Centro de Estudios de Organizaciones y Productividad de la Universidad del CEMA. Distribución gratuita en la comunidad de negocios.

Editores

Enrique Yacuzzi, Universidad del CEMA (Editor)

José Pablo Dapena, Universidad del CEMA (Coeditor)

Marcos Gallacher, Universidad del CEMA (Coeditor)

Consejo Editorial

Luisa Montuschi

Universidad del CEMA

Alejandra Falco

Universidad del CEMA

Carlos Barbosa

Pontificia Universidad Católica Argentina, Universidad del CEMA y Laboratorios Bagó

Ignacio Bossi

Universidad del CEMA e IdeAction

Fernando Doria

Universidad del CEMA, Universidad de Saint Thomas y Johnson & Johnson

Carlos Olivieri

Universidad del CEMA y Repsol-YPF

Gerardo Heckmann

Universidad Nacional de Córdoba y Universidad del CEMA

Diseño de la tapa

Ana Broglia

Asistente Editorial

Verónica Laura Ghersini

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Los artículos provienen de colaboraciones espontáneas y a pedido de profesores, académicos y profesionales y están

sometidos a referato.

Invitamos a colaborar con artículos y propuestas a través de la dirección de mail: cimei@cema.edu.ar. Especificaciones

sobre los mismos pueden ser encontradas en http://cimei.cema.edu.ar/revista.html.

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AAApppuuunnnttteeesss dddeeelll eeedddiiitttooorrr

La gestión del conocimiento es un vasto territorio de temas vinculados con la identificación, creación, representación y distribución del conocimiento en las organizaciones. Trata asuntos que afectan a todas las áreas y a todas las personas de una organización, como el uso sistemático de la información sobre mercados y tecnologías, el aprendizaje en la empresa y el desarrollo de los trabajadores del conocimiento. Por tradición y por razones prácticas, la gestión del conocimiento se asocia con los departamentos de sistemas, que aportan las herramientas tecnológicas, y los departamentos de recursos humanos, que atienden al desarrollo del capital intelectual de la organización. En esta edición de Temas de management abordamos tanto aspectos tecnológicos como aspectos humanos de la gestión del conocimiento. Así, a través de sus cuatro artículos, vislumbramos el amplio horizonte de esta disciplina. Comenzamos con un aspecto tecnológico. Jorge Miller escribe sobre el conocimiento y el data mining. Su objetivo es destacar la importancia de las herramientas que dan soporte a la toma de decisiones en las empresas, para lo cual presenta un esbozo de la tecnología actual del data mining. Pero su artículo va más allá de este objetivo declarado, y nos ilustra sobre la forma en que la cultura organizacional moldea las elecciones tecnológicas y los interrogantes que la gente trata de contestar con estas herramientas. También define conceptos centrales de la gestión del conocimiento—como dato, información y conocimiento— y hace hincapié en la importancia del contexto en que se analiza un problema de decisión: el conocimiento—nos dice al respecto—no es estático, cambia cuando cambia el contexto de la decisión. Una tarea importante de la gestión del conocimiento está vinculada con el aprendizaje y la enseñanza en entornos organizacionales. Clara Bonfill presenta los resultados de una investigación sobre la educación a distancia por medio de videoconferencias en una universidad. Su trabajo estudia los factores que afectan al rendimiento de la videoconferencia como técnica educativa, entre los cuales se destacan algunos problemas humanos, como las dificultades de comunicación entre docentes y alumnos y el estado de ánimo de los docentes; también describe

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problemas de origen tecnológico—propios del puerto de emisión—pero estos parecen palidecer ante la presencia de las dificultades humanas. Como nos lo recuerda la autora, es necesario no olvidarse del ser humano, de sus temores frente al uso de la tecnología y de sus prejuicios a la hora de utilizar la tecnología como mediadora del proceso de enseñanza. Dos artículos tratan sobre el trabajador del conocimiento y su productividad. En el primero de ellos, Mónica R. de Arteche contrasta la creación de riqueza en la era industrial con la creación de riqueza en la era del conocimiento. En la era del conocimiento, la generación de valor reside en las redes de innovación, constituidas por los trabajadores del conocimiento, y no en las estructuras de la sociedad industrial con sus trabajadores manuales. Es por lo tanto importante que las empresas logren transformar sus estructuras para responder con flexibilidad a las demandas y necesidades de los trabajadores del conocimiento, asociadas con la autonomía y la libertad para gestionar su tiempo productivamente. Destacamos otros dos aportes importantes del trabajo de De Arteche: el primero es la presentación de la distinción entre conocimiento tácito y conocimiento explícito, inicialmente establecida por Michael Polanyi, y desarrollada luego por Nonaka y Takeuchi con una mirada en la empresa; el segundo es un conjunto de veinte habilidades y competencias que nos permiten diferenciar, incluso con indicadores cuantitativos, un trabajador manual de un trabajador del conocimiento. En el segundo artículo sobre el trabajador del conocimiento, Alejandra Falco contribuye a definir qué es un trabajador del conocimiento—tarea ya iniciada por Mónica de Arteche en su trabajo—y destaca la importancia del contexto organizacional para fomentar su productividad. Nos recuerda la autora el papel central que juega la misión de la organización para encauzar las tareas del trabajador del conocimiento, así como la contribución de las redes organizacionales al trabajo “en equipo, sin jefes ni subordinados”. El artículo de Falco muestra la relación entre la productividad del trabajador del conocimiento y la eficacia con que utiliza su tiempo. Da así pautas prácticas de organización de una agenda para el trabajador del conocimiento, quien debe aprender a delegar las tareas no importantes para poder concentrarse en las importantes: “La eficacia está asociada con las tareas importantes”, nos recuerda la autora..

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La tecnología avanza: los sistemas de procesamiento de la información se hacen más pequeños, más rápidos, más baratos. La organización social también avanza: los vínculos humanos se hacen más diversos, las barreras geográficas se esfuman, el potencial para comunicarse con el otro crece día a día. ¿Quién avanzará más rápido, la tecnología o la organización social? La gestión del conocimiento puede ayudarnos a encontrar respuestas y de un modo u otro los artículos de esta revista iluminan la necesidad del balance entre la técnica y la sociedad, la materia y el hombre. El balance es imprescindible, porque—pensaba Saint Exupéry—“sólo el Espíritu, si sopla sobre la arcilla, puede crear al Hombre”.

El Editor

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EL CONOCIMIENTO Y EL DATA MINING Por Jorge Miller

OBJETIVO

Destacamos la importancia de las herramientas que sirven para dar soporte al proceso de toma de decisiones, entre las cuales se incluyen el Data Mining (DM) y el Knowledge Data Discovery (KDD). La relevancia de estas tecnologías está íntimamente asociada con la cultura de la organización que las emplea y con una profunda comprensión de la forma en que los decisores convierten los datos en información y la información en conocimiento. Sobre estas bases se asienta el data mining, cuyos algoritmos y técnicas principales bosquejamos e ilustramos con varios ejemplos de aplicación. Cerramos el trabajo con algunas reflexiones personales sobre la importancia de estas tec-nologías para el creci-miento de la gente, sus organizaciones y sus países.

INTRODUCCIÓN

Las decisiones son actividades que realizamos todos los días. Aquellas que tienen que ver con nuestra vida diaria son rutinarias y están relativamente bien definidas. Sin embargo, las decisiones realmente importantes - las decisiones estratégicas- pueden ser difíciles de tomar, necesitan mucha información y, consecuen-temente, herramientas que soporten el proceso de decidir.

Las herramientas de soporte para la toma de decisiones permiten complementar los recursos intelectuales de la gente con la capacidad de las computadoras para mejorar la calidad de las decisiones, especialmente cuando se trata de problemas no estructurados. Los problemas no están estructurados cuando sus objetivos entran en conflicto mutuo, sus alternativas de solución son difíciles de identificar, y la selección de una alternativa acarrea un alto nivel de incertidumbre.

Los decisores no deberían preocuparse por el

diseño de las herramientas de soporte, sino que, por el contrario, se deberían poder ocupar de su aplicación efectiva y estratégica, para mejorar la calidad de la identificación de los problemas y de su solución. Para ello, las herramientas de soporte deben tener al menos las siguientes caracterís-ticas:

Pueden ser empleadas en contextos de decisión no estructurados.

Dan soporte al decisor, pero no lo reem-plazan.

Soportan todas las fases del proceso decisor.

Están enfocadas hacia la efectividad del proceso decisor.

Están bajo el control del decisor.

Utilizan datos y mode-los.

Facilitan el aprendizaje del decisor.

Son interactivos y de uso amigable.

Emplean un proceso evolutivo o iterativo.

Proveen soporte desde el nivel ejecutivo más alto hasta los niveles de la línea.

Soportan múltiples decisiones, indepen-dientes o interdependientes.

Lo mínimo que se espera de las herramientas de soporte es que sirvan para expandir las capacidades de las personas para procesar grandes volúmenes de información durante el proceso de toma de decisiones. Aunque muchos de los componentes de una decisión puedan ser estructurados, ellos pueden ser muy complejos y demandar mucho tiempo del decisor. En ese caso, la herramienta de soporte tiene que poder liberarlo, para que utilice sus conocimientos y su tiempo en la parte de la decisión que no se encuentra estructurada. Las herramientas de soporte a las decisiones pueden incorporar sólo el conocimiento de sus diseñadores y servir

“Las herramientas de soporte para la toma de decisiones permiten comple-mentar los recursos intelectuales de la gente con la capacidad de las computa-doras para mejorar la calidad de las decisiones…”

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únicamente (lo cual no es poco) para procesar un conjunto acotado de habilidades; pero también pueden llegar a “pensar” o a “aprender”, como veremos más adelante.

Ahora bien, la creación e incorporación de nuevo conocimiento que permite el data mining y el KDD ocurre en el ambiente cultural propio de cada organización. Es esta cultura organizacional la que moldea la forma en que la gente se interroga sobre su trabajo y da lugar a nuevas respuestas. Examinemos el concepto de cultura organizacional y un breve ejemplo de la forma en que afecta a la selección de las herramientas de soporte a las decisiones.

LA CULTURA DE LAS ORGANIZACIONES

Teniendo en cuenta que la gente trabaja en el marco cultural de su organización, podemos ponderar la cultura organizacional sobre la base de las siguientes características:

El grado de responsabilidad, libertad e independencia de los individuos que componen la organización.

El grado en que los empleados son inducidos a ser agresivos, innova-dores y tomadores de riesgo.

El grado en que la organización crea objetivos y expectativas de desarrollo claras.

El grado en que las distintas unidades de la organización son llevadas a operar de una manera coordinada.

El grado en que los gerentes proveen información clara, asistencia y sopor-te a sus empleados.

El grado de regulaciones para con-trolar la conducta de los empleados.

El grado de identificación con la organización como un todo.

El grado de crecimiento del empleado en relación a su desempeño.

El grado en que los empleados son inducidos a exponer sus conflictos y manifestar sus críticas.

El grado en que está restringida la comunicación organizacional.

Así como el estilo individual afecta a la estrategia de la decisión y a su calidad, también lo hace el entorno organizacional. Por esta razón, al imple-mentarse las herramientas para el soporte de las

decisiones, deben tenerse en cuenta las influencias de la cultura organizacional sobre el tipo de decisiones que se toman y sobre la conveniencia de emplear determinadas estrategias de decisión y herramientas de

soporte. Por ejemplo, una organización orientada a la colaboración y el trabajo en equipo que esté comprometida con un esfuerzo de CRM (Customer Relationship Management) buscará la implementación de un sistema de data mining que no solo ofrezca las características generales de un sistema standard sino también herramientas para incorporar en sus proyectos workgroup management y otras herramientas para el trabajo en colaboración, que permitan diseñar sistemas de gran escala para toda la organización.

La cultura de las organizaciones, al igual que la cultura en general, evoluciona al compás de los nuevos conocimientos que son, a su vez, causa y efecto de las transformaciones culturales. Antes de seguir avanzando, hagamos un paréntesis para profundizar en el proceso del conocimiento y, más especialmente, en sus limitaciones: porque final-mente, y más allá de cualquier tipo de herramienta de soporte que se utilice, el éxito depende del conocimiento sobre el proceso aplicado por el decisor y, muy especialmente, de cómo ese proceso se integra en el marco de la organización. En la sección siguiente veremos la forma en que el conocimiento combina elementos, como los datos y la información, para dar lugar a una síntesis de conceptos que agregan sentido a los sistemas de apoyo a las decisiones.

“…el éxito depende del conocimiento sobre el proceso aplicado por el decisor y, muy especialmente, de cómo ese proceso se integra en el marco de la organización.”

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DATO, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO Vivimos permanentemente bombardeados por informes sobre la importancia del conocimiento y la información para obtener ventajas económicas en un mundo globalizado. Podríamos escribir muchas hojas tratando de definir la palabra “conocimiento”, pero aquí solo daremos breves ideas sobre el significado de las palabras datos, información y conocimiento.

Datos: son hechos, medidas u observaciones, que pueden presentarse (o no) en un contexto dado. Datos sin contexto son 60, 62, 66, 72. Los mismos datos, ahora con contexto, podrían representar el peso en kilogramos de Laura, Ana, Juan y Pedro, respectivamente. La validez y la efectividad de los datos vienen determinadas principalmente por su exactitud.

Información: Son los datos organizados de cier-ta manera, de forma tal que sean de utilidad y relevancia para quien tiene que resolver un pro-blema de decisión. El criterio clave para evaluar la información es su utilidad.

Conocimiento: Es una combinación de instintos, ideas, reglas, procesos e información que un decisor aplica para guiar sus acciones y deci-siones. El conocimiento es una interpretación realizada por la mente, que será válida cuando pueda explicar las interacciones de un problema con su contexto.

De lo anterior, se infieren dos puntos. El primero es que la información es personal; el segundo, que el conocimiento no es estático: es más, debe cambiar cuando cambia el entorno de decisión.

DATA MINING

El data mining es un conjunto de actividades utilizadas para encontrar en los datos contextos nuevos, ocultos o inesperados. Utilizando infor-mación contenida en un data warehouse (o “depósito de datos”), el data mining puede res-ponder a preguntas que un decisor no hubiera formulado de no contar con estas herramientas.

Cada vez más se utiliza como sinónimo de data

mining el término Knowledge Data Discovery (KDD). Es un término más descriptivo que data mining, y se aplica a todas las actividades y procesos relacionados con la actividad de descubrir conocimiento útil a partir de los datos. Usando una combinación de técnicas que incluyen el análisis estadístico, la lógica neuronal, la lógica difusa, el análisis multidimensional, la visuali-zación de datos y los agentes inteligentes, el KDD puede descubrir patrones útiles para desarrollar modelos predictivos de conductas o de consecuen-cias, en una amplia variedad de dominios del conocimiento.

Hasta no hace mucho, las herramientas para soporte de las decisiones se basaban en el concepto de la verificación. Una base de datos relacional podía accederse para obtener respuestas dinámicas a preguntas bien formuladas (queries).

La clave estaba en el conocimiento previo que la persona tuviera, que podía ser ampliado y verificado por el resultado de la búsqueda. El concepto de verificación se fue ago-tando; al sentirse cada vez

más la necesidad del descubrimiento, está creciendo la demanda de técnicas diseñadas—como el KDD—para encontrar en los datos patrones de conducta nuevos y no clasificados.

Las categorías básicas de las técnicas de minería de datos actualmente en uso se pueden clasificar en: clasificación, asociación, secuencia y cluster.

Clasificación: incluye los procesos de minería de datos que buscan reglas para definir si un ítem o un evento pertenecen a un subset particular o a una clase de datos. Esta técnica, probablemente la más utilizada, incluye dos subprocesos: la construcción de un modelo y la predicción. En términos generales, los métodos de clasificación desarrollan un modelo compuesto por reglas IF-THEN y se aplican perfectamente, por ejemplo, para encontrar patrones de compra en las bases de datos de los clientes y construir mapas que vinculan los atributos de los clientes con los productos comprados. Con un conjunto apropiado de atributos predictivos, el modelo puede identificar los clientes con mayor propensión a realizar una determinada compra durante el próximo mes. Un caso típico de clasificación es el de dividir una base de datos de compañías en grupos homogéneos respecto a variables como

“El conocimiento es una interpretación realizada por la mente, que será válida cuando pueda explicar las interacciones de un problema con su contexto”

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"posibilidades de crédito" con valores tales como "bueno" y "malo".

Asociación: incluye técnicas conocidas como linkage analysis, utilizadas para buscar patrones de las transacciones operacionales que tienen una probabilidad alta de repetición, como ocurre al analizar una canasta en la búsqueda de productos afines. Se desarrolla un algoritmo asociativo que incluye las reglas que van a correlacionar un conjunto de eventos con otro. Por ejemplo, un supermercado podría necesitar información sobre los hábitos de compra de sus clientes, para reubicar los productos que se suelen comprar juntos, para localizar los productos nuevos en el mejor lugar, o para ofrecer promociones.

Secuencia: los métodos de análisis de series de tiempo son usados para relacionar los eventos con el tiempo. A título ilustrativo: como resul-tado de este tipo de modelo se puede aprender que las personas que alquilan una película de video tienden a adquirir los productos promocionales durante las siguientes dos semanas; o bien, que la adquisición de un horno de microondas se produce frecuentemente luego de determinadas compras previas.

Cluster: Muchas veces resulta difícil o imposible definir los parámetros de una clase de datos. En ese caso, los métodos de clustering pueden usarse para crear particiones, de forma tal que los miembros de cada una de ellas resulten similares entre sí, según alguna métrica o conjunto de métricas. El análisis de clusters podría utilizarse, entre otras aplicaciones, al estudiar las compras con tarjetas de crédito, para descubrir—digamos—que los alimentos comprados con una tarjeta dorada de uso empresarial son adquiridos durante los días de semana y tienen un valor promedio de ticket de 152 pesos, mientras que el mismo tipo de compra, pero realizado con una tarjeta platino personal, ocurre predominante-mente durante los fines de semana, por un valor menor, pero incluye una botella de vino más del 65 % de las veces.

Como puede verse, en el mundo del data mining las preguntas que se pueden hacer y responder son infinitas y las metodologías utilizadas para responderlas son diversas y cada vez más

variadas. Así como existen muchas técnicas para dar soporte al proceso de decidir con la minería de datos, existen variadas tecnologías para construir los modelos, que mencionamos a continuación.

Análisis estadístico: Supongamos que el 70 % de las personas que compran el producto X usando una tarjeta de crédito también compran el producto Y, y que el producto Y nunca se vende independientemente. Resulta entonces relativa-mente fácil construir un modelo que ayude a predecir la compra del producto Y con una ocurrencia del 70 %. Por supuesto, será de mucho mayor interés poder predecir las compras del producto X. Para ello el data mining necesita de técnicas estadísticas capaces de manejar datos no lineales, múltiples outliers (datos inusualmente

alejados del promedio) y datos no numéricos, como los que se encuentran en un ambiente de data warehouse. Las técnicas de regresión lineal, de gran difusión en

múltiples aplicaciones, muchas veces no se pueden utilizar en la data mining por la complejidad de los patrones de los datos y su falta de linealidad.

Redes neuronales, algoritmos genéticos y lógica difusa: Las redes neuronales son estructuras matemáticas con capacidad de aprender, desarrolladas en el intento de reflejar en ecuaciones la forma en que el cerebro humano reconoce los patrones de datos e información. De esta forma es posible desarrollar modelos predictivos no lineales, que aprenden combinando variables y estudiando la forma en que ellas afectan a los conjuntos de datos. Las técnicas de las máquinas de aprender, entre las cuales incluimos a los algoritmos genéticos y la lógica difusa, tienen la habilidad de encontrarle significado a datos complicados e imprecisos, y pueden extraer patrones y detectar tendencias.

Los algoritmos genéticos combinan las nociones de supervivencia del más apto con un intercambio estructurado y aleatorio de características, entre individuos de una población de posibles soluciones, para conformar un algoritmo de búsqueda que puede aplicarse para resolver problemas de optimización en diversos campos. Imitando la mecánica de la evolución biológica en la naturaleza, los algoritmos genéticos operan sobre una población compuesta de posibles soluciones al problema. Cada elemento de la

“…el conocimiento no es estático: es más, debe cambiar cuando cambia el entorno de decisión.”

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población se denomina “cromosoma”. Un cromosoma es el representante, dentro del algoritmo genético, de una posible solución al problema. La forma en que los cromosomas codifican a la solución se denomina “repre-sentación”.

La lógica difusa es una forma de lógica en donde las variables pueden tener varios niveles de verdad o falsedad representados por rangos de valores entre el 1 (“verdadero”) y el 0 (“falso”). El resultado de una operación se puede expresar tan sólo como una probabilidad y no necesariamente como una certeza. Por ejemplo, además de los valores “verdadero” o “falso”, un resultado puede adoptar valores tales como “probablemente verdadero”, “posiblemente verdadero”, “posible-mente falso” y “probablemente falso”. La lógica difusa es un acercamiento matemático para tratar con la naturaleza imprecisa del lenguaje cotidiano y del mundo que nos rodea. Su utilización es, por ejemplo, frecuente en temas relacionados con la selección de recursos humanos en donde se debe seleccionar al aspirante que reúna en mayor grado una cantidad de cualidades requeridas en base al mejor coeficiente de adecuación.

Árboles de decisión: Es una conceptualización matemática simple para seguir el efecto de cada evento o decisión en sucesivos eventos.

CONCLUSIONES

La explosión de datos, información, conocimien-tos, y, más aún, la explosión de las tecnologías para su tratamiento, han llevado al hombre a buscar nuevas formas de aprovechar tal riqueza, acumulada en forma de bits y bytes, y que, de otra forma, permanecería inexplorada. El data mining primero, y el KDD más recientemente, son respuestas a la pasión del hombre por conocer más.

En la sociedad del conocimiento se compite a velocidades desconocidas por todas las sociedades que la precedieron. El acceso universal al conocimiento pone al alcance de todos la posi-bilidad de mejorar el rendimiento de las organiza-ciones. Esto vale también para esas macro-organizaciones que son los países. Ya no habrá países pobres, habrá países ignorantes y, consecuentemente, pobres. Lo mismo ocurrirá con las empresas y las organizaciones. Y este movi-

miento también nos abarcará a cada uno de nosotros.

En este contexto, aprovechar el potencial de las nuevas herramientas como el data mining para enriquecer y nutrir el conocimiento es una oportunidad que no debe desaprovecharse. Debemos difundir las ideas sobre estos sistemas y sus aplicaciones y acercarnos a las nuevas tecnologías para conocer mejor su potencial.

BIBLIOGRAFÍA

• Berry, Michael J. A. y G. Linoff, 1997, Data

Mining Techniques: for Marketing, Sales, and Customer Support, John Wiley and Sons.

• Bowers, D. G., y S. L. Seashore, 1966, “Predicting Organizational Effectiveness with a Four Factor Theory of Leadership”, Administrative Science Quarterly, 11 (September).

• Clemen, R. T., 1991, Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, Belmont, Duxbury Press.

• Culman, M. J. y B. Gutek, 1989, “Why Organizations Collect and Store Information”, en: Stohr, E. A. y B. R. Konsynski, Information Systems and Decision Processes, Los Alamitos, IEEE Computer Society Press.

• Fayyad, Usama, Gregory Piatetsky-Shapiro y Padhraic Smyth, 1996, "The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data", Communications of the ACM, pp. 27-34.

• Golub, A. L., 1977, Decision Analysis: An Integrated Approach, New York, Wiley.

• Gray, P., 1997, “The New DSS: Data Warehouse, OLAP, MDD and KDD”, en: Proceedings of the Americas Conference on Information Systems, editado por Carey, Jane M., Phoenix, Association for Information Systems.

• Harrison, E. F., 1995, The Managerial Decision-Marketing Process, Boston, Houghton Mifflin Co.

• Inmon, W. H., J. D. Welch y K. L. Glassey, 1997, Managing the Data Warehouse, New York, Wiley.

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• Watson, H. J., G. Houdeshel y R. K. Rainer, 1997, Building Executive Information Systems and Other Decision Support Applications, New York, Wiley.

• Yolis, E., P. Britos, J. Sicre, A. Servetto, R. García-Martinez y G. Perichinsky, 2003, “Algoritmos Genéticos Aplicados a la Categorización Automática de Documentos”, ITBA.

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CLASES VIRTUALES A TRAVÉS DE VIDEOCONFERENCIAS: FACTORES CRÍTICOS VIVENCIADOS POR LOS TUTORES EN UN SISTEMA DE EDUCACIÓN A DISTANCIA

Por Clara Bonfill

INTRODUCCIÓN

Este artículo1 expone los factores críticos del empleo de la videoconferencia en un sistema de educación a distancia y algunos problemas y dificultades de la videoconferencia en las aulas virtuales de la educación a distancia en una universidad.2

Estos problemas y dificultades, a los cuales llamamos factores críticos, fueron detectados en un estudio de caso. El estudio permitió que 24 tutores (que tienen a su cargo la guía y orientación de los estudiantes y la explicación de temas centrales de la asignatura a cargo, a través de la videoconferencia) expusieran sus experiencias en entrevistas semiestructuradas. Las vivencias expuestas por los tutores fueron complementadas por la observación de las grabaciones de las videoconferencias y del análisis de sus respectivas planificaciones, por los investigadores del caso y enriquecidas por la teoría de la educación a distancia.

Los factores críticos encontrados están vinculados con: la comunicación entre alumnos y tutores; con el entorno físico de trabajo de los tutores; con la administración de los recursos y el tiempo; con los estados de ánimo de los tutores y con su capacitación; y, finalmente, con la función docen-te.

Si bien el estudio de caso se realizó en una universidad, sus hallazgos podrían ser también de

1Agradezco, sinceramente, las sugerencias de mejora realizadas por el Lic. Norberto Emmerich y los invalorables aportes del Ing. Enrique Yacuzzi. 2 La síntesis de los principales factores críticos es producto de la Tesis Doctoral de la autora de este trabajo, titulada: Factores Críticos de las Tutorías a través de Videoconferencia en el Programa Aulas Satelitales de la Universidad de Belgrano, Buenos Aires, Argentina, presentada en diciembre de 2005, en la Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Málaga, España.

utilidad en otros contextos de utilización de las videoconferencias, como las empresas y otras organizaciones.

Nuestra exposición comenzará con una breve explicación del sentido que adquieren las VC y los cambios que su introducción exige en las organizaciones. Continuará con la exposición de los factores críticos, describirá los procesos de evolución y cambio experimentados por los tutores y planteará algunas consideraciones para el uso futuro de esta tecnología. El trabajo terminará con una síntesis de la metodología de investigación que permitió establecer dichos factores y con algunas reflexiones.

1. EL USO DE VIDEOCONFERENCIA EN LA MODALIDAD NO PRESENCIAL

El uso de las tecnologías como la videocon-ferencia implica un cambio en el modelo mental de quienes las utilizan, además de exigir una transformación en el acto educativo y en la manera de plantearlo. En palabras de De Benito et al. (2004: 231):

“La videoconferencia se establece dentro de la educación a distancia como el elemento que permite mantener la presencia y el contacto entre profesor y alumnos de lo que muchos modelos de educación a distancia carecen (...) El uso de la videoconferencia en la docencia supone un cambio para los profesores, sobre todo en cuanto a la metodología y adaptación a la tecnología se refiere. Desde el punto de vista de los profesores el uso de la videoconferencia supone principalmente: la adaptación y adopción de métodos acordes a las características y posibilidades técnicas que ofrece el sistema, la acomodación al sistema de comunicación, la integración de medios y el desarrollo de estrategias de interacción que posibiliten la comunicación y

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el intercambio entre el profesor y los grupos implicados”.

La implementación de esta tecnología y de todo el proceso de innovación que con-lleva, obliga a profundos replan-teos en cuanto a la forma de implementar, administrar y for-mar a quienes están involu-crados en la modalidad. En palabras de Bates (2001:11):

“Si se quiere que los centros universitarios utilicen con éxito las tecnologías en la enseñanza y el aprendizaje, se necesitará mucho más que algunos pequeños ajustes en las prácticas actuales. En efecto, el uso eficaz de la tecnología exige una revo-lución en la forma de entender la enseñanza y el aprendizaje”.

A partir, entonces, de los cambios y adaptaciones que supone la incorporación de esta tecnología, nos planteamos: ¿Cuáles son los factores críticos que experimentan los tutores del Programa Aulas Virtuales, en su práctica educativa, específica-mente, en lo referido a sus clases virtuales? ¿Cuáles son los procesos de evolución y cambio que manifiestan los tutores en el ejercicio de su función, con uso de VC? Entendemos por factores críticos los problemas o situaciones complejas que deben ser resueltas. Por proceso de evolución y cambio, las transformaciones sucesivas que experimenta o dice experimentar el tutor. A los efectos de este estudio, la evolución implica una transformación que tiende a la mejora y se la identifica a partir de las expresiones de los tutores y de la visualización hecha por los observadores. Por cambio, se entiende la variación introducida por el tutor, una vez iniciado el proceso, en este caso, desde la primera clase virtual hasta la última.

A los efectos de situar al lector en el ámbito en el que, los tutores, utilizan la videoconferencia, haremos una breve descripción del contexto de trabajo de los tutores:

Los tutores desempeñan la docencia en la Universidad de Belgrano, Buenos Aires, Argentina, Facultad de Estudios a Distancia y Educación Virtual (FEDEV), Programa Aulas

Virtuales, Subsistema de Tutorías, Clases Virtuales.

Para la comprensión de lo que exponemos es necesario detenernos en algunas cuestiones ope-rativas de la implementación del Programa Aulas Virtuales:

a. El Programa Aulas Virtuales dio inicio en el año 2002 y, a través de él, la Facultad de Estudios Distancia y Educación Virtual de la Universidad de Belgrano se propuso llegar a mayor cantidad de estudiantes, de todo el país, utilizando para ello una tecnología en particular, la videoconferencia. El único requisito de ingreso es contar con título de nivel medio. Es conveniente tener cono-cimientos de navegación por Internet y de la utilización de programas como el word o el excel. De todos modos, la Facultad ofrece, al inicio cada carrera, el curso Introducción a los Entornos Virtuales en el que se dan los contenidos mínimos referidos a temas informáticos y al uso de entorno virtual de aprendizaje.

b. El Programa Aulas Virtuales actualmente ofrece cinco carreras universitarias de dos años de duración: Tecnicatura en Adminis-tración de empresas con orientación en PyME, Tecnicatura en Producción Agro-pecuaria, Tecnicatura en Comercialización, Tecnicatura

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en Comercio Internacional y Tecnicatura en Hotelería y Turismo.3

c. El alumno accede a las asignaturas a través del Sistema de Información de Alumnos (S.IA.) con su respectivo login y password. En el S.I.A se hallan alojados los contenidos de estudio, digitalizados, además de otros ele-mentos, a saber: el foro, información acadé-mica, evaluaciones, etc.

d. Los Módulos de Estudio poseen un diseño didáctico propio para la modalidad. Están especialmente diseñados para ser estudiados a distancia. En su elaboración han intervenido ex-pertos en la ma-teria en calidad de autores, dise-ñadores didácti-cos y diseñado-res multimedia-les y gráficos.

e. El tutor es un profesional ex-perto en una de-terminada área del conocimien-to que facilita el aprendizaje de los contenidos y propuestas pedagógicas de los Módulos de Estudio. El tutor es quien guía el aprendizaje de sus alumnos y, para ello, utiliza distintos medios de comunicación como el foro virtual, el correo electrónico y las propias clases virtuales. En este contexto, dichas clases, emitidas a través de videoconferencia, son un medio complementario de comunicación entre alumnos y tutores y una posibilidad más de que en ellas se puedan profundizar algunos de los temas expuestos en los Módulos de Estu-dio.

f. El trabajo de los tutores y su formación previa para dicho desempeño está organizado a través del Subsistema de Tutorías. Esta Área, a cargo de una Coordinadora, es la respon-

3 La investigación llevada a cabo, consideró, únicamente, a los tutores y a las carreras que se ofrecieron en el 2003: Tecnicatura en Administración con orientación en PyME y Tecnicatura en Producción Agropecuaria.

sable de convocar a quienes se desempeñarán como tutores, organizar días y horarios de tutorías, cronogramas de clases virtuales, entre otras cuestiones.

g. Las clases virtuales, de dos horas de duración cada una, se transmiten desde un Puerto de Emisión. Este ámbito está equipado con los recursos humanos (operadores, por ejemplo) y técnicos (micrófonos, cámaras, etc.) que hacen posible la conexión. En la Fotografía Nº1 se observa el Puerto de Emisión.

h. Los alumnos, para ver a su tutor e interactuar con él, concurren a las Unidades de Gestión (UG) ubicadas en el interior del país—hay aproximadamente 87. Estas UG actúan a modo de aulas; están provistas de recursos tecnológicos (PC con conexión a Internet, pantalla gigante, teléfono) y humanos (responsable técnico, Coordinador de UG) que aseguran la recepción de la clase, la visualización del tutor y la posibilidad de que los alumnos se comuniquen en directo con el tutor a través del chat o del teléfono. Como ya dijimos, las clases duran dos horas. Esas dos horas se subdividen, aproximadamente, en cuatro bloques de 20 minutos cada uno. Entre bloque y bloque, se corta la transmisión por aproximadamente 10 minutos para que los alumnos puedan resolver los ejercicios o responder las cuestiones formuladas por el tutor. Cuando se reestablece la conexión, los alumnos, por chat o teléfono, comunican al

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tutor el producto de su trabajo. La Fotografía Nº2 ilustra una UG en el momento en que los alumnos están asistiendo a una clase virtual.

En definitiva, en este sistema de videoconfe-rencia:

• Los tutores no pueden ver a sus alumnos (sí escucharlos telefónicamente o leer sus mensajes por chat).

• Los alumnos sí pueden ver a su tutor (y comunicarse con él por teléfono y chat)

• Los alumnos de las distintas UG no pueden verse entre sí.

2. FACTORES CRÍTICOS MANIFESTADOS POR LOS TUTORES Y DETECTADOS POR LOS OBSERVADORES EN EL USO DE VC

El modelo de educación a distancia que estamos

exponiendo ha incorporado la videoconferencia como medio de comunicación entre estudiantes y tutores. Este recurso presenta algunas fortalezas

que muy bien delimitan Cabero Almenara et al. (2000: 185):

- “Establece comunicación visual entre los participantes.

- Permite la conexión con recursos externos.

- Permite el uso de diversos medios.

- Compartir documentos facilita la colabo-ración y el feedback”.

Los factores críticos que hemos identificado están relacionados con muy diferentes variables y sus fundamentos son sumamente diversos. Se relacio-nan, fundamentalmente:

a. Con la comunicación entre alumnos y tutores

Clase Virtual

(U.G.)

(U.G.)

(U.G.)

(U.G.)

(U.G.)

(U.G.)

Figura Nº2: Relación visual entre alumnos (en UG) y el tutor (en el Puerto de Emisión)

Fuente: Desarrollo de la autora

16

b. Con el entorno físico de trabajo de los tutores (puerto de emisión)

c. Con los recursos

d. Con el tiempo

e. Con los estados de ánimo

f. Con la formación y capacitación, y función docente

Describiremos muy someramente cada uno:

a. Con la comunicación entre alumnos y tutores

La comunicación entre estudiantes y tutores es uno de los pilares fundamentales de los entornos virtuales, especialmente, cuando se utiliza la VC. En efecto, la justificación de la incorporación de la VC a la modalidad de enseñanza a distancia es el intento de acortar las distancias entre los docentes y los alumnos y aminorar el sentimiento de soledad que suele caracterizar a quien estudia en entornos no presenciales. Para ello, el sistema cuenta con micrófonos y equipos periféricos de audio que posibilitan esta comunicación y hay un diseño pedagógico de la clase que enfatiza la interacción.

El problema de la comunicación estaría localizado en la ausencia de visualización tutor-alumno. Los tutores pueden formular preguntas, se puede generar el diálogo, pero la distancia física (que existe de todos modos) dificulta la inmediatez y fluidez en la comunicación. Por ello, al tutor que trabaja en este entorno debe ser capacidad de planificar la clase virtual, organizarla y poder continuar con ella a pesar de la falta de respuestas inmediatas.

b. Con el entorno físico de trabajo de los tutores (Puerto de Emisión)

Los tutores manifiestan que el Puerto de Emisión, lugar de transmisión de las clases virtuales, es un espacio reducido e incómodo. Esta situación estaría acentuada por el hecho de tener que permanecer sentados durante las dos horas de duración de la clase, sin tener posibilidad de levantarse y caminar o tener aquellos movimien-tos característicos de la clase cara a cara (estar, por momentos sentados, luego, pararse (o vice-versa), etc.), salvo en los momentos de pausa o corte de la transmisión.

Los tutores trabajan, simultáneamente, con sus alumnos distribuidos en todo el país. Y las realidades propias de cada zona se comparten cuando, en simultáneo, todos participan de la misma clase. En este entorno “...hay que tener en cuenta que no sólo se destaca la distancia física en la educación a distancia: también existen otras distancias, a veces más ocultas, que deberían ser consideradas: las psicológicas, sociales, cultu-rales e ideológicas”. (Fainholc, 1999: 43).

c. Con los recursos

El factor crítico reiterado por la casi totalidad de los tutores es la falta de pizarrón. En su reemplazo, disponen de la cámara documento la cual cumple, entre otras funciones, la de pizarra. En ella, sobre papel y con fibras, los tutores pueden escribir. Sin embargo, al no ser exacta-mente igual al pizarrón (menor tamaño, imposi-bilidad de borrar, necesidad de escribir en más de una hoja si el texto es relativamente extenso, etc.), a los usuarios se les presenta una incomodidad.

Un comentario interesante es el referido a la multiplicidad de recursos con que cuentan: cámara documento para distintas funciones, videocassetera para proyectar películas, PC para utilizar presentaciones en PowerPoint o, directa-mente, conectarse a Internet. Las posibilidades son múltiples. Todo depende del tutor y de la necesidad de utilizar uno u otro recurso. A esto hay que agregarle otra ventaja: la eventualidad de contar con técnicos que colaboran ante cualquier problema que se presente en el uso de dichos recursos. Estas facilidades suelen no darse en las aulas tradicionales.

d. Con el tiempo

Los tutores concuerdan en que este problema, el del manejo del tiempo, se presenta tanto en la preparación de la clase virtual (planificación y elaboración de recursos) como durante la misma clase. Creemos que si bien se manifiesta en esos dos ámbitos el origen de la dificultad puede encontrarse en el desempeño docente dentro de la modalidad de enseñanza a distancia. ¿Por qué la preparación de una clase puede presentarse como un problema en una modalidad y no en otra?

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e. Con los estados de ánimo

Los sentimientos y estados de ánimo son una dimensión fundamental del ser humano; están siempre presentes en nuestras interacciones cotidianas aunque, a veces, pasen inadvertidos. “Cómo nos sentimos como maestros, qué sentido y valor tiene lo que hacemos, y cómo nos sentimos en relación con cada uno de los grupos con los que trabajamos, influyen en nuestro entusiasmo, interés y modo de trabajar con ellos” (Moreno, 2002). Por la importancia que adquieren los estados de ánimo indagamos sobre cómo se sintieron los docentes ante esta experiencia. Las primeras clases suelen experimentar miedo (a la cámara, a la ausencia física del alumno, etc.) sentir recelo, desconfianza de la efectividad del medio como forma de enseñanza y enojo ante el más mínimo contratiempo que se presente. Con el transcurrir de las clases esa desconfianza inicial se convierte en aceptación del medio hasta cerrar el ciclo con manifestaciones de alegría de poder formar parte del proyecto, de poder utilizar recursos innovadores y de llegar a alumnos de todo el país. El gráfico que sigue (Figura No. 3) permite visualizar el proceso de evolución de los estados de ánimo de los tutores a lo largo del Programa Aulas Virtuales.

f. Con la formación y capacitación y con la función docente

La formación docente es fundamental en cualquier modalidad de enseñanza, especialmente en nuestro país, donde las universidades cuentan con un alto porcentaje de profesionales que ejercen la docencia pero no han sido especial-mente preparados para ello. En el entorno de las VC, la capacitación adquiere una importancia singular por tratarse de un medio diferente al habitual, donde no suele haber experiencias previas, ni siquiera, desde el rol de alumno. Las

estrategias llevadas a cabo se centraron en:

• Reuniones individuales y grupales con la Coordinadora de Tutorías y técnicos especia-listas en videoconferencia y tutores.

• Entrega de material teórico (Documentos de Trabajo) sobre, por ejemplo, la comunicación audiovisual en los nuevos canales, tipos de videoconferencias, estrategias didácticas en la videoconferencia, el rol del tutor, etc.

• Visitas el Puerto de Transmisión para familia-rizarse con el lugar de trabajo.

Una publicación de la revista del diario La Nación de fecha 21 de julio de 2002, presenta un informe de investigación sobre el malestar docente, donde los autores refieren que este sentir tiene que ver con los cambios en la valoración de la función docente, a raíz del vacío de significación que produce la actual organización de esta labor, como así también a la ausencia de una dinámica de reconocimiento a la actividad.

Sin poder profundizar en la temática, podemos sí mencionar que, a pesar de las diferencias de criterio con respecto a la función docente, todos

los tutores encuestados consideran que se tendría que jerarquizar la labor docente más allá del entorno.

3. PROCESOS DE EVOLUCIÓN Y CAMBIO

Los procesos de evolución y cambio se relacionan con:

• La metodología de las clases. A través de la observación de las clases virtuales y los

Miedo, Recelo, Enojo Aceptación Entusiasmo, Alegría

Figura Nº3: Evolución de los estados de ánimo del tutor a lo largo de una clase virtual y en las sucesivas clases

Fuente: Desarrollo de la autora

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documentos de planificación de dichas clases se observó un proceso de evolución en los tutores.

• Evolución de los sentimientos. Los sentimien-tos negativos de los tutores se diluyen e, incluso, desaparecen con el transcurso de las clases virtuales. Y como valor agregado, en ocasiones, se comienza a sentir confianza y placer por la tarea.

• Manejo de los tiempos. Se ajustaron los tiem-pos con respecto a las acciones previas implicadas en cada clase virtual así como en la propia clase, con relación, por ejemplo, a la duración de cada actividad y a los tiempos para la participación de los estudiantes.

4. PERSPECTIVAS FUTURAS

Creemos que el análisis del futuro de la videocon-ferencia en entornos de educación no presencial pasa, fundamentalmente, por la clara y precisa identificación de los problemas que plantea la incorporación de esta tecnología y el uso que de ella hagan los docentes. Algunas ideas clave:

• Que los responsables y directivos de las organizaciones e instituciones educativas que implementan estas tecnologías dediquen espacios e inversiones para efectuar estudios e investigaciones que permitan analizar y reflexionar sobre los procesos que se llevan a cabo.

• Que la formación y actualización continua y permanente de los profesores en el uso de la tecnología no se refiera, únicamente, a las cuestiones operativas del sistema sino a la implementación de diseños y de estrategias didácticas específicas.

• Que haya posibilidad de disponer servicios de apoyo y ayudas profesionales que le permitan al docente desarrollar su rol de guía y facilitador.

• Que se cree, a nivel nacional, una base de datos electrónica sobre las experiencias e investigaciones que se han llevado a cabo y se están haciendo en la actualidad sobre tecnología educativa.

• Que se favorezca la organización de proyectos conjuntos entre universidades argentinas e

iberoamericanas donde se estén llevando a cabo estas experiencias de enseñanza.

Para ello, se debería considerar:

• La evolución de la innovación técnica de otros medios de comunicación que inciden en la VC, por ejemplo, todo lo que tiene que ver con la comunicación por Internet (chat, foros).

• La transformación de la innovación técnica de la propia videoconferencia.

• La situación económica que atraviesa el país huésped de la oferta académica.

• El marco legal que garantice y asegure la confiabilidad de estos sistemas.

5. BREVE REFERENCIA A LA METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN UTILIZADA

La investigación que permitió describir los factores críticos de las tutorías a través de videoconferencia optó por la metodología cuali-tativa como uno de los caminos posibles para la consecución de los dos interrogantes planteados: ¿Cuáles son los factores críticos que experimentan los tutores del Programa Aulas Virtuales, en su práctica educativa, específicamente, en lo referido a sus clases virtuales? ¿Cuáles son los procesos de evolución y cambio que manifiestan en el ejercicio de su función, con uso de VC?

Siguiendo a Kenny et al. (1980), citado por Latorre (1996), el diseño de nuestra investigación se basó en estos fundamentos:

• Los objetivos a conseguir se centran en resultados humanísticos y no en diferencias individuales.

• La información brindada por los tutores no está sujeta a verdad o falsedad sino que puede someterse a examen bajo el terreno de la credibilidad.

• La singularidad y carácter innovador de la situación nos lleva a profundizar en el caso concreto.

• Nos permite desarrollar una mejor compren-sión de lo que sucede dinámicamente en la situación que se estudia.

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Como el estudio de casos lo exige, se emplearon varias técnicas de investigación para asegurar los datos: análisis de documentos, entrevistas y observación (análisis de videos y registro en el diario). En el gráfico que sigue, se visualiza la correspondencia entre los problemas de la investi-gación, las herramientas y las técnicas utilizadas y el lugar del tutor.

REFLEXIONES FINALES

Este es un estudio de caso limitado a una universidad. No obstante, los hallazgos pueden considerarse a la luz de otras aplicaciones. Vemos que la tecnología no puede considerarse en abstracto. Siempre está el ser humano y sus sentimientos en el centro de la escena. Más aún hoy que la tecnología se está difundiendo y está llegando a muchos rincones, es necesario no olvidarse del ser humano, de sus temores frente a su uso y de sus prejuicios a la hora de utilizarla

como mediadora del proceso de enseñanza.

La videoconferencia, poderosa herramienta de comunicación, es concebida como una aliada de la modalidad no presencial siempre y cuando se

diseñen los procesos de formación previa desti-nados a quienes la em-plearán y de acompaña-miento y asesoría cons-tante durante su uso. Indagar acerca de lo que le sucede a los tutores cuando la utilizan, cuáles

son sus temores, cuales sus limitacio-nes, cómo van pro-duciendo cambios y progresos en su uso, nos permitirá antici-par estas situaciones y poder ofrecerles diversidad de estrate-gias que aseguren el uso a pleno de las potencialidades este medio.

BIBLIOGRAFÍA

• Bates, A.W., 2001, Cómo gestionar el cambio tecnológico. Estrategias para los respon-sables de centros universitarios, Trad. Roc Filella Escolá, Madrid, Ed. Gedisa.

• Bonfill, Clara I., 2005, Factores Críticos de las Tutorías a través de Videoconferencia en el Programa Aulas Satelitales de la Universidad de Belgrano, Buenos Aires, Argentina. Tesis Doctoral presentada en la

“…es necesario no olvidarse del ser humano, de sus temores frente al uso de la tecnología y de sus prejuicios a la hora de utilizar la tecnología como mediadora del proceso de enseñanza.”

20

Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Málaga, España.

• Cabrero Almenara, J., F. Martínez Sanchez y J. Salinas Ibáñez (Coords.), 2000, Medios Audiovisuales y Nuevas Tecnologías para la Formación en el S. XXI, 2da edición, Murcia, DM Librero Editor.

• Cebrian De La Serna, Manuel (Coord.), 2003, Enseñanza Virtual para la Innovación Universitaria, Madrid, Ed. Nancea.

• De Benito, Bárbara y J. Salinas Ibáñez, 2004, Diseño de acciones formativas soportadas en videoconferencia, en Tecnologías para la evaluación, diseño, producción y evaluación de medios para la promoción docente, Madrid, Ed. Alianza.

• Fainholc, Beatriz, 1999, La interactividad en la educación a distancia, Buenos Aires, Ed. Paidós.

• Latorre, Antonio y otros, 1996, Bases meto-dológicas de la investigación educativa, Barcelona GR.

• Moreno, Salvador, 2002, De cómo los sentimientos tienen un lugar propio en la educación, en <http://www.cnep.org.mx/Infor macion/maestro/decomolos/decomo.htm> consulta: 5 de enero de 2005.

• Revista del Diario La Nación, El malestar docente, del 21 de julio de 2002, <http://www.lanacion.com.ar/archivo> consulta: 27 de junio de 2007.

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UNA MIRADA A LA PRODUCTIVIDAD DESDE LA PERSPECTIVA DE LA SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO

Por Mónica R. De Arteche

Nuestras organizaciones actuales están estructuradas para crear riqueza conforme a la era industrial, una era que ya pasó. Hay que transitar rápidamente a nuevas formas de organización que permitan crear riqueza por medio del

conocimiento, tratando de reducir la brecha entre las instituciones, empresas y trabajadores del conocimiento y los trabajadores manuales.

INTRODUCCIÓN

Los siglos XVIII y XIX presenciaron el pasaje de una economía de base agrícola y primaria a otra industrial. A principios del siglo XX la capacidad de generar riqueza residía en la posesión de materias primas y de las tecnologías necesarias para su transformación industrial. Luego, la economía de base industrial dio paso a otra basada en los servicios, pero fue en la última década del siglo XX cuando se marcó el pasaje a la economía sin peso, también llamada intangible, tal como lo expresa Stiglitz (2003). Después de la Segunda Guerra Mundial, la posibilidad de generar riqueza ya no iba a depender tanto de los denominados activos “tangibles”, sino de la capacidad de crear y aplicar conocimientos, y el conocimiento se constituyó en el principal medio de creación de riqueza. Bajo este nuevo paradigma, la innovación tecnológica y el cambio organizativo, centrados en la flexibilidad y la adaptabilidad, fueron cruciales para determi-nar la velocidad y eficacia de la reestructuración.1

La veloz transición de una economía a otra se debió a que la revolución de la tecnología de la información - con sus avances en electrónica, microordenadores y telecomunicaciones- se enfo-có en el capital intelectual. Por primera vez en la

1 Cabe sostener que, sin las nuevas tecnologías de la información, el capitalismo global hubiese presentado una evolución más limitada, la gestión flexible se habría reducido a recortes de mano de obra y las nuevas inversiones en bienes de capital y nuevos productos para el consumidor no habrían sido suficientes para compensar la reducción del gasto público. (Castells, 1997)

historia, la mente humana, las ideas y el conocimiento no sólo fueron un elemento decisivo del sistema de producción sino también una fuerza productiva directa. A diferencia de la sociedad industrial, en donde la exigencia era un trabajador manual, esta nueva era demandaba la presencia de trabajadores del conocimiento, es decir, personas capaces de transformar la información en conoci-miento.

Castells (2000) expresa tres características clave de la economía de la sociedad del conocimiento:

- La productividad en información, apoyada a su vez en las tecnologías de la información.

- El tiempo real, la conectividad global de flujos de capital, la productividad y gestión.

- El trabajo en red, o networking, donde Internet está localizada como centro de redes. Esto es mucho más que una tecnología pues es también

cultura y generación de nuevo conocimiento.

Desde el enfoque tradicio-nal de la economía neoclá-sica, se ve a la organiza-

ción como una función de producción. Por ende, un aumento de la productividad a causa de un avance tecnológico o una mejor utilización del conocimiento resultaría en un desplazamiento de la frontera de posibilidades de producción. La productividad se define entonces como lo que produce el trabajo de un trabajador.2

Como expresa Stiglitz (2003) esta nueva era de la economía de la sociedad del conocimiento se caracteriza por el desplazamiento de la producción de bienes y servicios a la producción de ideas, lo

2 Alterson (2006).

“…el conocimiento se constituyó en el principal medio de creación de riqueza.”

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que supone un manejo, no de personal o stocks, sino de información. Son las redes de innovación y los trabajadores del conocimiento (TC), y no las instituciones de la sociedad industrial y los traba-jadores manuales (TM), los que llevarán adelante las ventajas sustentables de las organizaciones del siglo XXI.

¿QUÉ TIPO DE ESTRUCTURAS ORGANIZATIVAS REQUIEREN LOS TRABAJADORES DEL CONOCIMIENTO?

Ante estos cambios, Bartoli (1999) manifiesta la necesidad de reflexionar sobre nuevas formas estructurales, de manera tal de poder armonizar las opciones tecnológicas con las opciones organizativas y la realidad sociocultural de las empresas.3 El proceso de evolución de las estructuras se desarrolla en torno al cambio de una estructura previa dominante, la piramidal y jerarquizada; para dar lugar a nuevas estruc-turas más polivalentes, flexibles y de coordina-ción.4

Otros autores propugnan nuevas formas estructurales tales como la organización en red, organización modular, organización virtual, 3 De Arteche (2007). 4 El modelo tradicional se caracteriza, entre otras cosas, por poseer una alta especialización en la base y una polivalencia en la dirección o cima de la estructura, que transmiten de manera unilateral órdenes directivas e informaciones a personal altamente especializado y compartimentado en departamentos estancos. El modelo polivalente y versátil, de tipo multifuncional y de coordinación, que Bartoli denomina “organización renovada”, posee un alto componente de polivalencia en la base y un grupo de asesores o staff y una alta especialización y profesionalización para ejercer el puesto de dirección y gestión. Otorga una gran importancia a las estructuras staff-line de asesoramiento y a los técnicos cualificados en gerencia y dirección: jerarquías gerenciales, que organizan, animan y orientan a los miembros de la ejecución de la organización. De este modo la comunicación fluye en todas direcciones y más rápidamente: vertical en doble dirección ascendente, horizontal y multidireccional, facilitando el flujo de comunicación e información en todos los sentidos y facilitando la coordinación y la capacidad de autonomía en todos los niveles para responder a situaciones diversas y complejas.

organización sin barreras, red esférica y alianzas, entre otras. En todo caso, las empresas que puedan evolucionar de su actual estructura a otra con mayor grado de polivalencia y flexibilidad, y brinden calidad para el trabajador del conoci-miento, serán las que presentarán un mayor crecimiento e incremento de beneficios.

¿DEL TRABAJADOR MANUAL AL TRABAJADOR DEL CONOCIMIENTO?

En la sociedad industrial, las técnicas tayloristas para aumentar la productividad fijaron pautas a través del control, la producción estandarizada en grandes series, la reducción de costos de fabricación y el aumento del ritmo del trabajo, entre otras cosas. El taylorismo separó el pensar

del hacer, dividió el trabajo del hombre en manual e intelectual; de esta manera, el obrero debió adaptarse al tiempo de fabricación im-puesto por el ritmo de la máquina, como así también a procedimientos y rutinas ya establecidos por los especialistas.

El trabajador manual (TM) es aquel que en una organización empresarial realiza tareas rutinarias y en donde el uso de la fuerza física representa un porcentaje mayor que el de otro tipo de activida-des más abstractas. El TM tiene responsabilidad directa, individual y exclusiva en las funciones y normas formalizadas de la organización.

La definición del trabajador del conocimiento (TC) presenta diferentes matices. Mientras que Castells (2000) define al TC como el individuo que posee un conocimiento específico, un saber, y lo utiliza para trabajar, Drucker (1999) lo señala como el activo más valioso de una empresa del siglo XXI. El TC es aquel que genera valor, principalmente por la aplicación y uso productivo de la información. Es la persona que aplica al trabajo productivo ideas, conceptos o información más que su habilidad o fuerza motriz.

Entre las características del trabajador del conoci-miento se puede señalar que tienden a autoges-tionar sus actividades, es decir, autorregulan las tareas y su tiempo. Sin jefes y subordinados, los TC necesitan de la autonomía para poder

“…las empresas que puedan evolucionar de su actual estructura a otra con mayor grado de polivalencia y flexibilidad, y brinden calidad para el trabajador del conocimiento, serán las que presentarán un mayor crecimiento e incremento de beneficios.”

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funcionar correctamente: pocas reglas y mucha libertad. Los TC están predispuestos para el aprendizaje continuo: el aprender a aprender; y la innovación constituye un elemento importante en su trabajo. No es la cantidad de producción lo que marcará la diferencia de los TC sino la calidad e impacto de sus ideas en los procesos que lleven adelante. (Drucker, 1999)

Comparando al TM con el TC, es este último quien posee el dominio de los medios de produc-ción de la sociedad del conocimiento, pues son sus ideas, información y conocimientos recursos indispensables en la organización.

Stuart Crainer (2006) manifiesta que el conside-rable aumento de la productividad en cada nueva era deja sin empleo al 90% de las personas de la era anterior. Por lo tanto, la era del trabajador del conocimiento terminará provocando una reduc-ción del 90% de los trabajadores de la era industrial. Las empresas con mayor grado y calidad de trabajo del conocimiento son por lo general las que crecen más de prisa y las que tienen mayores beneficios. En el nuevo modelo de empresa del siglo XXI, un 60% o 70% de las personas que la integran aprenden, se motivan y se administran por sí mismas mientras que solo un 30% corresponde al trabajo no calificado que sigue estando bajo el paradigma de la sociedad industrial.5

Davenport6 dice que a principios del siglo XXI probablemente entre una cuarta parte y la mitad de los trabajadores de las economías avanzadas sean trabajadores del conocimiento, cuyas tareas principales impliquen la manipulación del cono-cimiento e información. Incluso aunque no sean la mayoría de los trabajadores, son los que tienen mayor influencia en sus economías, los mayores ingresos, los que añaden más valor económico y los que determinan en mayor grado el valor de sus empresas. Las empresas, con una proporción ele-vada de TC, desarrollan conocimiento intensivo y son las que presentan el crecimiento más acele-rado.

5 Ridderstrale et al. (2006). 6 Davenport (2001, capítulo I).

LA ESPIRAL DEL CONOCIMIENTO DE NONAKA Y LAS COMPETENCIAS DEL TC

La diversidad que encontramos entre las empre-sas, en términos de diferentes estructuras, tama-ños, recursos, culturas y liderazgo, dificulta la obtención y generalización de conclusiones con respecto al TC. No obstante, un modelo posible de análisis podría ser a través de un listado de competencias básicas del TC y su aplicación en la espiral del conocimiento de Nonaka y Takeuchi (1995). Estos autores se refieren a este conoci-miento como tácito o explícito. El “conocimiento tácito” es el conformado por los saberes difíciles de codificar y transmitir al resto de la organización, tal como las actitudes, las habili-dades personales, experiencias, ideales o valores de sus miembros. El “conocimiento explícito” es el saber codificado y compartido, toda la información utilizada dentro de la organización. Para Nonaka y Takeuchi es fundamental estudiar los procesos de creación de nuevo conocimiento dentro de las organizaciones, es decir, comprender la dinámica por las que el conocimiento tácito se transforma en explícito; para ellos, es una espiral permanente de transformación epistemológica (tácito a explícito) y ontológica interna del conocimiento (de lo individual a lo interorganiza-cional). Esta dinámica está caracterizada por cuatro procesos de interacción entre el conoci-miento tácito y el explícito, de naturaleza dinámica y continua que permite que el conoci-miento tácito se transforme en explícito y viceversa:

• La socialización es el proceso de adquirir conocimiento tácito a través de compartir expe-riencias por medio de exposiciones orales, docu-mentos, manuales y tradiciones y que añade el conocimiento novedoso a la base colectiva que posee la organización.

• La exteriorización es el proceso de convertir conocimiento tácito en conceptos explícitos mediante el uso de metáforas, conocimiento de por sí difícil de comunicar, integrándolo en la cultura de la organización. Es para la GC una actividad esencial para la creación del cono-cimiento organizacional.

• La combinación es el proceso de crear conocimiento explícito al reunir otros varios elementos de conocimiento explícito proveniente de cierto número de fuentes, mediante el inter-

24

cambio de conversaciones telefónicas, reuniones, correos, etc., y se puede categorizar, confrontar y clasificar para formas bases de datos para producir conocimiento explícito.

• La interiorización transforma el conoci-miento explícito en conocimiento tácito por medio del análisis de experiencias adquiridas en la puesta en práctica de los nuevos conocimientos y que se incorpora en las bases de conocimiento tácito de los miembros de la organización como modelos mentales compartidos o prácticas de trabajo.

Cualquier proceso de gestión del conocimiento debe apuntar a estos cuatro tipos de conocimiento fundamentales al desarrollar estrategias para aumentar y proteger su caudal de conocimientos, mejorar su accesibilidad, fomentar el ambiente propicio para el conocimiento y, en definitiva,

gestionar el conocimiento como un activo de la organización.7

Por otro lado, en el Cuadro I se listan las habili-dades y competencias que se podrían presentar, con mayor o menor frecuencia, en el trabajo de la empresa del siglo XXI. El grado de presencia de estos indicadores podría determinar la necesidad del TC a lo largo y a lo ancho de la organización.

Cuadro I. Habilidades y competencias de los TC y TM. Fuente: desarrollo de la autora.

7 De Arteche M. y L. Rodríguez, Knowledge Management (KM): Desafíos y oportunidades de la organización del Siglo XXI. Disponible en www.cema.edu.ar/productividad. Capítulo Productividad y conocimiento, 2006.

Indicadores Poco Mucho

1 2 3 4 5

Realiza tareas rutinarias TC TM

Realiza tareas intelectuales TM TC

Tiene autogestión en las tareas TM TC

Trabaja en equipo TM TC

Persigue la mejora continua TM TC

Prefiere la cultura del intercambio TM TC

Tiene lealtad a su profesión TC TM

Su motivación está unida a incentivos monetarios TC TM

Acepta los desafíos TM TC

Busca la eficiencia, investiga nuevos caminos TM TC

Genera conocimiento TM TC

Maneja con soltura las TICs TM TC

Posee destreza informacional TM TC

Prefiere actividades de coordinación TM TC

Aprende continuamente TM TC

Se automotivan TM TC

Concilia ambigüedad y análisis TM TC

Ve posibilidades en lo imposible TM TC

Resiste la ambigüedad y la paradoja TM TC

No se desalienta fácilmente TM TC

25

Se concluye que el TC desarrollará actividades que requieren la presencia de competencias cogni-tivas y metacognitivas superiores, como lo son: el aprender a aprender, la reflexión y la autogestión, entre otras.

Relacionando la espiral del conocimiento con los indicadores del TC se puede observar que el trabajo en las organizaciones del siglo XXI no es una simple suma de trabajos individuales, sino más bien una articulación de trabajos en procesos. Teniendo en cuenta esto, se puede decir que la figura del TC representa a aquel cuya herramienta de trabajo es la espiral del conocimiento. La espiral del conocimiento permite ilustrar cómo el TC crea nuevas ideas a través del incremento del conocimiento tácito (socialización y asimilación), establece, explicita y mantiene el conocimiento en una red personal (combinación) y colabora en comunidades de práctica, grupos reales y virtuales de trabajo (externalización). Estos procesos están íntimamente relacionados y encuentran en las tecnologías de la información y comunicación (TICs) diferentes herramientas que facilitan el intercambio y distribución del conocimiento (Probst, 2000), creando de esta manera nuevas posibilidades de colaboración para usar la infor-mación y compartirla. Estos conceptos se integran gráficamente en la Figura 1.

Figura 1. La espiral del conocimiento. Fuente: Nonaka et al. (1995).

CONCLUSIONES

Reflexiones finales permiten sugerir que para redefinir el concepto de productividad en la sociedad del conocimiento se deben dejar de lado los modelos neoclásicos de la sociedad industrial y sus indicadores de medición de la produc-tividad. Bajo este nuevo escenario, en donde la mente humana, las ideas y el conocimiento son una fuerza productiva directa, se observa la nece-sidad de un cambio de estructura empresarial que acompañe a la evolución del TM al TC. Las es-tructuras reticulares y flexibles brindarán un contexto favorable a las actividades del TC. La productividad en la sociedad del conocimiento es holística y ya no se la puede determinar desde la función de producción, sino desde los procesos integrados y complejos que llevan adelante los TC y que impactan en la creación de valor en la organización.

La complejidad y dificultad de la medición de la productividad del TC se encuentra, entre otras cosas, en la medición de los componentes de la

espiral del conocimiento organizacional (conoci-miento tácito, explícito, mantenimiento de una red personal, la pertenencia a comunidades de prácti-ca, colaboración, innovación, utilización del cono-cimiento, etc.) que llevan adelante los TC. Se pue-de decir que será más eficiente aquella empresa que logre gestionar mejor la espiral del conoci-miento, es decir, su capital intelectual.

Creatividad, innovación individual

Conocimiento Común.

Social, Redes

Generación y mantenimiento de

relaciones. Personal

Combinación

Externalización

Socialización Internalización

Nivel de Conocimiento

DIM ENSIONONTOLÓGICA

DIMENSIÓNEPISTEMOLÓGICA

ConocimientoExplícito

ConocimientoTácito

Individual Grupal Organizacional Inter-organizacional

ESPIRAL DE CREACION DEL CONOCIMIENTO ORGANIZACIONAL

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BIBLIOGRAFÍA

• Alterson, M., 2006, “Perspectiva económica”, en: De Arteche et al., 2006.

• Barlow, J. P., 1994, The Economy of ideas: Rethinking Patents and Copyrights in the Digital Age, Wired.

• Bartoli, A., 1999, Comunicación y organiza-ción. La organización comunicante y la comunicación organizada, Buenos Aires, Paidós.

• Castells M., 2000, Is the Economía del Conocimiento Socially Sustainable?, <www.ul.ie/~ICSE2000/wow/issue2/manuel_castells_keynote.htm> consulta: 19 de junio de 2007.

• Castells, M., 1997, “La Sociedad en Red”, La era de la Información, Economía, Sociedad y Cultura, Vol. 1, Madrid, Alianza Editorial.

• Davenport T., 2001, Motivar, retener y crear valor en la era del conocimiento, Ed. Deusto.

• De Arteche, M., N. Heyaca, y M. Alterson, 2006, “Redefiniendo la productividad en la Sociedad del Conocimiento”, Proyecto de Investigación CEAV, UADE.

• De Arteche, M., 2007, “Administración Empresaria. Nuevas estructuras en la Socie-dad del Conocimiento”, Edit. UADE TEMAS.

• Drucker, P., 1999, “Knowledge Worker Productivty: The biggest Challenge”, en: California Management Review 00081256, Winter, Vol. 4, Fascículo 2, disponible en EBSCO Research Databases.

• Drucker, P., 2000, “Llega una nueva organización a la empresa”, Gestión del Conocimiento, Harvard Business Review, Bilbao, Ediciones Deusto.

• Drucker, Peter F., 2003, El Management del Futuro, Buenos Aires, Ed. Sudamericana.

• Mchugh, P., G. Merli y W. Wheeler, 1998, Más allá de la Reingeniería Empresarial, Madrid, Díaz de Santos.

• Morten H y M. Haas, 2002, “Different Knowledge, Different benefits: Toward a

productivity perspective on knowledge sharing in organizations”, Academy of Management 2001 Proceedings, en: EBSCO Host.

• Crainer, S., 2006, The management Century, Prentice Hall.

• Nonaka, I. y H. Takeuchi, 1995, The Knowledge Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics for Innovation, New York, Oxford University Press.

• Probst, G., 2000, Administre el conocimiento, México, Pearson Education.

• Ridderstrale, J. y K. Nordstrom, 2006, Funky Business: El talento mueve al capital, Madrid, Pearson Education.

• Stiglitz, J., 2003, Los felices 90, Buenos Aires, Ed. Taurus.

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PRODUCTIVIDAD DEL TRABAJADOR DEL CONOCIMIENTO:

EL GRAN DESAFÍO DEL SIGLO XXI

Por Alejandra E. Falco1

1 Este trabajo se basa en Falco (2003).

INTRODUCCIÓN

En este siglo, el trabajador del conocimiento es y continuará siendo el activo más valioso de cualquier organización (Drucker, 1999). En este trabajo se analizarán las características del trabajador del conocimiento y las posibles alternativas tendientes a incrementar su produc-tividad. También se estudiará la responsabilidad de las organizaciones en su esfuerzo por llevar a los trabajadores del conocimiento a desplegar su máximo potencial.

¿QUÉ ES UN TRABAJADOR DEL CONOCIMIENTO?

Un trabajador del conoci-miento es aquel que posee un saber específico y lo utiliza para trabajar. Se en-tiende por saber al conoci-miento efectivo en la acción (es decir, un saber que sirve para hacer cosas); al medio para obtener resultados observables fuera de la persona, en la sociedad, en la economía (Drucker, 2002).

El trabajador del conocimiento no produce nada que sea útil en sí mismo, no brinda un producto físico como un traje o una cartera. Produce conocimientos, ideas e información, de los que alguien debe apropiarse para integrarlos en una tarea de forma tal que sean productivos. Como consecuencia, el trabajador del conocimiento ne-cesita de una organización donde pueda integrar sus conocimientos en un todo mayor. Son traba-jadores del conocimiento tanto los investigadores científicos y los cirujanos como los dibujantes, los

gerentes o los empleados que trabajan con una computadora.

CARACTERÍSTICAS DEL TRABAJADOR DEL CONOCIMIENTO

A diferencia del trabajador manual, el del conocimiento es dueño de sus medios de pro-ducción. Es una persona que se identifica con su área de especialización y no con su empleador. La organización significa para él un recurso, un espacio donde aplicar sus conocimientos. Su lealtad no se consigue a través del salario sino a través de la oferta de oportunidades de desa-rrollo. Y, por último, el trabajador del conoci-

miento no puede, ni debe, ser supervisado.

Estas características plan-tean importantes desafíos a las organizaciones tanto en lo que se refiere a su ges-

tión como así también a su organización. En relación a la gestión, las organizaciones deben ser capaces de generar el ámbito adecuado para el despliegue de las capacidades de los trabajadores del conocimiento y, en cuanto a la organización, ésta no puede ser de jefes y subordinados sino de equipos.

PRODUCTIVIDAD DEL TRABAJADOR DEL CONOCIMIENTO

Según Peter Drucker (1999, 83) “en términos de trabajos concretos sobre la productividad del trabajador del conocimiento, estaremos en el año

“Un trabajador del conocimiento es aquel que posee un saber específico y lo utiliza para trabajar.”

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2000 aproximadamente donde estábamos en el 1900 respecto de la productividad del trabajador manual”.12

Actualmente no es mucho lo que se sabe de la productividad del trabajador del conocimiento, pero lo que sí se conocen son ciertos aspectos para incrementarla. Aumentar la productividad del trabajador del conocimiento requiere tanto un cambio de actitud de éste como de la empresa: del trabajador, porque debe hacerse cargo de lo que implica ser un trabajador del conocimiento; y de la em-presa, puesto que ella es responsable de generar el ambiente propicio para que se apliquen los aportes realizados por el trabajador.

RESPONSABILIDADES DEL TRABAJADOR

Ser un trabajador del conocimiento implica autogestionarse, esto es: concentrarse en su tarea, controlar su propio tiempo—decidir en qué invertirlo—; reconocer sus puntos fuertes y débiles; considerar su forma de desempeñarse y de aprender; asumir la responsabilidad por su desarrollo y crecimiento, así como también por los resultados que genera. Vamos a concentrarnos en el primer punto, la definición de la tarea.

DEFINICIÓN DE LA TAREA

Responder a la pregunta sobre cuál es la contri-bución específica del trabajador del conocimiento y, como consecuencia, sobre cuál es su tarea, es crítico para incrementar su productividad. La res-puesta permitirá al trabajador concentrarse en su tarea específica y eliminar, hasta donde sea posi-ble, todo lo demás. Le permitirá, además, fijar prioridades, y discriminar lo importante y urgente de aquello que no lo es. Este es el aspecto clave de la autogestión.

Al trabajador del conocimiento corresponde preguntarle: ¿Cuál es su tarea, cuál debería ser, cuál deberíamos esperar que fuese su contri-

12 Traducción de la autora.

bución? ¿Qué cosas usted y sólo usted puede ofrecer a la organización? ¿Qué cosas le impiden hacer su tarea? Veamos, por ejemplo, cuál es la tarea de una enfermera. Si aceptamos que ésta es cuidar a los pacientes, entonces el cambiar el agua de las flores que traen las visitas o completar formularios administrativos no son tareas donde las enfermeras puedan hacer su contribución única. Otro empleado sin las calificaciones de una enfermera y con un sueldo menor bien podría

ocuparse de las flores y los formularios. La posi-bilidad de transferir a otros empleados aquellas tareas que no necesitan el conocimiento especiali-zado de una enfermera, incrementa notablemente la productividad, medida

por el tiempo que la enfermera pasa al lado del paciente.

Tomando el caso de cuál es la tarea de un docente, podemos disentir sobre lo que sí es, pero probablemente acordaremos sobre lo que no es. Por ejemplo, embellecer las presentaciones a exponer en clase es una tarea para la cual no se necesitan los conocimientos especializados de un profesor sobre una determinada disciplina. Nuevamente, la posibilidad de poder delegar esta tarea incrementaría la productividad de un docente.

Estos conceptos pueden extenderse a otros roles realizados por las personas: un trabajador del conocimiento también puede ser hijo, esposo, padre o miembro de una organización sin fines de lucro. En cada uno de esos casos se puede formular la pregunta: ¿cuál es la contribución que sólo yo puedo hacer, por ejemplo, como padre?, y por lo tanto, ¿cuál es mi tarea?

Respondidas estas preguntas, se debe pasar a la definición de lo que es importante y lo que es urgente. La matriz de la autogestión ayuda a visualizar estas distinciones y concentrar la atención en aquellas actividades que conducen al incremento de la productividad.

“Responder a la pregunta sobre cuál es la contribución específica del trabajador del conocimiento y, como consecuencia, sobre cuál es su tarea, es crítico para incrementar su productividad.”

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MATRIZ DE LA AUTOGESTIÓN

Llamaremos matriz de la autogestión a una matriz de 2x2 donde se ubican las tareas según su importancia y su urgencia (Figura 1).

Urgente No urgente

Importante

I

- Crisis

- Problemas apremiantes

- Proyectos con

vencimientos

II

Prevención

-Actividades que generan capacidad de producción

No importante

III

-Interrupciones

-Algunas reuniones

-Algunos informes

IV

-Trivialidades

-Pérdidas de tiempo

-Algunas llamadas

Figura 1. Matriz de la autogestión. Fuente: Covey (1997)

Hay que destacar que las tareas importantes / no urgentes son las que, por lo general, tienden a postergarse, precisamente porque no son urgentes, pero son las que construyen capacidad de producción en su sentido más amplio. Por ejemplo, detener una máquina para hacerle mantenimiento cuando aún funciona es impor-tante pero puede no ser urgente. Es probable que la máquina pueda continuar trabajando sin mantenimiento, pero llegará un momento en que se romperá y quizás ya no pueda ser reparada. Es más, una parada no programada de la máquina puede tener consecuencias mucho peores en la producción de la planta que una parada progra-mada.

Un docente puede dictar muchas clases sin estudiar, pero llegará un momento en que, si no estudia (tarea importante y no urgente), sus conocimientos quedarán desactualizados. Una persona que padece un dolor puede postergar la visita al médico, pero quizás cuando la haga, ya sea demasiado tarde. Por ende, hacer las tareas importantes y no urgentes es lo que nos permitirá continuar haciendo todas las demás tareas y ser más efectivos.

EFICIENCIA, EFECTIVIDAD Y EFICACIA

Los conceptos de eficiencia, efectividad y eficacia pueden definirse de la siguiente manera:13

Eficacia = Efectividad + Eficiencia

En esta ecuación, eficacia significa “hacer bien lo que es importante”; efectividad, “hacer lo impor-tante, lo prioritario”; y eficiencia, “hacer bien las cosas aunque estas no sean importantes”.

PRODUCTIVIDAD DEL TRABAJADOR DEL CONOCIMIENTO Y MATRIZ DE LA AUTOGESTIÓN

Una vez que se haya respondido a la pregunta sobre cuál es la contribución y la tarea del trabajador del conocimiento, el paso a seguir es el diseño de su matriz de la autogestión, donde ubicamos las diferentes tareas que realiza. Sobre la base de las definiciones previas, observamos que se puede ser eficiente (hacer bien las cosas aunque estas no sean importantes) en cualquiera de los cuatro cuadrantes (Figura 2), pero sólo se podrá ser efectivo (hacer lo importante) en los cuadrantes I y II, es decir en aquellos en que las actividades, urgentes o no, son importantes (Figura 3).

Urgente No urgente

Importante

I

Eficiente

II

Eficiente

No importante

III

Eficiente

IV

Eficiente

Figura 2. Se puede ser eficiente en todo tipo de tareas...

13 En inglés hay un juego de palabras que puede ayudar a recordar los conceptos: “Do the right things , right”(eficacia) = “do the right things” (efectividad) + “do things right” (eficiencia).

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Urgente No urgente

Importante Efectivo Efectivo

No importante

Figura 3. ... pero solo se puede ser efectivo en las tareas importantes.

Se puede decir entonces que un trabajador del conocimiento, sólo será eficaz cuando focalice su atención en los cuadrantes I y II, pero dedicando más tiempo al cuadrante II (importante / no urgente) que al I (Figura 4). A través de las actividades desarrolladas en el cuadrante II el trabajador podrá reducir las tareas del cuadrante I, así como también el tiempo dedicado a ellas. Sobre la base de las definiciones de contribución, tarea y prioridades, las personas eficaces se concentran en los cuadrantes I y II: impor-tante/urgente e importante/no urgente, y permane-cen fuera de los cuadrantes III y IV porque, urgentes o no, no son tareas importantes.

Urgente No urgente

Importante Eficaz Eficaz

No importante

Figura 4. La eficacia está asociada con las tareas importantes.

Las personas eficaces intentan reducir el tiempo dedicado a lo importante /urgente (cuadrante I) de forma tal de poder dedicarle más tiempo al cuadrante II, importante/no urgente. Esto genera un círculo virtuoso que permite prevenir acontecimientos en el cuadrante I dedicando más tiempo al cuadrante II y así continuar reduciendo el tiempo dedicado al cuadrante I.

Decimos entonces que un trabajador del cono-cimiento es eficaz cuando logra un equilibrio entre lo urgente y lo no urgente, siempre

trabajando sobre lo importante. Para poder concentrarse en lo importante la clave es delegar. Cuando el trabajador del conocimiento es eficaz hace su mayor y singular contribución de valor, es decir, incrementa su productividad. Sin embargo, para que esa contribución pueda materializarse la organización tiene un papel importante que cumplir.

RESPONSABILIDADES DE LA ORGANIZACIÓN

Veamos ahora cuáles son las responsabilidades que les corresponden a las organizaciones para incrementar la productividad del trabajador del conocimiento. Principalmente, se debe gerenciar de modo de facilitar el desarrollo de los trabaja-dores. A continuación identificaremos algunos ca-minos posibles.

La misión

La misión, o propósito, de la organización debe ser bien clara. Las personas responden mejor a las demandas externas si cada una lleva en sí misma la percepción del “todo”. El conocimiento de la misión es lo que permite al trabajador del conocimiento tomar decisiones respecto de sus aportes, tareas y prioridades. En caso contrario, al estar la organización compuesta por especialistas, se corre el riesgo de que cada uno se dedique a su propia especialidad en lugar de dedicarse a la tarea común. Sólo una misión clara, explícita y entendible mantendrá unida a la organización.

La integración en red

La organización moderna se compone de especia-listas; es una organización de iguales donde ningún campo del saber predomina sobre otro. Todos contribuyen a la tarea en común y el resultado de cada trabajador se juzga por dicha contribución. Para que esto sea posible, la orga-nización debe estar estructurada en red, en equi-pos, sin jefes ni subordinados.

Autonomía

Hemos dicho que el trabajador del conocimiento debe tener cierta autonomía para poder autoges-tionarse y ser responsable de su propia producti-

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vidad. Es entonces imprescindible generar un clima de confianza y transparencia que responsa-bilice a las personas por sus resultados y les otor-gue una amplia libertad para trabajar.

Coevolución creadora

Para sobrevivir, las organizaciones deben evolu-cionar con su entorno, pero también con sus tra-bajadores y estos con ella. Es por ello que se habla de coevolución. Esta evolución conjunta debe ser enriquecedora y generar un círculo virtuoso entre la organización y el trabajador, que los fortalezca continuamente.

Generar el ámbito adecuado para que los traba-jadores del conocimiento desplieguen su máximo potencial redundará en resultados favorables para la organización y en una mayor satisfacción del trabajador, lo cual a su vez lo incentivará aún más a incrementar su productividad.

A MODO DE EPÍLOGO

Reproducimos para finalizar unas palabras de Peter Drucker (1999, 83):

La productividad del trabajador del cono-cimiento es el mayor desafío de la gestión en el siglo XXI. Los países y las industrias que han emergido como líderes en el mundo en los últimos cien años son aquellos que han sido líderes en incrementar la productividad del trabajador manual…En cincuenta años, si no es que mucho antes, el liderazgo de la economía mundial se habrá desplazado hacia aquellos países e industrias que hayan incrementado de la manera más sistemática y más exitosa la productividad del traba-jador del conocimiento.14

BIBLIOGRAFÍA

• Covey, Stephen R., 1997, Los 7 hábitos de la gente altamente efectiva, Buenos Aires, Paidós.

14 Traducción de la autora.

• Drucker, Peter, 1999, “Knowledge-Worker Productivity: The Biggest Challenge”, California Management Review, Vol. 41, Nro. 2, Winter.

• Drucker, Peter, 2002, Escritos Fundamen-tales, Tomo 1: El Individuo, Buenos Aires, Editorial Sudamericana.

• Falco, Alejandra Elena, 2003, “Productividad del trabajador del conocimiento: el gran desafío del siglo XXI”, trabajo presentado en el Congreso de Productividad 2003, Universidad del CEMA, <http://www.cema.edu.ar/productividad/download/2003/ Falco.pdf>, consulta: 18 de junio de 2007.

• Sérieyx, Hervé, 1997, El Big Bang de las Organizaciones: cuando la empresa entra en mutación, Granica.

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Temas de Management es editada tres veces por año por el Centro de Investigaciones en Management, Entrepreneurship e Inversiones y el Centro de Estudios de Organizaciones y Productividad de la Universidad del CEMA.

El Centro de Investigaciones en Management, Entrepreneurship e Inversiones (CIMEeI) nace como una propuesta para el mejoramiento de la práctica de negocios en la comunidad a partir de la investigación, difusión, consultoría y capacitación. A partir de la actividad del Centro, se busca lograr una mayor llegada a la comunidad de negocios de la Argentina, estrechando vínculos y afianzando una identidad en temas de management y negocios. Elabora sus actividades sobre tres áreas básicas: management general (competen-cias y habilidades de gestión); entrepreneurship e inversiones.

El Centro de Estudios de Organizaciones y Productividad tiene como objetivo impulsar investigaciones y actividades de capacitación que ayuden a mejorar la forma en que organizaciones transforman recursos en bienes y servicios. Funciona como un nexo entro el ámbito académico y el sector productivo, al promover estudios en las áreas de evaluación de productividad, diseño organizacional, incentivos, cambio tecnológico, aprendizaje y sistemas productivos. Sirve como un foro de discusión y estudio de los problemas vinculados con el diseño de organizaciones eficientes, sean éstas del sector público o del privado; y dentro de éste último, tengan o no las organizaciones fines de lucro.