A pesar de los enormes avances tecnológicos, los principios básicos sobre los que se fundó la Gestión del Conocimiento (KM) se mantienen prácticamente inalterados. Como disciplina empresarial, se basa en la resolución de problemas recurrentes relacionados con los procesos de negocio, los flujos de trabajo y las mejores prácticas para aplicaciones específicas del dominio, todo ello mediante el intercambio de conocimientos.
por Jelani Harper
Como tal, los pilares fundamentales de KM (incluida la búsqueda, la gestión de metadatos, las taxonomías, la contextualización, los controles de versiones y el cumplimiento normativo) perduran como un medio para ayudar a las organizaciones a alcanzar objetivos de misión crítica.
Según Frank Taliano, director sénior de gestión de productos en M-Files, «Lo que hemos intentado lograr en la gestión del conocimiento no ha cambiado mucho. Todavía existe todo este conocimiento institucional en una organización. ¿Cómo puedo acceder a ese conocimiento? ¿Cómo puedo obtener información valiosa de ese conocimiento? ¿Cómo puedo utilizar ese conocimiento para aprender de cómo otros lo han hecho y ser más eficiente?».
Reutilizar el conocimiento empresarial para resolver problemas y alcanzar los objetivos organizacionales es probablemente el principal impulsor de la gestión del conocimiento. Idealmente, el conocimiento ya existente en una organización puede reutilizarse en lugar de reinventarse. Si bien en los últimos años han surgido o madurado numerosas tecnologías, incluida la incorporación generalizada de modelos de IA generativa (GenAI), ninguna ha alterado los fundamentos de la gestión del conocimiento.
Las organizaciones aún necesitan codificar su conocimiento tradicional, hacerlo accesible para la mayor variedad de casos de uso posible e implementarlo en procesos ordenados que aumenten la productividad y la eficiencia. “Para mí, la gestión del conocimiento implica que, sea cual sea el objetivo, ya sea mejorar los procesos y la eficiencia, eso significa excelentes listas de verificación, conocimientos técnicos, plantillas excelentes y elementos clave que nos guíen para hacer mejor nuestro trabajo”, comentó Alex Smith, director global de gestión de productos de iManage RAVN. “Pero, al mismo tiempo, debemos comprender el contexto de esto”.
Taxonomías
Las plantillas y mejores prácticas a las que Smith aludió son manifestaciones de la gestión del conocimiento que persisten independientemente de las tecnologías que la respalden. A menudo, el contexto al que se refería se basa en taxonomías que abarcan todo el departamento o la empresa: las jerarquías de términos y definiciones que estratifican el conocimiento empresarial. Al trabajar con documentos, contratos, aplicaciones y formularios, las taxonomías proporcionan «esa capa de metadatos que contextualiza todo, independientemente de dónde se encuentre», afirmó Taliano.
Estos metadatos son esenciales para clasificar el contenido empresarial, encontrarlo mediante búsquedas y, en menor medida, permitir que las organizaciones realicen consultas en lenguaje natural sobre dicho contenido. Los recursos de gestión del conocimiento contemporáneos combinan los modelos tradicionales de aprendizaje automático, que rastrean las fuentes para crear etiquetas de metadatos basadas en taxonomías, con modelos de lenguaje. Con estos últimos, «Nos apoyamos en modelos de aprendizaje automático de larga duración (LLM) y modelos de lenguaje más genéricos para interpretar el contenido, comprender la información que buscamos y extraerla de los documentos para construir ese modelo de metadatos, ese gráfico», reveló Taliano.
Folksonomías
Tan venerables como son las taxonomías para KM, incluso ellas están siendo aumentadas por el concepto de “folksonomía”, un término acuñado por Thomas Vander Wal en 2004 para describir actividades colaborativas de etiquetado social que resultan en metadatos generados por el usuario. El enfoque de folksonomía se considera más inclusivo que el de las taxonomías y, quizás, más fluido. “Una folksonomía es una forma de describir su contenido y construir un gráfico que no es tan rígido como tener que encajar en su taxonomía definida”, dijo Taliano. “Parte de ella es definida por el usuario. Entonces, [son] sistemas donde agrega sus propias etiquetas, o palabras clave, o etiquetas. Esto construye una estructura menos rígida”. Probablemente no sea una coincidencia que las folksonomías hayan resurgido en KM, junto con el uso generalizado de GenAI.