La gestión del conocimiento, es de vital importancia para el desarrollo, sobrevivencia y competitividad de las organizaciones. Es por esta razón que el paradigma de Gestión del Conocimiento ha capturado su atención, ya que éste permite de manera sistemática organizar, filtrar, buscar y presentar conocimiento, garantizar su persistencia en el tiempo, su adecuado almacenamiento y recuperación y una mejor comprensión de los miembros de la organización en un área de interés
La gestión del conocimiento se dedica a ayudar a las organizaciones a ser más rápidas, más eficientes o innovadoras que sus competidores. Además, la gestión del conocimiento se ocupa de la interacción entre la organización y el entorno, así como la capacidad de respuesta y acciones de la organización (Macharzina, 1999; Greiner et al., 2007). Entre los elementos básicos de una organización, el conocimiento es considerado un recurso importante que ayuda a crear valor (Barney, 1991; Greiner et al., 2007).
En este orden de ideas, La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear máquinas y sistemas que imiten la inteligencia humana. La IA utiliza un conjunto de tecnologías como los algoritmos y modelos matemáticos permitiendo a las maquinas procesar datos y tomar decisiones basadas en patrones. Los sistemas de IA pueden adaptarse, analizar los efectos de sus acciones y trabajar de manera autónoma
En los últimos años, el número de empresas que implementan IA se ha aumentado, disminuyendo los costos y aumento en los ingresos IA se ha inmerso con éxito en las organizaciones, incluyendo los sistemas de gestión del conocimiento basados en IA, lo que permite a la empresa construir su ventaja competitiva de manera aún más efectiva.
La relación entre la inteligencia artificial y la gestión del conocimiento comienza a transformar la forma en que las organizaciones manejan este activo, precisamente por el incremento de velocidad y precisión en cuanto a interpretar, aprender y generar nuevo contenido a partir de grandes conjuntos de datos se refiere.
Esto es particularmente relevante en el contexto económico actual, donde el conocimiento mantiene (e incluso incrementa) su posición como activo clave para todas aquellas organizaciones que buscan mantenerse competitivas en un entorno frágil, ansiosos, no lineal e incomprensible.
Beneficios de la inteligencia artificial en la gestión del conocimiento
- Aumento de la productividad: Automatizar procesos de captura y consulta de conocimiento reduce el tiempo y esfuerzo requeridos por los empleados, aumentando la productividad y permitiendo que puedan enfocarse en tareas de mayor valor agregado.
- Retención de conocimiento: La captura sistemática del conocimiento asegura que este se retenga dentro de la organización, incluso cuando los empleados dejan la empresa. Esto es crucial para mantener la continuidad y evitar la pérdida de conocimientos críticos.
- Personalización del aprendizaje: Utilizando la inteligencia artificial, las organizaciones pueden personalizar las oportunidades de aprendizaje para los empleados, basándose en sus roles, habilidades y necesidades individuales.
Riesgos potenciales de la inteligencia artificial en procesos de gestión del conocimiento
- Calidad y sesgos en los datos: La efectividad de la inteligencia artificial depende de la calidad de los datos que se utilizan para entrenar los modelos. Datos de baja calidad o sesgados pueden llevar a resultados incorrectos. Es importante implementar prácticas de gestión de datos para asegurar la integridad y calidad de la información.
- Disminución de la capacidad de aprendizaje y profundidad del kowhow: Existe un riesgo de que los empleados dependan excesivamente de la inteligencia artificial para obtener respuestas y soluciones, lo que podría disminuir su capacidad para aprender y generar conocimiento de manera crítica e independiente. Es crucial fomentar un equilibrio entre el uso de la inteligencia artificial y el desarrollo de habilidades analíticas y de resolución de problemas por parte de los empleados.
- Privacidad y seguridad de los datos: La implementación de herramientas de inteligencia artificial debe acompañarse de medidas robustas de seguridad para proteger la privacidad y confidencialidad de la información. Esto incluye la gestión adecuada de accesos y la implementación de protocolos de seguridad cibernética.
La resistencia al cambio, la introducción de tecnologías de inteligencia artificial puede encontrar resistencia por parte de los empleados en virtud del actual enfrentamiento entre la «sustitución» vs la «transformación».
Para finalizar, la gestión de conocimiento en tiempos de inteligencia artificial requiere una estrategia bien pensada que aborde la mejor manera de aprovechar el potencial de esta tecnología para mejorar la gestión del conocimiento y la toma de decisiones en la organización. Esto puede incluir el uso de herramientas de análisis de datos avanzadas, el desarrollo de sistemas de recomendación basados en inteligencia artificial y la creación de una cultura de colaboración y aprendizaje continuo, también es muy importante considerar cuestiones éticas y de privacidad al trabajar con datos y tecnología de este tipo, hay que tener muy presente que la inteligencia artificial no puede reemplazar el papel de las personas en la gestión del conocimiento, la tecnología debe ser vista como una herramienta para apoyar y mejorar la gestión del conocimiento pero no como un sustituto de la experiencia y el conocimiento humano.
Referencias Bibliográficas:
1- Belly, P. (2024). Como vincular la Inteligencia Artificial con la Gestión del Conocimiento. https://bellykm.com/como-vincular-la-inteligencia-artificial-con-la-gestion-del-conocimiento/
2- Villasana, L.. ( Noviembre 2021). La gestión del conocimiento, pasado, presente y futuro. Una revisión de la literatura. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2448-63882021000300053
3- Chacón, K.. (Octubre 2011). Una ontología para gestionar el conocimiento de proyectos en instituciones de investigación del estado venezolano. Ponencia en XII Encuentro de gestión de conocimiento y empresas de alto desempeño.
Autor: Keila Chacón / Centro de Seguridad Informática y
Certificación Electrónica (CSICE)
