Los Modernos Alquimistas - Juan Dario Parra Mesa

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Los Modernos Alquimistas un buen libro de lectura que nos ayduará en nuestro dia a dia

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  • 3TEXTOS DE ADMINISTRACIN

    Epistemologa corporativay gestin del conocimiento

    Ivn Daro Parra Mesa

    Los modernosalquimistas

  • 4LOS MODERNOS ALQUIMISTASEpistemologa corporativa y gestin del conocimiento

    ISBN: 958-8173-73-6

    Primera Edicin: Mayo de 2004 Ivn Daro Parra Mesa Fondo Editorial Universidad EAFITCarrera 49 Sur No. 7-50 Medellnhttp//www.eafit.edu.co\fondoEditorial

    Direccin editorialLeticia Bernal V.

    Diseo y diagramacin:Alina Giraldo Y.

    Editado en Medelln,Colombia, Sur Amrica

    Acreditada por el Ministerio de Educacin,Resolucin No. 2086, de septiembre 2003.

  • 5A mi esposa Soledady a mis hijas Lina Mara y Estefana

    con quienes construyo, con amor,mi proyecto de vida.

    A mis padres Manuel y Aliciaque me dieron el equipaje para

    trasegar por este mundo.

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  • 7Agradecimientos

    El presente libro ha sido el fruto de varios aos de reflexiny de experiencia con relacin al tema de la Gestin del Cono-cimiento. Son muchas las personas que me ayudaron a con-solidar los conceptos aqu vertidos. Primero que todo mani-fiesto mi profundo agradecimiento para con Empresas Pbli-cas de Medelln, que es la empresa en la que trabajo y en laque he venido poniendo en prctica varios de los conceptosaqu expresados. En ella he encontrado el ambiente enrique-cedor y exigente que me ha permitido formarme como profe-sional; tambin los amigos que me han apoyado en la labor desembrar esta nueva cultura. Quiero hacer mencin especialde los compaeros de trabajo Martha Elena Arango, MaraYolanda lvarez, Dora Patricia Soto, Carlos Mario Valencia yMario Alberto Posada, quienes me apoyaron con la lectura departes del material y me hicieron aportes valiosos, y de JorgeMario Arango, Len Daro Osorio y lvaro Vlez, por la oportu-nidad de trabajar en este profundo y retador tema de la Ges-tin del Conocimiento y, con ello, aportar lo mejor de m a laempresa y, ahora, a la comunidad.

    Adems deseo dar las gracias al profesor de la Facultad deAdministracin de la Universidad EAFIT, Carlos Londoo, y alFondo Editorial de dicha universidad, quienes creyeron quemis aportes en este tema eran merecedores de ser conocidos atravs de una publicacin.

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  • 9Tabla de contenido

    Introduccin ........................................................................ 15

    Primera parte: La naturaleza del conocimiento: una cuestinde perspectiva

    El final de una estirpe ......................................................................... 19

    Captulo 1. Mirando con distintas lentes ................................................ 23La teora filosfica del conocimiento ..................................................... 23

    Mente versus sentidos .................................................................................... 24

    Los tres mundos ............................................................................................. 26

    El conocimiento que llevamos dentro ................................................................ 28

    El mtodo cientfico ............................................................................ 29La ingeniera del conocimiento ............................................................. 30

    Emulando a los expertos ................................................................................. 31

    Sistemas que aprenden ................................................................................... 32

    En la frontera de lo impensable ........................................................................ 36

    Contando lo intangible ........................................................................ 40La empresa: un organismo social ......................................................... 42

    La poesa de Maturana .................................................................................... 43

    El legado de la irreversibilidad ........................................................................... 45

    Pensando en crculos ....................................................................................... 46

    La leccin de los Samurai ................................................................................. 48

    Matematizando la mente ................................................................................. 54

    Acabando con las certidumbres ........................................................................ 56

    Segunda parte: El ciclo de generacin de valor organizacionalEl aprendizaje en un mundo complejo ................................................... 61

    Captulo 2. La formacin de un concepto ............................................... 65La empresa viviente de Arie de Geus .................................................... 66

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    Popper y su seleccin de teoras cientficas ........................................... 68El circuito de retroinformacin de Collins y Porras .................................. 69El pensamiento de doble ciclo .............................................................. 70Los mundos virtuales .......................................................................... 72Los sistemas procesadores de informacin ............................................ 73El ciclo de adaptacin de Haeckel ......................................................... 75

    El ciclo de generacin de valor ............................................................. 78

    Captulo 3. Ciclo de mantenimiento o de aprendizaje adaptativo .............. 81

    Captulo 4. Ciclo de innovacin o de aprendizaje generativo .................... 85Percepcin ......................................................................................... 85Reflexin ........................................................................................... 98

    Qu haras t en esta situacin? ................................................................... 104

    Creatividad ...................................................................................... 112La tensin creativa ........................................................................................ 114El caos creativo ............................................................................................. 118

    El caso de la vaquita en una historia real ................................................... 119La tolerancia al error ................................................................................ 129Diversidad ............................................................................................... 131

    Fases del proceso creativo ............................................................................. 137Saturacin ............................................................................................... 137Incubacin .............................................................................................. 137Iluminacin .............................................................................................. 138Verificacin .............................................................................................. 138Arqumedes y la corona del rey ................................................................ 139Kekul y la serpiente que se mordi la cola ............................................... 141El desliz de Murray Gell-Mann ................................................................... 142El Post-it y el coro de la iglesia .................................................................. 142

    Serendipity .................................................................................................... 144Encontrando el moho asesino ................................................................... 144La radiacin invisible ................................................................................. 145

    Creatividad e inteligencia ................................................................................ 146Compromiso .................................................................................... 154Ciclo generativo en forma resumida .................................................... 167Biologa y empresa ........................................................................... 171

    Tercera parte: La gestin del conocimiento

    Captulo 5. Una teora sobre el organismo empresarial ......................... 175

    Patrn de la organizacin .................................................................. 175

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    Estructura ....................................................................................... 178La bomba de conocimiento de Xerox ............................................................. 179

    Las tres Cs de Price Waterhouse Coopers ...................................................... 179

    La empresa inteligente de Cap Gemini Ernst & Young...................................... 181

    El cuadro de mando integral de Kaplan y Norton ............................................. 181

    El navegador de Skandia ................................................................................ 182

    Hacia una nueva sntesis ............................................................................... 184

    Proceso ........................................................................................... 189Construyendo sentido ....................................................................... 194

    Captulo 6. La organizacin inteligente ................................................ 202El verdadero factor de produccin ...................................................... 203Aprendiendo a aprender .................................................................... 207La inteligencia organizacional ............................................................ 211

    Las razones del corazn ................................................................................ 212Centralizacin versus descentralizacin ........................................................... 213La potencia de la red ..................................................................................... 216La organizacin neuronal ................................................................................ 220

    Captulo 7. La gestin del conocimiento............................................... 225

    El conocimiento implcito ................................................................... 225Algunas propiedades del conocimiento................................................ 228

    El conocimiento se crea y se destruye ............................................................ 228El conocimiento se queda obsoleto con el tiempo ............................................ 230El conocimiento es un proceso de autoconstruccin del organismo ................... 231El conocimiento es una flecha de tiempo ........................................................ 233El conocimiento se fragmenta y diversifica ...................................................... 235El conocimiento no se pierde cuando es comunicado ....................................... 239El conocimiento slo se hace efectivo en la accin ........................................... 242

    El conocimiento del conocimiento ....................................................... 245La persistencia de la memoria ........................................................... 249El mercado del conocimiento ............................................................. 255La fuente del saber ........................................................................... 259El capital intelectual ......................................................................... 262

    Capital humano ............................................................................................. 263Capital estructural .......................................................................................... 264Capital relacional ............................................................................................ 265

    Procesos de la gestin del conocimiento ............................................. 270Generacin y captura del conocimiento ........................................................... 272

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    Compilacin y transformacin ......................................................................... 286

    Difusin ........................................................................................................ 289

    Aplicacin ...................................................................................................... 290

    Valoracin ..................................................................................................... 291

    Control y seguridad ....................................................................................... 295

    Implantacin de un sistema de gestin del conocimiento ...................... 299Ejemplos de implantacin ............................................................................... 304

    Pasos ms comunes en un proceso de implantacin ....................................... 306

    Estimacin del estado de la gestin del conocimientoen una organizacin ...................................................................................... 313

    La gestin del conocimiento en cadenas productivas clustersde empresa ..................................................................................... 316

    Cuarta parte: Empresa y sociedad

    Captulo 8. La sociedad del conocimiento ............................................ 319

    El romper de las olas ........................................................................ 319

    Las palancas del poder ...................................................................... 322

    El poder de la red ............................................................................. 327

    La mente colectiva ........................................................................... 331La comunidad del conocimiento, fundamento estructural de lamente colectiva ................................................................................ 336

    Saberes para la sociedad del conocimiento.......................................... 337

    Captulo 9. El verdadero problema ...................................................... 340

    Apndice 1. Ciclo evolutivo de las poblaciones biolgicasy de las especies .............................................................................. 345

    Apndice 2. Existe el universo si no lo estamos mirando? .................... 351

    Bibliografa ................................................................................355Pginas web de inters ..................................................................... 366

    ndice temtico..........................................................................373

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    1. Perspectivas sobre el problema del conocimiento ...................................24

    2. La conversin del conocimiento ............................................................51

    3. La dinmica empresarial segn Shell .....................................................67

    4. Circuito de retroinformacin de Collins y Porras ....................................69

    5. Pensamiento de doble ciclo de Argyris ..................................................70

    6. Pensamiento de doble ciclo modificado .................................................73

    7. Sistema complejo adaptativo de Gell-Mann............................................74

    8. Ciclo de adaptacin de Haeckel .............................................................77

    9. El ciclo de generacin de valor .............................................................79

    10. Ciclo de mantenimiento o de aprendizaje adaptativo ..............................81

    11. Ciclo PHVA..........................................................................................84

    12. Ciclo de innovacin o de aprendizaje generativo ....................................86

    13. Lneas paralelas ...................................................................................91

    14. Crculos iguales ...................................................................................92

    15. Las zonas grises ..................................................................................92

    16. Las lneas dobladas ..............................................................................93

    17. El ojo mgico. Qu ves? ................................................................... 110

    18. Msico o mujer? .............................................................................. 111

    19. Punto de bifurcacin .......................................................................... 123

    20. Ciclo de innovacin en una empresa ................................................... 168

    21. La construccin de conocimiento en Xerox .......................................... 180

    22. La generacin de conocimiento en la organizacin segn PriceWaterhouse Coopers .......................................................................... 181

    23. El navegador de Skandia .................................................................... 183

    Figuras

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    24. Estructura de una organizacin empresarial ......................................... 188

    25. Proceso comunicacional ..................................................................... 195

    26. Proceso de generacin de sentido a travs de la comunicacin ............. 196

    27. La evolucin de las organizaciones ...................................................... 224

    28. Complejidad como producto de integracin y diferenciacin................. 239

    29. Modelo Intelect de clasificacin del capital intelectual ........................... 262

    30. Procesos de la gestin del conocimiento ............................................. 272

    31. Apoyo de las comunidades de conocimiento al equipo de trabajo ......... 282

    32. Implantacin de un sistema de gestin del conocimiento segnWeyerhaeuser .................................................................................... 305

    33. Niveles de CMM (Paulk, 1993) ............................................................ 314

    34. Caractersticas de los niveles del CMM ................................................. 315

    35. Incidencias de los factores de produccin segn la era econmica ........ 326

    36. Ciclo de la evolucin biolgica ............................................................ 345

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    Introduccin

    El conocimiento es un producto de la actividad humana.Es un fenmeno cultural. Por ello, el conocimiento refleja esanaturaleza cambiante, inestable pero a la vez en equilibrio,propia de la actividad vital del hombre.

    La humanidad ha desarrollado su conocimiento de la natu-raleza y del hombre mismo mediante diversas aproximacio-nes. De ellas, la ms impactante sobre su creador y sobre lanaturaleza ha sido la ciencia y, derivada de ella, su hija, latecnologa. El desarrollo cientfico y tecnolgico acelerado apartir del Renacimiento y ms an, de la Revolucin Indus-trial, ha colocado a la humanidad en una encrucijada. El pla-neta depende de la manera en que el hombre use esa capaci-dad que le ha sido dada a travs del conocimiento cientfico.Sin embargo, en esa encrucijada, el hombre cavila, como elpensador quiescente de Rodin, indeciso, avizorando futurosinciertos. Tal vez se est dando cuenta de que es necesarioiniciar una accin deliberada y sistemtica para encauzar surelacin, su dilogo con la naturaleza.

    Este libro pretende dar una visin de las maneras en que elhombre se ha acercado al fenmeno del conocimiento y seenfoca en mostrar que conocer es, de por s, sinnimo de todaactividad vital; es sinnimo de vivir. Hace un paralelo entre elfenmeno de la evolucin biolgica y el fenmeno del apren-dizaje, de la adquisicin de conocimiento, y llega a la conclu-sin de que ambos fenmenos se caracterizan por un mismociclo de cambio que he dado en denominar ciclo de genera-cin de valor, entendiendo este valor como valor para lasupervivencia. Tanto las especies biolgicas, como las orga-nizaciones humanas (entre ellas las empresas) viven inmersasen este ciclo, en esta espiral de cambio, de creacin continua;en esta danza sin fin en la que el nombre del juego se llamasupervivencia.

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    Encauzar esa capacidad de aprendizaje, gestionar de ma-nera consciente la generacin, difusin y uso del conocimien-to derivado de aqulla, se convierte en un imperativo humanotanto a nivel de las organizaciones empresariales como de lasociedad. Es necesario controlar la llama prometeica paraque no ardamos en ella nosotros y el planeta.

    La primera parte del libro se centra en dar una visin de lanaturaleza del conocimiento. En el primer captulo se realizauna somera descripcin de las principales perspectivas conlas que el hombre ha mirado el problema del conocimiento yla manera en que puede ser valorado y aprovechado. Se tra-tan las aproximaciones filosfica, cientfica, tecnolgica (stadesde el punto de vista de la informtica), contable y, porltimo, se describe la mirada segn la teora organizacional.

    La segunda parte se centra en la descripcin del ciclo degeneracin de valor. En el captulo 2 se hace un recuento demodelos y perspectivas de distintos autores sobre la maneraen la que un sistema complejo adaptativo (especies biolgi-cas, organismos individuales, organizaciones empresariales,teoras cientficas) adquiere y usa el conocimiento. Se propo-ne al final de este captulo el modelo de crculo de generacinde valor y se realiza una comparacin con otros modelos des-critos.

    En el captulo 3 se analiza detalladamente la parte del ciclode generacin de valor que llamo ciclo de mantenimiento ode aprendizaje adaptativo, que explica la dinmica que con-duce a la eficiencia del sistema complejo adaptativo. En elcaptulo 4 se analiza la otra parte que denomino ciclo deinnovacin o de aprendizaje generativo y que, a su vez, expli-ca la dinmica que conduce a la eficacia del sistema. Se indi-ca cmo la unin de ambas lleva a la efectividad tanto biol-gica como organizacional. Se termina esta parte haciendo unaanaloga entre el ciclo de generacin de valor y el ciclo deevolucin biolgica que se describe en el apndice 1.

    La tercera parte se enfoca con detalle en la necesidad derealizar una gestin consciente del conocimiento para garan-tizar la efectividad y, con ella, la supervivencia. En el captulo5 se propone un modelo de organizacin empresarial basadoen los conceptos de estructura, proceso y patrn, deriva-

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    dos tanto de la teora organizacional del pensamiento sistmicocomo de la teora biolgica de la autopoiesis. Se termina estecaptulo con un tratamiento del proceso comunicacional atravs del cual toda interaccin humana construye sentidocompartido. La empresa es, desde este punto de vista, una redde conversaciones, es decir, una red de construccin de sen-tido y, con l, de cultura.

    En el captulo 6 se realiza una descripcin de los factores deproduccin tanto para las empresas como para los pases. Seindica cmo el conocimiento ha llegado a ser el factor de pro-duccin decisivo. Se muestra finalmente cmo las empresasque aprovechan de manera estructurada su conocimiento yque aprenden ms rpido que los dems, se convierten enempresas exitosas. Este xito no se mide slo desde el puntode vista de los rendimientos financieros, sino tambin me-diante la capacidad que demuestra la empresa para adaptarsea entornos cambiantes e inciertos, capacidad que le permitevivir ms all de la media del grueso de las empresas de susector. Se describen, finalmente, las caractersticas que di-versos autores han encontrado como diferenciadoras de estetipo de organizaciones y cmo el concepto de inteligenciaorganizacional est relacionado con la posesin de tales ca-ractersticas.

    El captulo 7 se centra en el concepto de la gestin delconocimiento, los procesos que componen esta actividad, lamanera como la gestin del conocimiento incide sobre las dis-tintas dimensiones empresariales y, finalmente, algunas re-comendaciones generales para implantar un sistema de ges-tin del conocimiento en una organizacin. Se termina el ca-ptulo con la descripcin de una metodologa para estimar elestado de la gestin del conocimiento en la organizacin o encualquiera de los procesos que la componen.

    La cuarta y ltima parte del libro se enfoca en mirar no yala empresa sino la sociedad. Se habla de la manera cmo seha ido estructurando la denominada sociedad del conoci-miento, impulsada, entre otras cosas, por el crecimiento ex-plosivo de Internet y cmo, a mi juicio, se est configurandoun nuevo fenmeno que, tal vez, le permitir al hombre salirde la encrucijada en la que l mismo se ha metido: el fenme-

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    no de la mente colectiva. Termina el captulo con una brevedescripcin de lo que el filsofo francs Edgar Morin llamasaberes para la sociedad del conocimiento que constituyenlo que, segn l, son las competencias necesarias en todapersona para que pueda participar activamente en la cons-truccin de un mundo en el que se den relaciones de armonaentre los hombres y entre stos y la naturaleza; un mundosostenible.

    El libro finaliza con un breve captulo en el que se hace unareflexin sobre el que, considero, es el verdadero problemaque afecta a la humanidad y cmo, para resolverlo, necesita-mos del concurso de lderes que sepan construir sistemas quecombinen de manera sinrgica los distintos recursos y capa-cidades, tanto humanos como tecnolgicos, que nos ayuden asalir de la encrucijada. Llamo a estos lderes los modernosalquimistas porque, como los alquimistas antiguos, serncapaces de combinar las distintas sustancias para convertirel plomo de la intolerancia y la desigualdad en el oro de laconvivencia humana sostenible.

    A lo largo del texto, as como al final, se hace referencia adiferentes sitios web en los que el lector puede profundizar untema o informarse sobre algn aspecto de lo tratado. Es cono-cido que la web, que es un producto de la vida, es mudablecomo sta, se renueva y transforma de manera constante. Esposible que en el momento en que el lector lea el libro, algu-nos de los sitios reseados no estn vigentes. Esto no obstapara que d la posibilidad al lector de navegar por este pro-fundo ocano enriqueciendo lo dicho aqu, con el pensamien-to y el trabajo paciente de innumerables aportantes annimosque, como neuronas, se conectan cada da para hacer partede esa inmensa mente colectiva que est emergiendo como unproducto del fenmeno humano.

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    Primera parte

    La naturaleza del conocimiento:una cuestin de perspectiva

    El final de una estirpe

    El viento de principios de invierno helaba la velluda pielmientras soplaba con violencia y silbaba al pasar entre lasramas de los pinos del bosque all en el valle. El macho nean-dertal, cerca de la entrada de la caverna excavada por la natu-raleza en la montaa, miraba ansiosamente a lo lejos. Fruncacon preocupacin el entrecejo y se apresuraba a afilar su lan-za de madera de roble con la laja de piedra, toscamente talla-da, que le serva de cuchillo. Al interior de la caverna se apre-tujaban junto al fuego varias hembras con sus cras. La preo-cupacin del macho estaba justificada. Ese da temprano ha-ba visto en el valle unos seres extraos, parecidos a l y a lossuyos pero, sin embargo, diferentes. Eran ms altos y delga-dos, andaban siempre en grupos y parloteaban constante-mente unos con otros en un lenguaje sonoro y desconocido.Corran y saltaban muy gilmente. Los haba visto cazar unvenado con lanzas similares a la suya pero ms largas y, alparecer, ms livianas, que se clavaban con certera punteraen el animal. Estos seres llevaban extraos objetos en el cue-llo y se abrigaban con gruesas pieles de oso. Adems llevabanal cinto largas y delgadas lajas de piedra talladas de una ma-nera que l no haba visto antes, ni entre los miembros de supropio clan ni entre los miembros de los clanes vecinos. Defi-nitivamente eran algo nuevo en el panorama y una voz en suinterior le deca que deba tener cuidado.

    Despus de varios das sin que nada nuevo volviese a ocu-rrir en las cercanas de la caverna, el macho neandertal seencontraba tratando de atrapar en el arroyuelo cercano algn

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    pez grande para la cena. Estaba de pie, inmvil, con el aguahasta la cintura y haca esfuerzos con sus gruesas manospara agarrar el pez que, desprevenido, pasase junto a l. Derepente un rayo de madera silb a su lado y se clav conprecisin en un pez grande que se acercaba y al cual el nean-dertal ya le haba echado el ojo. El velludo macho se volvirpidamente y se encontr cara a cara con uno de aquellosseres. ste lo miraba con una sonrisa en los labios. Tena lapiel de la cara pintada con colores que l slo haba visto enlas flores, en los pjaros y, luego de las grandes tormentas, enel arco iris. El intruso, sin dar tiempo a nada, agarr la peque-a lanza con el pez clavado en ella, ech una ltima mirada alneandertal y se alej a grandes zancadas perdindose prontode vista entre los rboles del bosque. Nuestro amigo quedperplejo. Qu extraa manera de pescar era aqulla. Y la lan-za, pequea, con una laja de piedra en la punta y plumas depjaro en el otro extremo era completamente diferente a todolo que haba visto antes. Cansado y confundido sali lenta-mente del riachuelo y se encamin hacia la caverna. Entrabala noche y era mejor estar a salvo de las fieras y de losextraos seres que haba conocido. Esa noche el neandertal ysu familia comeran de los restos del venado cazado el daanterior y, en su cabeza daran vueltas sin cesar las imgenesde los extraos seres que ahora perturbaban sus, hasta en-tonces, indisputados dominios.

    Los neandertalenses fueron una especie de homo sapiensque evolucion en Europa, hace unos 230.000 aos, a partirde una poblacin ancestral del gnero Homo que provino defrica cerca de medio milln de aos antes. Hasta hace unoscuarenta mil aos su dominio como mximo depredador en elcontinente europeo nunca estuvo amenazado. Por esa pocaotra poblacin de homo, el homo sapiens sapiens, que evolu-cion independientemente en frica, migr hacia Europa yempez a ocupar los mismos habitats del neandertal. Los in-dividuos de esta especie, a pesar de estar menos adaptados alfro eran altos y delgados, constitucin apropiada para so-brevivir en las calurosas sabanas africanas eran ms inteli-gentes que los neandertalenses. Tenan un lenguaje ms de-sarrollado lo que les facilitaba cazar en grupo. Construan

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    herramientas ms sofisticadas y eficaces y transmitan oral-mente sus conocimientos de padres a hijos. Esta especie, lanuestra, desplaz lentamente a los neandertalenses de sushbitats y los oblig a concentrarse en pequea regiones alnorte de Europa donde el clima era ms fro y escaseaba elalimento. La poblacin neandertal fue disminuyendo poco apoco al no poder competir con los advenedizos hasta que,hace unos 30.000 aos, desapareci completamente de la fazde la tierra. Slo quedan algunos fsiles y herramientas depiedra que cuentan la historia de lo que una vez fuera el domi-nador de Europa.1

    El anterior relato, basado en lo que los paleontlogos handescubierto sobre nuestros orgenes, muestra como la menorcapacidad para aprovechar el conocimiento y para generarinnovacin lleva a una organizacin humana, sea sta unaespecie como la de los neandertalenses o una organizacinempresarial, a su desaparicin. De igual manera que desapa-recieron los neandertalenses, han desaparecido empresas queotrora fueron gigantes con gran podero econmico en los cin-co continentes. Basta recordar el caso de Digital EquipmentCorporation (DEC), que desapareci del panorama empresa-rial luego de casi cuatro dcadas de existencia, despus dehaber llegado a ser la segunda compaa en el mundo, por elvolumen de computadores fabricados (tanto minicomputa-dores como computadores grandes) como por el volumen desus ventas, o el caso de la gigantesca compaa de aviacinPanamerican Airways (PANAM) fundada en 1927, que prcti-camente abri el mundo a la aviacin comercial y que final-mente sucumbi ante las presiones financieras en 1991, lue-go de 64 aos de ser la compaa lder en su sector. Esto

    1 Este relato supone que la especie Neandertal no se mezcl con laespecie Sapiens Sapiens. sta es la hiptesis ms aceptada. Sinembargo, el profesor Alan Templeton, de la Universidad de Was-hington en San Luis, Missouri, Estados Unidos, sugiere, a partirde un estudio poblacional basado en pruebas de ADN, que loshombres modernos se mezclaron con otras poblaciones del mun-do durante miles de aos, en lugar de reemplazarlas. De todasformas no hay pruebas definitivas a favor de una u otra hiptesis.

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    muestra cmo la fortaleza del pasado de un organismo, espe-cie biolgica o empresa, no es garanta para su permanenciaen el futuro.2

    2 Informacin obtenida de la pgina web: http://www.panam.org/default1.asp

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    Captulo 1. Mirando con distintas lentes

    Y vi el engranaje del amor y la modificacin de la muerte,vi el Aleph, desde todos los puntos, vi en el Aleph la tierra,

    vi mi cara y mis vsceras, vi tu cara y sent vrtigo y llor,porque mis ojos haban visto ese objeto secreto y conjetural,

    cuyo nombre usurpan los hombres, pero que ningnhombre ha mirado: el inconcebible universo.

    Jorge Luis Borges, El Aleph

    Uno de los objetivos de este libro es entender el problemadel conocimiento y la manera como puede ser utilizado por lasorganizaciones empresariales para el logro de sus objetivos depermanencia y crecimiento; es decir, para entender cmopueden ser las organizaciones ms efectivas. Para ello inicia-remos nuestro viaje intelectual haciendo un corto anlisis dela manera como ha sido visto el conocimiento desde distintosngulos del quehacer humano y cmo, en alguna medida,cada una de esas perspectivas incide en la forma como debe-mos ver y gerenciar las empresas. En este viaje iremos citandoa aquellos hombres que ms han contribuido a cada una delas perspectivas consideradas. El diagrama de la figura 1 de lapgina siguiente, muestra con sencillez los cinco enfoques operspectivas con las que se mira el problema del conocimien-to.

    La teora filosfica del conocimientoUna primera perspectiva viene dada por toda la tradicin

    filosfica occidental, originada en la bsqueda de una res-puesta a la pregunta sobre la naturaleza del conocimiento queda origen a una rama de la Filosofa denominada teora delconocimiento o Epistemologa.1 En esta tradicin se desta-

    1 Algunos filsofos consideran a la Teora del Conocimiento comoms general que la Epistemologa, pero, por asuntos prcticos,vamos a considerar aqu estos trminos como equivalentes.

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    can dos corrientes de pensamiento denominadas Raciona-lismo y Empirismo, iniciadas por los filsofos griegos Platn yAristteles respectivamente. El Racionalismo, que parte delidealismo en Platn, sostiene bsicamente que el conocimientono es el producto de la experiencia sensorial sino que se ori-gina en un proceso mental a partir de un conocimiento a priori,y que a travs del razonamiento basado en axiomas (pensa-miento deductivo) puede llegarse a la verdad absoluta. Lasmatemticas son el ejemplo ms claro para ilustrar el mtodoracional de llegar al conocimiento. El Empirismo, por el con-trario, parta del supuesto de que todo lo que estaba en lamente pasaba antes por los sentidos. Sin embargo, en cuantoal uso del conocimiento, para varios de los filsofos de la an-tigua Grecia el conocimiento deba cultivarse per se, sin rela-cin con su utilidad prctica. Esto se expresa en la mxima:el conocimiento por el conocimiento. Cultivar el conocimiento

    Figura 1. Perspectivas sobre el problema del conocimiento

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    era una actividad de los ociosos, de aquellos que no tenanque trabajar para vivir.2

    MENTE VERSUS SENTIDOS: El Racionalismo tuvo su ms destaca-do exponente en el francs Ren Descartes, quien en su libroEl discurso del mtodo propuso un conjunto de reglas parallegar al conocimiento verdadero a partir del pensamiento ra-cional. Ms an, separ, como entidades independientes, lamente racional y la sustancia material y con ello dio origen atoda la escuela cartesiana de pensamiento basado en la dico-toma mente-cuerpo. Para los cartesianos, el verdadero cono-cimiento acerca del mundo se obtiene a travs de la mente, node los sentidos. Esta forma de pensamiento llev a extremoscomo el expuesto algunos aos despus de Descartes por elfilsofo irlands, el obispo George Berkeley en su libro Princi-pios del conocimiento humano, publicado en 1710, en el queplantea que la realidad no existe sin una mente que la pro-duzca. Las cosas existen en la medida en que son percibidaspor la mente.

    Por su parte, el Empirismo tuvo su mximo adalid en elingls John Locke quien, en su libro Un ensayo sobre el enten-dimiento humano, rechaz el apriorismo cartesiano y sostuvoque la mente era como una tabla rasa sobre la que la expe-riencia, a travs de la percepcin sensorial y utilizando unpensamiento inductivo por el que se llega a conceptos genera-les a partir de hechos particulares, iba escribiendo o generan-do las ideas. Para l, la experiencia tena dos elementos: lapercepcin sensorial, que generaba las ideas sobre las cosas yla reflexin que era la percepcin de la operacin de la propiamente. La unin de estos dos elementos permita llegar alconocimiento objetivo del mundo.

    El filsofo alemn Emmanuel Kant, en su libro Crtica de larazn pura, trat de conciliar estas dos tradiciones filosficasargumentando que el conocimiento surge cuando tanto el pen-samiento lgico del Racionalismo como la experiencia senso-rial del Empirismo trabajan juntos. Sin embargo, afirm que

    2 Sin embargo, en Platn hay un propsito claro para el conoci-miento cuando plantea en La Repblica, la propuesta de que seanlos filsofos quienes ejerzan el gobierno de las ciudades para quela direccin de los asuntos pblicos se haga de acuerdo con larazn y con sabidura.

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    la mente dispona de unas categoras innatas mediante lascuales ordenaba la informacin sensorial de tal manera quepudiera comprender dicha informacin. Por otro lado sostuvoKant que la mente nunca podra conocer la cosa en s sinoslo sus manifestaciones o fenmenos.

    Una variante del Empirismo, el Pragmatismo, surgida a fi-nales del siglo XIX y principios del XX y debida a los filsofosCharles S. Peirce, William James y John Dewey, argumenta,contrario a lo sostenido por Platn, que slo es verdaderoaquello que funciona. Slo tienen sentido, segn James, aque-llos conocimientos que plantean una diferencia para la vidaen trminos de valor monetario. Dewey afirm que las ideasno sirven de nada, excepto que se conviertan en acciones quereacomoden y reconstruyan de alguna manera el mundo enque vivimos. En esto, trabajaron en la misma lnea de pensa-miento que los enciclopedistas franceses del siglo XVIII, cuyoobjeto con la Enciclopedia fue sistematizar el conocimientoprctico o techn, que hasta entonces era propiedad de unospocos artesanos, y ponerlo a disposicin de todo aquel quequisiese aprender un arte u oficio para beneficio propio y de lasociedad.3

    Tal vez los filsofos que mejor contribuyeron a definir lascaractersticas del conocimiento ms adecuadas para su apli-cacin en el entorno de los negocios fueron el austraco KarlPopper, con su teora de los Tres Mundos, y el hngaro MichaelPolanyi quien, en la dcada de 1960, defini un marco con-ceptual en el cual clasific el conocimiento en dos grandescategoras: conocimiento explcito y conocimiento tcito.

    LOS TRES MUNDOS: Popper, un filsofo de la ciencia, publicvarios ensayos entre los que se destacan Epistemologa sinsujeto cognoscente y Los Mundos 1, 2 y 3. En dichos escri-tos, Popper establece tres tipos de entidades en el universo ypara cada una de ellas define un mundo. El mundo de lasentidades fsicas lo denomina Mundo 1; a l pertenecen cosas

    3 El Papa Juan Pablo II, en su Encclica Centesimus Annus, de 1991,resalta tambin la importancia del conocimiento como factor deproduccin. Puede ser consultada en la pgina web de El Vatica-no: http://www.vatican.va

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    como los cuerpos materiales, los campos de fuerza y la ener-ga. Es el mundo fsico. Los estados mentales son, para Popper,las entidades que conforman el Mundo 2; hacen parte de l losestados de conciencia, las disposiciones sicolgicas y los es-tados inconscientes. Por ltimo, y aqu est el aporte msinteresante, Popper define un Mundo 3 cuyos habitantes sonlos contenidos del pensamiento y todos los productos de lamente humana como las historias, los mitos explicativos, lasherramientas, las teoras cientficas (sean verdaderas o fal-sas), los problemas cientficos, las instituciones sociales y lasobras de arte. En este mundo se incluyen el lenguaje y lasmatemticas. Segn Popper, las entidades de estos tres mun-dos interactan unas con otras a travs de la mente del hom-bre.

    Popper sostiene que los objetos del Mundo 3 son tan realescomo los objetos del Mundo 1, los objetos fsicos: Podra de-cirse que el Mundo 3 es un producto humano tan slo por loque respecta a su origen y que las teoras, una vez que existen,comienzan a tener una vida propia: producen consecuenciasanteriormente invisibles y producen nuevos problemas. Eneste sentido indica que los problemas que surgen de algunasteoras, no se inventan, se descubren, es decir, ya estn im-plcitos en la teora aunque no se hayan hecho patentes a lamente humana.

    Adems, la captacin de objetos del Mundo 3, que es unproceso del Mundo 2, equivale al proceso de cognicin, que asu vez, a travs de la accin humana, genera efectos sobre elMundo 1. Para Popper, por tanto, la evolucin cultural se pro-duce a travs de la interaccin de los Mundos 1 y 3, mediadatal interaccin por el Mundo 2 a travs del proceso de cogni-cin.

    Popper resume sus ideas del Mundo 3 en las siguientes trestesis:= Es un producto natural del animal humano, comparable a

    una tela de araa.= Es autnomo aunque actuemos constantemente sobre l y

    l sobre nosotros (cuando hablo de nosotros, estoy refi-rindome a nuestras mentes, es decir, al Mundo 2).

    = El conocimiento se desarrolla mediante la interaccin entrenosotros y el Mundo 3, existiendo una analoga estrecha

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    entre el crecimiento del conocimiento y la evolucin biol-gica.Las tesis de Popper entraan dos sentidos distintos de co-

    nocimiento. Por un lado est el conocimiento en sentido subje-tivo, que consiste en un estado mental o de conciencia, enuna disposicin a comportarse o a reaccionar. Por otro ladoest el conocimiento en sentido objetivo, que consiste en pro-blemas, teoras y argumentos en cuanto tales. El conocimien-to en sentido objetivo es independiente de las pretensiones deconocimiento de un sujeto, de su creencia o de su disposicina asentir o actuar. Popper lo denomina conocimiento sin sujetocognoscente.

    EL CONOCIMIENTO QUE LLEVAMOS DENTRO: Por su parte Michael Po-lanyi, un filsofo tardo (se dedic a la qumica la primeraparte de su vida profesional y slo despus de los cincuentaaos se interes en la filosofa), rompi con la epistemologatradicional basada en la dicotoma sujeto cognoscente - obje-to conocido. Para Polanyi, conocemos en la medida en quenos involucremos con el objeto a conocer. Su clasificacin delconocimiento en tcito y explcito sirvi de base para todo elesquema terico surgido en la moderna teora de la adminis-tracin y relacionado con el aprendizaje empresarial y la ge-neracin de capital intelectual. Este ltimo corresponde a to-dos los activos intelectuales como patentes, marcas, conoci-mientos y experiencias que contribuyen a generar valor eco-nmico para la empresa.

    El conocimiento explcito es aquel que puede expresarsea travs del lenguaje formal; es decir, con palabras y nme-ros, y que puede transmitirse y compartirse fcilmente en for-ma de datos, frmulas cientficas, procedimientos codificados(como los programas de software) o principios universales.Por su parte, el conocimiento tcito es un conocimiento muypersonal y difcil de plantear a travs del lenguaje formal y,por lo tanto, difcil de transmitir y compartir con otros. Tienesus races en lo ms profundo de la experiencia individual,as como en los ideales, valores y emociones de cada persona.La habilidad de montar en bicicleta, por ejemplo, tiene muchode conocimiento tcito.

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    El mtodo cientfico

    La segunda perspectiva es la de la ciencia. Para sta, elproblema del conocimiento se centra en saber interrogar a lanaturaleza de tal forma que podamos entender los fenmenosnaturales y la manera como stos se relacionan. Los cientfi-cos buscan llegar al conocimiento a travs del descubrimien-to de regularidades en la realidad que nos rodea.

    Pero, cmo podemos arrancarle a la naturaleza sus secre-tos?, cmo podemos estar seguros de que una regularidadexiste y que puede expresarse en una ley? Para alcanzar esteconocimiento, el hombre descubri que existan bsicamentedos mtodos. El primero de ellos es el mtodo inductivo, tam-bin denominado inferencia inductiva, que toma como puntode partida las observaciones directas de los fenmenos natu-rales y a travs de la abstraccin (identificacin y descarte delos aspectos no esenciales para la descripcin del fenmenoestudiado) infiere leyes generales sobre dichos fenmenos. Estemtodo fue postulado en forma independiente por el filsofoingls Francis Bacon y por el matemtico y fsico italiano GalileoGalilei en el siglo XVII. Es famosa la frase de Bacon: El cono-cimiento es poder, denotando con esto la relacin conoci-miento accin, con lo que se adelanta al Pragmatismo dePeirce, James y Dewey del que ya hablamos. El segundo es elmtodo deductivo, planteado en forma clara por Descartes,segn el cual se debe partir de unos principios generales ysobre ellos estructurar, mediante el razonamiento, un cuerpodoctrinal o Teora. Aplicando dicha teora a casos particula-res, describe y explica el comportamiento de los fenmenos.Predice adems nuevos fenmenos an no observados.4 Lafamosa obra del matemtico griego Euclides, titulada Los ele-mentos y publicada hacia el siglo III A. C., es la primera expre-sin de la aplicacin rigurosa, a la geometra, del mtodo de-ductivo.

    4 El filsofo de la ciencia de origen austriaco, Karl Popper, conside-ra que el mtodo inductivo no existe y slo acepta lo que l llamala contrastacin deductiva como elemento fundamental del m-todo cientfico.

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    Como otro ejemplo de la aplicacin de ambos mtodos en elproceso del descubrimiento cientfico, es interesante mencio-nar el hallazgo de la forma de las rbitas planetarias en elsistema solar. El astrnomo alemn Johannes Kepler, a partirde datos tomados por otro astrnomo anterior sobre el movi-miento del planeta Marte alrededor del sol, y luego de probarvarias posibilidades (hiptesis), lleg a la conclusin que larbita elptica era la ms ajustada a las observaciones. Indujopues, por inferencia, que la rbita de los planetas era elptica.Tiempo despus, el ingls Isaac Newton estructur toda unateora de la fuerza de la gravedad a partir de unos principiosbsicos. Aplicando su teora al movimiento de los planetasalrededor del sol, dedujo que los planetas se movan en rbi-tas elpticas. Emple pues el mtodo deductivo.

    Podemos concluir entonces que mediante la induccin seobtiene una ley a partir de las observaciones y medidas de losfenmenos naturales, y mediante la deduccin se formula unateora y se obtienen sus consecuencias lgicas.

    Estas dos aproximaciones al conocimiento se combinan enun mtodo general y sistemtico denominado mtodo cient-fico que se ha convertido, a partir del siglo XVII, en la maneraaceptada de interrogar a la naturaleza y, mediante esta inte-rrogacin, de arrancarle poco a poco sus secretos.5

    La ingeniera del conocimiento

    La tercera perspectiva viene de la tecnologa informtica.Los ingenieros informticos se enfrentaron al problema dedisear herramientas de software que pudieran almacenar demanera codificada la informacin, de tal forma que la poste-rior bsqueda y recuperacin de dicha informacin se hiciesede manera efectiva. Las bases de datos, en sus distintas mo-

    5 El filsofo norteamericano Charles S. Peirce, el padre de la lgicadeductiva moderna, introdujo una tercera aproximacin al mto-do del conocimiento a travs del concepto de Abduccin que,segn l, es el proceso, en el mtodo cientfico, por el que seforma una nueva hiptesis explicativa, siendo la nica operacinlgica que introduce una nueva idea. Es pues una forma de infe-rencia lgica empleada para construir nuevas hiptesis.

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    dalidades, son un ejemplo de este tipo de herramientas. Pos-teriormente, con el advenimiento de la red de redes Internety de la tecnologa de hipermedia conocida como World WideWeb inventada en 1989 por el ingeniero ingls Tim Berners-Lee, a la sazn en el CERN (el laboratorio europeo de fsica delas partculas) los computadores de todo el mundo se convir-tieron, de la noche a la maana, en fuentes y receptores deinformacin y conocimiento de alcance mundial. El problemade encontrar informacin significativa en un mar de datos detodo tipo se convirti en un dolor de cabeza para los usuariosde la red. A mediados del ao 2000, segn el estudio Sizing theInternet (Midiendo el tamao de internet) realizado por la com-paa norteamericana Cyveillance, el nmero de pginas enInternet era de 2.100 millones, con una velocidad de creci-miento de siete millones y medio de pginas cada da.6

    EMULANDO A LOS EXPERTOS: Adems los ingenieros, como parte deun proyecto ms general orientado a desarrollar sistemas deinteligencia artificial, se enfrentaron al reto de simular el pro-ceso de razonamiento de un experto en un tema particular eidearon para ello los denominados sistemas expertos. Conestos sistemas, el conocimiento del experto, o ms bien, sulgica de razonamiento al enfrentarse con un problema, escristalizada por un ingeniero de conocimiento en unas re-glas de inferencia que le permiten a la mquina llegar a con-clusiones similares a las que llegara el experto real ante unproblema planteado.7

    Los sistemas expertos, que se constituyeron en la primeraaplicacin prctica de la inteligencia artificial, tuvieron suapogeo en la dcada de los 80s del siglo pasado pero prontomanifestaron una serie de limitaciones. La primera de ellas sedebe a que el conocimiento no es esttico. La aparicin de

    6 Esta informacin puede consultarse en la pgina web: http://www.cyveillance.com/web/us/newsroom/releases/2000/2000-07-10.htm

    7 Se puede tener acceso a una exposicin clara y muy completasobre los sistemas expertos en la pgina web: http://www. esi2.us.es/~dco/sistemas.htm

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    nueva informacin puede alterar las pautas del modelo y, conello, las reglas de inferencia del sistema experto. Esto implicaque los expertos humanos deban estar actualizando peridi-camente dichas reglas (re-entrenando manualmente el siste-ma) con lo que el mantenimiento del mismo se vuelve dis-pendioso. La segunda gran dificultad tiene que ver con lainterrelacin entre algunas variables que, a veces, no es co-nocida de manera precisa, lo que hace que se tenga dificultadpara definir las reglas de inferencia involucradas. Una terceradificultad se refiere a los expertos, con cuyo conocimiento seva a alimentar el sistema, y que no siempre estructuran dichoconocimiento adecuadamente, pues es ante todo conocimientotcito. Esto hace que sus mtodos de razonamiento sean dif-ciles de traducir a reglas que pueda interpretar el computa-dor.

    SISTEMAS QUE APRENDEN: Por otro lado los ingenieros, en su afnpor encontrar sistemas que simulen el proceso de aprendizajede los animales, sobre todo de los mamferos superiores, handesarrollado diferentes aproximaciones a la construccin desistemas informticos que aprenden con la experiencia. Laprimera aproximacin corresponde a la tecnologa de las re-des neuronales y la segunda tiene que ver con los algoritmosgenticos. Estas tecnologas permiten implementar sistemasque, con base en un proceso de aprendizaje, pueden desarro-llar estrategias nunca diseadas por un ser humano.8 Hable-mos un poco de cada una de ellas.

    Las redes neuronales se construyen para simular el funcio-namiento del cerebro. Buscan aprender de manera similar acomo lo hace ste. Estn constituidas por una red de neuronaselectrnicas (tambin pueden realizarse mediante un progra-ma informtico) que cambia su configuracin a medida que elsistema aprende.

    Las redes neuronales pueden emplearse para cosas tan dis-tintas como leer un texto escrito permitiendo su pronuncia-

    8 En la siguiente direccin en Internet hay una exposicin clarasobre las distintas tcnicas desarrolladas a partir de la investiga-cin en inteligencia artificial: http://www.geocities.com/SiliconValley/Byte/4713/ga/E-GA3.htm

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    cin en alta voz por la mquina, para identificar personasreconociendo sus huellas dactilares o el patrn del iris de suojo, para predecir el comportamiento de la bolsa de valores opara controlar grandes sistemas de produccin como los sis-temas de generacin de energa.

    Con el desarrollo de las tecnologas de reconocimiento devoz basadas en el aprendizaje de una red neuronal, se hapodido construir una serie de aparatos que reconocen la vozdel dueo y obedecen sus instrucciones habladas. Imagnen-se una secretaria electrnica a la que se le dicten los mensajessin tener que tocar una tecla. Ella los traducir fielmente acaracteres escritos y los podr enviar por correo electrnico alos destinatarios. Imagnense tambin una mascota artificialo un robot hogareo a los que les demos instrucciones habladasy, sin chistar, obedezcan nuestras rdenes. Todo esto es yauna realidad con el uso de las redes neuronales.

    En la industria se estn utilizando robots con visin artifi-cial que son capaces de seleccionar determinados objetos porsu forma y color de entre un conjunto de objetos distintos.Estos robots aprenden a reconocer los objetos que deben se-leccionar utilizando el aprendizaje con redes neuronales.

    En Empresas Pblicas de Medelln, una de las empresasmejor posicionadas como operador de servicios pblicos enLatinoamrica, el ingeniero Juan Carlos Villa dise un siste-ma de control para los sistemas de generacin de energa,utilizando redes neuronales. Mediante este control neuronal,la frecuencia a la que opera el sistema de potencia se mantie-ne constante, a pesar de cambios en los parmetros dinmi-cos de los distintos elementos por cosas tan sutiles como elenvejecimiento de algunos de stos. Por otro lado, esta redneuronal de control aprende a sintonizar automticamentelos parmetros del sistema de potencia, de tal manera que yano es necesaria la presencia de un operador especializado ycon gran experiencia que asigne, en forma manual, los valo-res a tales parmetros, con lo que se reducen sustancialmentelos costos de operacin respectivos.9

    9 Un resumen de la investigacin realizada por el ingeniero Villapuede consultarse en la direccin web: http://www.control-automatico.net/info_acad/tesis/tesis1.htm

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    Las redes neuronales se asemejan a los sistemas expertos,pues ambas metodologas tienen como objetivo la representa-cin del conocimiento; son, sin embargo, radicalmente dis-tintas en la manera como aspiran a conseguir ese conoci-miento. Como vemos, los sistemas expertos se acercaran msal razonamiento deductivo obtener reglas, para lo cual de-penden de los expertos humanos; y las redes neuronales alinductivo aprendizaje mediante ejemplos. Tanto la investi-gacin cientfica como la gestin empresarial utilizan frecuen-temente ambos esquemas de razonamiento, por lo que dichastcnicas tienen cabida en tales campos, siendo adems per-fectamente compatibles, de forma que se pueden integrar enun nico sistema de adquisicin y representacin del conoci-miento.

    Los algoritmos genticos, por su parte, corresponden a unatcnica de solucin de problemas inventada por el cientficonorteamericano John Holland en la Universidad de Michigana principios de los aos sesenta del siglo pasado. Hollandtena un doble objetivo: por un lado pretenda entender mejorel proceso de la adaptacin natural a travs de la evolucindescubierto por Charles Darwin y, por otro lado, deseabadisear un sistema artificial que tuviese propiedades simila-res a las de los sistemas naturales en cuanto a dicho procesode adaptacin. La idea bsica de Holland se puede expresaras: el acervo gentico de una poblacin dada de organismosde la misma especie contiene la solucin, o una mejor solu-cin, a un problema de adaptacin al que se enfrente dichapoblacin. Esta solucin es no activa, debido a que la com-binacin de genes que la volvera activa se encuentra, en uninstante dado, repartida entre varios individuos. La nica for-ma de acercarse a la solucin es a travs de la combinacin dediferentes genomas. Para el caso de los sistemas artificiales,Holland cre los algoritmos genticos utilizando este mismoprincipio.

    Los algoritmos genticos se enmarcan ahora dentro de unadisciplina ms amplia denominada computacin evolutiva.Esta disciplina abarca tambin las estrategias evolutivas y laprogramacin evolutiva. Todas estas tcnicas se inspiran, como

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    dijimos antes, en el proceso evolutivo de los seres vivos. En elalgoritmo gentico se define una estructura de datos que ad-mita todas las posibles soluciones a un problema. Cada con-junto de datos que conforma una solucin al problema es elequivalente a un individuo en el contexto de la evolucin bio-lgica. Las soluciones que se aproximen ms al objetivo bus-cado son seleccionadas y las restantes se eliminan. Las se-leccionadas se reproducen entre s por medio de un procesoen el cual se combinan sus caractersticas y se generan nue-vos conjuntos de datos solucin. El ciclo se inicia nuevamen-te permitiendo de vez en cuando alguna mutacin o modifica-cin aleatoria de los datos durante el proceso de reproduc-cin. De nuevo, mediante el proceso de seleccin se preser-van las mejores soluciones y se eliminan las peores y as vacontinuando el proceso de tal forma que, cada vez, las solu-ciones descendientes reemplazan a las progenitoras, acercn-dose con cada iteracin a la solucin ptima del problema. Siel proceso est bien planteado, los resultados son de una ca-lidad sorprendente.10

    Vemos pues que una de las caractersticas principales delos algoritmos genticos es la de ir perfeccionando su propiaheurstica11 en el proceso de ejecucin, por lo que no requie-ren largos perodos de entrenamiento especializado por partedel ser humano, principal defecto de otros mtodos de inteli-gencia artificial para solucionar problemas, como es el casode los sistemas expertos que ya comentamos con anteriori-dad.

    10 En Internet existen muchas pginas web sobre el tema. Una bas-tante clara y didctica es: http://www.rennard.org/alife/english/gavintrgb.html

    11 De acuerdo con ANSI/IEEE Std 100-1984, la heurstica trata demtodos o algoritmos exploratorios durante la resolucin de pro-blemas, en los cuales las soluciones se descubren por la evalua-cin del progreso logrado en la bsqueda de un resultado final.Se suele usar actualmente como adjetivo, caracterizando tcni-cas por las cuales se mejora en promedio el resultado de unatarea resolutiva de problemas.

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    EN LA FRONTERA DE LO IMPENSABLE: Actualmente, los ingenierosinformticos vienen investigando dos tecnologas que puedenincrementar, en varios niveles de magnitud, la capacidad delos sistemas informticos para procesar la informacin y parainteractuar unos con otros y con el hombre de maneras casiinverosmiles. La primera de estas tecnologas es de carcterfsico y se denomina computacin cuntica. La otra tecnolo-ga es ms bien de carcter lgico y da lugar a lo que los exper-tos denominan redes semnticas.

    Conforme avanza la miniaturizacin de los componentesde los computadores,12 llegar el momento en que los efectoscunticos, por ahora desdeables, deban ser tenidos en cuen-ta. Los efectos cunticos se hacen manifiestos a nivel de lostomos individuales y de las partculas subatmicas. Una ma-nera de enfrentar este problema es la de aprovechar tales efec-tos cunticos en el diseo y construccin de los componenteslgicos de los computadores. Esta lnea de pensamiento hadado nacimiento a una rama de investigacin en fsica aplica-da denominada computacin cuntica. En este caso, los dis-positivos fsicos que se utilizaran para almacenar y procesarla informacin y que llamaremos dispositivos cunticos, se-ran los tomos individuales, algunas molculas pequeas,los fotones e inclusive, algunas partculas subatmicas. Alcontrario de los dispositivos lgicos en los computadores or-dinarios que slo pueden estar, en un momento dado, enuno de dos estados: estado Uno (encendido) y estado Cero(apagado), estos dispositivos cunticos, haciendo uso de unapropiedad que se manifiesta a este nivel de interaccin con lamateria, denominada superposicin cuntica, podrn tenervarios estados simultneos, cada uno con diferente probabi-lidad de existencia. Haciendo un paralelo con los estados lgi-

    12 Esta miniaturizacin est dada por la conocida Ley de Mooreque dice que cada diez y ocho meses, aproximadamente, se du-plica la cantidad de transistores por chip electrnico. El profesorGordon E. Moore fue uno de los fundadores de la compaa Intel,dedicada a la fabricacin de los microprocesadores ms usadosen los computadores personales. Moore seal esta tendencia en1964.

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    cos ordinarios, que se denominan bits, los estados lgicoscunticos se denominan Qubits ya que cuntico en inglses Quantum.13

    Como un computador cuntico puede estar en varios esta-dos a la vez, es un instrumento apropiado para lo que se hadado en llamar el cmputo paralelo. Todas aquellas opera-ciones que requieran de clculos repetitivos pueden hacersemucho ms rpidamente utilizando el cmputo paralelo. Ejem-plos de tales operaciones son la factorizacin de grandes n-meros, la encriptacin que busca hacer inaccesible a posiblesintrusos la informacin enviada a travs de las redes de co-municaciones, la bsqueda en bases de datos no ordenadas yla bsqueda de informacin en Internet.

    Por otro lado, la computacin cuntica trata, tambin deforma natural, con la paradoja. Los investigadores Ren Tissen,Daniel Andriessen y Frank Lekanne Deprez, en su libro Elvalor del conocimiento para aumentar el rendimiento de lasempresas, hablan de que el desarrollo humano se ha vistosometido a dos tipos de discontinuidades a travs de su deve-nir histrico. El primer tipo de discontinuidad, denominadapor ellos discontinuidad en la cosmovisin, se basa en lastesis del historiador y filsofo del MIT Bruce Mazlish, y esta-blece que la cosmovisin del hombre ha sufrido cuatro gran-des revoluciones. La primera, conocida como revolucincopernicana se dio cuando Coprnico prob que era el sol yno la tierra, el centro del universo. La segunda se produjo conla teora de la evolucin de Darwin. La tercera se produjo cuandoFreud prob la existencia del subconsciente y la cuarta cuan-do Alan Turing estableci las bases de la computacin moder-na.14 Los autores sugieren que podemos encontrarnos al bor-

    13 Pueden consultarse los artculos de la revista Investigacin y Cien-cia: Espintrnica de David Awschalom y otros, sobre la compu-tacin cuntica basada en el Espn, y Reglas para un mundocuntico complejo de Michael A. Nielsen.

    14 Las tesis del profesor Mazlish estn expresadas en su libro TheFourth Discontinuity. The Co-Evolution of Humans and Machines.

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    de de una quinta discontinuidad en la relacin entre el hom-bre y su entorno pues, con la invencin de la computacincuntica, ser posible enfrentar problemas paradjicos. Coneste tipo de computacin, segn ellos, ser posible emular lacomplejidad del cerebro. La informtica cuntica puede ayu-dar a realizar evaluaciones racionales de una complejidad casiinfinita y no dejar lugar para las ideologas. Reemplazar laideologa por un conocimiento significativo que posibilitaralcanzar una existencia sostenible en un mundo global.

    El otro tipo de discontinuidades al que se refieren estosautores es el de las discontinuidades econmicas que se hanpresentado en la manera como el hombre aprovecha los re-cursos del ambiente para construir su civilizacin. La primerade estas discontinuidades se produjo al pasar de la economaagrcola a la economa industrial cuando las mquinas empe-zaron a sustituir el trabajo manual y la fuerza del msculo. Lasegunda se est produciendo actualmente en la medida enque pasamos de la economa industrial a la economa del co-nocimiento, en la que las mquinas sustituyen o facilitan eltrabajo intelectual rutinario. Dichos autores consideran queestamos ad portas de una tercera discontinuidad econmicaque se producir cuando las mquinas sustituyan la creativi-dad humana y superen su capacidad para trascender la para-doja. Esta discontinuidad que, segn ellos, implicar pasarde la economa del conocimiento a lo que llaman la economacuntica, implica que el trabajo intelectual no rutinario querequiere capacidades tcitas de creatividad, emocin e intui-cin, ser desempeando por sistemas artificiales inteligen-tes. Tales sistemas se basarn en los desarrollos que emergerna partir de la computacin cuntica. Estemos o no de acuerdocon la visin de Tissen, Andriessen y Deprez, parece seguroque la civilizacin humana est en los albores de una nuevaera en la que, como veremos ms adelante en este libro, seconformar un nuevo tipo de inteligencia: una inteligenciaplanetaria. Pero no slo la computacin cuntica apoya estatendencia; la estructuracin de una Internet inteligente cons-tituye otro esfuerzo en el mismo sentido.

    El creador de la World Wide Web, Tim Berners Lee, dirigeactualmente un proyecto de investigacin en el MIT orientado

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    a la creacin de una especie de web15 inteligente, denominadapor l, la web semntica. Como Lee mismo la define, la websemntica es una extensin de la web actual, en la cual se daun significado bien definido a toda informacin presente en lared, de tal forma que tanto las personas como los computado-res puedan entenderla y trabajar en cooperacin.

    Prcticamente toda la informacin contenida hoy en la webest diseada para ser leda por usuarios humanos, no porprogramas de computador. stos procesan la informacin perono comprenden su significado; es decir no pueden proce-sar la semntica de esa informacin. La web semntica es-tructurar contenidos con significado creando un ambienteen el que unos programas denominados agentes brincarnde pgina en pgina dentro de la red relacionando la informa-cin significativa y presentndola al usuario humano paraapoyarlo en sus tareas, evitndole la dispendiosa labor debuscar y relacionar l mismo, de forma manual, dicha infor-macin.

    Para que la web semntica pueda funcionar, los computa-dores deben tener acceso no slo a colecciones de informa-cin estructurada sino tambin a conjuntos de reglas de infe-rencia que puedan ser usadas para realizar procesos de razo-namiento automtico con esa informacin. El reto, en el queest comprometido Tim Berners Lee, es el de disear y cons-truir un lenguaje que posibilite analizar informacin y extraerde ella el significado semntico que representa. En resumen,la web semntica habilitar a las mquinas para comprenderlos documentos semnticos (aqullos elaborados con ese len-guaje especial). No las habilita para comprender el lenguajehumano hablado o escrito, pero s pueden manipular la infor-macin existente en la red de manera ms efectiva hacindolasignificativa para el usuario humano. En este sentido, la websemntica puede ayudar a la evolucin del conocimiento hu-mano.

    El siguiente paso, una vez logrado lo anterior, ser el deconseguir que la web semntica rompa las fronteras del mun-

    15 Utilizar el trmino web para resumir la expresin World WideWeb.

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    do virtual y se extienda al mundo fsico. Esto significa quepodremos describir, en su lenguaje, dispositivos tales comotelfonos celulares, receptores de televisin y de radio, neve-ras y hornos microondas. Tales dispositivos podrn entoncescomunicarse unos con otros y con sus usuarios humanospara informarles sobre sus caractersticas y su estado de fun-cionamiento, de tal manera que puedan ser programados ycontrolados adecuadamente. Un ejemplo, citado por el mismoLee,16 de estas relaciones se dara cuando al levantar el telfo-no para contestar una llamada, automticamente se reduce elvolumen de nuestro equipo estreo. Tampoco, como tambinindica Lee, sera difcil imaginar el horno microondas consul-tando la pgina web del proveedor de alimentos congelados,para adquirir informacin sobre los parmetros ptimos decoccin.

    Los ingenieros informticos se aproximaron entonces al co-nocimiento considerndolo como un objeto que puede sermanipulado, procesado y difundido de alguna forma por lasherramientas informticas para apoyar algn proceso de tomade decisiones. La creatividad, entendida como la capacidadpara imaginar nuevos esquemas, nuevas maneras de hacerlas cosas, es an una propiedad exclusiva de la inteligenciahumana. Slo si se logra el sueo de la inteligencia artificial,podramos pensar en delegar tambin esa capacidad a lasmquinas.

    Contando lo intangible

    Una cuarta perspectiva se relaciona con la contabilidad.Cmo hacer para reflejar el valor del conocimiento y, en gene-ral, de los activos intangibles de una empresa en sus balan-ces. Toda la teora contable, basada en el registro por partidadoble, se desarroll a partir del trabajo pionero del matemti-co italiano Luca Pacioli en 1494. En su tratado titulado De lascuentas y escrituras Pacioli dice:

    16 En el artculo titulado The semantic web publicado en el sitioweb de la revista Scientific American, en la direccin: http://www.scientificamerican.com/2001/0501issue/0501berners-lee.html

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    Como es bien sabido, quien desee dedicarse al comercio yoperar con la debida eficacia, necesita fundamentalmentetres cosas. La principal de ellas es el dinero [...][...] la segunda cosa que se precisa para el trfico mercantiles ser un buen contador y saber hacer las cuentas con granrapidez [...][...] la tercera y ltima cosa necesaria es la de registrar yanotar todos los negocios de manera ordenada, a fin de quese pueda tener noticia de cada uno de ellos con rapidez...

    La teora contable busca mostrar el valor de una empresaofreciendo un retrato, en determinado momento del tiempo,del valor monetario de todos los recursos y productos en pro-ceso, as como de sus acreencias. Este retrato, el balance, slorefleja los bienes tangibles de la compaa y se basa ms quetodo en el costo de adquisicin de un bien, ajustado por fac-tores como la depreciacin. No muestra sin embargo, de nin-guna manera, los otros activos que tambin contribuyen agenerar valor futuro; los activos intangibles como el conoci-miento, la capacidad de innovacin y la cultura orientada alaprendizaje. Una compaa como Microsoft, por ejemplo, puedetener un valor en bolsa del orden de veinte veces su valorcontable. La diferencia se debe al valor que el mercado deinversionistas da a los activos intangibles de dicha compa-a. Los empresarios e inversionistas son conscientes de estarealidad pero no han descubierto la manera de valorar estosactivos basados principalmente en el conocimiento.

    Thomas Stewart, autor del best seller La nueva riqueza delas organizaciones: el capital intelectual, cita, en el captulocuarto, el siguiente prrafo del ensayo de Robert K. Elliot,titulado: La tercera ola rompe en las playas de la contabili-dad que ilustra muy bien esta situacin:

    [La contabilidad] se concentra en los bienes tangibles, esdecir, los de la revolucin industrial. stos incluyen el stocky el capital fijo: por ejemplo, el carbn, el hierro y las mqui-nas de vapor. Estos bienes estn declarados segn el coste.Es decir, nos concentramos en el coste, que corresponde ala produccin, en lugar del valor creado, que corresponde alcliente.

    Ante esta situacin, el Colegio Norteamericano de Contado-res Pblicos, abord, mediante un grupo de estudio, la nece-

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    sidad de hallar nuevos mtodos contables para medir el valorgenerado por una empresa. Para ellos, el antiguo sistema con-table, an en uso, que trabaja con el costo del material, de losrecursos y del trabajo, ya no es aplicable. El mayor costo deun producto hoy est en todo el proceso de investigacin ydesarrollo necesario para sacar dicho producto al mercado.

    Algunas compaas privadas estn tambin realizando tra-bajos pioneros en este sentido. La compaa sueca de segurosy servicios financieros Skandia es lder a nivel mundial en eltrabajo para determinar un sistema que permita medir el va-lor de sus activos intangibles. A partir de 1994 viene publi-cando, anexo a su balance financiero, un balance de capitalintelectual que trata de reflejar, de manera indirecta, a travsde una serie de indicadores, el valor de esos activos de laempresa. Quien fuera director de este proyecto, Leif Edvinsson,public un libro17 en el que explica el procedimiento seguidopara calcular el valor del capital intelectual de Skandia. lbautiz esta metodologa con el nombre de Navigator.

    La empresa: un organismo social

    La quinta y ltima perspectiva proviene de la moderna teo-ra organizacional. Es cada vez mayor el nmero de cientfi-cos, tanto de los campos de la vida y de la ciberntica orga-nizacional como de la teora de la administracin, que aboganpor una visin sistmica u holstica de la organizacin empre-sarial, equiparndola con los organismos biolgicos. Segnellos, una compaa es, en esencia, un organismo social que,vindose sometido a una serie de fuerzas o presiones tantoexternas como internas, responde de manera autnoma, deacuerdo con su cultura, con su organizacin y con las compe-tencias que ha desarrollado para enfrentar el cambio. La orga-nizacin empresarial es pues un organismo que aprende yque, en su proceso de aprendizaje, se autoconstruye paraamoldarse al medio y a las circunstancias especficas en lasque le toca desenvolverse.

    17 Leif Edvinsson y Michael S. Malone. El capital intelectual: cmoidentificar y calcular el valor inexplotado de los recursos intangiblesde su empresa.

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    Dentro de esta perspectiva sobresalen los bilogos chilenosHumberto Maturana y Francisco Varela con su teora de laautopoiesis y la autonoma, el qumico y premio Nbel belgaIlya Prigogine con su teora fisicoqumica de la termodinmicade los procesos irreversibles, el profesor norteamericano deadministracin del Instituto de Tecnologa de Massachusettsy director de la comunidad virtual Society for OrganizationalLearning (SOL),18 Peter Senge con su enfoque en el pensamientosistmico y en las organizaciones orientadas al aprendizaje,los profesores japoneses Ikujiro Nonaka e Hirotaka Takeuchicon su teora sobre la organizacin creadora de conocimiento,los profesores Stafford Beer, Hans Ulrich y Markus Schwa-ninger con sus modelos de ciberntica organizacional y el fil-sofo francs Edgar Morin con sus tesis filosficas sobre el pen-samiento complejo.

    LA POESA DE MATURANA:19 autopoiesis o autocreacin es unateora que se origina a partir de las investigaciones de Maturanay Varela tanto en biologa, donde se busca explicar la caracte-rstica esencial de los organismos vivos (lo que tiene de espe-cfico la vida), como en ciencias cognitivas, donde se trata deesclarecer el fenmeno de la cognicin (cmo conocen losseres vivos). Estos investigadores definen los sistemas auto-poisicos como aquellos sistemas que se caracterizan porqueel principal producto de su operacin es su propia organizacin.Ellos mantienen esa organizacin a pesar de las perturbacio-nes del ambiente y constantemente regeneran sus compo-nentes en el curso de su operacin. Los sistemas autnomos,definidos posteriormente por Varela, mantienen en cambio suorganizacin definitoria pero no necesariamente regeneran suspropios componentes. De esa forma, los sistemas autopoisicosson casos particulares de los sistemas autnomos.

    Para tratar de entender y de explicar el fenmeno del cono-cer, Maturana y Varela parten de la efectividad operacional

    18 La pgina web de esta comunidad es: http://www.sol-ne.org/LearningOrgs/index.html

    19 Poesa viene del griego poiesis que significa creacin, inspiracin.

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    del ser vivo en su dominio de existencia. Ellos buscan enten-der el conocer como accin efectiva para mantenerse en laexistencia. El sistema conceptual que proponen explica lageneracin del fenmeno cognoscitivo como resultado deloperar del ser vivo en su medio.

    Es interesante anotar que la idea de cognicin de Maturanay Varela tiene un precedente en la visin del filsofo espaolJos Ortega y Gasset quien, en la dcada de 1920, inici conotros filsofos el movimiento que habra de trascender el Mo-dernismo sustentado ste por el idealismo cartesiano y sen-tar las bases del Postmodernismo. Ortega dijo en esa poca:

    Si existo yo que pienso, existe el mundo que pienso. Portanto: la verdad radical es la coexistencia de m con el mun-do. Existir es primordialmente coexistir El mundo es loque est siendo para m, en dinmico ser frente y contra m,y yo soy el que acto sobre l, el que lo mira y lo suea y losufre y lo ama o lo detesta.20

    La teora de la autopoiesis se extiende a otros mbitos dife-rentes a los propios de las ciencias biolgicas y cognitivas.Uno de ellos corresponde al de los fenmenos sociales y deinteraccin humana, en el que la teora intenta desarrollartoda una visin de la empresa como organismo inmerso en unmedio y formando un todo con ese medio; cocrendose conese medio. Este mbito es el dominio de las interaccioneslingsticas, que incluye el mbito de las comunicaciones einteracciones sociales que se generan en los colectivos huma-nos y, entre ellos, en las empresas. Desde este punto de vista,las empresas son redes de conversaciones cuya dinmicagenera los componentes del sistema (los denominados acti-vos de conocimiento) que, a su vez, posibilitan y mantienenla existencia de tales redes. Maturana y Varela expusieron suteora en varias publicaciones entre las que destacan De m-quinas y seres vivos y El rbol del conocimiento. En particularsu teora cognitiva se denomina Teora de Santiago por ha-ber surgido sus fundamentos en Santiago de Chile, lugar detrabajo inicial de ambos investigadores.

    20 Jos Ortega y Gasset Qu es filosofa?, pp.218 y 220.

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    EL LEGADO DE LA IRREVERSIBILIDAD: La termodinmica de los proce-sos irreversibles, teora planteada por Prigogine, afirma quelas ciencias fsicas estn incompletas porque no incorporande ninguna manera en sus leyes la dimensin evolutiva. To-das estas leyes admiten la reversibilidad del tiempo porquedescriben comportamientos de sistemas en equilibrio termo-dinmico o muy cercanos a dicho equilibrio. Encontr Prigogineque, lejos del equilibrio termodinmico, la materia adquierenuevas propiedades en las que las fluctuaciones y las inesta-bilidades desempean un papel esencial y, a travs de ellas,la irreversibilidad construye nuevas formas de coherencia,esto es, la materia se autoorganiza. Estos sistemas autoorga-nizados los bautiz Prigogine con el nombre de estructurasdisipativas en las que se presenta una especie de flujo deentropa21 negativo desde el ambiente (por eso algunos auto-res las denominan sistemas neguentrpicos). El caos, quese presenta en tales fluctuaciones, aparece como real genera-dor de orden. La vida, segn sus palabras, slo es posible enun universo alejado del equilibrio. La moderna teora organi-zacional est aprovechando estas ideas para incrementar lacreatividad y potenciar la capacidad innovadora de las em-presas. Como veremos ms adelante, se ha comprobado quela generacin de crisis controladas al interior de la organiza-cin posibilita la autogeneracin del cambio a travs del apro-vechamiento de oportunidades cuyo resultado final puede seruna nueva y promisoria senda para la empresa. De esta ma-nera se minimiza la actitud simplemente reactiva, segn lacual las empresas slo responden cuando el cambio se impo-ne desde fuera. El cambio autogenerado es pues uno de loselementos que ayuda a posicionar a una empresa como lderde su sector.

    21 Para un sistema que tiene muchos componentes, los cuales pue-den estar en una de varias configuraciones posibles (estados), sedice que tiene una alta entropa si sus componentes se encuen-tran en una configuracin con una muy alta probabilidad de ocu-rrir. El sistema tendr una baja entropa si sus componentes seencuentran en una configuracin con muy baja probabilidad deocurrencia. Un sistema con una gran cantidad de componentestiende a evolucionar espontneamente hacia situaciones de mxi-ma entropa.

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    PENSANDO EN CRCULOS:

    Todas las cosas siendo causadas y causantes, ayudadas yayudantes, mediatas e inmediatas y todas sostenidas por unaunin natural e insensible que liga las ms alejadas y las msdiferentes, creo imposible conocer las partes sin conocer el todo

    y tampoco conocer el todo sin conocer particularmente las partes.

    Blas Pascal

    Peter Senge salt a la fama del universo empresarial en1990 cuando se public su libro La quinta disciplina: el artey la prctica de las organizaciones orientadas al aprendiza-je. En este libro Senge comunica dos mensajes bsicos paralas organizaciones; el primero de ellos se relaciona con el apren-dizaje. Para l, la unidad fundamental de aprendizaje organi-zacional es el equipo ya que ste genera dinmicas y conoci-mientos que trascienden la capacidad individual. El aprendi-zaje es entonces el proceso mediante el cual los equiposgerenciales modifican sus modelos mentales compartidos acer-ca de la compaa, sus mercados y sus competidores. Esteaprendizaje no significa adquirir ms informacin, sino ex-pandir la aptitud para producir los resultados que deseamos.Senge est de acuerdo con lo expuesto por Aries de Geus,quien trabaj en planeacin en la compaa Shell, en el sen-tido de que la planeacin empresarial se constituye en unamanera de aprender en grupo para lograr esos resultados. Porotro lado, afirma Senge, el asunto ms esencial para un ge-rente es buscar la manera de acelerar el aprendizaje orga-nizacional a travs del diseo de los procesos de aprendizajepor los cuales la gente de la organizacin pueda abordar pro-ductivamente las situaciones crticas.

    Una organizacin que aprende constantemente se convier-te en un mbito donde la gente descubre, de manera conti-nua, cmo crear su realidad y cmo poder modificarla; se con-vierte en una organizacin inteligente. El segundo mensajede Senge tiene que ver con las disciplinas claves para que unaorganizacin se convierta en organizacin inteligente. Se en-tiende por disciplina, en este contexto, una senda de desarro-llo para adquirir ciertas aptitudes o competencias. Segn Sengelas disciplinas que convergen para hacer surgir la organiza-

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    cin inteligente son: dominio personal, modelos mentales,construccin de una visin compartida, aprendizaje en equi-po y pensamiento sistmico. El dominio personal es la capaci-dad que cada individuo tiene de poner su vida al servicio desus aspiraciones, de llegar a ser excelente en lo que hace y conello crecer como persona, realizar su proyecto de vida. La dis-ciplina de los modelos mentales busca mejorar los procesosde decisin a travs del desarrollo, en la gente, de la habilidadpara exponer y comentar productivamente sus diferentesmodos de mirar el mundo. El desarrollo de esta habilidadimplica lograr un adecuado equilibrio entre indagacin y per-suasin; adoptar una posicin pero tambin averiguar lospuntos de vista ajenos con una actitud abierta. Esta discipli-na remodela nuestras inclinaciones naturales para que lasconversaciones generen un aprendizaje genuino en vez dereforzar puntos de vista previos. La disciplina de la visincompartida es la capacidad para compartir una imagen delfuturo que se procura crear, por ello implica el desarrollo, enla organizacin, de la capacidad para alinear las visiones in-dividuales con esa visin colectiva. La disciplina del aprendi-zaje en equipo busca desarrollar las aptitudes de grupos depersonas para buscar una figura ms amplia que trasciendalas perspectivas individuales. Un grupo de individuos talen-tosos no produce necesariamente un equipo inteligente. Losequipos inteligentes aprenden a aprender en conjunto. La disci-plina del aprendizaje en equipo implica dominar las prcticasde dilogo y la discusin, las dos maneras en que conversanlos equipos. En el dilogo existe la exploracin libre y creativade asuntos complejos y sutiles, donde se escucha a los de-ms y se suspenden las perspectivas propias; en cambio, enla discusin se presentan y defienden diferentes perspectivasy se busca la mejor perspectiva para respaldar las decisionesque se deben tomar. El dilogo y la discusin son complemen-tarios. Por ltimo, el pensamiento sistmico es una disciplinadel conocimiento para ver totalidades y no partes. Para ver lasestructuras que subyacen a las situaciones complejas. Es unmarco conceptual para apreciar interrelaciones en lugar decosas o de concatenaciones lineales de causa-efecto; para verprocesos, patrones de cambio en vez de instantneas estti-

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    cas. Es tambin un cuerpo de conocimientos y herramientasque tuvo su origen en el concepto de retroalimentacin de-finido en ciberntica y en la teora de los sistemas dinmicos.Las disciplinas de la visin compartida y del aprendizaje enequipo son disciplinas inherentemente colectivas y en estodifieren de las otras tres que son disciplinas individuales. Detodas maneras Senge hace nfasis en la que l llama la Quin-ta Disciplina: la disciplina del pensamiento sistmico. staintegra las dems disciplinas fusionndolas en un cuerpo cohe-rente de teora y prctica. Utilizando el pensamiento sistmico,se pueden identificar las estructuras que determinan la con-ducta tanto al interior de las organizaciones como en los sis-temas mayores en los que estas organizaciones estn inmersas.Senge denomina a estas estructuras los arquetipos sist-micos. En ellos se pueden, por tanto, identificar los cambiosde alto y bajo apalancamiento para alterar esa conducta en lava que deseamos.

    La obra de Senge marc el pensamiento de los tericos orga-nizacionales ya que permiti apreciar a la organizacin desdeun contexto que podramos llamar ecolgico segn el cual, laestructura de un sistema determina su conducta. Analizaquellas pautas estructurales que limitaban o impedan elaprendizaje y determin como alterarlas para hacer de la em-presa una organizacin inteligente y del conocimiento el prin-cipal apalancador de valor para el negocio.

    LA LECCIN DE LOS SAMURAI: En los primeros aos de la dcada de1970 se conocieron en la Universidad de California en Berkeleydos estudiantes japoneses que queran doctorarse en teoraorganizacional y mercadotecnia. Ikujiro Nonaka e HirotakaTakeuchi pronto encontraron que tenan muchas cosas encomn y empezaron a trabajar juntos para dar respuesta asus inquietudes intelectuales. La ms importante de esas in-quietudes fue la de entender cmo las empresas crean cono-cimiento. Luego de analizar la manera como aprenden tantolas compaas occidentales (norteamericanas y europeas) comolas japonesas y de identificar porqu las firmas japonesas hansido constantemente exitosas en el proceso de innovacin,desarrollaron y formalizaron un modelo genrico que explica

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    la creacin de conocimiento organizacional en el cual conver-gen las mejores prcticas de administracin japonesas y occi-dentales.

    Nonaka y Takeuchi parten de tres aspectos que diferencianel conocimiento de la informacin. Para ellos, el conocimientose refiere a creencias y a compromisos. Es una funcin de unapostura, una perspectiva o intencin particular. Adicional-mente el conocimiento es accin. En esto manifiestan su con-cordancia con la milenaria tradicin Samurai que tiene comouna de sus mximas que saber y actuar son uno y lo mismo.Por ltimo, segn Nonaka y Takeuchi, tanto el conocimientocomo la informacin tienen que ver con el significado, de-penden de contextos especficos y son relacionales.

    Los autores, partiendo de la concepcin tradicional de co-nocimiento como una creencia verdadera justificada lo defi-nen como un proceso humano dinmico de justificacin dela creencia personal en busca de la verdad.

    Para ellos, el proceso de creacin de conocimiento organi-zacional se refiere a la capacidad que tiene una empresa paracrear nuevos conocimientos, diseminarlos entre sus miem-bros y materializarlos en productos, servicios y sistemas.

    Para explicar este proceso, los autores parten de los tiposde conocimiento explcito y tcito, establecidos por Polanyi,cuya definicin se dio con anterioridad. El modelo sugeridopor Nonaka y Takeuchi se fundamenta en el supuesto crticode que el conocimiento humano se crea y expande a travs dela interaccin social de conocimiento tcito y conocimientoexplcito. La clave de la creacin de conocimiento organiza-cional se basa pues en la movilizacin y la conversin entreestos dos tipos de conocimiento. La teora propuesta por ellosconsidera dos dimensiones de esa creacin de conocimiento:la epistemolgica y la ontolgica. En