Este documento describe varias tecnologías para la gestión del conocimiento. Estas incluyen sistemas expertos, inteligencia artificial, depósitos de conocimiento, ambientes de conocimiento concentrado, y sistemas de análisis a largo plazo. La tecnología permite extraer y compartir conocimiento entre individuos y organizaciones para mejorar la velocidad de transferencia de conocimiento. Aunque aún no se ha logrado una inteligencia artificial tan compleja como la humana, las investigaciones avanzan rápidamente.

1. Resumen: Tecnologías para la gestión del
conocimiento
La tecnología del conocimiento forma parte de la gestión del
conocimiento y son esenciales para el movimiento de la
gestión del conocimiento, siendo estas técnicas nuevas las
que avivan el conocimiento dando lugar a una evolución a
otra velocidad. La gestión del conocimiento se da en la
actualidad en varios niveles, al nivel personal, grupal,
institucional, nacional y mundial. El involucrado puede optar
por la herramienta que le sea mas útil, si bien es cierto que se
debe tener cuidado al elegirla con el fin de que esta realmente
nos ayude a la consecución de nuestros objetivos. Una de las
herramientas mas conocidas es la Internet, también se tiene
otras que se desarrollan con fines específicos. Sistemas
expertos e inteligencia artificial, Amplios depósitos del
conocimiento, Ambientes de conocimiento concentrado,
Sistemas de conocimiento en tiempo real y Sistemas de
análisis a largo plazo entre otros. El papel mas valioso de la
tecnología en la gestión del conocimiento consiste en expandir
el alcance y mejorar la velocidad de la transferencia de
conocimiento. La informática permite extraer y estructurar el
conocimiento de un individuo o grupo, para que,
posteriormente este sea usado por otros miembros de la
organización o sus socios comerciales en todo el mundo.
Durante décadas se ha tratado de usar la tecnología para
capturar y manipular el conocimiento, eso es conocido como
inteligencia artificial, la cual se desarrolla con la finalidad
de lograr maquinas con la inteligencia general de un ser
humano, si bien es cierto que aún no se tiene un prototipo
con esas características, las investigaciones van muy
avanzadas y como bien debemos comprender el ser humano
es muy complejo y nuestro aprecio por la capacidad
intelectual del ser humano debe aumentar.
Uno de los enfoques más conocidos en relación con el uso de
la tecnología para la gestión del conocimiento es el depósito

2. de conocimiento estructurado y explicito en forma de
documentos, con el fin gestionarlos algunas empresas han
solicitado servicios especiales. Uno de los depósitos mas
conocidos es la Internet.
Otra herramienta muy útil para la gestión del conocimiento
son los diccionarios temáticos, los cuales conectan entre si
los términos con los cuales se ha estructurar del conocimiento
y los términos utilizados por el investigador. Estos soy muy
útiles para que los usuarios puedan resolver su necesidad de
capacitarse con los expertos. El uso de esta herramienta
requiere del usuario un tiempo considerable e inteligencia y
no en todas los ámbitos donde se gestiona el conocimiento
tienen la suerte de contar con esas condiciones.
En algunas empresas tienen dominios de conocimiento
concentrado en vez de una comunidad de usuarios expertos,
lo cual permite que el conocimiento de los expertos sea
compartido por un grupo mayor de trabajadores que
necesitan el conocimiento. Este conocimiento se trabaja
mediante sistemas expertos estructurados aunque su
actualización es complicada y suelen desfasarse. Otra opción
para estas empresas son los sistemas restringidos, que son
muy útiles cuando se tiene grandes niveles de datos, estos
sistemas se basan en objetos por lo cual su modificación es
mucho más fácil. Si uno tiene tiempo y un usuario con un
doctorado en estadística, las redes neurales son precisamente
la puerta de entrada para convertir datos en conocimiento.
Una red neural es una herramienta orientada a la estadística
que se destaca en la utilización de datos para clasificar casos
en una u otra categoría. A estos se les denomina Sistemas
de análisis de largo plazo, los procesos de estos sistemas
no son fáciles de explicar, por lo que los empresarios no les
agrada debido a la dificultad en la interpretación. Tanto la
redes neurales como la estadística convencional, se usan para
lo que se ha denominado "explotación de datos".