Contextos de lógicas para la gestión del conocimiento como ingeniería holista.

Contextos de lógicas para la gestión del conocimiento como ingeniería holista.

¿Puedes gestionar lo que no tienes?

Ing. Rubén A. More Valencia.
Docente Universitario.
Escuela Profesional de Ingeniería Industrial.
Coordinador Oficina de Investigación.
Universidad Cesar Vallejo filial Piura

La peculiaridad de la “era del conocimiento”, la propuso Bill Gates. Pero la propuesta que voy a tratar de definir es si nos daremos cuenta que estamos tratando de manera muy liviana y por racionalidad propuestas de lo que se viene en esta “era del conocimiento”; donde el futuro que nos aguarda es tener en nuestros países un valor por el conocimiento que se posea y no por sus recursos de manera directa.

Pero ¿qué lugar ocupa la gestión del conocimiento? La gestión del conocimiento es algo bastante o muy natural, donde es necesario adjuntar al conocimiento la gestión, y allí si deja de ser natural pues a cada momento de nuestra vida generamos conocimiento; es que nadie puede gestionar lo que no conoce, por eso para gestionar conocimiento, tienes que tener conocimiento. Pero muchos pudiéramos no tenerlo, y ser meros replicantes o copiar lo que existe, donde no puedes gestionar pues no conoces, pero que hay de la replicación en la enseñanza, es el aspecto más grave en el sentido pues de que alguien que quiera adaptar o ya resolver use un método eso es posible tal vez copiando o replicando, sin embargo no se debe enseñar sin saber lo que se enseña; pues esto sería dejar que a quienes les enseñamos tengan la libertad de recoger una conclusión que deben valorar, pero cuantos lo hacen respecto de lo que enseñamos, es decir si nuestros estudiantes nunca validan lo que transmitimos como conocimiento, esto nos lleva a la definición sumamente clara que es muy distinto tener mucha información y tener mucho conocimiento.

Ahora estamos en una época de una tendencia dada por el análisis avanzado; pues es una avalancha o un ente enorme lo que tenemos como datos e información, pero estamos ante la encrucijada; si es poca data o información ¿cómo consigo un modelo de resolución a una situación? si es lo que tengo y es insuficiente, y si tengo mucha ¿qué hago con tanta información o datos?, pero hay que darnos cuenta que el proceso real y natural de la construcción del conocimiento es el Aprendizaje, y este necesita saber filtrar, saber lo imprescindible, saber la ponderación de los datos e información, el ser humano en cada actividad lo hace de manera muy natural lo decimos pues es algo que una computadora no puede hacer. Por lo cual todo ser humano gestiona su conocimiento, pues retorna siempre a su raíces conceptuales para tratar de construir su conocimiento, pero por esencia el conocimiento está en las organizaciones no en las desorganizaciones, y para buscar la calidad del conocimiento en organizaciones que realmente son naturales deben ser las instituciones de educación, pero eso depende en un punto del tiempo en la relación de las personas y su organización de forma inteligente para tener CALIDAD, por tanto la calidad solo se ejecuta en una Organización que Aprende, ¿el nuestro es un país organizado?, o ¿tenemos un Estado organizado que realmente defina CALIDAD en el conocimiento?.

Por ejemplo, las cadenas de cursos o líneas de trabajo educativo a cualquier nivel, tienen que tener formas o modos de aprendizaje, pero como se hacen chequeos de que lo que se aprendió antes de un curso para continuar con el siguiente, es real y que el conocimiento como proceso construye más conocimiento, pero es aquí donde se muestra otra vez la gestión del conocimiento.

Pero surge ahora lo que llamare la inconsistencia, hasta donde se puede ver es que nuestro trabajo en lógica bivaluada la que recogemos en un espacio pasa por solo escoger, un cero o uno, un sí o un no (me acuerdo mucho de las tesis en este punto validar o no una hipótesis), pero estos conceptos son muy distintos y que todos usamos en el cotidiano, como: poco, mucho, poquito, harto, bastante, casi nada, bastante, etc...Estos conceptos no entran en la lógica bivaluada, por tanto como es que queremos seguir resolviendo en este mundo científico, solo con solo lógica bivaluada (que es como las computadoras "piensan"), es el más grande error que tenemos y que seguimos construyendo conocimiento sobre palitos débiles, más esto es solo el principio pues el

conocimiento está lleno de conocer conceptos; además que como seres humanos somos capaces de describir simultáneamente conceptos cualitativos en una variable continua que nos acompaña siempre como el tiempo.

La lógica de predicados que debe ser muy obvia para los ingenieros de sistemas pues esto es Prolog, donde el predicado es una variable y la instancia de una variable es una constante que se define en una lógica bivaluada, (Es todo el aporte de Aristóteles); pero lo que no tomamos en cuenta es que nos movemos y tenemos distintos espacios temporales; donde esta cualquier Predicado de idea o mejora, y luego esto lleva a tener distintas formas por constante en el predicado y en diferentes tiempos, lo que significa que no son los mismos y hay que definir un modo o usar una lógica modal de desarrollar los estados temporales de cualquier predicado multivaluadas (cálculo de predicados).

Por tanto el conocimiento que sí se evalúa y es resolutivo, debe tener como mínimo las siguientes tres lógicas; lógicas multivaluadas (de orden y membresía borrosa o difusa), lógica modal y lógica temporal. El ser humano lo intenta lograr y ya lo implementa en máquina y esto con pruebas recién hace 10 años, así que no es sencillo tenerlo, menos implementarlo. Por tanto la representación de modelos y la implementación es propia de ingeniería no de replicación o copia muy de moda con "San Google" y esto no es fácil.

Tomemos lo siguiente, si aprendemos conceptos y los adherimos a nuestro conocimiento por la certeza solo estaremos absorbiendo; repito solo absorbentes, pero esto debería ser más bien una duda o crear juicios, para que podamos conseguir aprendizaje y por tanto el conocimiento; tenemos que dudar para comparar, puede ser con nosotros mismos, con otras fuentes o contra lo que otra persona puede definir para el concepto. Pues si no lo hiciéramos, solo absorberíamos lo que otro dice, y no aprenderemos y seguiremos estacionados, con algo donde no hay temporización, pero aun si decimos que deben existir muchos modos de comparar y generar juicios donde usarías nuestra lógica modal, y cuanto más comparas generas lógica multivaluadas y es triste decirlo pero si esto no se hace entonces no hay aprendizaje. Pero de manera natural no solo académica siempre aprendemos en cualquier contexto por evidencias, dudas; y esto implica gestionar a cada momento el conocimiento.

Pero ahora surgen las preguntas ¿Cómo hacemos si nos enseñan paradigmas de alguien que propuso una visión de su conocimiento?, cuando los paradigmas son cambiantes tanto como lo son las personas que definen una existencia; por ejemplo la velocidad de la luz es la misma que se nos ha venido enseñando, pues ¿cuán exacto es el valor que me enseñaron?, se sabe que con nuevos instrumentos ese valor que se uso por mucho tiempo ya cambia, por la lógica temporal, y el dominio de ejecución de ese paradigma. Además que podemos decir del razonamiento, ¿es posible desde nuestros contextos de ciencia determinista con lógica bivaluada? evidentemente No.

Por tanto la búsqueda de soporte de toda ingeniería holista se necesita para gestionar conocimiento, a partir de dejar la lógica bivaluada y posicionar herramientas que logren lógica infinita, borrosa o difusa; lógica modal; lógica Temporal.