¿Qué es la gestión del conocimiento con inteligencia artificial?
La gestión del conocimiento (Knowledge Management, KM) busca capturar, organizar y aplicar el conocimiento que existe dentro de una organización para mejorar la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la innovación.
Cuando esta gestión se apoya en inteligencia artificial (IA), hablamos de un nuevo paradigma: sistemas capaces de aprender del comportamiento organizacional, encontrar patrones ocultos en grandes volúmenes de datos y entregar recomendaciones útiles en tiempo real.
1. Infraestructura: uso de datos
Para que la IA sea útil en gestión del conocimiento, la base es la infraestructura de datos. No basta con tener datos: deben ser accesibles, confiables y bien organizados.
a) Preparar los datos
Modelos como el aprendizaje profundo (deep learning) requieren grandes volúmenes de datos de calidad. Esto exige:
- Recolectar datos desde múltiples unidades (romper silos).
- Limpiar, etiquetar y gobernar esos datos con estándares comunes.
- Combinarlos con datos externos para enriquecer el análisis (mercado, regulación, clima, etc.).
b) Interpretabilidad y responsabilidad
Muchos modelos de IA son complejos y opacos. Pero si queremos usarlos para mejorar decisiones, deben ser interpretables y auditables. En Ática trabajamos con modelos supervisados que:
- Se entrenan con datos etiquetados por humanos.
- Generan explicaciones claras de por qué recomiendan lo que recomiendan.
- Pueden ser revisados y corregidos por equipos humanos.
c) Uso de knowledge graphs
Los gráficos de conocimiento permiten mapear conceptos y relaciones clave dentro de la empresa. Por ejemplo, cómo interactúan clima, costos y producción en minería. Estas estructuras ayudan a:
- Analizar datos no estructurados (como correos, informes o incidentes).
- Descubrir relaciones que no son obvias.
- Explicar mejor las recomendaciones de IA.
2. Procesos: IA no reemplaza, aumenta el conocimiento humano
La IA no debe verse solo como una herramienta de automatización. Su verdadero potencial está en aumentar la capacidad humana para tomar decisiones basadas en conocimiento.
Aprendizaje mutuo humano-IA
- La IA aprende de los datos.
- Los humanos aprenden a confiar (o cuestionar) sus recomendaciones.
Esto exige auditorías continuas y colaboración estrecha entre personas y máquinas.
Equipos multifuncionales
- Romper barreras organizacionales.
- Crear equipos mixtos: técnicos en IA + expertos de terreno + personal operativo.
- Diseñar juntos nuevos flujos de trabajo donde IA y humanos se retroalimenten.
Automatización aumenta el tiempo
- IA que revisa facturas incompletas.
- Asistentes que agendan reuniones o extraen datos de reportes.
Beneficios
La IA está cambiando cómo las organizaciones aprenden y deciden. Se está explorando activamente estas capacidades para:
- Optimizar la toma de decisiones técnicas y ambientales.
- Mejorar el traspaso de conocimiento en ciclos de proyecto.
- Automatizar reportabilidad y cumplimiento normativo.
- Anticiparnos a riesgos mediante inteligencia de negocios basada en IA.
Inteligencia de negocios en tu empresa
Te invitamos a conocer nuestra nueva página sobre Inteligencia de Negocios, donde se explica cómo se está integrando tecnologías de IA para mejorar la gestión del conocimiento, la eficiencia operativa y la toma de decisiones en organizaciones complejas.
Explora casos de uso, beneficios y nuestras próximas soluciones pensadas para sectores técnicos, ambientales y de gestión.