Nos encontramos de lleno en la era del conocimiento, pero nuestras herramientas para analizar y comprender la realidad todavía pertenecen, en gran medida, a la era industrial. Desde todo tipo de organizaciones se reconoce el papel clave del conocimiento y la necesidad de optimizar su creación, difusión y uso. Sin embargo, hay una carencia evidente de modelos teóricos que nos permitan analizar los procesos que están relacionados con el conocimiento.
Max Boisot, profesor sénior de la UOC y miembro investigador de la Wharton School en la Universidad de Pensilvania, se dedica a la gestión del conocimiento desde mucho antes de que el término se conociese ampliamente. En el libro Knowledge assets: securing competitive advantage in the information economy, editado por Oxford University Press en el año 1998, Boisot presenta el resultado de un trabajo de muchos años dedicado a analizar los procesos relacionados con la información y el conocimiento en los sistemas sociales en general y en las organizaciones en particular. El resultado es la formulación de un marco conceptual totalmente innovador para el estudio de los flujos de conocimiento. La combinación de rigor académico y de anclaje en los problemas reales de las organizaciones ha reportado al autor un creciente reconocimiento internacional por este trabajo, como se demostró con la concesión del premio Igor Ansoff de gestión estratégica el año 2000.
La propuesta de Boisot se fundamenta en una clara distinción entre datos, información y conocimiento basada en conceptos de la ciencia cognoscitiva y de la teoría de la información. Contrariamente a lo que proponen otros autores, para Boisot la diferencia entre estos tres términos no es una cuestión de grado, de más o menos elaboración o de más o menos valor añadido. Según él, los tres elementos tienen una naturaleza diferente. Mientras que los datos son simplemente diferencias discernibles entre estados diferentes de un sistema —y pertenecen, por lo tanto, al mundo físico, a las cosas—, el conocimiento es el conjunto de expectativas que tiene un agente respecto a algún acontecimiento. El conocimiento, pues, es una propiedad de los agentes que los pone en disposición de actuar de una determinada manera. La información establece una relación con las cosas y los agentes. Es aquello que el agente extrae de los datos y que sirve para modificar su conocimiento. Así, los datos son iguales para todo el mundo, aunque los mismos datos pueden contener información diferente para agentes diferentes.
A partir de estos fundamentos, Boisot utiliza conocimientos provenientes de disciplinas tan diversas como la antropología, la ciencia cognoscitiva, la economía, la sociología o las teorías de la complejidad para presentar unas propuestas muy audaces. Una de estas propuestas consiste en sustituir la tradicional función de producción del análisis económico que relaciona, por ejemplo, trabajo y capital, por una que él denomina evolutiva y que se basa en la relación entre factores físicos y datos. El interés de esta nueva función de producción es que establece una separación entre dos tipos de factores diferentes: por un lado, los físicos, que están sujetos a la escasez, y por otro, los datos, que no lo están. Ello implica que la función de producción pueda explicar el progreso técnico como avances en el conocimiento que permiten realizar un mismo proceso tratando una menor cantidad de datos.
La otra propuesta, que es la parte fundamental del libro, es un marco conceptual para el análisis de los flujos de conocimiento en los sistemas sociales: el I-Space. Boisot, basándose en los estudios sobre estructuración de información, identifica dos dimensiones que caracterizan los activos de conocimiento: la codificación y la abstracción. La codificación consiste en la articulación del conocimiento mediante la utilización de sistemas de categorías, como el lenguaje. Una vez codificado, el conocimiento se procesa y transmite con mucha más facilidad. Esta facilidad, sin embargo, tiene un precio: la codificación conlleva que a veces se pierdan las sutilezas del conocimiento informal que tenemos en la mente. Cuanto más tácito es el conocimiento, más difícil es de codificar. La abstracción hace referencia al grado de generalidad de un determinado activo de conocimiento. El conocimiento concreto es aquel que está vinculado a una determinada aplicación en el espacio y el tiempo, mientras que el abstracto es aquel que puede ser utilizado de manera general en situaciones diversas. Igual que en el caso de la codificación, el conocimiento abstracto es más fácil de transmitir y procesar que el conocimiento concreto. Una tercera dimensión aparece cuando se pasa de analizar el conocimiento de un solo agente a tratar el conocimiento en un sistema social formado por diversos agentes. En este caso, es importante también determinar el grado de difusión dentro del sistema de un determinado activo de conocimiento. De esta manera, la aportación fundamental de Boisot consiste en proponer un espacio tridimensional (el I-Space) que permite representar la posición de los activos de conocimiento en relación con su grado de codificación, abstracción y difusión.
Obviamente, la relación que hay entre estas tres dimensiones —por ejemplo, el hecho de que codificación y abstracción vayan muy ligadas o que la difusión sea mucho más fácil con un grado elevado de codificación y de abstracción— implica que haya unas trayectorias privilegiadas dentro del I-Space. De esta manera, Boisot identifica el ciclo de aprendizaje social (Social Learning Cycle o SLC), que es una trayectoria dentro del I-Space que representa todos los procesos involucrados en la creación de conocimiento y que se revela como un modelo potentísimo para la cimentación rigurosa de la gestión del conocimiento.
Boisot utiliza después los conceptos formulados para analizar una serie de temas tan interesantes para las organizaciones actuales como la búsqueda de la mejor manera de rentabilizar los activos de conocimiento. Para extraer el máximo provecho de los activos de conocimiento, éstos deben tener un alto grado de codificación y de abstracción; sin embargo, eso facilita su difusión y, por lo tanto, la pérdida de su valor. Hay, pues, dos estrategias posibles: una es evitar la difusión, pero eso es cada vez más difícil en un mundo globalizado e interconectado; la otra es fomentarla y aprovechar cómo interiorizan el conocimiento los demás para extraer más conocimiento y volver a comenzar el ciclo.
La última parte del libro tiene un carácter más práctico. Utilizando ejemplos reales se muestra la aplicación concreta de los conceptos teóricos que se han ido desgranando. Uno de los casos, por ejemplo, cuenta cómo la representación de los vínculos entre los activos de conocimiento en el I-Space hizo ver a British Petroleum que debía reformular su estrategia de gestión del conocimiento.
En definitiva, Knowledge assets representa una aportación fresca, rigurosa y original que destaca entre la gran cantidad —pero no necesariamente calidad— de literatura actual sobre gestión del conocimiento. En una nueva economía donde no hay recetas posibles porque no hay nada probado, Boisot ofrece lo que puede resultar más útil: herramientas teóricas sólidamente fundamentadas para ayudarnos a entender un poco mejor cómo funciona al mundo.
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[Fecha de publicación: octubre de 2002]
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