Representación del conocimiento

En sus inicios, la investigación en Inteligencia Artificial (IA) se centró en el desarrollo de formalismos, mecanismos de inferencia y herramientas para poner en práctica Sistemas Basados en Conocimiento (SBC). Típicamente, los esfuerzos de desarrollo se limitaron a la realización de SBC pequeños, a fin de estudiar la viabilidad de nuevos enfoques. Aunque estos estudios dieron a luz resultados prometedores, la transferencia de esta tecnología para la construcción de SBC comerciales fracasó en muchos casos. Esta situación fue comparable con la “crisis del software” de la años 60.

Así como la crisis del software trajo como resultado el establecimiento de la disciplina de Ingeniería de Software (IS), la situación insatisfactoria en la construcción de SBC puso de manifiesto la necesidad de enfoques más metodológicos. De esta manera, el objetivo de la Ingeniería del Conocimiento (IC) es similar al de la IS: tornar la construcción de SBC en un proceso sistemático y controlable. Esto requiere análisis de los procesos de construcción y mantenimiento así como el desarrollo de métodos, lenguajes y herramientas adecuadas.

La nueva Ingeniería del Conocimiento surge para disminuir esta brecha y para hacer del Ingeniero del Conocimiento, el principal actor e interface entre la tecnología y la gestión. Para esto, reconoce la importancia del proceso de modelado y de la visión sistémica del ingeniero. Pero esta no es una tarea fácil ya que generalmente la Gestión del Conocimiento desconoce la existencia de la IC, atribuyendo la parte tecnológica a las TICs.

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