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Ingenieria del Conocimiento y Sistemas Inteligentes

La Inteligencia Artificial, la Gestión del Conocimiento, la Ingeniería del Conocimiento, los Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones, los Sisteams Inteligentes o Sistemas Basados en el Conocimiento o el concepto un poco anticuado de Sistemas Expertos, es lo que abordamos en esta ocasión referida a como el conocimiento entendido, comprendido, analizado y formalizado mediante técnicas, tecnologías y metodologías pueden ayudarnos en desarrollar más y mejor el campo de la Inteligencia Artificial y las organizaciones. El conocimiento está por sobre la información y esta sobre los datos. Más allá de los sistemas de bases de datos y los sistemas de información. Debe aplicarse automáticamente el conocimiento para resolver problemas y ayudar a la toma de decisiones tomando como base la forma en que los humanos adquirimos conocimiento y como lo aplicamos razonando y resolviendo situaciones cotidianas que se nos presentan. Similar a como la mente y las cualidades de la inteligencia humana natural aporta para tomar decisiones, así los sistemas inteligentes emulan nuestras formas de aprender individual y colectivamente, para que en el ámbito empresarial, corporativo y de cualquier organización, le incremente su valor económico y forme parte de sus activos. Sabiendo que el conocimiento con sus características incrementa el valor y forma parte del capital, es dinámico, no se consume ni disminuye y forma parte de un ciclo, requiere digitalizarse para aplicarse en los sistemas, renovarse, actualizarse y formar parte de su ventaja competitiva. Ayudado de la Gestión del conocimiento, y sus modelos de gestión como el de Nonaka y Takeuchi podremos aplicar Ingeniería del Conocimiento para construir sistemas inteligentes, con técnicas que manejen gran cantidad de conocimientos en un dominio específico. Con las fases de identificación, adquisición, conceptualización, formalización y evaluación, que son generales a las metodologías de Ingeniería del Conocimiento podemos resolver problemas adecuados a esta disciplina, bien sea con conocimiento declarativo, procedimental o una combinación y uso de otros tipos de algoritmos como los de Aprendizaje Máquina, Redes Neuronales, Algoritmos Genéticos o Aprendizaje Profundo.