XI ADMINISTRACION DEL CONOCIMIENTO
LA ADMINISTRACION DE CAPACIDAD DE LA EFICIENCIA CONVIERTE A SOUTHERN COMPANY EN UNA DE LAS PRINCIPALES EMPRESAS DE SERVICIOS PUBLICOS.
Southern Company es uno de los generadores de electricidad más grandes de Estados Unidos y proporciona energía eléctrica a más de cuatro millones de personas de Alabama, Georgia y partes de la Florida y Mississippi.
Southern Company tenía que almacenar y acceder a toda esta información con una mezcolanza de sistemas heredados, aplicaciones personalizadas y procesos manuales, no contaba con una ubicación central para almacenar todo este contenido ni tenía control sobre quien realizaba cambio a los documentos y que versiones de documentos utilizaban.
Cuando un técnico necesitaba remplazar un componente en una planta de energía eléctrica, como una caldera, tenía que localizar documentación sobre la caldera y todos los sistemas relacionados con esta. La pérdida de productividad resultante incrementaba los costos de operación y también obstaculizaba los esfuerzos de la empresa para restaurar la energía eléctrica después de una interrupción del servicio. Todo cambio en noviembre del 2002 cuando Southern instalo un sistema de administración de contenido empresarial de documentum, para dar servicios a sus plantas de combustibles fósiles e hidroeléctricas y a sus unidades de generación de energía y de marketing.
Al contar con toda esta información almacenada y organizada en un repositorio central el tiempo de búsqueda promedio de los dibujos técnicos se reduce de dos horas a menos de diez minutos. El índice de éxito para localizar el contenido correcto al primer intento se incremento de 50 à 90 por ciento.
Un estudio de la revista Baseline acerca de las mayores interrupciones de energía eléctrica en Estados Unidos encontró que Southern Company restauraba la energía eléctrica con mayor rapidez que otras empresas de servicios públicos.
La experiencia de Southern Company muestra la manera en que el desempeño de una organización puede resultar beneficiado al hacer que el conocimiento de la misma esté disponible de una manera más sencilla. Al organizar su conocimiento acerca de la forma de operar sus empresas de generación de energía eléctrica y de hacerlo más accesible, Southern incremento su eficiencia y capacidad de atender a sus clientes.
Para obtener beneficios de la tecnología de administración de contenido empresarial, Southern Company tuvo que desarrollar un esquema de clasificación para sus documentos y enlazar los documentos con los datos almacenados en otros sistemas. Este le costó mucho tiempo y esfuerzo. Haciendo que la información de mantenimiento y reparación estuviera disponible de manera inmediata, el nuevo sistema ha logrado que Southern Company sea mucho más eficiente y rentable.
11.1 EL PANORAMA DE LA ADMINISTRACION DEL CONOCIMIENTO
Los sistemas de administración del conocimiento se han convertido en una de las áreas de más rápido crecimiento en cuanto a inversión en software por parte de las empresas y el gobierno.
Vivimos en una economía de la información en la cual la principal fuente de riqueza y prosperidad es la producción y distribución de información y conocimiento. La administración del conocimiento se ha convertido en un asunto primordial en muchas empresas grandes a medida que los gerentes se han percatado de que una parte importante del valor de sus empresas depende de la capacidad de las mismas para crear y administrar el conocimiento. Algunos estudios han determinado que una parte sustancial del valor de mercado de una empresa se relaciona con sus activos intangibles.
11.1.1DIMENSIONES IMPORTANTES DEL CONOCIMIENTO
Existe una diferencia importante entre datos, información, conocimiento, sabiduría. Los sistemas de una organización son titiles para realizar transacciones. La empresa debe invertir recursos para organizar los datos en categorías de comprensión, informes mensuales, diarios, regionales o por tienda, de las ventas totales. Se considera que la sabiduría consiste en la experiencia colectiva e individual de aplicar el conocimiento a la solución de problemas.
El conocimiento es un evento cognoscitivo, e incluso fisiológico, que se origina en la mente de las personas. El conocimiento que reside en la mente de los empleados y que no se ha documentado se denomina conocimiento tácito, en tanto que el conocimiento que ya ha sido documentado se conoce como conocimiento explicito.
EL CONOCIMIENTO ES UN ACTIVO DE LA EMPRESA
El conocimiento es un activo intangible.
Para transformar los datos en información útil.
El conocimiento no está sujeto a la ley de los rendimientos decrecientes como ocurre con los activos físicos.
EL CONOCIMIENTO TIENE DIFERENTES FORMAS
El conocimiento puede ser t6cito o explicito (codificado).
El conocimiento implica conocimiento práctico, arte y habilidad.
El conocimiento involucra saber cómo seguir procedimientos.
El conocimiento implica saber por que, no solo cuando, ocurren las cosas (causalidad)
EL CONOCIMIENTO TIENE UN LUGAR
EI conocimiento es un evento cognoscitivo que involucra modelos mentales y mapas de los individuos.
EI conocimiento es "complicado" (difícil de desplazar), situado (entrelazado en la cultura de una empresa) y contextual (solo funciona en determinadas situaciones).
EL CONOCIMIENTO DEPENDE DE LA SITUACION
El conocimiento se relaciona con el contexto: usted debe saber como utilizar una herramienta y bajo que circunstancias.
El conocimiento es un tipo de activo de la empresa distinto de los activos físicos y financieros; que el conocimiento es un fenómeno complejo. Son los activos clave de la organización. Saber como hacer las cosas con eficacia y de forma eficiente de maneras que otras organizaciones no pueden repetir, es una fuente primaria de ganancias y de ventaja competitiva que los competidores no pueden comprar fácilmente en el mercado.
Sin conocimiento, las empresas no logran la eficiencia ni la eficacia en el use de sus recursos y terminan por fracasar.
11.1.1.1Aprendizaje organizacional y administración del conocimiento.
Las organizaciones obtienen experiencia. Las organizaciones que aprenden, a continuación ajustan su comportamiento para reflejar ese aprendizaje por medio de la creación de nuevos procesos de negocios y cambiando sus patrones de toma de decisiones administrativas. Se le llama aprendizaje organizacional.
11.1.2 LA CADENA DE VALOR DE LA ADMINISTRACION DEL CONOCIMIENTO
Procesos de negocios desarrollados en una organización para crear, almacenar, transferir y aplicar el conocimiento. Incorporar el conocimiento en sus procesos de negocios. Para agregar valor en la cadena de valor de la administración del conocimiento.
La administración efectiva del conocimiento es 80 por ciento administrativa y organizacional y 20 por ciento tecnologías. En el caso de la administración del conocimiento, al igual que en el de otras inversiones en sistemas de información, se deben construir valores, estructuras y patrones de comportamiento que ofrezcan apoyo para maximizar el retorno de la inversión en los proyectos de administración del conocimiento.
11.1.2.1 Adquisición del conocimiento
Buscaban construir repositorios de documentos, informes, presentaciones y mejores prácticas. Al desarrollar redes de expertos en línea con el propósito de que en Ia empresa los empleados encuentren al experto que posea el conocimiento, descubriendo patrones en los datos corporativos o utilizando estaciones de trabajo del conocimiento. Un sistema del conocimiento coherente y organizado también requiere datos sistemáticos. Dan seguimiento a las ventas, pagos, inventarios, clientes y otros datos vitales, opiniones legales, investigación científica y estadísticas gubernamentales.
11.1.2.2 Almacenamiento del conocimiento
Los patrones y las reglas expertas deben almacenarse con la finalidad de que los empleados pueden recuperarlos y utilizarlos. Los sistemas de administraci6n de documentos que digitalizan, son grandes bases de datos apropiadas para almacenar colecciones de documentos. El conocimiento adquirido incorporándolo en los procesos y la cultura de la organización.
El almacenamiento del conocimiento planeados, estimular el desarrollo de esquemas a nivel corporativo y recompensar a los empleados que dediquen tiempo a actualizar y almacenar documentos de manera apropiada. Donde todo el personal de ventas pueda identificar a cada cliente potencial y revisar el conocimiento almacenado.
11.1.2.3 Diseminación del conocimiento
Un conjunto existente de tecnologías de colaboración y sistemas de oficina para compartir calendarios, documentos, datos e imágenes ¿cómo pueden los gerentes y empleados encontrar, en un Mar de información y conocimiento, lo que realmente es importante para tomar decisiones y alcanzar sus objetivos?, las redes informales y la experiencia compartida en administración y transmitida a través de una cultura de apoyo.
11.1.2.4 Aplicación del conocimiento
El conocimiento organizacional debe convertirse en una parte sistemática de la toma de decisiones. Incluyendo las aplicaciones empresariales para manejar los procesos de negocios internos y las relaciones con los clientes y los proveedores. Nuevas prácticas de negocios, nuevos productos y servicios y nuevos mercados para la empresa.
11.1.2.5 Construcción de capital organizacional y administrativa: colaboración, comunidades de práctica y entornos de oficina
Los gerentes pueden ayudar desarrollando nuevos roles y responsabilidades organizacionales para la adquisición de conocimiento, como la creación del cargo de director del conocimiento.
Las comunidades de practica (COPS) son redes sociales informales de profesionales y empleados, tanto dentro come fuera de la empresa, que tienen actividades e intereses similares relacionados con el trabajo. Las actividades de estas comunidades incluyen el alto aprendizaje y el aprendizaje.
11.1.3 TIPOS DE SISTEMAS DE ADMINISTRACION DEL CONOCIMIENTO
Los sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial son esfuerzos de propósito general en la empresa para recolectar, almacenar, distribuir y aplicar contenido y conocimiento digitales.
El desarrollo de potentes estaciones de trabajo conectadas en red y de software Para apoyar a ingenieros y científicos en el descubrimiento de nuevo conocimiento ha llevado a la creación de sistemas de trabajo del conocimiento, como los sistemas de desafío asistidos per computadora, de visualización, de simulación y de realidad virtual.
11.2 SISTEMAS DE ADMINISTRACION DEL CONOCIMIENTO A NIVEL EMPRESARIAL
Los sistemas de administración del conocimiento a nivel empresarial utilizan un conjunto de tecnologías para almacenar documentos estructurados y no estructurados, localizar empleados expertos, buscar información, diseminar conocimiento y utilizar datos de aplicaciones empresariales y otros sistemas corporativos clave.
Los sistemas de conocimiento estructurado, semi-estructurado funcionan como repositorios del conocimiento. Los repositorios del conocimiento proporcionan acceso a través de portales empresariales y tecnología de motores de búsqueda, y podrían incluir herramientas para acceder información de bases de dates corporativas.
11.2.1 SISTEMAS DE CONOCIMIENTO ESTRUCTURADO
El principal problema al manejar conocimiento estructurado es crear un esquema de clasificación adecuado para organizar la información en categorías significativas, en una base de datos del conocimiento que sea de fácil acceso para los empleados. Una vez que se elaboraron las categorías para clasificar el conocimiento, cada documento tiene que "etiquetarse", o codificarse, para que los motores de búsqueda lo puedan recuperar y se mejore la calidad de los resultados de búsqueda. Los sistemas de conocimiento estructurado realizan la función de implementar el etiquetado, estableciendo una interfaz con las bases de dates corporativas donde se almacenan los documentos y creando un entorno de portal empresarial para que lo utilicen los empleados cuando busquen conocimiento corporativo.
11.2.2 SISTEMAS DE CONOCIMIENTO SEMIESTRUCTURADO
La información Semi estructurada consta de cada información digital de una empresa que no se encuentra como documento formal o informe formal. Se ha calculado que al menos 80 por ciento del contenido de negocios de una organización no es estructurado.
Organización del conocimiento: taxonomías y etiquetado.
Uno de los primeros retos que enfrentan las empresas al construir repositorios del conocimiento de cualquier clase es el problema de identificar las categorías correctas que se utilizaran para clasificar documentos. Las empresas están utilizando cada vez más una combinación de taxonomías desarrolladas de manera internas. Una empresa puede acceder información con más facilidad si desafía su propia taxonomía para clasificar la información en categorías lógicas.
Varias herramientas realizan auto etiquetado y reducen la necesidad de que los gerentes desarrollar sus propias taxonomías finitas
11.2.3 SISTEMAS DE REDES DE CONOCIMIENTO
Los sistemas de redes de conocimiento solucionan el problema que se presenta cuando el conocimiento apropiado es conocimiento tácito que reside en la memoria de individuos expertos de la empresa.
Los sistemas de redes de conocimiento proporcionar un directorio, en línea de expertos corporativos en dominios del conocimiento bien definidos y utilizan tecnologías de comunicaciones para facilitar que los empleados encuentren al experto apropiado en una empresa.
Una red de conocimiento mantiene una base de datos de expertos de la empresa. Las soluciones que se generan en esta comunicación se incorporan en seguida a una base de datos de soluciones en forma de preguntas frecuentes, mejores prácticas u otros documentos.
11.2.4 TECNOLOGIAS DE APOYO: PORTALES, HERRAMIENTAS DE COLABORACION Y SISTEMAS DE ADMINISTRACION DEL APRENDIZAJE
Los principales fabricantes de sistemas comerciales de administración del conocimiento han integrado sus capacidades de administración de contenido y documentos con robustas tecnologías de portales y de colaboración. Los portales del conocimiento empresarial pueden proporcionar acceso a fuentes de información externas.
Ahora las empresas están comenzando a utilizar tecnologías Web para el consumidor come blogs, wikis y marcadores sociales para uso interno con el propósito de facilitar el intercambio de información entre individual y equipos.
El director general de Intel, Paul Otellini, recurre a un blog para transmitir sus ideas a los empleados e incluso solicitar sus opiniones. Equipos internos de Ernst & Young utilizan blogs para colaborar y compartir conocimiento acerca de clientes
11.3 SISTEMAS DE TRABAJO DEL CONOCIMIENTO
Los sistemas de conocimiento a nivel empresarial que acabamos de describir proporcionan un amplio rango de capacidades que pueden utilizar la gran mayoría si no es que todos los trabajadores y grupos de una organización. Las empresas también cuentan con sistemas especializados para ayudar a los trabajadores del conocimiento a crear nuevo conocimiento y para garantizar que este conocimiento se integre apropiadamente en el negocio.
11.3.1 TRABAJADORES DEL CONOCIMIENTO Y TRABAJO DEL CONOCIMIENTO
Los trabajadores del conocimiento tienen altos niveles de educación y membrecías a organizaciones de profesionales, y con frecuencia se les pide que proporcionen valoraciones independientes como parte de la rutina de sus trabajos. Por ejemplo, los trabajadores del conocimiento crean nuevos productos o encuentran formal de mejorar los existentes. Los trabajadores del conocimiento desempeñan tres roles clave que son críticos para la organización y para los gerentes de la misma:
· Mantienen actualizado el conocimiento de la organización a medida que este se desarrolla en el mundo externo, en la tecnología, las ciencias.
· Fungen como consultores infernos en las áreas de su conocimiento, en los cambios que se susciten, en las oportunidades que se presenten.
· Actúan como agentes de cambio, evaluando, iniciando y promoviendo provectos de cambio.
11.3.2 REQUERIMIENTOS DE LOS SISTEMAS DE TRABAJO DEL CONOCIMIENTO
La mayoría de los trabajadores del conocimiento se apoyan en sistemas de oficina, como procesadores de texto, correo de voz, correo electr6nico, videoconferencias y de calendarización, los cuales están diseñados para incrementar la productividad del trabajador en la oficina. Sin embargo, los trabajadores del conocimiento también requieren sistemas de trabajo del conocimiento altamente especializados con robustas herramientas para gráficos y aplicaciones analíticas.11,
con frecuencia, las estaciones de trabajo del conocimiento están diseñadas y optimizadas para las tareas específicas que deben desempeñar. Por ejemplo, un ingeniero de diseño, requiere una estación de trabajo diferente a la de un analista financiero. Los ingenieros de diseño necesitan gráficos con suficiente potencia para manejar sistemas tridimensionales de diseño asistido por computadora.
11.3.3 EJEMPLOS DE SISTEMAS DE TRABAJO DEL CONOCIMIENTO
Las principales aplicaciones de trabajo del conocimiento incluyen sistemas de diseño asistido por computadora (CAD), sistemas de realidad virtual para simulación y modelado, y estaciones de trabajo financiero. El diseño asistido por computadora (CAD) automatiza la creación y modificación de diseños, utilizando computadoras y software sofisticado de gráficos. Utilizando una estación de trabajo CAD, el diseñador solo necesita hacer un prototipo físico hacia el final del proceso de diseño porque el diseño se puede probar y cambiar fácilmente en la computadora.
Los sistemas de realidad virtual tienen capacidades de visualización, interpretación y simulación que superan a las de los sistemas convencionales de CAD. Emplean software interactivo de gráficos para crear simulaciones generadas por computadora que son tan cercanas a la realidad que los usuarios casi creen que están participando en una situación del mundo real.
Las aplicaciones de la realidad virtual desarrolladas para la Web emplean un estándar llamado Lenguaje de modelado de Realidad Virtual (VRML). El VRML es un conjunto de especificaciones para modelado interactivo y tridimensional en la World Wide Web, que puede organizar múltiples tipos de medios, incluyendo animación, imágenes y audio para poner a los usuarios en tin entorno simulado del mundo real.
11.4. TECNICAS INTELIGENTES
La inteligencia artificial y la tecnología de bases de datos proporcionar numerosas técnicas inteligentes que las organizaciones pueden utilizar para captar el conocimiento individual y colectivo y para extender su base del conocimiento. Las redes neuronales y la minería de datos se emplean para el descubrimiento del conocimiento. Los agentes inteligentes pueden automatizar tareas de rutina para ayudar a Las empresas a buscar y filtrar información útil para el comercio electrónico, la administración de la cadena de suministro y otras actividades.
Las otras técnicas inteligentes que se analizan se basan en la tecnología de la inteligencia artificial (IA), que consiste en sistemas basados en computadora (hardware y software) que se comporten como los seres humanos. Dichos sistemas son capaces de aprender lenguajes naturales, de efectuar tareas físicas, de utilizar un aparato perceptor de emular el conocimiento práctico y la toma de decisiones de los seres humanos (sistemas expertos).
11.4.1 CAPTACION DEL CONOCIMIENTO: SISTEMAS EXPERTOS
Los sistemas expertos son una técnica inteligente para captar el conocimiento tácito de un dominio muy específico y limitado del conocimiento práctico humano. Estos sistemas captan el conocimiento de empleados habilidosos en forma de un conjunto de reglas en un sistema de software que puede ser utilizado por otros miembros de la organización. El conjunto de reglas del sistema experto se agrega a la memoria, o aprendizaje almacenado, de la empresa.
11.4.1.1 Cómo funcionan los sistemas expertos
El conocimiento humano se debe modelar o representar de un modo que lo puede procesar una computadora. Los sistemas expertos modelan el conocimiento humano como un conjunto de reglas que colectivamente se llama base del conocimiento.
La estrategia utilizada para realizar búsquedas a través de la base del conocimiento se llama motor de inferencia. Por Io común se utilizan dos estrategias: encadenamiento hacia adelante y encadenamiento hacia atrás.
En el encadenamiento hacia adelante, el motor de inferencia inicia con la información introducida por el usuario y busca en la base del conocimiento para Ilegar a una conclusión.
El encadenamiento hacia atrás, la estrategia para buscar en la base del conocimiento inicia con una hipótesis y prosigue haciendo preguntas al usuario sobre hechos seleccionados hasta que se apruebe o desapruebe la hipótesis.
El desarrollo de un sistema experto requiere la participación de uno o mas expertos que tengan el control total de la base del conocimiento y de uno o más ingenieros del conocimiento que pueden traducir el conocimiento de reglas. Un ingeniero del conocimiento es semejante a un analista de sistemas tradicional pero tiene habilidades especiales para obtener información y conocimientos prácticos de altos profesionales.
11.4.1.2 Ejemplos de sistemas expertos exitosos
Los sistemas expertos proporcionan a las organizaciones diversos beneficios, Como mejora en la toma de decisiones, errores reducidos, costos reducidos, tiempo de capacitación reducido y altos niveles de calidad y servicio. A continuación mencionamos varios ejemplos:
Countrywide Funding Corporation en Pasadena, California, utiliza un sistema experto para mejorar la toma de decisiones relacionadas con el otorgamiento de préstamos. Esta empresa que otorga préstamos asegurados emplea alrededor de 400 aseguradores en 150 oficinas en todo Estados Unidos.
La gran mayoría de los sistemas expertos; requieren grandes, largos y costosos proyectos de desarrollo. Contratar o capacitar más expertos puede resultar menos caro que construir un sistema experto.
11.4.2 INTELIGENCIA ORGANIZACIONAL: RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS
Este conocimiento organizacional se puede captar y almacenar utilizando el razona miento basado en casos. En el razonamiento basado en cases (CBR), las descripciones de experiencias pasadas de personas especialistas, representadas como casos, se almacenan en una base de datos para su recuperación posterior, cuando el usuario encuentre un nuevo caso de características similares.
Los sistemas expertos aplican un conjunto de reglas SI ENTONCES DE LO CONTRARIO establecidas por personas expertas. El razonamiento basado en casos, en contrate, representa el conocimiento como una serie de casos y los usuarios expanden y refinan continuamente esta base del conocimiento.
11.4.3 SISTEMAS DE LOGICA DIFUSA
La mayoría de la gente no piensa en termites de las reglas tradicionales SI-ENTONCES o de números precisos. Nosotros tendemos a categorizar las cosas de manera imprecisa utilizando reglas para tomar decisiones que podrían tener muchos matices de interpretación. Par ejemplo, un hombre o una mujer pueden ser fuertes o inteligentes. Una empresa puede ser grande, mediana o pequeña. La temperatura puede ser sofocante, frio fresco o calurosa. Estas categorías representan un rango de valores.
La logica difusa ofrece soluciones a problemas que requieren conocimiento practico dificil de representar con reglas claras. La logica difusa tambien ha sido util a la administration para la toma de decisiones y el control organizational.
11.4.4 REDES NEURONALES
Las redes neuronales se utilizan para resolver problemas complejos,
deficientemente comprendidos, de los cuales se ha recopilado una gran cantidad de datos. Estas redes encuentran patrones y relaciones en vastas concentraciones de datos que serian demasiado dificiles de analizar para los, humanos. Las redes neuronales descubren este conocimiento per medio de hardware y software que imitan los patrones de procesarniento del cerebro humano. Las redes neuronales "aprenden" patrones a partir de grandes cantidades de dates, filtrando los datos en busca de relaciones, construyendo modelos y corrigiendo una y otra vez los errores del modelo.
Las aplicaciones de redes neuronales en la medicina, las ciencias y los negocios abordan problemas de clasificacion de patrones, analisis financieros predictivos, control y optimizacion.
11.4.5 ALGORITMOS GENETICOS
Los algoritmos genéticos son útiles para encontrar la mejor solucion a un problemAs especifico, a troves del analisis de una gran cantidad de soluciones posibles para ese problema. Sus tecnicas de solution de problemas se basa conceptualmente en el metodo que los organismos vivos usan para adaptarse a su entorno: el proceso de evolucion. Estan programados para funcionar de la manera en que las poblaciones resuelven sus problemas: cambiando y reorganizando sus partes componentes mediante procesos como la reproduction, la mutacion y la seleccion natural.
En consecuencia, los algoritmos genéticos promueven la evolucion de soluciones a problemas particulates, controlando la generacion, variacion, adaptation y seleccion de posibles soluciones mediante procesos basados geneticamente. Conforme se modifican y combinan las soluciones, las peores se descartan y ]as mejores sobreviven para seguir adelante, producir sus mejores soluciones.
11.4.6 SISTEMAS DE IA HIBRIDOS
Los algoritmos geneticos, Ia logica difusa, las redes neuronales y los sistemas expertos se pueden integrar en una unica aplicacioin para aprovechar las mejores caracteristicas de estas tecnologias. A dichos sistemas se les llama sistemas dc IA hibridos. Las aplicaciones hibridas en las empresas estan creciendo. En Japon, empresas Como Hitachi, Mitsubishi, Ricoh, Sanyo y otras, estan empezando a incorporar sistemas de IA hibridos en productos como aparatos domesticos, maquinaria fabril y equipos de oficina.
11.4.7 AGENTES INTELIGENTES
La tecnologia de Los agentes inteligentes puede ayudar a los negocios a navegar a traves de grandes cantidades de datos para localizar y utilizar ]a information considerada importante. Los agentes inteligentes son programas de software que trabajan en Segundo Plano sin intervencion directos de personas para realizar tareas especificas, repetitivas y predecibles, para un ususario individual, un proceso de negocios o una aplicacion de software.
En la actualidad existen una gran cantidad de aplicaciones de agentes inteligentes en sistemas operativos, software de aplicaciones, sistemas de correo electronico, software de computo movil y herramientas de red. Por ejemplo, los asistentes incorporados en las herramientas de software de Microsoft Office listan capacidades integradas para mostrar al usuario la manera de realizar diversas tareas, como la aplicacion de formatos a documentos o la creaci6n de graficos, y para anticiparse cuando los usuarios requieran avuda.
AGENTES INTELIGENTES EN LA RED DE CADENAS DE SUMINISTROS
Me puede decir cuales fueron las fuentes de información.
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