Una base de conocimiento es un centro de almacenamiento de datos de fácil acceso que contiene información sobre un determinado producto, servicio, tema o concepto.

Las organizaciones crean bases de conocimiento para albergar todo el conocimiento dentro de su organización sobre un tema en particular, para proporcionar una ubicación para acceder a esta información. 

Las bases de conocimiento pueden dirigirse a empleados internos o al público que desean aprender más sobre un producto, tema o concepto en particular.

Para implementaciones empresariales y casos de uso de negocio, visita sistemas de gestión del conocimiento.

El objetivo de una base de conocimiento es proporcionar información de forma lógica a estos usuarios y, en el caso de un sistema interno, aumentar la comprensión general de toda la organización.

Hay muchos tipos diferentes de conocimiento. La distinción más fundamental de los tipos de conocimiento es entre conocimiento explícito e implícito. El conocimiento explícito es el conocimiento o las habilidades que pueden articularse y entenderse fácilmente y, por lo tanto, transferirse fácilmente a otros.

Cualquier cosa que puedas escribir en un manual califica como conocimiento explícito. El conocimiento implícito (también llamado conocimiento tácito) es el conocimiento que tiene el potencial de ser articulado o codificado, pero que aún no se ha transferido. Este tipo de conocimiento es mucho más difícil de enseñar que el conocimiento explícito e incluye cosas como el lenguaje corporal, el sentido estético o el pensamiento innovador. 

Existe otra distinción entre conocimiento factual y heurístico. El primero es el conocimiento que es medible, observable y verificable por datos, y el segundo es el conocimiento alcanzado por conjeturas inteligentes (es decir, inteligencia emocional) en lugar de por datos impulsados ​​por métricas.

Muchas bases de conocimiento, especialmente aquellas que abarcan una variedad de temas o que se dirigen a una audiencia externa y no técnica, incluirán todos estos tipos de conocimiento. 

Las personas crean y almacenan conocimiento, y lo transfieren de humano a humano. Ten en cuenta que esto puede ser tanto conocimiento explícito como implícito: aunque el conocimiento implícito es más difícil de transferir, los humanos aún tienen la capacidad de comprender el conocimiento implícito. 

El conocimiento artificial (también llamado conocimiento de la máquina) es un comportamiento antinatural e inteligente que generan las máquinas (computadoras).

La inteligencia artificial (IA) en realidad almacena y clasifica el conocimiento en bases de conocimiento. Todas estas cosas mencionadas acá componen lo que se conoce como un sistema de conocimiento.

Un sistema de conocimiento (KBS) es un programa que captura y utiliza el conocimiento de una variedad de fuentes. Un KBS ayuda a resolver problemas, particularmente problemas complejos, mediante inteligencia artificial. Estos sistemas se utilizan principalmente para apoyar la toma de decisiones humanas, el aprendizaje y otras actividades.

Un sistema basado en el conocimiento es un área importante de la inteligencia artificial. Estos sistemas pueden tomar decisiones basadas en los datos y la información que reside en su base de datos. Además, pueden comprender el contexto de los datos que se procesan.

Un sistema basado en el conocimiento se compone de una base de conocimiento y un motor de interfaz. La base de conocimiento funciona como el repositorio de conocimiento, mientras que el motor de interfaz funciona como motor de búsqueda.

El aprendizaje es un elemento clave para un sistema basado en el conocimiento, y la simulación de aprendizaje mejora el sistema con el tiempo. Los sistemas basados ​​en el conocimiento se clasifican en sistemas expertos, sistemas de tutoría inteligente, sistemas de manipulación de hipertexto, sistemas basados ​​en CASE y bases de datos que tienen una interfaz de usuario inteligente.

Características

Aunque los conceptos detrás de una base de conocimiento (y la arquitectura real del sistema) pueden ser confusos, las bases de conocimiento suelen ser sencillas en la práctica del usuario final. De hecho, se debe construir una base de conocimiento útil teniendo en cuenta al usuario final, ya que el objetivo es hacer que el conocimiento sea fácil de acceder y digerir. En la práctica, las características más comunes del usuario final de una base de conocimiento incluyen lo siguiente:

Capacidad de búsqueda: este es un aspecto fundamental de una base de conocimiento para que los usuarios puedan buscar y filtrar criterios hasta que encuentren la respuesta deseada. 

Soporte 24/7: El soporte puede ser atendido por humanos o por inteligencia artificial. El soporte las 24 horas es especialmente útil para un producto o una página de solución de problemas, que los usuarios probablemente visitarán en caso de un problema.

Preguntas frecuentes: las páginas de preguntas frecuentes son útiles para los temas que son fáciles de explicar y no requieren un amplio soporte técnico o solución de problemas.

Soporte comunitario: por ejemplo, una sección de comentarios o ayuda dirigida por otros usuarios.

Interactividad: puedes crear funciones interactivas para identificar adecuadamente la pregunta o problema del usuario, o proporcionar una guía interactiva para preguntas relacionadas con el producto.

Niveles de permisos: para bases de conocimiento internas, puedes asignar permisos para que los empleados puedan ver, editar y administrar páginas o funciones específicas. Esto es menos preocupante para las bases de conocimiento externas, donde los usuarios probablemente nunca editarán la información almacenada. 

Traducción de idiomas: para obtener el máximo impacto, asegúrate de que tanto las páginas de conocimiento estáticas como el soporte estén disponibles en todos los idiomas que usan tus clientes. 

Basado en las funciones anteriores, se deduce que las bases de conocimiento pueden tomar la forma de mesas de ayuda, páginas de preguntas frecuentes, motores de búsqueda, o simplemente documentación explicativa como artículos.

Escribir artículos basados ​​en el conocimiento es una de las formas más básicas de hacer que el conocimiento técnico sea digerible, porque todos pueden entender la documentación escrita.

Los artículos basados ​​en el conocimiento pueden cubrir cualquier tema que sea fácil de convertir en lenguaje escrito, por lo que tu base de conocimiento puede contener varios artículos de búsqueda sobre diferentes temas. 

Independientemente del tema, un artículo basado en el conocimiento generalmente sigue un cierto flujo e incluye tipos específicos de información. Usa la siguiente lista de verificación para asegurarte de agregar todos los detalles necesarios.

• Elije un título que los usuarios puedan encontrar. 
• Comienza con el problema.
• Agrega una tabla de contenido para artículos más largos. 
• Agrega enlaces intercalados a artículos relacionados en todo el artículo. 
• Usa instrucciones paso a paso. 
• Divide el contenido con encabezados. 
• Usa imágenes de alta resolución para la ilustración de tareas. 
• Proporciona información adicional con cuadros, infografías y otras herramientas visuales distintas.
• Enlaza a artículos relacionados al final de su artículo.

Beneficios

Como se mencionó anteriormente, las empresas pueden crear una base de conocimiento para uso interno o externo. Las bases de conocimiento interno almacenan toda la experiencia que existe dentro de una organización y proporcionan una forma para que los empleados accedan y digieran la información almacenada.

Por el contrario, las bases de conocimiento externas son para el público en general (clientes existentes o potenciales) y están destinadas a aumentar el conocimiento general sobre el producto o servicio de la organización, o un tema en el que desean establecer su experiencia.

Las bases de conocimiento externas a menudo toman la forma de una página de preguntas frecuentes, una mesa de ayuda, artículos de procedimientos u otras características de soporte.

Una base de conocimiento interna proporciona a una organización y a sus empleados los siguientes beneficios: 

• Transferencia de conocimiento rápida y consistente
• Métodos y respuestas estandarizadas para la resolución de problemas.
• Una forma confiable de manejar el conocimiento humano no estructurado
• Mayor disponibilidad de conocimiento experto para empleados de nivel inferior
• Comunidad de colaboración y resolución colectiva de problemas.
• Costos de entrenamiento reducidos

Además de los enumerados anteriormente, una base de conocimiento externa proporciona a la organización los siguientes beneficios adicionales:

• Demanda satisfactoria de información por parte del cliente
• Tasas de resolución aumentadas
• Clientes más felices

Relación con IA

Un sistema de conocimiento optimo y actual, está muy relacionado con la Inteligencia Artificial. A estos sistemas de conocimiento se les conocen como sistemas de conocimientos expertos. Este no es más que un tipo de KBS que almacena conocimiento y usa inteligencia artificial para emular la toma de decisiones humanas y recuperar información de la base de conocimiento subyacente.

En el pasado, los primeros sistemas expertos no admitían múltiples usuarios, y estaban destinados a guiar a los usuarios hacia una única respuesta específica.

Sin embargo, a medida que aumentó el volumen de datos almacenados, los sistemas expertos se expandieron para admitir tipos de conocimiento más complejos, para resolver problemas más complejos y para múltiples usuarios. La base de conocimiento en los sistemas expertos de hoy incluye datos, información y experiencia pasada.

En lugar de agregar experiencia de toda una organización, los sistemas expertos se centran en el conocimiento específico de uno o más expertos de dominio, y emulan la toma de decisiones y los procesos de esos expertos. Los sistemas basados ​​en el conocimiento general, por el contrario, pueden incluir una variedad más amplia de dominios y ser más heurísticos.

Con respecto a la inteligencia Artificial (IA), sabemos que esta, opera en sistemas basados ​​en el conocimiento. Mientras que los humanos crean los programas para humanos, el conocimiento de la máquina realmente realiza las funciones de búsqueda y resuelve los problemas que plantean los usuarios.

Dentro de la IA, hay dos tipos de sistemas, y la base de conocimiento difiere entre los dos:

• Un sistema basado en el conocimiento, el cual utiliza información explícita (palabras, símbolos) y los humanos lo entienden más fácilmente. 
• Un sistema de inteligencia computacional (CI) el cual utiliza modelos numéricos de conocimiento implícito y se utiliza con fines informáticos.

Los sistemas de conocimiento con Inteligencia Artificial funcionan en varias aplicaciones. Por ejemplo, en el campo de la medicina, un KBS puede ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades con mayor precisión.

Estos sistemas se denominan sistemas de apoyo a la decisión clínica en la industria de la salud. Un KBS también se puede utilizar en áreas tan diversas como el diagnóstico de fallas de equipos industriales, el análisis de ruta de avalanchas y la gestión de efectivo.

Cómo solucionan Problemas

Los sistemas basados ​​en el conocimiento son un tipo de sistema basado en reglas, lo que significa que el conocimiento está representado por reglas codificadas y se basa en ellas.

Toda la información y las decisiones que toma la KBS siguen reglas codificadas. Los programadores crean reglas usando lógica simple if-then (if <condition>, then <conclusion>), que se conoce como una regla de producción. La declaración “if” se llama antecedente, y la declaración “then” es la consecuente. 

Puedes aplicar reglas en KBS de dos maneras: con encadenamiento directo o hacia adelante y encadenamiento hacia atrás. En el encadenamiento directo, las reglas se aplican de forma iterativa siempre que se cumplan sus condiciones. El programa busca hasta que se cumpla el antecedente y luego concluye que el consecuente también es cierto.

En el encadenamiento hacia atrás, las reglas se basan en objetivos. El programa comienza con una lista de objetivos y encuentra un consecuente que cumple con esos objetivos. A partir de ahí, el sistema trabaja hacia atrás para encontrar el antecedente asociado y determinar si los datos respaldan alguna de las consecuencias.

Si no encuentra datos de respaldo, el programa realiza el proceso con un consecuente diferente que cumple con los objetivos iniciales, y continúa hasta agotar cada rama consecuente. 

Los sistemas basados ​​en el conocimiento resuelven problemas basados ​​en la heurística, una técnica que utiliza lógica de causa y efecto en lugar de algoritmos (el método tradicional de resolución de problemas informáticos).

Dado que se supone que los sistemas basados ​​en el conocimiento simulan el comportamiento humano y la resolución de problemas, el uso de la heurística es superior a los algoritmos, aunque la lógica puede ser menos precisa. 

Desde su inicio, los creadores de sistemas basados ​​en el conocimiento han experimentado con muchos tipos diferentes de estilos de programación. Técnicas similares a la programación orientada a objetos (OOP), que se enfoca más en objetos y datos que en lógica y acciones, permitieron a KBS mostrar relaciones entre datos almacenados.

El uso de clasificadores otorgó a los desarrolladores la capacidad de simplemente hacer una declaración y dejar que el clasificador deduzca información de ella, en lugar de necesitar una declaración estática y concluyente.