Qué es un Sistema de Información (SI) y su Importancia

Un Sistema de Información (SI) es un conjunto de elementos interrelacionados que dan solución a la necesidad de información de la organización (E°), permitiendo generar conocimiento para la toma de decisiones y el desarrollo de acciones.

Importancia de los Sistemas de Información

• Ayudan a tomar decisiones gerenciales más informadas.
• Permiten procesos más eficientes para obtener mayor rentabilidad.

Es decir, los SI brindan una solución de negocios integral a la organización, fundamentada en la administración, la organización y la tecnología.

Razones del Fracaso de los Sistemas de Información (SI) y Aspectos Clave para la Alta Gerencia

Los Sistemas de Información pueden fracasar por diversas razones. Es crucial que la alta gerencia visualice estos puntos para evitar inconvenientes:

1. Resistencia al cambio: Genera en los empleados temor o desconocimiento acerca de cómo se realizarán las actividades, dificultando la adopción del nuevo sistema.
2. Mala elección del SI: El sistema seleccionado puede no ser el adecuado para los problemas específicos que enfrenta el negocio.
3. Implementación incorrecta del SI: Una implementación deficiente puede generar costos significativos y posibles pérdidas para la organización.

Etapas del Desarrollo de un Sistema de Información (SI)

El desarrollo de un SI generalmente atraviesa las siguientes etapas:

• Análisis: Comprensión de los requisitos y necesidades.
• Diseño: Planificación de la arquitectura y funcionalidades del sistema.
• Programación: Codificación y desarrollo del software.
• Implantación: Puesta en marcha y despliegue del sistema.
• Operación: Uso continuo y monitoreo del sistema.
• Mantenimiento: Actualizaciones, correcciones y mejoras a lo largo del tiempo.

A mi parecer, todas son importantes porque cada una cumple una función distinta. Sin embargo, la necesidad de cada etapa puede variar según el software utilizado. Por ejemplo, algunos sistemas como Softland no requieren programación, ya que vienen listos para su uso.

Técnicas Inteligentes para la Administración del Conocimiento

La administración del conocimiento se beneficia enormemente de diversas técnicas inteligentes:

1. Sistemas de Lógica Difusa

   Son sistemas que se basan en la creación de reglas que utilizan valores aproximados o subjetivos para generar información más clara y una respuesta acertada. Ejemplo: Medir la temperatura (T°) en el metro y generar automáticamente la temperatura ideal para el pasajero.

2. Sistemas Expertos

   Son sistemas automatizados que responden a procesos y preguntas estructuradas. Ayudan a disminuir tiempos de espera y reducir costos. Con ellos se busca una mejora en la calidad y rapidez de las respuestas para optimizar la productividad.

3. Redes Neuronales

   Son utilizadas para resolver problemas más complejos a partir de una gran cantidad de información, generando la mejor solución y el mejor modelo para cualquier problema. Estos sistemas emulan el pensamiento humano y se utilizan mejor como apoyo para los tomadores de decisiones, en lugar de sustituirlos.

4. Algoritmos Genéticos

   Se usan para resolver problemas específicos, encontrando la solución óptima dentro de una amplia gama de soluciones para dicho problema. Ejemplo: Identificación de factores que producen el cáncer de mama.

5. Sistemas de IA Híbridos

   Son una combinación de las técnicas mencionadas anteriormente. Se pueden integrar en una sola aplicación para aprovechar las mejores características de todas estas tecnologías, solucionando problemas de negocio y optimizando la administración del conocimiento.

6. Agentes Inteligentes

   Son programas de software que trabajan en segundo plano sin intervención directa por parte de los humanos. Llevan a cabo tareas específicas, repetitivas y predecibles para un usuario individual, un proceso de negocios o una aplicación de software.

Qué es la Inteligencia de Negocios (BI) y su Diferencia con el Business Analytics (BA)

La Inteligencia de Negocios (BI) es el conjunto de herramientas, tecnologías y procesos que, a partir del análisis de datos, generan información esencial para interpretarla y actuar en base a ella, facilitando la correcta toma de decisiones. El factor humano es crucial para el éxito o fracaso de los esfuerzos de BI.

Se diferencia del Business Analytics (BA) principalmente porque el BI permite visualizar lo que ha ocurrido en el pasado y el presente dentro de la organización, mientras que el BA infiere o muestra lo que podría suceder en un futuro cercano a partir del análisis de datos.

Ambos elementos son fundamentales para responder a las distintas interrogantes que surgen del negocio, proporcionando información verídica a partir de los datos obtenidos para una toma de decisiones lo más acertada posible.

Dimensiones del Conocimiento

El conocimiento se puede clasificar en varias dimensiones, que van desde lo más básico hasta lo más complejo:

• Datos: Las micros pasan llenas.
• Información: Promedio horario de micros con más frecuencia.
• Conocimiento: Cantidad de gente que sube a la micro.
• Sabiduría: Aumento de micros en horarios con fallas.

Definiciones de las Dimensiones del Conocimiento

• Datos: Son flujos de eventos y transacciones que, por sí solos, solo permiten realizar operaciones básicas. Son líneas de información que no generan significado por sí mismas. Pasan a ser información cuando se estructuran como un conjunto de datos. Ejemplo: Ventas mensuales, informes.
• Información: Es el resultado de comprender y procesar los datos, como informes mensuales o anuales.
• Conocimiento: Implica entender, estudiar y validar patrones (ej. patrones de ventas).
• Sabiduría: Es la experiencia individual y colectiva de aplicar el conocimiento a la solución de problemas, determinando dónde, cuándo y cómo aplicar dicho conocimiento.

Aprendizaje Organizacional

Las organizaciones que pueden sentir y responder a sus entornos con rapidez sobrevivirán más tiempo que aquellas que tienen mecanismos de aprendizaje defectuosos.