{"id":1141,"date":"2026-06-04T07:39:00","date_gmt":"2026-06-04T07:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1141"},"modified":"2026-06-04T11:44:50","modified_gmt":"2026-06-04T11:44:50","slug":"primeras-consideraciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/estrategia\/primeras-consideraciones\/","title":{"rendered":"Primeras consideraciones"},"content":{"rendered":"
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Hasta ahora se han considerado sin\u00f3nimas las acepciones “sistemas expertos\u201d y “sistemas basados en el conocimiento”(Knowledge systems), pero en los sistemas peque\u00f1os esto no es del todo cierto. Si se construye un sistema experto que ayude a decidir el tipo de los seguros, la cuant\u00eda de los mismos y los bienes que cubre, no se puede decir que el conocimiento que posee, necesario para realizar estas funciones, sea el de un experto, sino m\u00e1s bien se le debe denominar sistema basado en el conocimiento. Por otra parte, est\u00e1n, por ejemplo, los grandes programas de inteligencia artificial como DENTRAL y MYCIN que asesoran y resuelven casos m\u00e9dicos muy complejos y donde realmente ha sido necesario recurrir a verdaderos especialistas para poder introducir, en unos cuantos miles de reglas y hechos, todo el saber que posee la humanidad en dichos campos cient\u00edficos. Estos \u00faltimos programas s\u00ed pueden ser denominados “sistemas expertos”. Los sistemas expertos “peque\u00f1os\u201d tienen una concepci\u00f3n distinta a la de los grandes sistemas; las personas que utilizan estos programas no tienen por qu\u00e9 ser ingenieros de conocimiento, sino que normalmente, ser\u00e1n personas pr\u00f3ximas al problema. En el ejemplo anterior (aquel que ayudaba en la determinaci\u00f3n del seguro m\u00e1s apropiado) el supervisor del programa deber\u00e1 ser el agente de seguros y, por lo tanto, todo peque\u00f1o sistema experto ser\u00e1 eficiente y tendr\u00e1 \u00e9xito si es verdaderamente sencillo en su utilizaci\u00f3n. Como conclusi\u00f3n: los sistemas peque\u00f1os son normalmente sistemas basados en el conocimiento y su caracter\u00edstica fundamental es la sencillez de programaci\u00f3n, manejo y modificaci\u00f3n. Pasos a seguir a la hora de decidirnos por el tema de un sistema experto peque\u00f1o hubi\u00e9ramos podido optar por algunos muy complejos, con los cuales se pudiera vislumbrar la potencia de estos programas, pero en beneficio de una mayor claridad hemos optado por un tema de conocimiento general como es la elecci\u00f3n del viaje en una agencia de turismo. Es en realidad un sistema basado en el conocimiento, pues no necesita un experto en su realizaci\u00f3n y resuelve problemas que cualquiera puede solucionar. Para su construcci\u00f3n los ingenieros del conocimiento deben seguir los siguientes pasos:<\/p>\n\n\n\n

Paso 1: Selecci\u00f3n <\/em>de la herramienta<\/em><\/h2>\n\n\n\n

Las herramientas peque\u00f1as son menos restrictivas en sus aplicaciones que las grandes. Por esta raz\u00f3n todas las herramientas peque\u00f1as se adaptan bien y f\u00e1cilmente a cualquier problema, siempre que pertenezcan al tipo de diagnosis y prescripci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

\u00b7El tiempo que debemos tardar en resolverlo debe estar normalmente entre los 15 y 30 minutos. Si es menos de 10 el problema es muy sencillo, y si se tarda m\u00e1s de 30 implica demasiado conocimiento y ser\u00e1 muy lento.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7<\/strong> No debe tener que examinar diagramas o cualquier contacto f\u00edsico; ser\u00e1 tal que pueda ser normalmente resuelto a trav\u00e9s de una conversaci\u00f3n telef\u00f3nica.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7 Asimismo el proceso de resoluci\u00f3n se podr\u00e1 llevar a cabo mediante una serie de reglas y, como mucho, unos pocos c\u00e1lculos Si la soluci\u00f3n requiere muchos c\u00e1lculos es mejor la programaci\u00f3n tradicional como, por ejemplo, una hoja de c\u00e1lculo electr\u00f3nica.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7El conjunto de posibles soluciones finales no debe sobrepasar unas pocas docenas. Si dichas soluciones son m\u00e1s de 50 habr\u00e1, probablemente, otras herramientas m\u00e1s aptas que las utilizadas por I.A.<\/p>\n\n\n\n

El conjunto de estas normas reduce considerablemente el n\u00famero de posibles temas a considerar. En el caso de la agencia de turismo, el cliente suele explicar su caso y elegir el viaje en unos 20 minutos y no se precisan muchos c\u00e1lculos matem\u00e1ticos, quiz\u00e1 unas sumas y multiplicaciones para conocer los precios exactos aplicando diversas tarifas. A trav\u00e9s del tel\u00e9fono es posible contar todo lo referente al viaje y el conjunto de soluciones b\u00e1sicas no sobrepasa la docena y media. Si bien es cierto que dentro de cada soluci\u00f3n b\u00e1sica (por ejemplo, apartamento en la playa) existen muchas variantes, \u00e9sta es la que en principio se buscaba, y delimitar\u00e1 enormemente el problema.<\/p>\n\n\n\n

Paso 2: Identificaci\u00f3n y representaci\u00f3n del<\/em> conocimiento<\/h2>\n\n\n\n

Consiste en el explicitaci\u00f3n de cada uno de los factores que concurren en la soluci\u00f3n del problema, es decir, es el conjunto de datos iniciales que debe conocer el agente de turismo para poder decidir el tipo de viaje que m\u00e1s conviene a cada situaci\u00f3n. Los factores que concurren en el problema se limitar\u00e1n inicialmente a seis: motivo, fecha de viaje, dinero, n\u00famero de personas, lugar de residencia y edad.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7Motivo.  \u00bfCu\u00e1l es el motivo del viaje?, es uno de los factores m\u00e1s destacados y puede tomar los siguientes valores discretos: Descanso. Diversi\u00f3n. Deporte. Turismo.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7Fecha del viaje. Temporada en la que se pretende realizar el viaje: s\u00f3lo se tendr\u00e1n en cuenta las estaciones je de una forma global: \u00b7Dinero. Cantidad de dinero que se piensa gastar en la v\u00eda Normal (inferior a 75.000 pts\/persona). Superior (m\u00e1s de 75.000 pts\/persona)<\/p>\n\n\n\n

. N\u00famero de personas. Indica de alguna forma la preferencia o necesidad de optar por un tipo de viaje u otro.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7Lugar de residencia. Un factor poco indicativo, por una parte, pero muy exclusivo o limitativo por otra:<\/p>\n\n\n\n

\u00b7Edad. La edad suele conllevar un tipo de viaje distinto. <\/p>\n\n\n\n

Hay que hacer notar que no todos los factores precedentes experto, pero por simplicidad a todos les ser\u00e1 asignado el mismo cular y generalizar mediante el mismo el concepto de sistemas basados en el conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

Paso 3<\/em>: Dise\u00f1o del sistema<\/h2>\n\n\n\n

Inicialmente se limita el conjunto de soluciones a 10; luego, en la fase de ampliaci\u00f3n y mejora, se podr\u00eda llegar hasta un n\u00famero aproximado de 40. Actualmente en Estados Unidos se han definido dos tendencias muy diferentes sobre c\u00f3mo interpretar la filosof\u00eda de utilizaci\u00f3n y desarrollo de los sistemas expertos. Por un lado, se encuentran los defensores del formalismo y la l\u00f3gica como pilares de su desarrollo.<\/p>\n\n\n\n

Paso 4: Desarrollo con el sistema concha de un prototipo<\/h2>\n\n\n\n

Llegados a este punto s\u00f3lo tenemos que escribir la base de conocimientos anterior y el sistema concha M.1 se encarga del resto maneja las reglas y elige las que tiene que aplicar en cada caso, pregunta cuando desconoce alg\u00fan factor y es capaz de mostrarnos c\u00f3mo ha llegado a esa soluci\u00f3n o por qu\u00e9, en un momento dado, hace una pregunta determinada.<\/p>\n\n\n\n

Estas dos \u00faltimas caracter\u00edsticas son de gran ayuda e importancia para el encargado de poner a punto el programa, facilit\u00e1ndole la depuraci\u00f3n y eliminaci\u00f3n de errores del sistema.<\/p>\n\n\n\n

Paso 5: Ampliaci\u00f3n y <\/em>modificaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

La facilidad de ampliar una base de conocimientos debe ser una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s importantes de los sistemas conchas. En nuestro caso se pueden escribir hasta 200 reglas en la base de M.1, con lo cual se podr\u00edan completar todos los casos que no se han introducido en el prototipo.<\/p>\n\n\n\n

Paso 6: Puesta al d\u00eda y revisi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

Es s\u00f3lo una extensi\u00f3n del paso 5 y consiste en adaptar la base de conocimiento a las situaciones cambiantes que concurren en el sistema experto. Aunque el ejemplo era realmente simple, con \u00e9l nos hemos podido dar una idea del sistema utilizado en estos peque\u00f1os sistemas basados en el conocimiento.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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