{"id":1206,"date":"2026-07-14T07:00:00","date_gmt":"2026-07-14T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1206"},"modified":"2026-07-14T13:04:20","modified_gmt":"2026-07-14T13:04:20","slug":"perfil-del-ingeniero-de-conocimientos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/aprendizaje\/perfil-del-ingeniero-de-conocimientos\/","title":{"rendered":"PERFIL DEL INGENIERO DE CONOCIMIENTOS"},"content":{"rendered":"
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Todo apunta a que el ingeniero de conocimientos llega a su nuevo papel a trav\u00e9s de la programaci\u00f3n. Existen varias t\u00e9cnicas de programaci\u00f3n heur\u00edstica que indican modos de recoger la maestr\u00eda humana y hacerla disponible a otros. A veces la tarea de captar el conocimiento humano refina la pericia del experto, pues se ponen de manifiesto inconsistencias en su propio modo de pensar. Una de las primeras tareas del ingeniero de conocimientos consiste en persuadir al experto para que permita que sus amplios conocimiento6sean trasladados a una base de datos. A menudo la vanidad humana es una dificultad. Feigenbaum y Mc Corduck (1948) cuenta de un experto que amablemente consinti\u00f3 la extracci\u00f3n de sus conocimientos, pero su ego sufri\u00f3 un severo rev\u00e9s cuando vio toda su maestr\u00eda, cosechada durante muchos a\u00f1os y de la que \u00e9l se sent\u00eda tan orgulloso, convertida en unos cientos de proposiciones heur\u00edsticas. Al principio no se lo pod\u00eda creer, y finalmente se sinti\u00f3 muy deprimido. Y cuando al experto no le preocupa la vanidad, contesta que est\u00e1 muy ocupado.<\/p>\n\n\n\n

Una vez que el experto ha sido persuadido a cooperar, el ingeniero de conocimientos estudia el campo de experto, empap\u00e1ndose del tema antes de tener varias series de entrevistas con el experto. Si el problema es demasiado dif\u00edcil o est\u00e1 mal definido y su resoluci\u00f3n le lleva al experto varios d\u00edas o semanas, posiblemente no es adecuado para ser dise\u00f1ado en un sistema de Al. Una vez que el experto ha proporcionado su n\u00facleo de conocimientos, se pasa a los programadores para su codificaci\u00f3n. Hay varios modos de acometer esta tarea, que debe ser dirigida por el ingeniero de conocimientos. Por ejemplo, hay que decidir cu\u00e1l de los diferentes marcos de resoluci\u00f3n de problemas (procedimientos de inferencia) se adapta mejor a ese campo del saber. Los programadores deben producto la primera versi\u00f3n del sistema lo antes posible, aunque s\u00f3lo sea para mantener el inter\u00e9s del experto humano. Posiblemente en la versi\u00f3n preliminar existen defectos. Por eso es esencial la colaboraci\u00f3n del experto para pulirla y optimizarla. En esta etapa se reflejan las inconsistencias en los conocimientos del experto, o su superficial comprensi\u00f3n de sus m\u00e9todos de resoluci\u00f3n de problemas.<\/p>\n\n\n\n

Cuando el experto intenta mejorar o refinar los conocimientos que trata de dar, el ingeniero de conocimientos debe estar especialmente alerto para detectar las pautas sobre c\u00f3mo el experto resuelve realmente los problemas en contraste a c\u00f3mo dice que los resuelve. Son los m\u00e9todos reales de resoluci\u00f3n los que hay que implantar en el sistema de Al, no las descripciones que aparecen en libros de texto y que pueden no trabajar en el mundo real. Adem\u00e1s, el ingeniero de conocimientos intenta evaluar lo que el experto est\u00e1 proporcionando respecto a las diversas herramientas que se pueden utilizar de representaci\u00f3n de conocimientos. El ingeniero de conocimientos est\u00e1 verificando constantemente su modelo de comportamiento del experto a la luz de la informaci\u00f3n que \u00e9ste le proporciona. De este modo el ingeniero de conocimientos puede afinar las orientaciones a los programadores que van a generar las subsiguientes versiones del sistema. Pueden surgir muchos problemas. El ingeniero de conocimientos y el experto est\u00e1n cambiando constantemente sus puntos de vista. En cada etapa del proceso, la optimizaci\u00f3n del sistema estimula nuevas ideas, motivando a su vez cambios en la programaci\u00f3n. Feigenbaum y Mc Corduck (1984) citan las proposiciones heur\u00edsticas del ingeniero de conocimientos H Penny Nii, una figura destacada de esta especialidad. Las podemos resumir as\u00ed:<\/p>\n\n\n\n

– usted no puede ser auto experto;<\/p>\n\n\n\n

– el ingeniero de conocimientos tiene que estar dispuesto, como el escritor y el pintor, a prescindir de sus primeros intentos;<\/p>\n\n\n\n

– hay que elegir el problema cuidadosamente (el campo de la Al est\u00e1 todav\u00eda muy limitado);<\/p>\n\n\n\n

– debe tener frecuentes reuniones con el experto;<\/p>\n\n\n\n

– utilizar herramientas eficaces y construirlas si fuese necesario;<\/p>\n\n\n\n

– los sistemas de Al precisan procedimientos que permitan evaluar las Incertidumbres;<\/p>\n\n\n\n

– los sistemas de Al deben ser capaces de aceptar nuevos conocimientos y desechar los obsoletos;<\/p>\n\n\n\n

– el problema debe captar el inter\u00e9s de los participantes.<\/p>\n\n\n\n

El desarrollo de la Al y de otros sistemas expertos es un campo relativamente nuevo. Los m\u00e9todos actuales evolucionar\u00e1n y se desarrollar\u00e1n otros nuevos. Los sistemas de Al, a su vez, contribuir\u00e1n al desarrollo de la ingenier\u00eda del conocimiento, Si la ingenier\u00eda del conocimiento es una actividad inteligente, los artefactos aprender\u00e1n a realizarla. Pero hasta que los sistemas de Al no asuman las funciones de los ingenieros del conocimiento, la tarea de extraer y codificar la maestr\u00eda humana en una base de datos seguir\u00e1 siendo una tarea laboriosa y esmerada.<\/p>\n\n\n\n

La importancia fundamental que tienen los conocimientos y la representaci\u00f3n de conocimientos para los sistemas de Al. No ayuda el que en la literatura especializada se consideren como sin\u00f3nimas las expresiones “sistemas expertos\u201d y “sistemas basados en conocimientos”. El creciente inter\u00e9s en la ingenier\u00eda del conocimiento subraya la importancia de la sicolog\u00eda cognoscitiva para la actual investigaci\u00f3n en Al (el conocimiento es un concepto sicol\u00f3gico). Se ha descrito brevemente el trabajo del ingeniero de conocimientos y se han se\u00f1alado los temas que llaman la atenci\u00f3n de los investigadores de formalismos de representaci\u00f3n. Hemos visto que hay muchos planteamientos, que a menudo se solapan entre s\u00ed, de la representaci\u00f3n de conocimientos: l\u00f3gica de primer orden, l\u00f3gica difusa, redes sem\u00e1nticas, marcos de referencia, sistemas de producci\u00f3n, etc. Todos ellos fundamentales para la construcci\u00f3n de sistemas de Al de diferentes tipos, diferentes prop\u00f3sitos y niveles de complejidad. Tambi\u00e9n hemos visto c\u00f3mo la representaci\u00f3n de conocimientos est\u00e1 desligada en otros aspectos de la investigaci\u00f3n en Al. Est\u00e1 \u00edntimamente relacionada con sistemas de aprendizajes, resoluci\u00f3n de problemas, teor\u00eda de juegos, etc. Una vez m\u00e1s queda destacada la caracter\u00edstica multidisciplinar de los problemas estudiados por el investigador en Al.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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