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MODELO DE CICLO DE VIDA DE GESTIÓN DE CONOCIMIENTO PARA PROCESOS DE
DESARROLLO DE SOFTWARE, DESDE LA PERSPECTIVA DE GAMIFICACIÓN.
Investigador: Álvaro Javier Loaiza Montoya.
Director: José Luis Jurado Muñoz
Doctorando en Ciencias de la Electrónica
Trabajo de Grado presentado para optar el título de Ingeniero de Sistemas
Universidad San Buenaventura de Cali.
Facultad de Ingeniería
Ingeniería de sistemas
2016
Contenido 1. Introducción. .................................................................................................................................. 1
2. Problema. ....................................................................................................................................... 3
3. Justificación ................................................................................................................................... 5
3.1 Motivación. .............................................................................................................................. 5
3.2 Justificación. ............................................................................................................................ 5
3.3 Objetivos. ................................................................................................................................. 6
4. Marco teórico. ................................................................................................................................ 8
4.1 Gestión de conocimiento. ........................................................................................................ 8
4.1.1 Conceptualización. ........................................................................................................... 8
4.1.2 Gestión de conocimiento en procesos de software. ...................................................... 10
4.1.3 Conocimiento tácito y explícito. .................................................................................... 14
4.1.4 Trabajo relacional. ......................................................................................................... 15
4.2 Gamificación. ......................................................................................................................... 15
4.2.1 Diversión y motivación en ambientes laborales. .......................................................... 15
4.2.2 Conceptualización de Gamificación. ............................................................................. 16
4.2.3 Elementos de juego. ........................................................................................................ 19
4.2.4 Mecánicas y dinámicas de juego. .................................................................................. 19
4.2.5 Trabajo relacional. ......................................................................................................... 21
5. Modelo de procesos. .................................................................................................................... 23
5.1 Caracterización de procesos en gestión de conocimiento. ................................................. 23
5.2 Análisis del proceso de gestión de conocimiento para ingeniería de software. ................ 26
5.3 Propuesta de modelo de procesos. ....................................................................................... 27
5.3.1 Descripción de procesos. ................................................................................................ 27
5.3.2 Descripción de actividades. ............................................................................................ 28
5.3.3 Representación gráfica del modelo de procesos. ......................................................... 32
5.4 Definición de problemas en Gestión de conocimiento para ingeniería de software. ....... 36
5.4.1 Contexto de problemáticas generales. .......................................................................... 36
5.4.2 Trabajo relacional referente a problemas de KM en IS. ............................................ 37
5.4.3 Descripción de las categorías propuestas. .................................................................... 38
5.5 Caracterización de los Problemas ........................................................................................ 43
5.5.1 Agrupación de actividades por problemas. .................................................................. 44
5.5.2 Problemas más comunes. ............................................................................................... 45
6. Estrategias de mejora de gestión de conocimiento en ingeniería de software. ...................... 47
6.1 Revisión de estrategias de juego en problemas de motivación. ......................................... 47
6.2 Definición de aspectos de evaluación en gamificación. ...................................................... 48
6.3 Definición de las métricas de evaluación. ............................................................................ 49
6.4 Definición de una estrategia de mejora basada en gamificación. ..................................... 50
6.4.1 Procedimiento de ambiente de juego. ........................................................................... 51
6.4.2 Ambiente de juego. ......................................................................................................... 52
6.4.3 Medición y evaluación. ................................................................................................... 52
7. Caso de estudio. ........................................................................................................................... 54
7.1 Caracterización del prototipo. ............................................................................................. 54
7.2 Propósito del caso de estudio ................................................................................................ 54
7.3 Condiciones iniciales de un prototipo de mejora a las situaciones presentadas. ............. 55
7.4 Diseño de propuesta de estrategia de juego: ....................................................................... 55
7.5 Propuesta de la estrategia de juego...................................................................................... 56
7.6 Requisitos. .............................................................................................................................. 56
7.7 Diseño del prototipo. ............................................................................................................. 57
7.8 Estado Actual. ........................................................................................................................ 59
Conclusiones y trabajo a futuro. .................................................................................................... 63
Referencias. ...................................................................................................................................... 65
1
1. Introducción.
En el contexto organizacional, el conocimiento es indudablemente un elemento vital, ya que
provee las bases para toda clase de decisiones empresariales, en aspectos tales como
infraestructura, procesos y roles. Teniendo en cuenta la importancia del conocimiento a nivel
organizacional, el concepto de gestión de conocimiento (GC) entra en juego. El objetivo de GC es
generar beneficios para la organización, mediante la adquisición, utilización y transformación de
conocimiento a través de un determinado conjunto de actividades [1], que de acuerdo con Dalkir
[2] pueden resumirse en la captura/creación, transferencia y aplicación del conocimiento. Entre
los beneficios que se le atribuyen a GC se encuentran: mejoras en el desempeño laboral, reducción
de redundancias, reutilización del conocimiento interno, reducción de errores, ahorro de tiempo,
mejoras en el conocimiento personal y en la calidad de productos y servicios [1]. La gestión de
conocimiento puede considerarse como una herramienta efectiva para la mejora de procesos de
software; esto se basa en la premisa de que, en el contexto de software, GC tiene como objetivo
facilitar la creación, modificación y transferencia de los procesos de software organizacionales [4].
A pesar de todo, la implementación de GC no es inmune a presentar problemas. Algunos de los
más comunes, de acuerdo con [5], son: manejo incorrecto de prioridades a la hora de alinear GC
con las necesidades de la organización, almacenamiento indiscriminado de información
potencialmente irrelevante sin un manejo apropiado, y la falta de entendimiento a la hora de
implementar GC a nivel individual.
Uno de los principales factores que afectan al capital humano es la motivación, la cual influencia el
comportamiento de las personas, su desempeño, afán de continuar, satisfacción de trabajo e
incluso satisfacción de vida [6]. Esta motivación ha sido ampliamente estudiada y reconocida como
un factor clave en el éxito de los procesos de software, generando beneficios como la retención,
aumento de productividad, mejora en tiempos de entrega, mejor uso de presupuesto y reducción
de ausentismo [7].
Varias soluciones han sido propuestas para estos problemas motivacionales; entre estas se
cuentan los grupos focales y el coaching, dos enfoques que generan beneficios significativos, pero
que no son orientados a procesos, lo cual reduce su potencial a la hora de ser implementados en
disciplinas basadas en procesos, tales como la ingeniería de software y la gestión de conocimiento.
La gamificación es otra solución propuesta para los ya mencionados problemas motivacionales;
este concepto se define comúnmente como la implementación de elementos y mecánicas de
juego en ambientes no relacionados al ámbito de los juegos [8]. El objetivo de la gamificación es
emular la capacidad de los juegos para generar compromiso, lo que deriva en un conjunto de
beneficios tales como: compromiso de los empleados, aumento de productividad, eficiencia y
desempeño [6] [9].
Considerando lo expuesto en esta sección, el presente documento pretende resolver los
problemas descritos, desarrollando un proyecto, el cual se estructura de la siguiente manera:
inicialmente se establece la problemática para la cual se plantea la solución, además del entorno
2
relacionado a esta; seguidamente se lleva a cabo una justificación, con respecto las metodologías
propuestas para la implementación de la solución; después de esto, se profundiza en los
conceptos principales del proyecto: gestión de conocimiento y gamificación, ahondando en temas
como el conocimiento, los procesos de gestión, las mecánicas de juego, y la motivación, entre
otros; posteriormente se propone el modelo de procesos, junto con una caracterización de
procesos de gestión de conocimiento, un análisis de los procesos de GC en ingeniería de software,
y una definición de los problemas encontrados en gestión de conocimiento, con base en una
revisión bibliográfica; En la siguiente sección se plantea la propuesta de estrategias de gestión de
conocimiento en ingeniería de software, las estrategias de juego para atacar problemas de
motivación, y el planteamiento de los aspectos de evaluación propuestos para la gamificación,
además de las métricas de evaluación; finalmente, en la penúltima sección, se presenta el caso
estudio junto con su respectiva caracterización, proceso de desarrollo y resultados obtenidos.
3
2. Problema.
El área de gestión de conocimiento cuenta con una serie de modelos de ciclo de vida, propuestos y
expandidos a lo largo de las últimas décadas, con el objetivo general de estandarizar los procesos y
actividades que forman parte del proceso de gestión. Entre las metodologías comúnmente
encontradas se encuentran el modelo para el ciclo de vida de GC propuesto por Wiig, y los
modelos de ciclo de vida propuestos por Kimiz Dalkir [2].
Por otro lado, considerando la complejidad de la ingeniería de software como disciplina, y su
dependencia del conocimiento, se hace evidente la importancia que posee GC con respecto a los
procesos de desarrollo de software. En este sentido la problemática planteada en [10] con
respecto al desarrollo de software, consiste en la creciente complejidad de los productos y
procesos de software, lo que eventualmente conlleva a una reducción en la calidad del software,
además de generar desafíos en el mantenimiento de estos productos y su código fuente.
A pesar de la potencialidad que genera GC en las organizaciones, no existen muchas metodologías
que la definen, como proceso aplicado a la ingeniería de software; esto debido principalmente a la
antes mencionada complejidad de los procesos de software.
Considerando al conocimiento y su importancia, tanto para la ingeniería de software como la
gestión de conocimiento, es importante conocer la forma en que el conocimiento se aplica y
transforma en un entorno determinado. Los ampliamente referenciados autores Nonaka y
Takeuchi, propusieron el ciclo de transformación del conocimiento [11], a través del cual este se
convierte de tácito a explícito y viceversa. Refiriéndose al conocimiento tácito como aquel
conocimiento personal generado por factores como la experiencia y perspectiva, mientras que el
conocimiento explícito es definido como el conocimiento exacto que puede representarse
matemática y gramaticalmente, lo que facilita su transferencia. Tanto a nivel general como en la
ingeniería de software, este ciclo consiste en la transmisión de conocimiento tácito entre
individuos a través de la socialización, la transformación de conocimiento tácito a explícito a través
de la externalización, la optimización de este conocimiento explícito a través de la combinación de
conceptos, y la transformación de conocimiento explícito a tácito a través de su aplicación
práctica, en el proceso conocido como internalización.
Si bien el concepto de GC se concibe como una ayuda o solución para las dificultades en procesos
organizacionales, su implementación no se encuentra exenta de problemas e inconvenientes. De
acuerdo con [12], entre los más comunes podemos encontrar:
El mal alineamiento de GC con los objetivos organizacionales, lo que puede ocasionar una
distorsión de prioridades y una mala inversión de recursos. La creación de repositorios sin
regulación apropiada, lo que genera un exceso de documentos potencialmente obsoletos; la
implementación de una única solución general que no encaja con las necesidades de cada grupo
de trabajo. El exceso de recursos invertidos en aprendizaje formal, y la limitación de GC para el uso
interno del conocimiento.
Además de los previamente mencionados, existen diversos problemas que pueden presentarse en
un ambiente organizacional, sin importar la calidad en la implementación de los procesos de
4
gestión. Factores como el interés y el compromiso de los empleados son ampliamente
considerados como de gran importancia para su desempeño y el éxito general de la empresa. En
[13] se identifican diversos factores que promueven este compromiso entre los empleados, por lo
que es posible inferir a partir de estos, varias causas para la falta de compromiso. Entre estas
causas encontramos: falta de reconocimiento por un buen desempeño, falta de comunicación y
claridad por parte de los superiores, objetivos individuales no alineados con los de la
organización, desinformación de los empleados con respecto a su contribución hacia las
estrategias de negocio, entre otras.
En cuanto a las consecuencias relacionadas, la gran mayoría de empleados considera que el nivel
de compromiso e interés genera un impacto que varía desde moderado hasta alto, en la
satisfacción de los clientes, además de influir en la retención tanto de clientes como de
empleados, y en su productividad. El incremento de estos factores es asociado con la rentabilidad,
desempeño y el aumento de ganancias por parte de las organizaciones [14].
Existen diversas alternativas genéricas para la solución o mitigación de estos problemas, entre las
cuales se encuentran las siguientes:
Los focus groups, o grupos focales, son una estrategia organizacional de recolección de
información, con diversos objetivos como el de inspirar actitudes, creencias, relaciones entre
participantes y demás características de comportamiento. Estos grupos focales hacen énfasis en la
motivación de participación, alentando a aquellos participantes tímidos y con dudas [15].
A pesar de sus beneficios, los grupos focales son principalmente una técnica de recolección,
siendo la motivación una meta secundaria, además de que la presión ejercida sobre los
participantes puede alterar sus aportes.
El coaching es un proceso en el cual una persona experimentada asiste a otra sin experiencia
previa, guiándola a través de una o más actividades específicas, y compartiendo su experiencia.
La implementación del coaching tiende a generar beneficios en los empleados, tales como
incrementos de motivación, compromiso, y el sentirse valorado por la organización; estos
beneficios a su vez derivan en un mayor desempeño y retención de empleados. Entre otros
beneficios del coaching se cuentan: mejor reclutamiento de empleados, implementación de
aprendizaje continuo, y la adquisición de habilidades pasivas como la creatividad [16].
A pesar de sus beneficios y versatilidad, El coaching no es una metodología orientada a procesos,
dándole a su implementación un carácter relativamente informal, y por tanto restándole
efectividad en el contexto de la ingeniería de software.
Como se ha visto, existen diversas dificultades y desafíos a la hora de implementar el concepto de
gestión de conocimiento a nivel organizacional, lo que genera una demanda de soluciones y
medidas de prevención contra estos inconvenientes. En la siguiente sección de este documento,
se busca justificar la idea de emplear a la gamificación como parte de una solución para los
desafíos de la gestión de conocimiento.
5
3. Justificación
3.1 Motivación.
Una de las principales motivaciones detrás de la realización de este proyecto de investigación
aplicada, consiste en el interés por generar un aporte al área de gestión de conocimiento, y
especialmente a la ingeniería de software. Es especialmente atractiva la idea de emplear un
concepto emergente como lo es la gamificación, en busca de posibles soluciones para los
problemas motivacionales que afectan estas 2 disciplinas. Finalmente, es de gran interés, a través
de estas soluciones esperadas, lograr la mitigación de problemas que causan el fracaso de
proyectos de software.
3.2 Justificación.
Con base en la problemática presentada, en el capítulo anterior y considerando los problemas
inherentes a la gestión de conocimiento y su implementación, se ha considerado importante
extraer factores comunes en los procesos de gestión de conocimiento definidos, de tal modo que
se puedan definir un conjunto de actividades esenciales para el ciclo de vida de GC.
Con respecto al concepto de la mejora de procesos de software, varios autores han definido un
conjunto de beneficios y contribuciones potenciales que la gamificación puede traer a la ingeniería
de software. Entre estos beneficios se encuentran:
● Incremento de comunicación entre diferentes roles
● Mejora de la perspectiva de avance sobre la iniciativa de mejora
● Mejora de la narrativa de acciones dentro de los procesos
● Potenciales mejoras en competitividad y altruismo
Además de estos resultados específicos, se pueden esperar beneficios generales de la gamificación
a partir de su implementación en mejora de procesos, tales como incremento del compromiso y la
participación. Estos autores además sugieren que la gamificación puede ser una solución para los
obstáculos y problemas que puedan ocasionar el fracaso en una implementación de mejora de
procesos, tales como la inhabilidad de gestionar la introducción de iniciativas de mejora,
particularmente a aquellos cuyo trabajo podría verse afectado [17].
A partir de los objetivos de implementación de gamificación en gestión de conocimiento, es
posible extraer los beneficios que esta disciplina busca generar en los procesos de gestión, en caso
de que esta implementación sea exitosa.
Una de las principales metas de la gamificación consiste en incentivar cambios de comportamiento
que se consideren favorables para la organización, y potencialmente, forjar una cultura dentro de
esta.
6
El uso de gamificación en el aprendizaje puede facilitar la comunicación entre empleados, incluso
aquellos que provengan de diferentes culturas. Esto podría beneficiar a los procesos de gestión de
conocimiento, siendo la comunicación un aspecto vital para estos.
Idealmente, el uso de gamificación tiene el potencial de estimular la creatividad de los
involucrados, lo que beneficiaría su desempeño en demás áreas de la ingeniería de software [18].
Michal Ďuriník asegura que la implementación de gamificación en GC favorece la autoestima,
competitividad, compromiso de los empleados y demás necesidades de alto nivel en la pirámide
de Maslow. Ďuriník compara brevemente a la gamificación con el uso de recompensas monetarias
como método motivacional, y resalta el carácter intangible y abstracto de las recompensas,
resaltando a los bajos costos como una ventaja importante de la gamificación [19].
Uno de los objetivos principales de la gamificación es el incremento de motivación en el personal
de una organización mediante el uso de mecánicas y dinámicas de juego, las cuales son utilizadas
con el propósito de emular la capacidad de los juegos para generar entretenimiento y
compromiso.
La clave de la motivación se encuentra en estas mecánicas, de entre las cuales se pueden
encontrar incentivos como recompensas, desafíos, elementos sociales y rankings. Estas mecánicas
deben ser implementadas de tal modo que se apele a cada tipo de jugador, aspirando a generar
motivación en el personal entero. En base a esto, Ďuriník señala la importancia de las necesidades
de alto nivel en la pirámide de Maslow, asociándolas con las mecánicas de juego a ser
implementadas en gamificación [19].
Con base en los beneficios asociados a la gamificación, expuestos anteriormente se pretende
plantear un modelo de procesos junto con sus respectivas estrategias de mejora para la gestión de
conocimiento en el ámbito de ingeniería de software. Para obtener el modelo de procesos
plateado, se desarrollará inicialmente una revisión.
Una vez identificados el grupo de problemas asociados al mapa de procesos planteado, el
proyecto plantea el diseño una herramienta Web, que permita validar la viabilidad de usar
estrategias de juego en la mejora de procesos asociados a gestión de conocimiento en desarrollo.
3.3 Objetivos.
El objetivo general de este proyecto consiste en desarrollar una caracterización de procesos de
gestión de conocimiento, para ambientes de desarrollo de software, desde la perspectiva de
gamificación. Esta meta se define en 3 objetivos específicos presentados a continuación:
1. Definir un conjunto de procesos en gestión de conocimiento para contextos de desarrollo
de software, basado en trabajos referenciales.
2. Establecer el procedimiento específico para que el diseño de estrategias de gamificación
se adapte al conjunto de procesos propuesto en el objetivo 1.
7
3. Plantear el diseño de un prototipo web, que permita implementar el procedimiento
definido en el objetivo 2, de tal modo que se plante una solución orientada a un problema
común de la gestión de conocimiento, en una etapa específica.
8
4. Marco teórico.
En esta sección se busca conceptualizar los temas relacionados con la gestión de conocimiento
y gamificación, además de profundizar en sus conceptos relacionados, de tal modo que se
pueda establecer una base teórica. Esta base se utilizará como referente a la hora de
referenciar estos conceptos en futuros capítulos.
4.1 Gestión de conocimiento.
4.1.1 Conceptualización.
En la actualidad, es sabido que una cantidad preocupante de proyectos en la industria del
software están destinados a fallar desde su concepción [20]. Existen dos elementos
particulares que se puede obtener a partir de un fracaso: conocimiento y experiencia. Un
aspecto de vital importancia para lograr una mejora, en gran cantidad de disciplinas, consiste
en señalar y separar aquello que funciona de lo que no. Las historias de victoria y éxito nos
permiten extraer lo que se hizo correctamente, mientras que los fallos y las derrotas nos
muestran lo que se hizo de manera errónea. Con respecto a la ingeniería de software y los
procesos de desarrollo, no solo el resultado puede tratarse como una fuente de conocimiento,
sino que es posible hallar conocimiento valioso en prácticamente cada paso del proceso,
conocimiento vital que no debería ser pasado por alto. A partir de esta premisa, surge la
búsqueda de un método para obtener el mejor uso posible de este conocimiento, y es aquí
donde el concepto de gestión de conocimiento entra en juego.
La gestión del conocimiento puede definirse como una estrategia que permite crear, adquirir,
transferir, traer a la superficie, consolidar, destilar, compartir, y mejorar el uso del
conocimiento, además de promover su creación. Esto con el objetivo de mejorar el
desempeño de los procesos dentro de una organización [21]. Esta estrategia surgió a partir de
la necesidad de las organizaciones de ajustar y actualizar sus conocimientos con el fin de
obtener y/o mantener una ventaja competitiva. En este contexto, la gestión de conocimiento
se define como la práctica de utilizar conocimientos previos para la toma de decisiones que
puedan afectar la efectividad presente y futura de la organización [22].
Es sabido que la gestión del conocimiento genera beneficios en diferentes áreas del
conocimiento, entre estos se encuentran: desempeño laboral mejorado, reducción de
redundancias, reúso del conocimiento interno, reducción de errores, ahorro de tiempo,
mejoras en el conocimiento personal y un aumento de calidad en productos y servicios [23].
Otros beneficios reportados por organizaciones incluyen: Eficiencias, mejoras de desempeño,
mejoras en la toma de decisiones, mayor rapidez en alcanzar autosuficiencia,
empoderamiento del personal, ciclos de vida más rápidos y reducción en costos de
capacitaciones. Al mismo tiempo, la implementación de gestión de conocimiento presenta un
conjunto de desafíos e inconvenientes, de entre los cuales destacan: dificultad al identificar y
extraer conocimiento tácito, consumo de tiempo por la implementación de GC vs restricciones
9
de tiempo organizacionales, y las dificultades de establecer una cultura de GC entre los
empleados [24].
El concepto de gestión de conocimiento se construye con base en las interpretaciones y
perspectivas de diversos autores relevantes, con cada nuevo modelo expandiendo conceptos y
percepciones existentes. Algunos modelos a destacar incluyen al modelo de transformación
del conocimiento de Nonaka y Takeuchi, el modelo integrado de gestión de conocimiento de
Kimiz Dalkir y la matriz de conocimiento de Wiig [2]. Del mismo modo, la gestión de
conocimiento se ve ampliamente beneficiada por herramientas de software, diseñadas para
asistir en su implementación; si bien no son esenciales, estas herramientas son un elemento
importante para cualquier organización que busque implementar gestión de conocimiento.
Algunas herramientas son diseñadas en su totalidad para asistir en procesos de gestión,
mientras que otras pueden ser de utilidad en esta disciplina a pesar de haber sido diseñadas
para propósitos diferentes; algunas de estas herramientas disponibles, tanto pagas como de
uso gratuito, son Bitrix24 [85], Exo platform [86], Novo Knowledge Base Software [87], Fuze
Suite [88] y Helpjuice [89].
Como se ha mencionado previamente, el concepto de gestión de conocimiento es definido
con base en las perspectivas de diferentes autores. Con base en esta premisa, a continuación
se presentan algunas definiciones y conceptos agregados sobre la gestión de conocimiento,
desde un punto de vista genérico.
Para empezar, [25] define a la gestión de conocimiento como un área interdisciplinaria que
abarca campos como la antropología y la psicología. Subsecuentemente, Davenport (uno de
los autores más referenciados en el área de gestión de conocimiento), define a la gestión de
conocimiento como un método para simplificar el proceso de compartir, distribuir, crear,
capturar y entender el conocimiento de una compañía [26]. Seguidamente, [27] define
“gestión” como el proceso que abarca obtención, despliegue y uso de un conjunto de recursos
determinados, que pueden o no ser tangibles. Subsecuentemente se define a la gestión de
conocimiento como un proceso utilizado por las organizaciones para descubrir, utilizar y
mantener conocimiento; esto nace a partir de la necesidad de un mejor aprovechamiento del
conocimiento a nivel organizacional, con tal de obtener ventajas competitivas. Varios autores
en [28] aseguran que no existe una definición concreta de la gestión de conocimiento a nivel
general, principalmente debido a la gran cantidad de áreas en las que este concepto es
aplicado, tales como psicología, sociología, ciencia organizacional e ingeniería, entre otras;
mas sin embargo señalan que estas distintas definiciones poseen un punto en común, que
consiste en el enfoque práctico que se le otorga al conocimiento, con tal de mejorar la
efectividad a nivel organizacional. Varios autores de renombre en el ámbito de gestión de
conocimiento (Zuckerman, Wiig, Nonaka & Takeuchi, entre otros), emplean el término
“trabajador de conocimiento” [29], refiriéndose a aquellos cuyo trabajo no se basa en rutinas,
tales como ingenieros de software o científicos. Se considera al conocimiento que estos
trabajadores poseen como el recurso más importante de sus respectivas organizaciones. En
base a este recurso, se define a la gestión de conocimiento como el conjunto de procesos
sistemáticos para la adquisición, organización, sostenimiento, aplicación, compartición y
renovación del conocimiento, para mejorar el desempeño a nivel organizacional y generar
valor. De manera similar, y de acuerdo con [30], La gestión del conocimiento es además una
10
disciplina relativamente joven (considerada como emergente alrededor del año 2002) que
busca obtener beneficios a partir del capital intelectual. Este capital intelectual consta de
elementos tangibles, tales como el conocimiento documentado y explicito, y elementos
intangibles, tales como el conocimiento tácito, habilidades y experiencias. La gestión del
conocimiento apunta a expandir y elevar el conocimiento individual para ser utilizado a nivel
organizacional.
4.1.2 Gestión de conocimiento en procesos de software.
Más allá del contexto general, en el contexto de la ingeniería de software, la gestión de
conocimiento encuentra su uso en la captura y reutilización de conocimiento relacionado con
procesos de software; las experiencias obtenidas a partir de estos procesos pueden ayudar a
los desarrolladores a mejorar su desempeño, además de prevenir el resurgimiento de errores
previos, evitando re incurrir en fracasos anteriores y facilitando la solución de problemas
comunes. Una de las maneras más importantes en las cuales GC puede beneficiar a los
procesos de software es el uso de lecciones aprendidas. Estas representan uno de los
elementos de conocimiento más importantes que una organización puede obtener, debido a
que representan lo que salió bien o mal al momento de afrontar una crisis, incentivando al uso
de mejores prácticas [31].
Cuando se trata de implementar el concepto de gestión de conocimiento en procesos de
desarrollo de software, varios autores han propuesto sus propios enfoques, metodologías e
interpretaciones sobre el proceso. Uno de los enfoques más comunes consiste en el
refinamiento del ciclo general de GC, agregando, removiendo o expandiendo ciertas
actividades con el objetivo de adaptarlo más apropiadamente al proceso de desarrollo de
software. Entre las actividades más comunes encontradas en estas propuestas, podemos
contar las siguientes: identificación, creación, adquisición, aplicación y almacenamiento [32]
[33]. Seguidamente, varios expertos en el campo de gestión de conocimiento [34], definen un
proceso general de GC que consiste en ocho fases vistas comúnmente en iniciativas de GC.
Estas son a continuación: identificación de conocimiento, creación de conocimiento,
adquisición de conocimiento, transferencia de conocimiento, codificación de conocimiento,
aplicación de conocimiento, protección de conocimiento y evaluación de conocimiento.
De manera similar a los diferentes modelos y definiciones de gestión de conocimiento en
contextos genéricos, existen diversas metodologías diseñadas para la implementación de este
concepto en contextos de desarrollo de software. A continuación se presentan algunas de
estas metodologías.
Para empezar, existe un enfoque conocido como gestión de conocimiento de requisitos, [35]
define este conocimiento como la información implícita o explícita que se crea o necesita a la
hora de trabajar con requisitos, ya sea gestionándolos, utilizándolos o implementándolos.
Existen 5 tipos de conocimiento de requisitos, los cuales se presentan a continuación:
Conocimiento de dominio: es el conocimiento general en un área o disciplina determinada. El
conocimiento de dominio incluye vocabulario, estándares y reglas de negocio.
11
Conocimiento de ingeniería: incluye contenido de requisitos, es decir, especificaciones de
requisitos, dependencias entre requisitos, y artefactos tales como modelos, casos de prueba o
definiciones de arquitectura.
Conocimiento de gestión: consiste en medidas de calidad, plantillas y propiedades de los
requisitos, tales como estado, prioridad y preferencia por parte de los stakeholders. En este
campo además se incluyen decisiones, problemas y artefactos relacionados con requisitos
emergentes.
Conocimiento de colaboración: como su nombre lo indica, esta categoría abarca datos
relacionados con la colaboración entre individuos. Se incluye información sobre personas, sus
interacciones, discusiones y presuposiciones. Las discusiones son un elemento fundamental de
este campo, incluyendo información intercambiada entre stakeholders sobre problemas
relacionados con requisitos, razones y asunciones detrás de los requisitos.
Conocimiento del “cómo hacerlo”: incluye conocimiento metodológico, herramientas,
procesos y guías pertinentes a situaciones particulares relacionadas al uso de requisitos.
En [35] se señala la importancia de implementar GC en ingeniería de requisitos, resaltando los
fundamentos principales de esta necesidad, entre los cuales se encuentran: la adquisición de
conocimiento sobre el dominio de aplicación, la captura y uso de conocimiento sobre proceso
y producto, la adquisición de conocimiento sobre nuevas tecnologías relevantes al sistema a
desarrollar, y la constancia de quien posee cuales conocimientos.
Seguidamente tenemos el concepto de “Organización de Fábrica de Experiencia” (OFE), el cual
se implementa durante el proceso en general, y particularmente durante la etapa de
desarrollo. Este concepto parte de la idea de que es posible mejorar el desempeño de los
procesos de software, reducir costos, incrementar la calidad y mejorar los cronogramas,
mediante el uso de experiencia adquirida en proyectos anteriores. OFE genera repositorios de
experiencia con base en datos adquiridos durante los proyectos, tales como lecciones
aprendidas, data de proyectos y reportes de tecnología. Además, con base en el objetivo de
mejorar el desempeño y habilidades de los desarrolladores, estos deben extraer conocimiento
a partir de proyectos anteriores, generando documentación sobre datos como: modelos de
estimación, análisis de conocimiento, mejores prácticas, entre otros [36].
Un objetivo de vital importancia en la gestión de conocimiento consiste en asegurar que el
conocimiento adquirido no se pierda. Esto se ve dificultado por el hecho de que ciertos datos
de gran importancia acerca de los proyectos de software, tales como análisis de postmortem,
indicadores de que salió bien o mal, y bajo qué circunstancias, entre otros, no son usualmente
documentados. En la implementación de gestión de conocimiento a los procesos de
desarrollo, se analizan estos datos con el objetivo de extraer y potencialmente generar
conocimiento a partir de ellos [36].
Junto con la ya mencionada OFE, un método popular de implementación de GC en ingeniería
de software es el enfoque “dust to pearls”. Esta metodología, influenciada por el paradigma
de mejoramiento de calidad, consiste en un proceso que busca guiar a la organización, de
manera gradual, a una mejora continua. En esta metodología, la organización invierte en
esfuerzos de gestión, y cosecha resultados rápidos dependiendo de cuanto se ha invertido.
12
Esto genera una ventaja de velocidad a la hora de obtener beneficios, lo que a su vez permite
que la organización se ajuste a los cambios de manera rápida y efectiva. Esta metodología
consta de dos elementos fundamentales, “Knowledge dust” y “Knowledge pearls”, que son
definidos a continuación:
El “Knowledge dust”, utilizado en esta metodología, consiste en información que se genera
constantemente a través de los procesos de software. La recolección de este “Knowledge
dust” se lleva a cabo al modificar ligeramente el comportamiento de los empleados,
capturando conocimiento tácito cuando sea posible, y transmitiendo conocimiento explícito a
otros de manera privada. Cada partícula de conocimiento recolectado en este proceso, no
contiene mucha información por sí sola, pero adquiere mayor utilidad al ser publicada y
puesta en disponibilidad para búsquedas.
“Knowledge pearls” son conjuntos de “Knowledge dust” que han sido analizados y
evolucionados en conocimiento de mayor nivel. El cultivo de “Knowledge dust” en “Knowledge
pearls”, es un proceso de mejora continua, que evoluciona a medida que se recolecta mayor
cantidad de conocimiento. Un grupo de fábrica de experiencia designado analiza el dust y,
mediante un mínimo esfuerzo, lo transforma en “mini-pearls”, las cuales son utilizadas en la
organización, y con base en su efectividad, se realiza un proceso de retroalimentación que
permite optimizar y mejorarlas [37].
Seguidamente, otra propuesta para la implementación de GC en ingeniería de software se
conoce como el proceso de gestión racional. [38] señala cuatro tipos de conocimiento
necesarios en ingeniería de software, entre estos se encuentran:
• Conocimiento de sistema, el cual concierne al sistema que se está construyendo.
• Conocimiento de proceso, que concierne al trabajo requerido para desarrollar el sistema,
los roles asignados, actividades, recursos y productos de trabajo.
• Conocimiento de producto, que se refiere al conocimiento de sistema y de proceso
obtenido, y utilizado por un proyecto específico en el desarrollo de un sistema o línea de
producto.
• Conocimiento organizacional, que incluye el conocimiento compartido entre los múltiples
proyectos de la organización.
Estos tipos de conocimiento pueden ser complementados con el conocimiento racional o de
razonamiento. Este razonamiento consiste en la justificación de las decisiones tomadas,
incluyendo problemas resueltos, opciones alternas consideradas, criterios a la hora de evaluar
opciones, argumentos en contra y a favor de estas opciones, y las decisiones tomadas para
afrontar el problema.
Para los procesos de gestión racional, se definen varias actividades de conocimiento y
razonamiento. Entre las actividades de conocimiento se encuentran: identificación,
adquisición, desarrollo, distribución, uso y preservación del conocimiento.
Las actividades de gestión racional son las siguientes: identificación de metas de
razonamiento, apoyo al cambio, definición de métricas para la medición del razonamiento,
13
identificación de fuentes del razonamiento, adquisición de razonamiento, desarrollo de
razonamiento, distribución de razonamiento, uso de razonamiento y preservación de
razonamiento.
Estas actividades, y el proceso de gestión racional en general, encuentran cuatro aplicaciones
diferentes en la ingeniería de software, estas son:
• Apoyar negociaciones durante los requerimientos.
• Facilitar la licitación del conocimiento de dominio.
• Estructurar y capturar reuniones de diseño.
• Predecir el impacto del cambio.
Siguiendo con las implementaciones de GC en ingeniería de software, es necesario destacar al
conocido proceso de software personal (PSP). Este proceso consiste en un conjunto de
métodos, formatos y libretos que muestran a los ingenieros como planear, medir y gestionar
su trabajo; todo esto enfocado al ingeniero como individuo.
Si bien PSP no es concebido específicamente como un método para la gestión de
conocimiento, sus objetivos se complementan efectivamente con los de GC en ingeniería de
software; ambas disciplinas buscan mejorar la calidad del software a través del uso de
prácticas efectivas, y ambas hacen énfasis en el análisis de los resultados, para aplicar lo
aprendido en futuros proyectos.
PSP puede ser resumido de la siguiente manera:
Planeación: etapa en la que se produce el plan para realizar un trabajo.
Desarrollo: se lleva a cabo el trabajo. Esto se divide en varias sub etapas.
• Se definen los requisitos
• Se diseña el programa
• Se revisa el diseño y se corrigen los defectos encontrados
• Se codifica el programa definido
• Se revisa el código y se corrigen los defectos
• Se compila el programa y se corrigen los defectos
• Se realizan pruebas al programa y se corrigen los defectos
Postmortem: en esta última etapa se comparan los resultados con respecto al plan, se
procesan los datos, se genera un reporte de resumen, y se documentan posibles ideas para la
mejora del proceso [39] [40].
14
4.1.3 Conocimiento tácito y explícito.
Debido a que el conocimiento es un elemento fundamental en el ámbito de la GC, conocer la
forma en que este se crea y se transforma es de gran importancia para la comprensión del
proceso de gestión como tal. En base a esto, los ampliamente referenciados autores, Nonaka y
Takeuchi [11], propusieron en 1995 la teoría de creación del conocimiento, esta resalta una
distinción entre dos tipos de conocimiento: el conocimiento tácito y el conocimiento explícito.
El conocimiento explícito es aquel que se puede transmitir en lenguajes formales y
sistemáticos. Este puede articularse para incluir declaraciones gramaticales, expresiones
matemáticas, entre otros. Debido a estas características, el conocimiento explícito es
fácilmente transmisible entre individuos.
El conocimiento tácito se refiere al conocimiento personal y en un contexto específico. Se
trata de conocimiento basado en factores como la experiencia, perspectiva y valores
personales. Debido a esto, el conocimiento tácito es difícil de compartir a nivel organizacional,
por lo que debe ser codificado y convertido a conocimiento explícito, a través de un proceso
de transformación, antes de ser gestionado.
Nonaka y Takeuchi además definieron un modelo para explicar el proceso mediante el cual el
conocimiento se transforma de tácito a explícito, y viceversa, en un contexto organizacional. El
proceso en cuestión consta de un ciclo de actividades que se reproducen a manera de espiral,
en las cuales el conocimiento se transforma de manera constante. Estas son las actividades
que componen el ciclo de conversión de conocimiento [11]:
Socialización. En esta etapa, los individuos dentro de una organización comparten sus
experiencias y métodos; esto permite Esto permite la transferencia de conocimiento tácito
entre individuos, sin la necesidad de que este sea previamente transformado en conocimiento
explícito.
Externalización. En esta etapa, los individuos exponen y comparten sus conocimientos
mediante el uso de conceptos explícitos, haciéndolos accesibles a los demás miembros de la
organización, y efectivamente logrando una transformación de conocimiento tácito en
explícito.
Combinación. En esta etapa, se acoplan partes discretas de conocimiento explícito para darles
nueva forma. Esta actividad se destaca por el hecho de que en ella no se crea nuevo
conocimiento, sino que se optimiza y ordena de tal manera que sea más accesible. Debido a
esto, la etapa de combinación transforma conocimiento explícito en conocimiento explícito
optimizado o refinado.
Internalización. La cual consiste en la apropiación del conocimiento por parte de los
individuos, a la hora de aplicar los conocimientos adquiridos en la práctica, lo que
efectivamente se encarga de convertir el conocimiento explícito a tácito, mediante factores
como la experiencia, perspectiva y demás.
15
4.1.4 Trabajo relacional.
Del mismo modo en que la definición de gestión de conocimiento varía dependiendo de las
perspectivas de cada autor, los procesos asociados a la implementación de gestión de
conocimiento son interpretados y definidos de diversas maneras por diferentes grupos o
autores.
Para propósitos de esta investigación, se ha realizado una caracterización de procesos de
gestión de conocimiento en un contexto genérico, tomando como base dos ciclos de vida
definidos por Kimiz Dalkir, e incluyendo modelos de gestión propuestos por diversos autores,
con el objetivo de realizar una comparación entre etapas propuestas y así seleccionar un
modelo de etapas para utilizar como referente principal durante la realización de este
proyecto. La caracterización concluye con la selección del trabajo de Galvis et al [34], el cual
reúne el análisis de varios expertos en el área de gestión de conocimiento, obteniendo así un
modelo de 8 etapas, enfocado al área de la ingeniería de software.
A continuación, en la tabla 4.1, se presenta un resumen del proceso de búsqueda que conllevó
a los resultados de esta caracterización.
Número de artículos y publicaciones consultados
inicialmente.
45
Número de artículos que definen procesos de gestión de
conocimiento
12
Número de artículos descartados, debido a que no definen a
la gestión de conocimiento de manera genérica.
5
Número de artículos restantes 7
Tabla 4.1. Resumen de búsqueda.
Detalles a profundidad sobre esta caracterización y sus resultados se presentan en el capítulo
5 del presente documento.
4.2 Gamificación.
4.2.1 Diversión y motivación en ambientes laborales.
En el ámbito organizacional, algunas compañías consideran al capital humano como un
recurso de vital importancia, asociando tanto éxito como fracaso con la manera en que este
capital es gestionado. De esta manera, un equipo de trabajo que carezca de motivación para
cumplir sus metas, termina perjudicando a la organización, reduciendo el éxito que esta podría
obtener o incluso impidiéndolo por completo [41].
Varios autores en [42] consideran a la motivación como una herramienta altamente efectiva,
la cual impulsa el comportamiento e impulsa el deseo por continuar. Así mismo, la motivación
permite a los empleados alinear sus metas con los objetivos de la organización, esto genera
16
mayor éxito organizacional, un incentivo de auto superación, e incluso, el alcance de un
máximo potencial por parte del empleado.
Similarmente, varios estudios [43] sugieren que la adición de diversión al ambiente de trabajo
puede funcionar como mecanismo para generar compromiso, generando beneficios tales
como el aumento satisfacción laboral, moral, y mejoras en la calidad del servicio. Además es
sugerido que los empleados más jóvenes estarían más interesados en ambientes entretenidos,
lo que en consecuencia influenciaría el reclutamiento y retención de empleados. Al afectar la
satisfacción laboral, la diversión también tiene un impacto en la satisfacción de vida; además
de esto, se ha demostrado que la satisfacción laboral genera beneficios como el aumento del
desempeño y compromiso. Similarmente, la falta de satisfacción laboral es capaz de afectar
negativamente la salud física y mental, además de provocar inconvenientes tales como la
demora y el ausentismo. Se sugiere además que las situaciones en que 2 o más individuos
juegan poseen implicaciones positivas, dado que el acto de compartir diversión potencia la
comunicación, confianza y creatividad. Este entretenimiento compartido pone a individuos en
los mismos términos, resaltando sus similitudes y facilitando su vinculación.
4.2.2 Conceptualización de Gamificación.
Considerando los beneficios establecidos en la sección anterior, en diversas áreas
organizacionales y del conocimiento, se ha presentado recientemente una tendencia que
implica el uso de elementos propios del diseño de videojuegos en diferentes ámbitos
organizacionales, tendencia conocida como Gamificación. A continuación se presentan
definiciones, interpretaciones y agregados del término en cuestión, por parte de varios
autores.
Para empezar, en [44] se presenta al concepto de Gamificación como la implementación de
mecánicas de juego a tareas comunes y ajenas al contexto de los videojuegos, con el fin de
aumentar la motivación y el compromiso. Señalan además que el concepto de Gamificación ha
sido implementado en diversas áreas, tales como la productividad, salud, educación, entre
otras.
En un contexto educacional, [45] definen a la Gamificación como una estrategia de diseño que
busca emular la capacidad de los videojuegos para generar compromiso, empleando
mecánicas propias de estos e implementándolas en áreas fuera de ese contexto.
Diversos autores en [46] definen a la gamificación como el diseño de hardware y/o software,
utilizando elementos de diseño de juegos, con el propósito de generar experiencias
entretenidas e incrementar la motivación de su uso.
Los autores finlandeses, Houtari y Hamari [47], se basan en la literatura existente sobre la
gamificación, para presentar una definición propia. De acuerdo con estos autores, la
gamificación se define como el proceso de mejorar un servicio, mediante el acceso a
experiencias similares a las de un juego, con el fin de apoyar la creación de valor del usuario.
Houtari y Hamari excluyen de su definición el uso de elementos de juego, asegurando que no
existe un conjunto establecido de elementos que sean estrictamente únicos al contexto de los
17
juegos, además de que estos elementos no necesariamente aseguran que el usuario obtenga
una experiencia similar a la de un juego.
A pesar de que la implementación de mecánicas de juego no garantiza resultados positivos, las
iniciativas de gamificación son capaces de lograr un incremento en la motivación de los
usuarios, lo que genera la incógnita de cómo logra esto. Con base en principios psicológicos,
varios autores en [48] sugieren una respuesta a esta pregunta.
Es sugerido que la gamificación influencia dos aspectos del comportamiento humano:
refuerzos y emociones. Los refuerzos son un factor clave en el cambio de comportamiento,
especialmente en la incentivación o disuasión de comportamientos repetidos. La probabilidad
de incentivar la repetición de un comportamiento es directamente proporcional al nivel de
satisfacción que provea el resultado del mismo. Con base en esto, la gamificación pretende
lograr la repetición de resultados deseados, convirtiéndolos en hábitos, los cuales requieren
menos recursos cognitivos entre más sean reforzados. A partir de esto, la gamificación busca
crear cambios de comportamiento ideales, al recompensar comportamientos apropiados por
parte de empleados y clientes, lo que a su vez incrementaría la probabilidad de obtener
resultados satisfactorios.
El concepto de gamificación se apoya firmemente del elemento motivacional. En este
contexto, [49] identifican dos tipos de motivación: la motivación intrínseca, que tiene como
objetivo que las actividades sean gratificantes por si mismas; mientras que la motivación
extrínseca consiste en ofrecer recompensas, con el fin de mantener el interés de los
participantes, además de promover una verdadera motivación intrínseca.
Continuando en el contexto motivacional, varios autores de la universidad de Sao Paulo
agrupan cuatro términos altamente relacionados al concepto de gamificación, con el objetivo
de establecer sus relaciones y diferencias [50]; estos son presentados a continuación:
El primero de estos términos es el “playful design”, que consiste en implementar
elementos estéticos, e incluso usabilidad limitada, propios del ámbito de los
videojuegos, con el objetivo de captar la atención del usuario.
Los juegos de carácter serio son aquellos diseñados para entornos no recreacionales, o
entornos educativos. Los juegos de carácter serios pueden abarcar diversas áreas
como economía y salud, y pueden utilizarse para simular escenarios del mundo real,
con el objetivo de reducir costos y posibles riesgos.
Los juegos digitales o videojuegos, son aplicaciones recreacionales que consisten en
las que los jugadores deben enfrentar desafíos y conflictos abstractos bajo un
conjunto de reglas determinadas.
Finalmente, estos autores definen a la gamificación como el uso de técnicas de desarrollo de
videojuegos, en entornos ajenos a estos. Estos elementos poseen potencial para motivar a los
usuarios, mantener su interés y desafiarlo a resolver problemas.
En una publicación conjunta entre la universidad Ryerson y la universidad de Toronto, se
agrupan varios estudios realizados sobre la implementación de gamificación en diversos
18
contextos, revelando diversos beneficios e inconvenientes asociados a este concepto y su
aplicación [51]. A continuación se presentan varios de estos resultados.
Principalmente, los resultados de estos estudios fueron mixtos, pero con una inclinación hacia
el lado positivo, esto debido a cada estudio individualmente devolvió resultados que, fueron
positivos y negativos, o positivos y neutrales. Entre los resultados reportados se cuentan:
mejoras en motivación y resultados prácticos, a cambio de falta de participación y desempeño
individual, e incremento en la satisfacción, sin presentar cambios en el nivel de compromiso
[51].
A nivel teórico, [52] define un conjunto de beneficios relacionados con la aplicación de
gamificación en un contexto organizacional. Estos se presentan a continuación:
Compromiso por parte de los empleados: las metas y recompensas establecidas motivan a los
trabajadores a mejorar la calidad de su servicio.
Aumento de la productividad: los elementos competitivos de la gamificación sirven como
catalizador para motivar a los trabajadores a mejorar su desempeño.
Mejora de la eficiencia: ciertas mecánicas de juego, tales como los temporizadores, permiten a
los trabajadores medir la rapidez con la que realizan determinadas actividades de manera
apropiada, mientras que las recompensas asociadas a estas actividades los motivan a auto
superarse en el área de eficiencia.
Innovación: la gamificación puede beneficiar a la innovación organizacional, al ofrecer
recompensas e incentivos por la creación de nuevas ideas y métodos.
A pesar de los beneficios, la implementación de la gamificación es propensa a presentar varios
inconvenientes, que pueden incurrir en pérdidas financieras, e incluso llegar a poner en riesgo
la integridad de los procesos organizacionales.
A continuación se listan varios riesgos, derivados de la implementación de mecánicas de
juegos en contextos organizacionales, agrupados por los autores Thiebes, Lins y Basten [53]:
Calidad de tareas: es posible que las mecánicas de juego implementadas en la organización
resulten siendo un distractor, desviando a miembros del equipo de su propósito original, e
incluso llegando a afectar los niveles de productividad.
Trampa: si las reglas de juego no se establecen apropiadamente, los jugadores podrían tener
la posibilidad de explotar las falencias del sistema de juego para su propio beneficio,
generando rechazo hacia las mecánicas de juego en otros miembros del equipo.
Privacidad: existe la posibilidad de que el monitoreo y seguimiento de una actividad, y sus
respectivos empleados, lleguen a atentar contra los derechos de privacidad.
Disminución de efectos: si la implementación de mecánicas de juego no se lleva a cabo
considerando el largo plazo, es posible que estas se tornen rutinarias, además de que los
desafíos propuestos terminen siendo percibidos como muy simples.
19
4.2.3 Elementos de juego.
Como se ha visto en la sección anterior, varios autores definen a la gamificación con base en la
inclusión de aspectos o elementos propios del diseño de juegos. De acuerdo con [53], dos
elementos de juego prevalentemente utilizados en gamificación son las mecánicas y
dinámicas.
Las mecánicas consisten en componentes funcionales que proveen acciones,
comportamientos y mecanismos de control, para permitir la interacción del usuario; entre
algunas de estas mecánicas podemos encontrar: niveles, desafíos, sistemas de puntos, etc.
Por otro lado, las dinámicas determinan las reacciones del individuo con respecto a las
mecánicas, de tal modo que se logren satisfacer necesidades y deseos del individuo; algunas
de estas dinámicas son: recompensa, auto-expresión y competencia [53].
Antes de profundizar en el tema de las mecánicas y dinámicas, es importante mencionar otro
elemento vital en las implementaciones de gamificación: los usuarios, considerados en el
contexto de la gamificación como jugadores. El autor Richard Bartle señaló que no todos los
jugadores juegan del mismo modo, ni por la misma razón; con base en esta observación,
Bartle definió cuatro tipos de jugadores, sus estilos y hacia que mecánicas de juego se ven
atraídos [54]. A continuación se presentan los cuatro tipos de jugador definidos por Bartle.
Cumplidor (Achiever): jugadores que se ven atraídos por el éxito y el cumplimiento de metas
prestablecidas, buscan activamente obtener niveles, logros, medallas y demás recompensas
que simbolicen el éxito del jugador.
Explorador: tipo de jugador que disfruta particularmente de explorar áreas y encontrar zonas
ocultas, se ven motivados por descubrir secretos y son atraídos por elementos de juego como
los “easter eggs” y logros ocultos.
Socializadores: estos jugadores se ven atraídos principalmente por el aspecto social de los
juegos, disfrutan más de interactuar con otros jugadores, o en su defecto, con NPCs
(personajes no controlables), que tengan algún tipo de personalidad.
Killers: estos disfrutan particularmente de competir con otros jugadores, buscando demostrar
sus habilidades contra oponentes humanos. Se ven atraídos por elementos competitivos como
rankings y tablas clasificatorias.
Este modelo fue una de las primeras incursiones en el área del estudio de jugadores, el cual
además de ser referenciado en diversos contextos, incluyendo a la gamificación, ha sido
criticado por varios autores con base en su obsolescencia y falta de bases empíricas. A pesar
de esto, el modelo de Bartle ha servido de base en el área de los tipos de jugador, siendo sus
conceptos expandidos por otros investigadores [55].
4.2.4 Mecánicas y dinámicas de juego.
Como se ha determinado en la sección anterior, las mecánicas y dinámicas de juego son
elementos de juego particularmente importantes en el área de gamificación. Por lo tanto, a
20
continuación se listan algunas de las mecánicas y dinámicas más representativas en este
contexto.
Para empezar, en 2014, varios autores realizaron un estudio sobre la aplicación del concepto
de gamificación en empresas de desarrollo de software, abarcando temas como la
implementación de la gamificación a través de las fases del proceso de software, entre otros
[56]. En este estudio se definió de manera general, un conjunto de mecánicas de juego
comúnmente utilizadas en gamificación, estas son:
Recompensas: Estas se otorgan a los jugadores al completar una tarea o adoptar un
comportamiento determinado.
Sistema de recompensas basado de puntaje: Un jugador es premiado con puntos al completar
una tarea o adoptar un comportamiento determinado.
Medallas / Trofeos: Estos representan logros obtenidos por el jugador.
Niveles: Relacionado al puntaje, el jugador cuenta con un nivel determinado que aumenta
conforme este acumula puntos.
Misiones: Las tareas que el jugador debe completar se presentan a manera de misiones, que
incluyen elementos de juego tales como una narrativa, aumentando su atractivo.
Votaciones: Los jugadores pueden votar sobre el comportamiento de otros, estos votos
representan las recompensas obtenidas por cada jugador.
Ranking: Se presenta a los jugadores con un ranking de los jugadores más destacados con el
fin de aumentar la competitividad, esta posición puede basarse en méritos como puntos,
niveles, votos, entre otros.
Apuestas: Los jugadores pueden votar en el resultado de determinados eventos, siendo los
ganadores recompensados.
Del mismo modo, los previamente mencionados autores Thiebes, Lins y Basten definen un
conjunto de mecánicas y dinámicas de juego utilizadas en gamificación, bajo el contexto de los
sistemas de información. Estas se presentan a continuación [53]:
Diseño de sistema: una de las mecánicas más importantes a la hora de gamificar sistemas de
información son los mecanismos de retroalimentación. Idealmente, esta retroalimentación
debe ser rápida y motivadora, informando al usuario de sus acciones erróneas y permitiéndole
deshacerlas. Un ejemplo simple sobre este tipo de retroalimentación es la barra de progreso,
esta se llena a medida que un usuario va llenando un formulario, además de indicarle los
errores que ha cometido.
Desafíos o retos: Los desafíos son un elemento importante de la gamificación, por lo que
también son esenciales en el contexto de los sistemas de información gamificados. Estos
desafíos cumplen la función de guiar a los usuarios mediante misiones, recompensándolos por
sus méritos y estableciendo objetivos claros. Los desafíos deben ajustarse al nivel de habilidad
de los usuarios, de tal manera que estos no interfieran con el flujo del sistema.
21
Recompensas: Las recompensas motivan a los usuarios a mantenerse activos, estas pueden ser
puntos acumulativos o logros. Se sugiere separar a los logros de las medallas, de tal manera
que los logros sean una recompensa por alcanzar una meta clara y esencial, mientras que las
medallas pasarían a ser recompensas opcionales por cumplir objetivos que no se consideren
prioritarios. Además de esto se sugiere el uso de medallas ocultas, las cuales se obtienen por
sorpresa al cumplir ciertos objetivos no establecidos; estas tienen el potencial de motivar al
usuario a mejorar su desempeño y prácticas, con el incentivo de expandir su colección de
medallas.
Influencias sociales: Usualmente manifestadas bajo la forma de rankings o tablas de
clasificación, estas buscan apelar a la competitividad, exponiendo métricas del desempeño
individual de cada usuario, lo que subsecuentemente lleva a la comparación con el
desempeño de sus pares. Esta forma de competencia es fomentada por el hecho de que las
personas comúnmente aspiran a sobresalir y obtener un “status”. En caso de que la
competencia no sea vista como apropiada dentro de la organización, es posible implementar
estas métricas de manera individual, mostrando a cada usuario su desempeño y motivándolo
a superar sus propios resultados.
Específicos al usuario: Que toman la forma de autoexpresión y niveles de usuario. Los niveles
pueden utilizarse para medir la experticia o madurez de habilidad de un usuario, lo que puede
favorecer a la gestión de conocimiento (GC), al permitir medir la adquisición y diseminación
del conocimiento por parte de los usuarios. Establecer metas y objetivos para los usuarios, que
se ajusten a su nivel de habilidad, se facilita gracias a esta mecánica de niveles. La
autoexpresión consiste en incentivar la individualidad o autonomía, esto con el objetivo de
mejorar la participación y el compromiso de los usuarios.
4.2.5 Trabajo relacional.
Un punto importante en esta investigación es la propuesta de aspectos y métricas para la
evaluación de las implementaciones de gamificación; esto particularmente debido a la falta de
un marco de trabajo o metodología para la apropiada evaluación de la gamificación, que haya
sido aceptado universalmente. A pesar de esto, ha habido iniciativas que proponen esta clase
de métricas; una de estas iniciativas es propuesta por [57], quienes sugieren un conjunto de
factores de gran influencia para la efectividad de iniciativas de gamificación; estas son:
Factores relacionados con el aspecto de negocio (alineación con la estrategia de negocio y el
compromiso de la alta gerencia), factores relacionados con la tecnología (interfaces de usuario
y experiencia de tecnología), factores relacionados con el usuario (edad de los empleados,
experiencia de juego y familiaridad con el concepto de gamificación), y factores relacionados
con el ámbito ético (manejo apropiado de las horas de trabajo de los empleados, correcta
asignación de tareas, etc.).
En un estudio similar, conducido por [58], se sugieren 3 factores para la medición de la
efectividad de la gamificación en sistemas de e-learning, los cuales son: incremento en el
número de usuarios, cantidad de usuarios dispuestos a enseñar, y la cantidad de tiempo que
los usuarios invierten en la aplicación.
22
Un trabajo importante a tener en cuenta es el de [59], en el cual se lleva a cabo un estudio
para medir los niveles de participación de un grupo de estudiantes. En este estudio, los
estudiantes son afectados por 2 mecanismos de motivación extrínsecos (cada uno en su
respectivo escenario), y mediados por una plataforma de software. En este estudio se utilizó
una métrica de evaluación para ambos escenarios, con un indicador diferente para cada uno.
Esta métrica, junto con sus indicadores, se presenta a continuación:
Valor de participación (P), el cual equivale en el primer escenario al número de artículos
publicados por un estudiante (A), sumado al número de comentarios publicados hacia otros
estudiantes (PC).
P = A + PC
En el segundo escenario, el valor de participación (P) equivale a la multiplicación entre el
número de artículos publicados (A) y la mitad del valor percibido de calidad de las
contribuciones (Q)/2; A todo esto se le suma el número de comentarios recibidos por otros
estudiantes (RC).
P = A * Q / 2 + RC
Si bien el caso documentado en [59] no es una implementación de gamificación, es importante
para propósitos de esta investigación tener en cuenta estas métricas e indicadores para la
medición de la participación, las cuales consideran aspectos como la contribución, ya que
estas concuerdan con algunas de las métricas propuestas más adelante en este trabajo.
23
5. Modelo de procesos.
En este capítulo se busca plantear la propuesta del modelo de procesos definido. Para llegar a
este modelo, se presenta una caracterización y análisis de los procesos de gestión de
conocimiento, seguido de una caracterización y definición de problemas comúnmente
encontrados en implementaciones de gestión de conocimiento en diferentes ámbitos.
5.1 Caracterización de procesos en gestión de conocimiento.
Como se planteó en el capítulo anterior, la definición de los modelos de procesos y ciclos de
vida de gestión de conocimiento, cambia dependiendo de las perspectivas e interpretaciones
de cada autor, por lo cual no existe un modelo universalmente aceptado que establezca los
procesos o etapas a seguir en una implementación formal de gestión de conocimiento.
Con base en esta premisa, este proyecto presenta una caracterización de modelos de gestión
de conocimiento, con el objetivo de obtener un modelo base, que se utilizará como referente
para las propuestas presentadas en esta investigación.
Para empezar, se han tomado 2 modelos como base inicial: el ciclo de gestión de
conocimiento de Wiig y el ciclo integrado de gestión de conocimiento de Kimiz Dalkir [2]. Esta
decisión se basa en que estos modelos representan respectivamente: una visión amplia y
detallada del proceso de gestión de conocimiento, con cada actividad relevante asociada a una
etapa del proceso, y una versión concreta y sintetizada del proceso de gestión, definida con
base en no más de 3 aspectos fundamentales que lo componen. Además, estos modelos junto
con sus respectivos autores, son ampliamente referenciados en el campo de la gestión de
conocimiento.
Empezando con el modelo de Dalkir [2], este resume la totalidad del proceso de GC en 3
etapas cíclicas, las cuales se describen a continuación:
• Captura. En esta etapa, el conocimiento es creado o capturado, dependiendo de la
suficiencia del conocimiento capturado y la necesidad de crear nuevo conocimiento.
• Compartición. En esta etapa se comparte y disemina el conocimiento obtenido en la etapa
de captura.
• Aplicación. En esta etapa se aplica el conocimiento compartido y se adquiere nuevo
conocimiento a partir de esto, el cual es capturado, ocasionando que el ciclo se reinicie.
Seguidamente se describe el modelo de Wiig, presentando una descripción del proceso de
ciclo de vida de GC, a través de un conjunto de etapas principales, junto con sus respectivas
actividades:
24
La primera etapa es la de construir, en la cual el conocimiento se obtiene, analiza, reconstruye,
sintetiza, codifica, modela y organiza; seguida de mantener, en la cual el conocimiento se
recuerda, es acumulado en repositorios, se embebe y se archiva; posteriormente se tiene la
etapa de agrupar, en la cual el conocimiento se coordina, ensambla, reconstruye, sintetiza, es
accedido y se extrae; y finalmente la fase de aplicar, en la que se llevan a cabo tareas, el
conocimiento se encuesta, se describe, se selecciona, se observa, se analiza, se sintetiza, se
evalúa, se implementa y se toman decisiones con respecto a este [2].
La tabla 5.1, presentada a continuación, muestra el modelo de Wiig, agrupando cada etapa del
proceso con sus respectivas actividades.
Etapa Actividades
Construir Obtención, análisis, reconstrucción, sintetización, codificación,
modelado y organización.
Mantener Recordamiento, acumulación en repositorios, embebido y
archivado.
Agrupar Coordinación, ensamblado, reconstrucción, sintetización,
acceso y extracción.
Aplicar Realización de tareas, realización encuestas, descripción,
selección, observación, análisis, sintetización, evaluación,
implementación y toma de decisiones.
Tabla 5.1. Resumen del modelo de ciclo de vida de GC propuesto por Wiig.
Seguido de esto, a continuación se presentan los siguientes modelos relacionados con GC, los
cuales se han tomado en cuenta, en base a sus aportes y relevancia, a la hora de llevar a cabo
la caracterización de procesos de GC:
El modelo de transformación de conocimiento de nonaka y takeuchi [11], descrito en
el capítulo 4. Si bien no es estrictamente un modelo para la gestión de conocimiento,
este modelo describe los diferentes procesos a través de los cuales el conocimiento es
transformado y transmitido dentro de las organizaciones, lo cual genera un aporte
importante a la hora de comprender el conocimiento, y como este influye en los
procesos organizacionales.
El modelo de Evans et al. [32] (Con participación de Dalkir). Este modelo describe al
proceso de GC en base a 7 etapas principales, las cuales son: Identificación y/o
creación, guardado, compartición, uso, aprendizaje, mejora, y creación de
conocimiento. Esta segunda etapa de creación corresponde al nuevo conocimiento
obtenido durante el proceso de gestión, el cual ocasiona que el ciclo siga en
funcionamiento.
25
El modelo de Lapinaa et al. [33]. Este modelo describe al proceso de GC en base a 7
etapas principales, las cuales son: Identificación, creación, adquisición, compartición,
uso/aplicación, captura, y desarrollo de conocimiento. Se consideró a este modelo
como relevante para propósitos de esta caracterización, debido principalmente a su
consistencia con las etapas y actividades del modelo de Wiig.
El modelo de Collazos et al. [60]. Este modelo resume el proceso de gestión de
conocimiento en base a 4 etapas principales y sus respectivas actividades asociadas,
las cuales son: Adquisición de conocimiento, mediante aprendizaje, creación o
identificación; análisis de conocimiento, mediante apreciación, validación o
valoración; preservación de conocimiento, mediante organización, representación o
mantenimiento; y utilización de conocimiento, mediante aplicación, transferencia o
compartición. Este modelo, junto con el de Galvis et al. [34], aportan una mayor
profundización a las etapas del proceso de GC, al describir cada una de estas etapas en
base a un conjunto de actividades asociadas a estas.
El modelo de ciclo de vida propuesto por Galvis et al. [34]. Este modelo consta de 8
procesos principales, los cuales son: Identificación, adquisición, creación,
transferencia, codificación, aplicación, protección y evaluación. Estos procesos junto
con sus respectivas actividades se describen a profundidad en la sección 5.3. Este
modelo genera un aporte significativo a esta caracterización, y ha sido seleccionado
como referente principal para el cumplimiento de los objetivos de este proyecto. Esto
se debe a diversos factores, de entre los cuales se destaca el hecho de que este
modelo corresponde al resultado de una validación, llevada a cabo por expertos en el
área de GC. Una descripción detallada del proceso para la selección de un modelo de
referencia, es presentada en la sección 5.2.
A continuación, la tabla 5.2 presenta una comparación entre estos modelos propuestos,
adaptados al modelo de ciclo de vida de Wiig [2]. Esta tabla se encuentra distribuye de la
siguiente manera: La primera columna lista los modelos de GC propuestos, mientras que la
primera fila lista las 4 etapas del modelo de Wiig. De este modo, cada fila de la tabla
corresponde a los modelos propuestos en esta sección, junto con sus respectivas etapas,
agrupadas respecto a las etapas principales del modelo de Wiig.
26
Adaptación / Wiig Construir Mantener Agrupar Aplicar
Dalkir Captura Compartición Aplicación
Nonaka & Takeuchi Externalización socialización/ Combinación
Internalización
Evans et al. Identificación/
Creación Guardado/ Aprendizaje
Compartición/ Mejora
Uso/ Creación 2
Lapinaa et al.
Identificación/ Creación/
Adquisición/ Captura
Desarrollo Compartición Uso/
Aplicación
Collazos et al. Identificación/
Creación/ Análisis
Aprendizaje Compartición
Mantenimiento/ Uso/
Aplicación/ Creación 2
Galvis et al.
Identificación/ Creación/
Adquisición/ Codificación
Protección Transferencia Aplicación/ Evaluación
Tabla 5.2. Comparación de modelos de gestión de conocimiento. Se empleó el nombre “creación 2
“para referirse a aquellas etapas en que se crea conocimiento por segunda vez en un proceso.
5.2 Análisis del proceso de gestión de conocimiento para ingeniería de software.
Con base en los modelos presentados en la sección anterior, se ha llevado a cabo una revisión
para determinar un modelo de gestión de conocimiento para usar como referente. Para esto
se tiene en cuenta al modelo de Wiig como base, sobre la cual se ha medido la relevancia de
cada modelo de GC presentado en la sección anterior.
Con base en lo planteado en este capítulo, a continuación se presenta el proceso mediante el
cual se descartan los modelos que no se han considerado adecuados para ser seleccionados
como modelo de referencia.
Para empezar, se ha descartado el modelo de transformación de conocimiento de Nonaka y
Takeuchi, dado que a pesar de que este describe un proceso propio de la gestión de
conocimiento, no es un modelo orientado al proceso como tal. Esto significa que, a pesar del
aporte que este modelo ofrece al campo de la gestión de conocimiento, este carece de una
definición de los procesos que se deben llevar a cabo a la hora de implementar GC en una
organización.
27
Seguidamente se descartan los modelos de Evans et al y Collazos et al, debido principalmente
a que estos modelos carecen de una fase de adquisición o captura. La carencia de estas fases
implica que, en un contexto organizacional, la obtención de conocimiento se vería limitada
únicamente a la etapa de creación, lo cual reduciría el potencial de obtener conocimiento
externo a la organización.
Finalmente, y obviando a los modelos base de Wiig y Dalkir, se ha escogido al modelo de
Galvis et al [34] por sobre el de Lapinaa et al [33]. Un factor decisivo en la toma de esta
decisión consiste en la carencia de procesos de codificación y evaluación en el modelo de
Lapinaa et al, los cuales se encuentran presentes entre las actividades del modelo de Wiig, y
como procesos en el modelo de Galvis et al [34]. Otro factor que se ha considerado como un
aporte altamente importante, consiste en el proceso de protección de conocimiento
propuesto en el modelo de Galvis et al. Esto se debe a la importancia que actualmente posee
la seguridad informática en el contexto organizacional [90], en contraste con el año 1993, en
que el modelo de Wiig fue inicialmente propuesto.
Con base en esta revisión, se ha escogido al modelo de Galvis et al [34] como modelo de
referencia para propósitos de este proyecto.
5.3 Propuesta de modelo de procesos.
En esta sección se presenta a profundidad el modelo de procesos de GC de Galvis et al [34], el
cual ha sido seleccionado como resultado de una caracterización de procesos de gestión de
conocimiento.
Este modelo está constituido por: Procesos genéricos, actividades, su descripción y un
identificador, para efectos de la relación con los problemas asociados a cada proceso y
actividad respectiva. Inicialmente se describen los procesos genéricos, tomados del trabajo
referencial de Galvis et al [34]. Estos procesos no han sido modificados, puesto que su
descripción y propósito cumplen con el objetivo de este proyecto.
5.3.1 Descripción de procesos.
Tomando en cuenta el modelo de procesos de referencia de Galvis et al [34], esta sección
presenta una descripción de los procesos principales en su propuesta, la cual es tomada como
base del modelo de procesos, propuesto en este trabajo. Estos procesos serán asociados a un
grupo de actividades las cuales son definidas en la siguiente sección. La descripción de los
procesos genéricos se muestra en la tabla 5.3.
Proceso Descripción
Identificación de conocimiento Se identifican el conocimiento existente y las
28
necesidades de conocimiento de la organización.
Adquisición de conocimiento Se obtiene conocimiento externo a la organización para satisfacer necesidades de conocimiento identificadas.
Creación de conocimiento Se crea conocimiento al interior de la organización para satisfacer necesidades de conocimiento identificadas.
Transferencia de conocimiento Se transfiere conocimiento a receptores internos o externos.
Codificación de conocimiento Se transforma conocimiento tácito en explícito, o se combinan conocimientos explícitos.
Aplicación de conocimiento Se utiliza el conocimiento disponible en el desarrollo de las actividades de la organización.
Protección de conocimiento Se protege el conocimiento organizacional de usos ilegales o no autorizados.
Evaluación de conocimiento Se evalúa el conocimiento organizacional para obtener información sobre su estado y efectos.
Tabla 5.3. Descripción de los procesos de gestión de conocimiento del modelo de Galvis et al.
5.3.2 Descripción de actividades.
Las actividades propuestas para el modelo de procesos, se basan en una interpretación de la
propuesta de del modelo de gestión de conocimiento de Galvis et al. La cual define productos
a cada proceso. Dichos productos, después de una interpretación en cuanto a asociatividad y
definición de una tarea básica en cada proceso, se definió como actividad en gestión de
conocimiento por cada proceso establecido. A continuación se presenta una descripción de las
actividades que conforman los procesos de este modelo; cabe resaltar que no es necesaria la
proposición de indicadores, debido a que estos ya han sido definidos por Galvis et al [34]. La
tabla 5.4, muestra la caracterización completa del modelo de procesos. Donde se representa
las actividades básicas de un proceso de gestión de conocimiento y su respectiva descripción,
así como su identificador.
29
Proceso Actividades Descripción Identificador
Identificación de conocimiento
Identificación de áreas Las áreas de conocimiento relevantes para la organización son identificadas.
IdC1
Identificación de perfiles El perfil de conocimiento de cada persona de la organización es identificado.
IdC2
Identificación de
conocimiento explícito
existente
Las unidades de conocimiento explícito existentes en la organización son identificadas.
IdC3
Identificación de necesidades de conocimiento
Las necesidades de conocimiento de la organización son identificadas.
IdC4
Análisis de necesidades de conocimiento
Las necesidades de conocimiento de la organización son analizadas y especificadas.
IdC5
Construcción de mapa de conocimiento interno
El mapa de conocimiento de la organización es construido y permanece vigente.
IdC6
Adquisición de conocimiento
Identificación del conocimiento externo útil
El conocimiento externo con potencial para satisfacer las necesidades de conocimiento de la organización es identificado.
AdC1
Identificación de tendencias de conocimiento externo
Las tendencias en el conocimiento externo son identificadas.
AdC2
Construcción de mapa de conocimiento externo
El mapa de conocimiento externo relevante es construido y permanece vigente.
AdC3
Adquisición de conocimiento externo relevante
El conocimiento externo relevante para la organización es adquirido.
AdC4
Integración del conocimiento adquirido
El conocimiento externo adquirido es adaptado e integrado al entorno organizacional.
AdC5
Identificación de ideas internas relevantes
Ideas potencialmente relevantes para la organización son identificadas.
CrC1
30
Creación de conocimiento.
Análisis de ideas Las ideas identificadas son analizadas para determinar su relevancia y la viabilidad de ser desarrolladas como nuevo conocimiento.
CrC2
Creación de conocimiento interno
Nuevo conocimiento organizacional es creado al desarrollar las ideas relevantes.
CrC3
Integración de conocimiento creado
El conocimiento creado es adaptado e integrado al entorno organizacional.
CrC4
Transferencia de conocimiento
Selección de conocimiento a transferir
El conocimiento organizacional a transferir es seleccionado.
TrC1
Transferencia fuente a receptor
El conocimiento organizacional es transferido de la fuente al receptor.
TrC2
Absorción El conocimiento organizacional transferido es absorbido por el receptor.
TrC3
Redes de transferencia Redes de transferencia de conocimiento son conformadas.
TrC4
Codificación de conocimiento
Selección de conocimiento a codificar
El conocimiento organizacional a codificar es seleccionado.
CoC1
Codificación de unidades Unidades de conocimiento explícito son codificadas. CoC2
Descripción de unidades Las unidades de conocimiento explícito son descritas con metadatos.
CoC3
Verificación de unidades Las unidades de conocimiento explícito son verificadas y validadas.
CoC4
Almacenamiento de conocimiento explícito
Las unidades de conocimiento explícito son almacenadas y su existencia es comunicada a las personas de la organización.
CoC5
Recuperación de conocimiento explícito
Las unidades de conocimiento explícito son recuperadas desde los repositorios en donde permanecen almacenadas.
CoC6
31
Aplicación de conocimiento
Uso en resolución de problemas
El conocimiento organizacional es utilizado en la resolución de situaciones problemáticas.
ApC1
Uso en desarrollo El conocimiento organizacional es aplicado en el desarrollo o evolución de los productos.
ApC2
Uso en aprendizaje El conocimiento organizacional es utilizado en procesos de aprendizaje individual, colectivo y organizacional.
ApC3
Uso en diseño de roles El conocimiento organizacional es aplicado en el diseño de roles o cargos y en la asignación de responsabilidades a las personas.
ApC4
Embebido El conocimiento organizacional está embebido en los procesos de la organización.
ApC5
Uso para estrategias El conocimiento organizacional es utilizado como fundamento esencial de las estrategias de la organización.
ApC6
Protección de conocimiento
Identificación de protección El conocimiento organizacional que debe protegerse es identificado.
PrC1
Clasificación de protección El conocimiento organizacional a proteger es clasificado de acuerdo al impacto que podría generar su pérdida o uso no autorizado.
PrC2
Protección El conocimiento organizacional es protegido con el nivel de protección requerido.
PrC3
Modificaciones de protección
Modificaciones en el nivel de protección aplicado al conocimiento organizacional protegido son determinadas.
PrC4
Variables para medición de estado
Un conjunto de variables e indicadores es diseñado para medir el estado del conocimiento organizacional.
EvC1
Variables para medición de efectos
Un conjunto de variables e indicadores es diseñado para medir los efectos del conocimiento organizacional.
EvC2
32
Evaluación de conocimiento
Construcción de línea base La línea base de evaluación del conocimiento organizacional es construida.
EvC3
Establecimiento de metas de conocimiento
Metas de conocimiento organizacional son establecidas con referencia a la línea base y los objetivos de la organización.
EvC4
Medición de estado y efectos
El estado del conocimiento organizacional y sus efectos son medidos periódicamente.
EvC5
Construcción de evaluaciones
Evaluaciones del estado del conocimiento organizacional y sus efectos son construidas.
EvC6
Tabla 5.4. Descripción de actividades del modelo de Galvis et al.
5.3.3 Representación gráfica del modelo de procesos.
A continuación se propone una representación gráfica de cada uno de los procesos
correspondientes al modelo de Galvis et al [34], junto con su flujo de actividades
correspondiente.
La figura 5.1 presenta el proceso de identificación de conocimiento, donde se observan las 6
actividades asociadas al proceso. Como se puede notar, existe un flujo lineal a través del
proceso, con la excepción de las actividades IdC2 e IdC3 siendo independientes una de la otra.
Figura 5.1. Flujo de actividades correspondiente al proceso de identificación de conocimiento.
33
La figura 5.2 presenta el proceso de adquisición de conocimiento, a través de sus 5
actividades. Como se puede notar, las actividades de este proceso presentan un flujo lineal.
Figura 5.2. Flujo de actividades correspondiente al proceso de adquisición de conocimiento.
La figura 5.3 presenta el proceso de creación de conocimiento, a través de sus 4 actividades.
Las actividades de proceso de creación de conocimiento presentan un flujo lineal.
Figura 5.3. Flujo de actividades correspondiente al proceso de creación de conocimiento.
La figura 5.4 presenta el proceso de transferencia de conocimiento, a través de sus 4
actividades. Las actividades del proceso de transferencia de conocimiento presentan un flujo
lineal.
34
Figura 5.4. Flujo de actividades correspondiente al proceso de transferencia de conocimiento.
La figura 5.5 presenta el proceso de codificación de conocimiento, a través de sus 6
actividades. Al igual que con los procesos de adquisición, creación y transferencia, las
actividades del proceso de codificación presentan un flujo lineal.
Figura 5.5. Flujo de actividades correspondiente al proceso de codificación de conocimiento.
La figura 5.6 presenta el proceso de aplicación de conocimiento, a través de sus 6 actividades.
Como se puede notar, el proceso de aplicación parte del embebido de conocimiento en los
procesos organizacionales, y continúa con la aplicación de este conocimiento a las estrategias
organizacionales, lo que desemboca en 4 posibles aplicaciones de este conocimiento a nivel
organizacional.
35
Figura 5.6 Flujo de actividades correspondiente al proceso de aplicación de conocimiento.
La figura 5.7 presenta el proceso de protección de conocimiento, a través de sus 4 actividades.
El flujo de las actividades correspondientes a este proceso es mayormente linear, con la
excepción de la actividad PrC4, la cual puede redirigir el flujo hacia la actividad PrC2, dándole
al proceso un carácter cíclico.
Figura 5.7 Flujo de actividades correspondiente al proceso de protección de conocimiento.
Finalmente, la figura 5.8 presenta el proceso de evaluación de conocimiento, a través de sus 6
actividades. Las actividades de este proceso presentan un flujo mayormente lineal, con la
particularidad de que, tras definir las variables para la medición de estado y efectos del
conocimiento organizacional, la actividad de medición de estado y efectos se presenta de
manera periódica a través del resto del proceso.
36
Figura 5.8 Flujo de actividades correspondiente al proceso de evaluación de conocimiento.
5.4 Definición de problemas en Gestión de conocimiento para ingeniería de
software.
Esta sección presenta un análisis de los problemas o retos asociados a la gestión de
conocimiento. Este aporte es adicional a los objetivos del proyecto, puesto que se consideró
importante conocer cuáles pueden ser los problemas comunes asociados a la gestión de
conocimiento, sobre los cuales se podrá definir estrategias de mejora, propuestas desde la
perspectiva de la gamificación. Por lo tanto es necesario realizar un análisis detallado de los
problemas, implementando una revisión sistémica de la bibliografía relacionada y
posteriormente relacionar dichos problemas con el modelo de procesos propuesto en este
documento.
5.4.1 Contexto de problemáticas generales.
Del mismo modo en que la gestión de conocimiento posee el potencial para generar gran
cantidad de beneficios para las organizaciones, la complejidad del conocimiento, además de
los procesos necesarios para gestionarlo, ocasiona que esta disciplina presente una cantidad
considerable de problemas.
De acuerdo con una investigación realizada por IBM [61], estos son algunos de los problemas
más comúnmente encontrados a la hora de implementar gestión de conocimiento en procesos
organizacionales:
A. Fallos al alinear los esfuerzos de GC con los objetivos organizacionales. Esto resulta en un
mal manejo de prioridades, desperdiciando más esfuerzo y recursos de los necesarios en
proyectos menores, substrayendo atención necesaria a proyectos de mayor importancia.
B. Creación de repositorios sin una apropiada gestión del contenido. Esto se manifiesta en la
necesidad de archivar cada pieza de conocimiento disponible, lo que a largo plazo resulta
en un exceso de documentación desactualizada e información irrelevante, dificultando la
búsqueda de información valiosa.
37
C. Fallos en el entendimiento e implementación de GC a nivel individual. Esto ocurre
generalmente al implementar una solución de conocimiento general, esperando que se
ajuste a las necesidades de cada grupo de trabajo.
D. Exceso de esfuerzos invertidos en el aprendizaje formal como método para la compartición
de conocimiento. Estos esfuerzos pueden ser útiles, pero la mayoría son desperdiciados;
esto se debe al hecho de que la mayoría del aprendizaje se lleva a cabo de modo informal,
resolviendo problemas del día a día y obteniendo experiencia laboral.
5.4.2 Trabajo relacional referente a problemas de KM en IS.
Considerando lo descrito anteriormente, este trabajo presenta una caracterización de los
distintos problemas que pueden presentarse en la implementación de la gestión de
conocimiento.
Esta caracterización se inspira en el trabajo de Galvis et al [34], en el cual se lleva a cabo una
revisión bibliográfica sobre la gestión de conocimiento en modelos de referencia del proceso
de desarrollo de software.
Esta investigación se llevó a cabo a través de varias etapas, entre las cuales se encuentran la
búsqueda de artículos, selección inicial, análisis, extracción de problemas, categorización y
asociación al proceso de GC.
Para empezar, se realizaron búsquedas en las bases de datos Compendex y Springer,
utilizando las palabras clave “knowledge management” + “problems”, y alternativamente,
“knowledge management” + “issues”, en busca de autores que mencionaran problemas e
inconvenientes presentes uno o más aspectos de la gestión de conocimiento. Seguidamente,
se revisó una cantidad aproximada de 400 artículos, descartando y seleccionando
publicaciones a ser analizadas con base en sus títulos y abstractos. Inicialmente se
seleccionaron 80 artículos, de los cuales 7 eran duplicados, por lo que fueron inmediatamente
descartados, dejando un total de 73 artículos a analizar. De estas 73 publicaciones fue posible
obtener 52, dado que las otras 21 no estaban disponibles o se encontraban fuera de alcance.
Seguidamente, se realizó un análisis de estas 52 publicaciones restantes, extrayendo
información de cada una respecto a problemas e inconvenientes relacionados a la gestión de
conocimiento; a estos problemas se les asignó una categoría, y se asociaron a una o más
etapas o aspectos del proceso de gestión de conocimiento. Al realizar el análisis, 14
publicaciones fueron descartadas al no contener información relevante al tema en cuestión,
ya sea que no mencionaran o definieran problemas relacionados a la gestión de conocimiento,
o que los problemas definidos pertenecieran a otras áreas en las que se estuviese
implementando GC, tales como salud o construcción.
A continuación, en la tabla 5.5, se presenta un resumen del proceso de investigación descrito
anteriormente, junto con sus respectivos resultados cuantificables.
38
Número de resultados iniciales potenciales. ~400
Número de artículos seleccionados en base a título y abstract. 80
Número de artículos seleccionados con base en duplicidad. 73
Número de artículos seleccionados con base en disponibilidad 52
Número de artículos descartados con base en relevancia de
información.
14
Número de artículos restantes con información relevante para la
investigación.
38
Número de problemas identificados durante el análisis. 41
Tabla 5.5. Descripción cuantitativa de los resultados.
Durante el análisis de los artículos resultantes, ciertas publicaciones definieron una mayor
cantidad de problemas que la mayoría, presentando así un mayor aporte a esta investigación.
Entre algunos de los trabajos más representativos se encuentran las publicaciones de Naser et
al [62], Kochhar et al [63] y Alavi et al [64].
5.4.3 Descripción de las categorías propuestas.
Los problemas encontrados en los 38 artículos restantes fueron clasificados en un conjunto de
categorías propuestas, inspiradas por los trabajos de Galvis et al [34] [65]. Estas categorías han
sido propuestas con el objetivo de cubrir un amplio rango de ámbitos, a los cuales puedan
corresponder los problemas. Las categorías propuestas se definen a continuación:
A. Abstracto o intrínseco: Esta categoría agrupa todos aquellos problemas que son causados
por aspectos propios del conocimiento o su gestión, de tal modo que no se presentan
debido a decisiones por parte de empleados u organizaciones. Esta categoría es propuesta
con el objetivo de cubrir aquellos problemas o dificultades que no pueden ser vinculados a
fallas o decisiones por parte de los miembros de una organización.
B. Organizacional: Esta categoría agrupa aquellos problemas que son causados directamente
por decisiones organizacionales, o aspectos asociados a la estructura de la organización
como tal. Esta categoría es propuesta con el objetivo de cubrir problemas que puedan ser
vinculados a la alta gerencia de una organización.
C. Cultural: Esta categoría contiene los problemas causados por aspectos asociados a la
cultura organizacional o de los empleados. Esta categoría es propuesta con el objetivo de
agrupar aquellos problemas generados a partir las posibles diferencias o discrepancias
culturales dentro de una organización, además de los problemas asociados a la interacción
entre individuos.
D. Infraestructural: Esta categoría contiene problemas de índole técnico, o causados por
limitaciones o fallas en el diseño de procesos organizacionales o de GC. Esta categoría es
propuesta con el objetivo de agrupar aquellos problemas que puedan presentarse debido
a una base deficiente, ya sea en términos de diseño o arquitectura.
39
E. Legal: Incluye a aquellos problemas causados por el potencial incumplimiento de una o
más leyes, o por limitaciones en el proceso de GC ocasionadas por estas. Esta categoría ha
sido propuesta con el objetivo de encasillar retos y limitaciones que puedan ser vinculados
a aspectos legales.
F. Error humano: Si bien la mayoría de los problemas presentados en las categorías
anteriores pueden vincularse de algún modo u otro al error humano (con excepción de la
primera), esta categoría se ha propuesto con el objetivo de agrupar problemas, que son
directa e inmediatamente causados por errores de aquellos involucrados en los procesos
de GC.
En cuanto a los procesos o etapas de gestión de conocimiento a ser asociados con los
problemas identificados, se utilizó como modelo de referencia al propuesto por Galvis et al
[34], el cual fue escogido mediante una caracterización y análisis de modelos de gestión de
conocimiento, planteados en las 2 primeras secciones de este capítulo.
Adicionalmente, se ha añadido al modelo de referencia, el proceso de implementación de GC.
Este proceso ha sido adicionado para propósitos de la caracterización de problemas de GC
presentada en este documento, con el objetivo de cubrir aquellos problemas o retos que se
presentan durante la implementación de GC, pero que no corresponden a un proceso
específico, de tal manera que no se presenten redundancias u omisiones.
A continuación, en la tabla 5.6, se presenta una definición de cada problema, la cual consta de
un título asignado, una descripción que defina el problema en términos generales, y un
identificador para abreviar su nombramiento y facilitar su posterior asignación durante la
caracterización. Este indicador se basa en las siglas del problema correspondiente, añadiendo
o removiendo siglas con el objetivo de evitar duplicidad entre los indicadores.
Una tabla con cada referencia y sus respectivos problemas planteados se puede encontrar en
el anexo B.
Problema Descripción Identificador
Saturación de Información
Almacenamiento excesivo de información y conocimiento, incurriendo en posible conocimiento irrelevante y dificultando la búsqueda de conocimiento.
(SI)
Conocimiento tácito Dificultades asociadas a la codificación y transferencia del conocimiento tácito.
(CT)
Implicaciones
legales
Potencial almacenamiento de conocimiento protegido o material ajeno que puede incurrir en violaciones de derechos de autor.
(IL)
40
Implementación errónea
Gestión de conocimiento implementada de manera incorrecta, siendo en su lugar gestión de datos o información.
(IE)
Implementación informal
Poca efectividad de iniciativas de GC al ser implementadas de manera informal.
(II)
Falta de entendimiento
Implementaciones de GC llevadas a cabo por organizaciones y empleados con baja comprensión del concepto.
(FE)
Conocimiento irrelevante
Almacenamiento de conocimiento que nunca llega a ser utilizado.
(CI)
Baja participación Escases de participación y contribución por parte de los involucrados.
(BP)
Etiquetado de problemas
Limitaciones a la hora de etiquetar y categorizar los problemas encontrados.
(EP)
Perdidas de conocimiento
Potenciales pérdidas de conocimiento tácito que no pudo ser capturado.
(PC)
Ausencia de integración
Falta de una integración de GC orientada al ciclo de vida de un producto.
(AI)
Insuficiencia universal
Insuficiencia de GC al ser implementada universalmente
(IU)
Flexibilidad del conocimiento
Dificultad a la hora de hacer al conocimiento flexible
(FdE)
Conocimiento deficiente
Almacenamiento de conocimiento con poca integridad o validez.
(CD)
Dependencia de Herramientas
Las implementaciones de GC tienden a ser dependientes de las herramientas de TI para la formalización y articulación del conocimiento explícito.
(DH)
Costo Las implementaciones de GC llegan a ser costosas, (C)
41
difíciles y consumen tiempo.
Acaparamiento de conocimiento
Los empleados pueden no estar dispuestos a compartir su conocimiento, ya sea por beneficio propio, o por temor a perder sus ventajas competitivas.
(AC)
Dificultad de outsourcing
Dificultad a la hora de implementar GC en proyectos de outsourcing.
(DO)
Comunicación por terceros
En el desarrollo de software, es posible perder información y conocimiento valioso si la comunicación entre desarrolladores y clientes se lleva a cabo a través de terceros.
(CpT)
Fallos de gerencia Fallos en la alta gerencia a la hora de facilitar las iniciativas de GC.
(FG)
Dificultad en ambientes foráneos
Dificultades a la hora de implementar GC en ambientes ajenos a esta (como e-learning), ya que estos pueden tener su propia estructura.
(DAF)
Restricciones de tiempo
Los procesos de GC pueden sobreponerse a los procesos de software o cualquier otro ámbito en que esta se esté implementando, generando restricciones de tiempo.
(RT)
Falta de contexto Sin el contexto apropiado, el conocimiento puede aplicarse de manera incorrecta.
(FC)
Comunicación insuficiente.
Problemas ocasionados por la falta de comunicación, o limitaciones en la misma (ej. Diferencias culturales o de ámbito).
(CIs)
Datos estructurados Almacenamiento no estructurado de datos. (DE)
Ambiente de conocimiento
Dificultad a la hora de crear y mantener un ambiente que permita el conocimiento colectivo y su evolución.
(AC)
Incentivo de transferencia
Falta de motivación e incentivos para transferir conocimiento
(IdT)
42
Limitaciones tecnológicas
Problemas infraestructurales causados por limitaciones de tecnología.
(LT)
Conocimiento a gestionar
Dificultades a la hora de determinar el tipo de conocimiento a gestionar.
(CG)
Falta de entrenamiento
Falta de entrenamiento o capacitación en los empleados en procesos de GC.
(FdEn)
Conocimiento organizacional
Falta de compromiso por parte de la alta gerencia a la hora de compartir conocimiento organizacional
(CO)
Identificación de conocimiento
Dificultad a la hora de identificar conocimiento y quien los posee.
(IdCo)
Separación de procesos
Separación entre los procesos de GC y procesos organizacionales, causando que los empleados deban saltar de un ámbito a otro.
(SP)
Discrepancias culturales
Problemas causados por diferencias culturales entre empleados, la organización, e incluso los sistemas de GC.
(DC)
Filtrado de conocimiento
Potencial filtrado de conocimiento o información que se desea proteger y mantener privado.
(FdC)
Métricas de efectividad
Falta de métricas que permitan evaluar la efectividad de implementaciones de GC.
(ME)
Limitaciones financieras
Limitaciones de presupuesto por parte de la organización a la hora de implementar GC.
(LF)
Esfuerzo de transferencia
Tiempo y esfuerzo invertidos en la transferencia de conocimiento.
(CoTr)
Falta de frameworks Falta de frameworks, o marcos de trabajo, que dicten como implementar GC.
(FaFr)
Incompatibilidad TI - Creación
El proceso de creación de conocimiento es difícil de controlar y poco compatible con herramientas de TI.
(InCr)
43
Conocimiento como objeto
Si el conocimiento se limita a ser tratado como un objeto que se puede dividir y manejar separadamente, esto puede prevenir la creación de conocimiento.
(CCo)
Tabla 5.6. Descripción de los problemas, junto con un nombre e identificador asignados.
5.5 Caracterización de los Problemas
A continuación, en la tabla 5.7, se presenta la caracterización de los problemas, asignando sus
identificadores a los procesos seleccionados y a las categorías propuestas.
Proceso Categorías Problemas
Identificación Organizacional (CI) (CG) (IdCo) (PC)
Adquisición Organizacional (PC) (SI)
Error humano (CD)
Legal (IL)
Creación Abstracto / Intrínseco (InCr) (CCo)
Cultural (DC) (CIs)
Organizacional (DC)
Error humano (CD)
Transferencia Abstracto / Intrínseco (CT) (CoTr)
Cultural (BP) (AC) (CIs) (DC) (IdT)
Organizacional (CpT) (CO)
Infraestructural (DO) (CpT) (DAF)
44
Codificación Abstracto / Intrínseco (CT) (FdE)
Organizacional (DH)
Infraestructural (DH)
Aplicación Abstracto / Intrínseco (FC)
Protección Infraestructural (FdC)
Error humano (FdC)
Evaluación Infraestructural (EP) (ME)
Implementación de GC
Abstracto / Intrínseco (IU)
Organizacional (IE) (II) (FE) (FG) (AC) (FdEn)
Infraestructural (IE) (AI) (C) (DO) (DAF) (RT) (LT) (LF) (SP) (FaFr)
Tabla 5.7. Caracterización de problemas en base a procesos seleccionados y categorías
propuestas.
5.5.1 Agrupación de actividades por problemas.
Aplicando lo presentado anteriormente, la tabla 5.8 muestra la caracterización de los
problemas de gestión de conocimiento, adaptados a las actividades del modelo de procesos;
esta caracterización describe la relación entre un proceso, un grupo de actividades y los
problemas asociados a este. Cabe resaltar que el proceso de implementación de gestión de
conocimiento no fue incluido en esta versión, debido a que no posee actividades definidas.
Proceso Actividad Categoría Problema
Identificación de conocimiento
IdC2 Organizacional (IdCo) (PC)
IdC3 Organizacional (IdCo) (PC)
IdC4 Organizacional (CI) (CG)
Adquisición de AdC1 Organizacional (PC) (SI)
45
conocimiento AdC2 Legal (IL)
AdC4 Error humano (CD)
Creación de conocimiento
CrC2 Cultural, organizacional (DC)
CrC3 Abstracto, cultural, organizacional (CCo) (CD) (CIs)
CrC4 Abstracto (InCr)
Transferencia de conocimiento
TrC2 Abstracto, Cultural, Organizacional (CoTr) (BP) (AC) (IdT) (CpT) (CO)
TrC3 Abstracto (CT)
TrC4 Cultural, infraestructural (CIs) (DC) (DO) (DAF)
Codificación de conocimiento
CoC2 Abstracto (CT)
CoC3 Abstracto (FdE)
CoC5 Organizacional, infraestructural (DH)
Aplicación de conocimiento
ApC6 Abstracto (FC)
Protección de conocimiento
PrC3 Infraestructural, error humano (FdC)
Evaluación de conocimiento
EvC2 Infraestructural (ME)
EvC6 Infraestructural (EP)
Tabla 5.8. Caracterización de problemas adaptada a las actividades del modelo de Galvis et al.
5.5.2 Problemas más comunes.
Para finalizar el capítulo 5 de este documento, y con base en la revisión bibliográfica llevada a
cabo sobre los problemas presentados en el área de GC, esta sección presenta un resumen de
los problemas más comúnmente encontrados en el área de GC.
A continuación, en la tabla 5.9, se presentan algunos de estos problemas, junto con el
respectivo número de publicaciones en los que son planteados.
46
Problema de gestión de conocimiento Cantidad de menciones
Conocimiento tácito 10
Acaparamiento de conocimiento 9
Saturación de información 5
Restricciones de tiempo 5
Falta de entendimiento 4
Conocimiento irrelevante 4
Conocimiento deficiente 3
Discrepancias culturales 3
Costo 3
Tabla 5.9. Problemas más comunes en GC, de acuerdo a la literatura.
Como se puede notar, no existe mucha diferencia en la prevalencia de problemas como los
costos de implementación o la saturación de información; sin embargo, es claro que los 2
problemas más comúnmente referenciados poseen un nivel de prevalencia que llega a duplicar
e incluso triplicar los de otros problemas considerados comunes. Por lo tanto, se considera al
acaparamiento de conocimiento y a las dificultades de transferir y codificar el conocimiento
tácito, como referentes de los problemas más comunes en gestión de conocimiento con
diferencia, y de acuerdo con la revisión bibliográfica presentada.
Sumado a esto, y tomando en cuenta los resultados obtenidos en la aplicación de un
instrumento realizado a un grupo de empresas de la región, en el anexo A, se identifica que
uno de los problemas más comunes es el de (CT), el cual describe las Dificultades asociadas a la
codificación y transferencia del conocimiento tácito. Por lo tanto, considerando que tanto en la
revisión bibliográfica como el resultado de la aplicación del instrumento, el problema
mencionado tuvo un alto nivel de prevalencia, este será tomado como caso de estudio para
proponer una estrategia de mejora. Esta propuesta se describe en el capítulo 6.
47
6. Estrategias de mejora de gestión de conocimiento en ingeniería de software.
Esta sección presenta la propuesta de indicadores y métricas de evaluación para iniciativas de
gamificación en contextos de gestión de conocimiento. Iniciando por una revisión de
estrategias de gamificación previamente implementadas, en función de solucionar problemas
motivacionales, seguido de la propuesta y definición de indicadores de evaluación, y
finalmente, la propuesta de las métricas construidas con base en estos indicadores.
6.1 Revisión de estrategias de juego en problemas de motivación.
Esta sección consta de una recolección de implementaciones de gamificación en diversos
contextos, junto con sus resultados, con el objetivo de generar mejoras en la motivación de sus
involucrados y obtener beneficios asociados a esta.
La primera de estas estrategias se presenta en 2 estudios documentados en [66], en los cuales
se llevó a cabo una prueba de implementación de mecánicas de juego en un curso educativo;
los resultados mostraron un aumento de contribución en los foros de discusión, además de
aumentos en motivación, compromiso y calidad de los artefactos generados.
Seguidamente, en un experimento documentado en [67], se gamificó una actividad de
brainstorming, mediante la adición de una leaderboard, y la clasificación de metas en 4 niveles
de dificultad. Esta implementación incrementó la motivación de los usuarios a la hora de
aceptar tareas de mayor dificultad.
Otro experimento llevado a cabo por el previamente mencionado autor Juho Hamari [68], se
basó en la implementación de un sistema de recompensas basado en medallas, en un servicio
utilitario de intercambio P2P con más de 3000 participantes, los cuales fueron asignados
aleatoriamente a grupos de tratamiento. Si bien la implementación de este sistema no generó
un incremento significativo en la actividad de los usuarios, aquellos interesados en el
monitoreo de las medallas, mostraron un aumento considerable de participación.
Continuando con el tópico de estrategias de gamificación y sus resultados, un estudio realizado
en [51] reúne varias implementaciones de gamificación en diferentes contextos, revelando
resultados mixtos, pero con mayor inclinación hacia el espectro positivo, debido a que la
mayoría de estos resultados se categorizaban como positivos o neutrales. Entre algunos de los
beneficios reportados por este estudio se encuentran: mejoras de motivación, resultados
prácticos y aumento de satisfacción.
En la siguiente sección se presentan aún más ejemplos de implementaciones de gamificación
junto con sus resultados, descritos en publicaciones tales como [69], [70] y [71]. Estos
ejemplos además servirán como refuerzo y justificación para los indicadores de evaluación a
ser propuestos.
48
6.2 Definición de aspectos de evaluación en gamificación.
Como se planteó al inicio de este capítulo, este proyecto pretende proponer indicadores para
la evaluación de efectividad en implementaciones de gamificación, orientada a la gestión de
conocimiento; de este modo se busca expandir lo propuesto en trabajos previamente
mencionados como [57], [58] y [59]. Se busca además, que estos indicadores enriquezcan el
análisis de la motivación en diferentes contextos, lo hagan más flexible, y sirvan como medidas
en futuras experimentaciones de gestión de conocimiento en procesos de software.
Los indicadores propuestos en este proyecto son: Participación, colaboración y contribución.
Esta decisión se basa en artículos y publicaciones académicas que relacionan estos conceptos
con el éxito o fracaso de iniciativas de gestión de conocimiento; de esta manera, algunos de
estas publicaciones se describen a continuación.
Para empezar, de acuerdo con [72], la participación de los empleados es un factor decisivo en
implementaciones de gestión de conocimiento; seguidamente, una encuesta reveló que la
gestión de conocimiento era considerada un factor principal de éxito en implementaciones de
gestión de conocimiento [72]. De acuerdo con [73], y con base en evidencia empírica, la
gestión de conocimiento es una actividad colaborativa, y por tanto es altamente dependiente
de la colaboración entre sus involucrados. Finalmente, [74] identifica varios factores comunes
asociados al fracaso de iniciativas de gestión de conocimiento, de entre las cuales se lista “falta
extendida de contribución”; además de esto, [74] identifica 3 causas principales para la falta de
contribución: Stakeholders no siendo invitados o incentivados a contribuir, Stakeholders
siendo incapaces de contribuir, y finalmente, Stakeholders no estando dispuestos a contribuir.
Con base en estas asociaciones, se realizó un análisis literario relacionado a estos factores, con
el objetivo de clarificar como la implementación de gamificación podría afectarlos.
Empezando por participación, autores en [75] presentan la hipótesis de que la implementación
de gamificación, en cursos de programación, podría afectar positivamente la participación de
los estudiantes; además sugieren que esta implementación debe llevarse a cabo en conjunto
con un ambiente de aprendizaje colaborativo online. Estos autores también proponen varios
factores que podrían influenciar la motivación de un usuario para participar en tales iniciativas,
algunas de estos factores son: incentivación personal, trabajo en equipo, apoyo de los
instructores, y el propio éxito académico del estudiante. Siguiendo en el ámbito de la
participación, en un caso estudio documentado en [76], se implementó un sistema de logros
basado en medallas, en una herramienta de aprendizaje empleada por más de 1000
estudiantes universitarios; esta implementación resultó en un incremento de participación y
entretenimiento. En un caso similar, una tabla de posiciones (También conocidas como
leaderboards), fue implementada en una firma profesional de los estados unidos, con el
objetivo de incentivar a los empleados a aprender los nombres y rostros de sus colegas
alrededor del país [70]. Inicialmente esta mecánica no generó mayor interés, sin embargo, con
la introducción del concepto de equipos al sistema, los índices de participación aumentaron de
5% hasta un 90%.
Con respecto a la contribución, en un experimento llevado a cabo en 2012, una mecánica de
gamificación fue removida de un sistema de red social, la cual consistía en un sistema de
49
puntos que recompensaba a jugadores con niveles, medallas, y la posibilidad de mostrar sus
nombres en una leaderboard; cuando el sistema se implementó inicialmente, la contribución
de los usuarios incrementó, mientras que su remoción causó un declive significativo en los
índices de contribución [77]. Además, varios autores e investigadores en [78] sugieren que la
gamificación posee un efecto positivo en la contribución de los usuarios, con resultados
indicando que la contribución se ve fuertemente incentivada por la proximidad del usuario a
una meta determinada, además del nivel de desafío presentado por sus tareas.
Finalmente, con respecto a colaboración, varios estudios indican que la implementación de
gamificación en ambientes educacionales potencia la colaboración entre involucrados, lo que
en consecuencia puede afectar positivamente los resultados del curso [79]. Además de esto,
en un estudio documentado en [79], un curso de programación con 249 participantes activos
experimentó la adición de un sistema gamificado de discusión colaborativa; este sistema
incentivaba a los estudiantes a publicar sus inquietudes, y recompensaba a quienes
contribuyeran a solucionar las de los demás. La implementación de este sistema fue un éxito,
generando mejoras en la colaboración y comunicación entre estudiantes, además de reducir
los tiempos de respuesta con respecto al sistema previo, no gamificado.
Como se ha podido ver, los indicadores propuestos de participación, colaboración y
contribución poseen una relevancia considerable, tanto en las implementaciones de gestión de
conocimiento, como en las de gamificación. En la siguiente sección, se toman estos indicadores
y se utilizan para definir métricas de evaluación en gamificación.
6.3 Definición de las métricas de evaluación.
Con base en los estudios e iniciativas presentados en la sección anterior, este proyecto
propone varias métricas para la medición de efectividad de gamificación en iniciativas de
gestión de conocimiento. El concepto de métrica se define como un estándar para medir o
evaluar algo, especialmente mediante el uso de estadísticas [80]. Se ha optado en este
proyecto por la propuesta y uso de métricas, con base en trabajos publicados que emplean y/o
sugieren el uso de métricas en implementaciones de gamificación, tales como [81], [82] y [83].
Estas métricas se definen con base en los indicadores propuestos en la sección anterior, y se
presentan a continuación.
La primera de estas métricas propuestas es la “Participación Activa” (PA). Esta se refiere al
porcentaje de miembros de un grupo que participan activamente en las actividades propuestas
de gestión de conocimiento. Ésta métrica se define de la siguiente manera:
(PA) = ((PE)/ (PT))*100
Donde (PE) = “Participación Efectiva”, la cual se refiere a la cantidad de miembros de un grupo
que participan en las actividades propuestas de gestión de conocimiento.
Y (PT) = “Participantes Totales”, se refiere al número total de participantes encontrados dentro
del grupo.
Seguido de esto tenemos a la “Colaboración Activa” (CA). Esta métrica se refiere al porcentaje de instancias en las que los miembros del grupo se proveen entre ellos de ayuda útil. A pesar
50
de que miembros del grupo podrían pretender ayudar a otros más de lo que este indicador llegaría a mostrar, si sus esfuerzos colaborativos no son catalogados como útiles, no son contados como efectivos. Esta métrica se define a continuación:
(CA) = ((CE)/ (PT))*100
Donde (CE) = “Colaboración Efectiva”, la cual se refiere al número de instancias en que esfuerzos útiles de colaboración son proveídos por miembros del grupo de trabajo.
Y (PT) = “Participantes Totales”, equivale de nuevo al número total de participantes dentro del grupo de trabajo.
Finalmente, tenemos como última métrica a la “Contribución” (C). Esta métrica equivale al porcentaje de artefactos hallados dentro de un grupo de trabajo, los cuales han impactado el proyecto respectivo del grupo de manera positiva. Estos artefactos de conocimiento pueden encontrarse en varias formas, tales como documentos, archivos, papers, conversaciones, imágenes, pensamientos, software, bases de datos, mensajes de correo electrónico, conjuntos de datos, y básicamente cualquier elemento que represente significado y entendimiento [41]. En el contexto de la gestión de conocimiento, estos artefactos deben estar presentados en forma explícita, lo que implica que el conocimiento hallado en formas tales como pensamientos y conversaciones debe ser documentado.
Esta métrica se define de la siguiente manera:
(C) = ((AE)/ (NdA))*100
Donde (AE) = “Artefactos Efectivos”; esto equivale al número de artefactos que han sido utilizados y/o modificados por el proyecto, además de haber causado un impacto positivo dentro de este.
Y (NdA) = “Número de Artefactos”, equivale al número total de artefactos encontrados dentro del grupo de trabajo.
De esta manera concluye la propuesta de indicadores y métricas de evaluación, presentada en este proyecto. El siguiente capítulo de este documento se enfoca en el caso estudio pertinente al proyecto en cuestión, considerando aspectos como avances y diseño de la aplicación.
6.4 Definición de una estrategia de mejora basada en gamificación.
En esta sección se presenta un método para el desarrollo de estrategias de gamificación,
adaptado al modelo de referencia establecido en el capítulo 5, y que corresponde al objetivo 2
de este proyecto. Este modelo es definido a profundidad en el documento correspondiente al
anexo C.
El método propuesto tiene como concepto fundamental el trabajo realizado en [91].
Ampliando la propuesta inicial con elementos que permitan medir y evaluar en forma cíclica
las mecánicas y elementos de juego diseñados. En este sentido, el método está compuesto de
tres etapas: Un procedimiento de ambiente de juego; el ambiente de juego y la medición y
evaluación. A continuación, la figura 6.1 muestra una representación conceptual del método, y
los 3 componentes de cada etapa.
51
Figura 6.1. Modelo conceptual para el diseño de estrategias de juego.
Seguido de esto, en las siguientes 3 subsecciones se describen las tres etapas y sus respectivos
componentes.
6.4.1 Procedimiento de ambiente de juego.
Este se compone de 5 pasos, descritos a continuación.
Evaluación Inicial: Permite definir un conjunto de problemas, identificados en las interacciones de
la organización. Este componente sugiere tener en cuenta datos como: Población afectada, tiempo
estimando para realizar la estrategia, tecnologías involucradas, artefactos (documentos y demás).
Análisis de Usuario: Los usuarios son vistos como los jugadores según [51]. El resultado de esta
etapa, será una caracterización de los jugadores según su experiencia de juego, este enfoque es
tomando de trabajos como [92], donde se analizan los jugadores según su interacción y modo de
juego. Esta etapa sugiere un análisis entre expertos y la organización, para definir los tipos de
jugadores que estarán involucrados en la estrategia de juego diseñada.
Objetivos de Negocio: Los objetivos de negocio son del interés de la alta gerencia, establecen las
motivaciones extrínsecas de la organización según [91]. Se definen las metas, que se buscan
alcanzar con la implementación de la estrategia de juego. El objetivo de negocio debe ser medible
y verificable, para que la estrategia de juego. Esto permite medir más adelante, el retorno de
inversión en tiempo y esfuerzo que la organización pretende obtener, después de aplicar la
estrategia de juego.
52
Objetivos Transversales: Los objetivos transversales establecen las condiciones iniciales para
ejecutar los objetivos de negocio. Son metas específicas, del interés del jugador. Los objetivos
transversales permiten definir el modo de estimar y medir la motivación intrínseca del jugador, en
su experiencia de juego. Se sugiere establecer metas a corto y mediano plazo, para que sean
desarrolladas por el jugador.
Diseño de la mecánica: Una mecánica en gamificación según [51], es el diseño y adecuada
configuración de los diferentes elementos de juego, agrupados por un propósito común. Una
mecánica de juego permite cumplir con la motivación intrínseca de los jugadores y representa en
tareas cortas y definidas la forma efectiva de alcanzar la motivación extrínseca de los objetivos de
negocio. Entre las mecánicas más comunes están las propuestas de trabajos como [51]
(autonomía, competencia y relación). Otros trabajos como [72] y [79], proponen mecánicas en
aspectos relacionados con la colaboración y participación, en procesos de gestión de
conocimiento. La selección y diseño de la mecánica de juego, permite modelar los objetivos
transversales, representados en dinámicas y elementos de juego.
6.4.2 Ambiente de juego.
El módulo de ambiente de juego tiene como propósito definir el modo en que se ejecutará la
estrategia de juego propuesta. Este establece las condiciones y reglas de juego para las mecánicas
seleccionadas.
Las políticas de juego: Una política de juego determina, las reglas y condiciones de la estrategia
de juego según [91]. Las políticas de juego son diseñadas con el propósito de generar
entretenimiento y motivación en el jugador durante su experiencia de juego. De este modo, las
políticas de juego definen las condiciones y restricciones para manipular y configurar las dinámicas
de juego y el modo en que estas son usadas durante la experiencia de juego.
Experiencia de juego: En este componente se analiza y se ajusta los diferentes niveles de
experiencia y adaptación que posee el jugador, en su interacción con la aplicación que implementa
la estrategia de juego. Se han considerado niveles como: onboarding, habit-building, y mastery,
mencionados en diversos trabajos como [92], donde se plantea además, los llamados ciclos de
actividad descritos también en [58]. Esto facilita la medición de los resultados correspondientes a
la motivación intrínseca. La variabilidad en la experiencia de juego aplicada a la estrategia
diseñada, garantiza que el jugador experimente sensaciones y emociones diversas, lo que conlleva
a obtener resultados positivos como: compromiso y alta motivación en participación y
cooperación de los involucrados.
6.4.3 Medición y evaluación.
Análisis de eficiencia: Se propone usar métricas, basadas en principios de gamificación como las
propuestas en [79] y [57], donde se definen métricas con un propósito específico, en procesos de
53
gestión de conocimiento. Las métricas utilizan los elementos definidos en la mecánica de juego y
establecen indicadores apropiados, para medir el alcance los objetivos transversales.
Revisión y ajuste: La revisión es una tarea que permite analizar si los objetivos transversales han
sido cumplidos. En caso contrario, se procede a ajustar la mecánica diseñada. La revisión compara
los datos obtenidos por los indicadores, con el propósito de los objetivos transversales. Si al
menos un objetivo transversal no cumple su propósito, el proceso retorna al diseño de la
mecánica. Con el fin de realizar un ajuste, ya sea en los elementos seleccionados para la mecánica
de juego o en la selección de la mecánica.
54
7. Caso de estudio.
7.1 Caracterización del prototipo.
Este documento presenta una especificación de la aplicación “Architect Discover”, definida
para el cumplimiento de un caso de estudio. En este caso estudio se pretende proporcionar
una herramienta WEB, para el manejo de definición, control y desarrollo de competencias en
perfiles de arquitectos de software para la empresa PREMIZE S.A.
7.2 Propósito del caso de estudio
El caso de estudio ha sido planteado, con el objetivo de mitigar uno de los problemas
identificados en la organización, el cual consiste en las dificultades que presentan los
miembros de un equipo de desarrollo, en el momento de expresar o codificar conocimiento
tácito a conocimiento explícito.
Las situaciones en particular que se presentan, muestran inconvenientes organizacionales para
los equipos de desarrollo, en el momento de usar paquetes de código (fuentes), que están
alojados como repositorios, para el desarrollo de los proyectos de la organización.
Estos paquetes son implementaciones de conocimiento, adquirido durante el desarrollo de
otros proyectos. Los paquetes tienen el propósito de brindar herramientas tipo
almacenamiento centralizado, el cual mantiene versiones de código disponible, para el uso de
los equipos de desarrollo de la organización.
La problemática específica que ha sido identificada, al interior de la organización, se relaciona
con diversas situaciones donde los miembros de un equipo de desarrollo, no hacen el uso
adecuado de dichos repositorios. Las situaciones encontradas son:
A. Se desconoce la existencia del recurso: Los desarrolladores afirman no conocer el
recurso de repositorio y por lo tanto implementan por completo los requisitos, realizando
más esfuerzo, tiempo y recursos de la organización.
B. Desvalorización del recurso: Se conoce el recurso de repositorio, pero no se valora
el potencial de ayuda, que este puede generar en el desarrollo de sus aplicaciones.
C. Bajo uso del recurso: El uso del recurso es muy bajo, en el desarrollo de los
productos de la organización. Por lo tanto el desarrollador no reutiliza los paquetes de
código de forma eficiente.
55
D. Mal uso de los paquetes del recurso: Cuando el desarrollador utiliza los diferentes
paquetes del repositorio, no documenta las modificaciones, y en muchos casos no informa
sobre dichas modificaciones.
E. Gestión de colaboración inadecuada del recurso: Los desarrolladores no generan
actividades y espacios de trabajo en equipo, para mejorar el uso del repositorio. NO se
generan las contribuciones necesarias para usar como equipo de trabajo, los paquetes de
uso común al proyecto.
F. Bajo impacto del uso del recurso en los proyectos de la organización: Cuando se
usa el repositorio, no se genera el conocimiento esperado, para impactar en la mejora del
diseño del proyecto.
7.3 Condiciones iniciales de un prototipo de mejora a las situaciones presentadas.
Considerando las situaciones mencionadas en la sección anterior, se propone implementar una
herramienta WEB, que aplique estrategias de juego, basada en principios de gamificación.
La herramienta implementada debe cumplir con las siguientes condiciones de contexto:
1. Debe propiciar el uso de repositorios de código durante el desarrollo de un
proyecto de software.
2. Generar condiciones de evaluación, durante el desarrollo de proyecto, para
identificar competencias de trabajo en equipo y habilidades como arquitecto de software.
3. Posibilitar la creación y codificación de nuevo conocimiento, a partir de las
experiencias adquiridas durante el desarrollo de los proyectos.
4. Generar experiencias de juego atractivas, y motivantes, para medir y mejorar
aspectos como participación y colaboración de los equipos de desarrollo.
7.4 Diseño de propuesta de estrategia de juego:
Condiciones de inicio del diseño de estrategia de juego.
1. Seleccionar una mecánica de juego tipo autonomía y relación, para el diseño de la
estrategia de juego.
2. Usar elementos de juego como puntos, insignias, avatares, barras de progreso.
3. Diseñar una narrativa de juego, que genere la conducción de actividades de juego.
4. Establecer las condiciones de experiencia de juego, para mejorar la interactividad y
la motivación intrínseca de los jugadores.
5. Establecer las políticas de juego y las reglas de evaluación de las políticas de juego,
para determinar si el objetivo de juego y de la organización se han cumplido
56
7.5 Propuesta de la estrategia de juego
La estrategia de juego que se propone, plantea una narrativa de juego, donde un personaje
tipo (AVATAR) debe aprender y adquirir habilidades de un arquitecto de software, con la
ayuda del usuario. El personal debe participar de misiones y retos relacionados con el buen
manejo del repositorio de código. A medida que el usuario se enfrenta a retos puntuales sobre
el buen uso del repositorio en su proyecto. El personaje evoluciona en su conocimiento y
habilidades, para construir un artefacto, el cual debe ser reconstruido por partes.
La aplicación permite ver la evolución tanto del personaje como del jugador, Además visualiza
el logro en cuanto a insignias y puntajes alcanzados del jugador.
7.6 Requisitos.
Habiendo planteado el propósito y la funcionalidad del prototipo, a continuación, en la tabla
7.1, se establecen los requerimientos o requisitos totales de esta aplicación.
Listado de requisitos
El sistema debe permitir la visualización en una misma pantalla de 6 secciones. Las secciones
son: Archivos o repositorios, Score, Retos y Misiones, Nave y Componentes, Información del
Avatar y su Avatar y por último, Información de la línea del proyecto.
El sistema debe permitir la visualización de los archivos o repositorios, al lado izquierdo de la
pantalla.
El sistema debe permitir la visualización de los archivos o repositorios, en forma de árbol, es
decir, cada nodo con sus respectivos hijos.
El sistema debe permitir que los archivos y repositorios se habiliten de acuerdo a la barra de
proceso de proyecto.
El sistema debe permitir que cada vez que un archivo o repositorio se habilite y sea utilizado, se
deba permitir arrastrar el archivo o repositorio a la línea del proyecto.
El sistema debe permitir la visualización del Score, en la parte de abajo de la pantalla.
El sistema debe permitir visualizar en la sección de Score, los logros obtenidos así como su barra
de progreso.
El sistema debe permitir aumentar el Score cada vez que el usuario gane una medalla o cumpla
un logro.
El sistema debe permitir la visualización de los retos y misiones, en la parte de abajo al lado
derecho de la sección del Score.
El sistema debe permitir mostrar en la sección de retos y misiones, los diferentes retos y
misiones que se deben cumplir para que el usuario logre medallas y habilite archivos o
repositorios.
El sistema debe permitir la visualización de la nave y sus componentes en la parte derecha,
arriba de la sección retos y misiones.
El sistema debe mostrar en la sección, nave y componentes, todos aquellos componentes que le
van a permitir al avatar construir y mejorar la nave.
57
Arriba de la nave se encuentra la evolución del avatar, son los logro y medallas, a partir de las
cuales el avatar va adquiriendo nuevas habilidades y herramientas.
El sistema debe permitir la visualización de la información de avatar y su avatar, en la parte
derecha, arriba de la sección de nave y componentes.
El sistema debe permitir mostrar en la sección información de avatar y avatar, la información
actual que posee el avatar, es decir, sus habilidades y herramientas que puede utilizar.
El sistema debe permitir mostrar en la sección de información de avatar y avatar, mostrar un
avatar, es decir, una pequeña figura, la cual ilustre las herramientas que puede utilizar, así como
sus habilidades.
El sistema de permitir la visualización de la información de la línea del proyecto en la parte
centrar de la pantalla.
El sistema debe permitir mostrar la línea del proyecto, es decir, una línea en el tiempo de
proyecto, donde se situación las diferentes actividades.
El sistema debe permitir que cada vez que el usuario desarrolle o cumpla con alguna actividad,
debe seleccionar y arrastrar de la sección archivos y repositorios, el elemento que utilizo para
cumplir con la actividad.
El sistema debe permitir que se vea reflejado en una barra de progreso, el avance actual del
proyecto. La unidad de medida de la barra de progreso es el porcentaje (%).
Tabla 7.1 Listado de requerimientos del prototipo a desarrollar.
7.7 Diseño del prototipo.
En esta sección se presenta el proceso de desarrollo para la aplicación propuesta, el cual se
enfoca en una historia de usuario en particular, la cual en el caso de este proyecto consiste en
la documentación de paquetes de software. Este acto de documentación conlleva al avance del
usuario con respecto al cumplimiento de un reto o misión, y le otorga a este una cantidad
determinada de puntos, los cuales se añaden a su Score.
Completar misiones otorga 3 recompensas al usuario, las cuales consisten en la obtención de
logros, la evolución por parte del personaje tipo Avatar, y la compleción de la nave del Avatar.
Para propósitos de este prototipo, solo se contará con la obtención de una misión y un logro.
A continuación se muestra una imagen representativa de las misiones desplegadas en pantalla.
Figura 7.1. Misiones presentadas al jugador, en este caso completadas.
58
El desarrollo de este requisito se plantea mediante la metodología de desarrollo ágil SCRUM. El
requisito en cuestión es tomado como una historia de usuario, la cual se presenta a
continuación, en la tabla 7.2:
Historia de usuario
Número: 1 Usuario: empleado
Nombre de historia: Documentar paquetes
Prioridad en negocio: Alta Riesgo en desarrollo: Bajo
Puntos estimados: 5 Iteración asignada: 1
Programador responsable: Álvaro Javier Loaiza Montoya.
Descripción: Los empleados podrán documentar paquetes de datos dentro del sistema.
Validación: El usuario podrá ingresar datos correspondientes a nombre y descripción de un
paquete determinado. Al completar exitosamente esta transacción, el usuario sumará puntos a su
Score, siempre y cuando este no haya completado todas las misiones y logros disponibles. Tras
realizar correctamente esta transacción en 5 ocasiones, el usuario habrá completado la primera
misión, lo cual le otorga la obtención del primer logro, la visualización de la evolución del Avatar, y
la visualización de la compleción de la Nave del Avatar.
Tabla 7.2. Historia de usuario planteada en el prototipo.
El desarrollo de esta historia de usuario se plantea a través del curso de 1 Sprint. A continuación,
este Sprint se presenta a través de un Sprint backlog en la tabla 7.3:
Tabla 7.3 Sprint backlog del prototipo.
Historia de usuario Tareas Estado Horas invertidas
Día 1 Día 2 Día 3 Día 4 Día 5
Los empleados podrán
documentar paquetes
de datos dentro del
sistema.
Diseñar la interfaz gráfica a
desplegar en pantalla.
Completada. 3 2 0 0 2
Codificar la primera misión. Completada. 1 2 1 0 0
Codificar el primer logro. Completada. 1 1 1 0 0
Codificar la función de
cambio de la nave.
Completada. 0 1 2 0 0
Codificar la función de
cambio del Avatar.
Completada. 0 0 2 0 0
Codificar el Score. Completada. 0 1 1 0 0
Diseñar la interfaz de
documentación de paquetes.
Completada. 0 0 0 1 1
Codificar el proceso de
documentación de paquetes.
Completada. 0 0 0 2 3
59
7.8 Estado Actual.
Actualmente, el diseño y desarrollo del prototipo se han finalizado exitosamente. Por lo tanto,
esta sección concluye el capítulo 7, presentando algunas capturas de pantalla correspondientes al
prototipo y sus funcionalidades.
Para empezar, la figura 7.2 muestra una captura de la aplicación en su estado inicial, sin que un
usuario haya llevado a cabo una documentación.
Figura 7.2. Captura de pantalla inicial de la aplicación.
Seguidamente, en la figura 7.3, se presenta la interfaz de documentación de paquetes, la cual se
despliega en pantalla al hacer click en el botón “Documentar paquete”.
60
Figura 7.3. Interfaz de documentación de paquetes.
Tras llevar a cabo una documentación de paquetes, varios cambios ocurren en pantalla, entre los
cuales se destacan: Incremento del Score total del usuario, avance en la barra de progreso e
incremento del contador de paquetes documentados. Además de esto, se presenta en la esquina
superior derecha, una notificación de la documentación realizada exitosamente.
Estos cambios pueden visualizarse a continuación en la figura 7.4.
Figura 7.4. Captura de pantalla de la aplicación tras llevar a cabo una documentación de paquete.
Finalmente, al llevar a cabo 5 documentaciones exitosas de paquetes, se presenta un último
conjunto de cambios en pantalla, de entre los cuales se destacan los siguientes:
61
La barra de progreso se completa
Se cumple la primera misión, por lo que su color cambia a verde, indicando que se ha
completado exitosamente.
Se obtiene el primer logro, por lo que, al igual que la primera misión, su color cambia a
verde.
La nave del Avatar se completa, por lo cual se visualiza en su estado finalizado.
El avatar evoluciona, por lo cual se visualiza con un aspecto diferente y nuevos accesorios
equipados.
Estos cambios pueden visualizarse a continuación en la figura 7.5.
Figura 7.5. Captura de pantalla de la aplicación tras completar la primera misión.
Adicionalmente, esta pantalla presenta notificaciones correspondientes a la exitosa
documentación de un paquete, la evolución del avatar, la compleción de la nave, el cumplimiento
de la primera misión y la obtención del primer logro.
Estas notificaciones se muestran a continuación en la figura 7.6.
62
Figura 7.6. Notificaciones desplegadas tras la documentación de 5 paquetes.
63
Conclusiones y trabajo a futuro.
Con el objetivo de concluir el presente documento, esta sección presenta una recapitulación del
trabajo realizado, en función del complimiento de los objetivos planteados, y sus observaciones
correspondientes.
Para empezar, el primer objetivo se ha cumplido, mediante la caracterización de procesos de
software llevada a cabo en el capítulo 5, basada en una revisión bibliográfica. Este proceso de
caracterización permitió establecer un modelo de referencia, el cual fue utilizado para apoyar el
cumplimiento de los demás objetivos.
Seguidamente, el segundo objetivo se cumplió, mediante el establecimiento de un proceso para el
diseño de estrategias de gamificación, presentado en el capítulo 6, y adaptado al modelo de
referencia establecido en el primer objetivo. El planteamiento de este proceso es apoyado por la
definición y caracterización de problemas en GC, presentada en el capítulo 5. Esta revisión y
caracterización se lleva a cabo en base al modelo de referencia establecido en el primer objetivo.
Finalmente, el tercer objetivo se ha cumplido, mediante el planteamiento de diseño de un
prototipo web, presentado en el capítulo 7. El diseño de este prototipo se realizó con base al
proceso para el diseño de estrategias de gamificación, establecido en el segundo objetivo. El
problema a mitigar, planteado en el diseño del prototipo, y que corresponde a la dificultad de
expresar y codificar conocimiento tácito (CT), fue seleccionado a partir de 2 procesos
investigativos. Estos procesos corresponden a la revisión bibliográfica presentada en el capítulo 5,
y una encuesta documentada en el anexo A, la cual emplea un instrumento de medición e
identificación, planteado en el mismo documento. Ambos casos presentaron al problema (CT) con
alta prevalencia, siendo el problema más común de acuerdo con la revisión bibliográfica.
Teniendo en cuenta el cumplimiento de estos objetivos, a continuación se presentan varias
observaciones correspondientes al trabajo realizado y presentado en este documento.
Durante la revisión bibliográfica correspondiente a la gestión de conocimiento, se pudo observar
que el concepto de GC puede generar diversas interpretaciones, y como consecuencia,
confusiones en su comprensión y aplicación. Esto invita a proponer alternativas que ayuden a
generar espacios de comprensión más agiles, motivadores y flexibles. Esto corresponde con el
diseño de estrategias de gamificación, presentado en este documento, en función de generar un
aporte en aspectos como la comprensión, en el área de GC.
Además, durante la revisión bibliográfica correspondiente a los problemas asociados a GC, se pudo
notar la presencia de varios problemas relacionados con la falta de motivación, disposición e
incentivos a la hora de transferir conocimiento. A partir de estos resultados, se pudo observar un
contraste entre estos problemas y los beneficios asociados a la gamificación, establecidos en el
capítulo 4, de entre los cuales se destacan las mejoras con respecto a la motivación. Este contraste
permite fortalecer la decisión de implementar el concepto de gamificación, para propósitos de
este proyecto.
64
Finalmente, durante el planteamiento de aspectos y métricas de evaluación para las
implementaciones de gamificación, se establece que estos aspectos corresponden a desafíos
presentes en las implementaciones de GC. Además de esto, es posible observar que estos desafíos
poseen el potencial de manifestarse en procesos de desarrollo de software, lo cual refuerza la
necesidad de definir estos aspectos y métricas, dado que los procesos de GC y gamificación,
planteados en este documento, se encuentran orientados a procesos de software.
65
Referencias.
[1] F. O. Bjørnson and T. Dingsor, Knowledge Management in Software Engineering: A systematic review of studied concepts, findings and research methods used, Information and Software Technology, Vol. 50, pp. 1055 – 1068, (2008). [2] K. Dalkir, Knowledge Management in Theory and Practice, McGill University. Vol. 3, 2013. [3] E. Herranz, R. C. Palacios and A. A. Seco. Towards a new approach to supporting top managers in SPI organizational change management. Procedia Technology, Vol. 9, pp. 129 – 138, In International Conference on Project Management, (2013). [4] S. Helen, B. Nathan, B. Sarah, H. Tracy and R. Hugh, Models of motivation in software engineering, Information and Software Technology, Vol. 51(1), pp. 219–233. (2009). [5] Michael Fontaine and Eric Lesser - Challenges in managing organizational knowledge - IBM Institute for Knowledge-Based Organizations. [6] J. Swacha, Gamification in knowledge management: motivating for knowledge sharing, polish journal of management studies, vol.12, pp. 150 – 160, 2015 [7] S. Deterding, D. Dixon, R. Khaled and L. Nacke, From Game Design Elements to Gamefulness: Defining “Gamification”. ACM Proceeding, MinTreck 15th International Academic MindTrek Conference: Envisioning Future Media Environments, 2011. [8] From Game Design Elements to Gamefulness: Defining “Gamification” Sebastian Deterding, Dan Dixon, Rilla Khaled & Lennart Nacke. [9] Jitendra Maan - Social Business Transformation through Gamification - Tata Consultancy Services Ltd. [10] Monitoring Evolution of Code Complexity in Agile/Lean Software Development: A Case Study at Two Companies - Vard Antinyan, Miroslaw Staron, Wilhelm Meding, Per Österström, Henric Bergenwall, Johan Wranker, Jörgen Hansson, Anders Henriksson. Computer Science and Engineering, Chalmers| University of Gothenburg, Ericsson AB, Sweden| AB Volvo, Sweden. SE 412 96 Gothenburg [11] NONAKA, I. Y TAKEUCHI, H. (1995). The Knowledge-Creating Company. University Press. [12] Michael Fontaine and Eric Lesser - Challenges in managing organizational knowledge - IBM Institute for Knowledge-Based Organizations. [13] A report by Harvard business review analytic services: The Impact of Employee Engagement on Performance. [14] Driving Performance and Retention through Employee Engagement: A Quantitative Analysis of Effective Engagement Strategies. [15] GRUPOS FOCALES: UNA GUÍA CONCEPTUAL Y METODOLÓGICA - Jazmine Escobar y Francy Ivonne Bonilla Jiménez, Universidad El Bosque. [16] DRIVING CHANGE WITH INTERNAL COACHING PROGRAM - DAVID & RUTH DONDE. [17] Eduardo Herranz, Ricardo Colomo-Palacios, Antonio Amescua-Seco. Towards a new approach to supporting top managers in SPI organizational change management. [18] INTEGRATING GAMIFICATION WITH KNOWLEDGE MANAGEMENT - Sergej Rinc. International School for Social and Business Studies, Slovenia [email protected]. [19] GAMIFICATION IN KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEMS - Michal Ďuriník. [20] AGENCY EFFECTIVENESS HANDBOOK, April 2013, CHAPTER 3: Knowledge Management - Rostom Omar, Fatma Adel, Farida Tawdi, Sarah Abdel Hamid, Tony Penny, Imelda Maher, Maria Wieslander, Kristina Geiger, and Heidi Sada.
66
[21] SCORŢA IULIANA, A knowledge management practice investigation in Romanian software development organizations, The Economic Informatics Department, The Academy of Economic Studies, Bucharest, Piaţa Romană no.6, ROMANIA. [22] Mariel A. Ale, Carlos M. Toledo, Omar Chiotti, María R. Galli – A conceptual model and
technological support for organizational knowledge management, CIDISI-UTN, Centro de
Investigación y Desarrollo de Ingeniería en Sistemas de Información, Universidad Tecnológica
Nacional, Lavaisse610, (S3004EWB) Santa Fe, Argentina. INGAR (CONICET–UTN), Instituto de
Desarrollo y Diseño, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Avellaneda3657,
(S3002GJC) Santa Fe, Argentina.
[23] Klaus North, Rüdiger Reinhardt, Alexandra Schmidt - THE BENEFITS OF KNOWLEDGE
MANAGEMENT: SOME EMPIRICAL EVIDENCE.
[24] AGENCY EFFECTIVENESS HANDBOOK, April 2013, CHAPTER 3: Knowledge Management -
Rostom Omar, Fatma Adel, Farida Tawdi, Sarah Abdel Hamid, Tony Penny, Imelda Maher, Maria
Wieslander, Kristina Geiger, and Heidi Sada.
[25] Finn Olav Bjørnson, Knowledge Management in Software Process Improvement.
[26] T.H. Davenport and L. Prusak, Working Knowledge: How Organization Manage What They
Know, Harvard Business School Press, 1998.
[27] Broderick Crawford Labrin, Gestión del Conocimiento en enfoques de Desarrollo de Software
Tradicional y Agilista.
[28] Inga Lapiņaa, Gunta Maurānea, Olga Stariņeca, Human resource management models:
aspects of knowledge management and corporate social responsibility, pag 3.
[29] M. Max Evans, Kimiz Dalkir and Catalin Bidian, A Holistic View of the Knowledge Life Cycle:
The Knowledge Management Cycle (KMC) Model, pag 1, School of Information Studies, McGill
University, Montreal, Canada.
[30] Ioana Rus y Mikael Lindvall - Knowledge Management in Software Engineering - Fraunhofer
Center for Experimental Software Engineering, Maryland. Pag 1,3
[31] Ana Candida Cruz Natali, Ricardo de Almeida Falbo - Knowledge Management in Software
Engineering Environments
[32] M. Max Evans, Kimiz Dalkir and Catalin Bidian, A Holistic View of the Knowledge Life Cycle:
The Knowledge Management Cycle (KMC) Model, School of Information Studies, McGill University,
Montreal, Canada.
[33] Inga Lapiņaa, Gunta Maurānea, Olga Stariņeca, Human resource management models:
aspects of knowledge management and corporate social responsibility.
[34] Towards a reference model for knowledge management processes for software-developing
organizations: validation by experts - ERNESTO AMARU GALVISLISTA, JENNY MARCELA SÁNCHEZ-
TORRES, and MAYDA PATRICIA GONZÁLEZ ZABALA.
[35] An Introduction to Requirements Knowledge W. Maalej and A.K. Thurimella.
[36] Ioana Rus y Mikael Lindvall - Knowledge Management in Software Engineering - Fraunhofer
Center for Experimental Software Engineering, Maryland. Pag 1,3
[37] Basili V, Costa P, Lindvall M, Mendonca M, Seaman C, Tesoriero R, Zelkowitz M (2001) An
experience management system for a software engineering research organization. In: Proceedings
of the 26th annual NASA Goddard Software engineering workshop. Greenbelt, Maryland, USA
67
[38] RATIONALE MANAGEMENT IN SOFTWARE ENGINEERING - ALLEN H. DUTOIT & BARBARA
PAECH.
[39] The Personal Software Process(PSP) - Watts S. Humphrey. November 2000
[40] The Personal Software Process (PSPSM) Body of Knowledge, Version 2.0 - Marsha Pomeroy-
Huff, Robert Cannon, Timothy A. Chick, Julia Mullaney, William Nichols. August 2009
[41] Ovidiu-Iliuta Dobre - Employee motivation and organizational performance, The Bucharest
University of Economic Studies
[42] Bartol, K.M., Martin, D.C. (1998) Management, McGraw Hill.
[43] April Everett, Benefits and Challenges of Fun in the Workplace. University of North Carolina at
Greensboro.
[44] Joao Fernándes, Diogo Duarte, Claudia Ribeiro, Carla Farinha, Joao Madeiras Pereira y Miguel
Mira da Silva - iThink : A game-based approach towards improving collaboration and participation
in requirement elicitation
[45] Michael Filsecker y Daniel Thomas Hickey - A multilevel analysis of the effects of external
rewards on elementary students’ motivation, engagement and learning in an educational game.
[46] Andrés Francisco Aparicio, Jose Luis Isla Montes y Francisco Luis Gutiérrez Vela - Analysis of
the effectiveness of gamification.
[47] Kai Huotari y Juho Hamari - Defining Gamification - A Service Marketing Perspective
[48] Is it all a game? Understanding the principles of gamification - Karen Robson, Kirk Plangger,
Jan H. Kietzmann, Ian McCarthy, and Leyland Pitt.
[49] Richard M. Ryan y Edward L. Deci - Intrinsic and Extrinsic Motivations: Classic Definitions and
New Directions, University of Rochester.
[50] Simone de Sousa Borges, Vinicius H. S. Durelli, Helena Macedo Reis y Seiji Isotani - A
Systematic Mapping on Gamification Applied to Education, University of São Paulo (ICMC) – USP
São Carlos, SP – Brazil
[51] Katie Seaborn, Deborah I. Fels. Gamification in theory and action: A survey
[52] Jitendra Maan - Social Business Transformation through Gamification - Tata Consultancy
Services Ltd
[53] Thiebes Scott, Lins Sebastian y Basten Dirk - GAMIFYING INFORMATION SYSTEMS – A
SYNTHESIS OF GAMIFICATION MECHANICS AND DYNAMICS, University of Cologne, Cologne,
Germany
[54] "Hearts, Clubs, Diamonds, Spades: Players Who suit MUDs", Richard Bartle (1996)
[55] Dan Dixon - Player Types and Gamification, University of the West of England.
[56] O. Pedreira, F. García, N. Brisaboa, M. Piattini, Gamification in software engineering – A
systematic mapping, Information and Software Technology (2014), doi:
http://dx.doi.org/10.1016/j.infsof. 2014.08.007
[57] Proposed Framework for Measuring Enterprise Gamification Impact on Employees’
Performance: ABANA Enterprises Group Company Case Study - Nora AlMadi & Wafi AlBalawi.
[58] Study of Gamification Effectiveness in Online e-Learning Systems - Ilya V. Osipov, Evgeny
Nikulchev, Alex A. Volinsky, Anna Y. Prasikova.
[59] Understanding student participation in undergraduate course communities: A case study.
Sergio F. Ochoa, Gustavo Zurita, Nelson Baloian. University of Chile.
68
[60] Joanna Capote, Carlos Julian LLanten Astaiza, César Jesús Pardo Calvache, Alberto de Jesús
González Ramírez y César Alberto Collazos, Gestión del conocimiento como apoyo para la mejora
de procesos software en las micro, pequeñas y medianas empresas, pag 2
[61] Michael Fontaine and Eric Lesser - Challenges in managing organizational knowledge - IBM
Institute for Knowledge-Based Organizations
[62] Knowledge management awareness amongst Iranian SMEs: Issues, challenges, and future
directions
Valaei, Naser (Faculty of Management, Multimedia University, Cyberjaya, Malaysia); Aziz,
Kamarulzaman
[63] Assessing the effectiveness of knowledge management in virtual manufacturing organizations
Ashok Kochhar, Craig Everitt
School of Engineering and Applied Science, Aston University, Aston Triangle, Birmingham, B4 7ET,
UK.
[64] 39. Review: Knowledge management and knowledge management systems: Conceptual
foundations and research issues - Alavi, Maryam (John/Lucy Cook Dept. Info. Technol., Goizueta
Business School, Emory University, Atlanta, GA 30322, United States); Leidner, Dorothy E. Source:
MIS Quarterly: Management Information Systems, v 25, n 1, p 107-136, March 2001
[65] A CRITICAL REVIEW OF KNOWLEDGE MANAGEMENT IN SOFTWARE PROCESS REFERENCE
MODELS - Ernesto Galvis-Lista - Universidad del Magdalena, Santa Marta, Colombia - Jenny
Marcela Sánchez-Torres - Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia.
[66] Engaging Asian students through game mechanics: Findings from two experiment studies -
Khe Foon Hew, Biyun Huang, Kai Wah Samuel Chu, Dickson K.W. Chiu.
[67] Gamification of task performance with leaderboards: A goal setting experiment - Richard N.
Landers, Kristina N. Bauer, Rachel C. Callan
[68] Transforming homo economicus into homo ludens: A field experiment on gamification in a
utilitarian peer-to-peer trading service - Juho Hamari. Information Systems Science, Department of
Information and Service Economy, Aalto School of Business, P.O. Box 21220, 00076 Aalto, Finland
[69] Digital badges in afterschool learning: Documenting the perspectives and experiences of
students and educators - Katie Davis & Simrat Singh.
[70] Let the Games Begin: Using Game Mechanics to Drive Digital Transformation - Maggie Buggie,
Pramod Appukuttan, Jerome Buvat, Swati Nigam, Manik Seth & Subrahmanyam KVJ
[71] Gamification from the Perspective of Self-Determination Theory and Flow - Florian
Brühlmann. Bachelor Thesis. Institute of Psychology, University of Basel. April 2013.
[72] Employee Participation: Success Factor of Knowledge Management - Mum Wai Yip, Alex Hou
Hong Ng, and Dominic Hoe Chai Lau.
[73] Knowledge Management and Collaboration - Peter Clarke & Maggie Cooper. Department of
Computing City University, Northampton Square. LONDON. EC1V 0HB
[74] A Synthesis of Knowledge Management Failure Factors - Alan Frost M.Sc., January 25, 2014.
www.knowledge-management-tools.net.
[75] GAMIFICATION IN ONLINE COLLABORATIVE LEARNING FOR PROGRAMMING COURSES: A
LITERATURE REVIEW - Shahdatunnaim Azmi, Noorminshah A. Iahad and Norasnita Ahmad.
69
[76] Digital badges in afterschool learning: Documenting the perspectives and experiences of
students and educators - Katie Davis & Simrat Singh
[77] Gamification from the Perspective of Self-Determination Theory and Flow - Florian
Brühlmann. Bachelor Thesis. Institute of Psychology, University of Basel. April 2013
[78] FACULTY OF BUSINESS ADMINISTRATION AND ECONOMICS - Working Paper Series. Working
Paper No. 2015-09. The Impact of Goal Achievement on User Effort - Tobias Mutter. September
2014
[79] Increasing Collaborative Communications in a Programming Course with Gamification: A Case
Study - Antti Knutas, Jouni Ikonen, Uolevi Nikula & Jari Porras.
[80] http://www.dictionary.com/browse/metric
[81] Gamification, virality and retention in educational online platform. Measurable indicators and
market entry strategy - Ilya V. Osipov , Alex A. Volinsky , Vadim V. Grishin.
[82] Winning with Gamification: Tips from the Expert’s Playbook. 2200 Bridge Pkwy, Suite 201,
Redwood City, CA 94065
[83] Gamification by design – Gabe Zicherman & Christopher Cunningham. O’reily.
[84] The Role of Knowledge Artifacts in Innovation Management: The Case of a Chemical
Compound Designer CoP - Stefania Bandini, Ettore Colombo, Gianluca Colombo, Fabio Sartori &
Carla Simone - Department of Computer Science, Systems and Communication University of
Milano-Bicocca via Bicocca degli Arcimboldi 8 - 20126 Milan (ITALY).
[85] Bitrix24 - Your Company. United. https://www.bitrix24.com/
[86] eXo Platform La plataforma social para empresas.
https://www.exoplatform.com/company/es/home
[87] Novo solutions: Knowledge Base Software. http://novosolutions.com/knowledge-base-
software/
[88] Fuze digital: Great Answers Fast ... and MORE. http://www.fuzeds.com/site/index.html
[89] Knowledge base software: Help Juice. https://helpjuice.com/
[90] Network Security: History, Importance, and Future - Bhavya Daya. University of Florida,
Department of Electrical and Computer Engineering.
[91] A. Francisco, F. L. Gutiérrez, J. L. Isla, J. L. González, “Gamification: Analysis and Application”,
New Trends in Interaction, Virtual Reality and Modeling, Springer Verlag, Cap 8, pp 113-126,
(2013).
[92]K. Werbach, D. Hunter, “For the Win: How Game Thinking Can Revolutionize Your Business”,
Wharton Digital Press (2012).
