Iulia Maries y Emil Scarlat mostraron en 2011 cómo la Inteligencia Artificial mejora la Inteligencia Colectiva dentro de las comunidades de práctica y sugierían una forma de organizar la dinámica de dichas comunidades. El objetivo principal de su artículo era simular la inteligencia artificial colectiva (denominada “computacional”) utilizando modelos basados en agentes.
El conocimiento es un recurso crítico que puede generar una ventaja competitiva para las organizaciones. De manera general, el conocimiento se puede dividir en conocimiento explícito y en conocimiento tácito. Las organizaciones se centran en gestionar el conocimiento explícito, pero también en capturar el conocimiento tácito embebido en las experiencias de los individuos. A través de las interacciones en las redes sociales, el desarrollo de conocimiento basado en comunidad se ha convertido en una herramienta muy efectiva. En este contexto, cada vez más organizaciones están desarrollando comunidades de práctica como una herramienta estratégica para el desarrollo y el intercambio de conocimientos dentro de la organización y más allá de los límites organizacionales.
Comunidades de práctica y aprendizaje
Las comunidades de práctica y aprendizaje son grupos de “personas que comparten una preocupación, un conjunto de problemas o un interés común acerca de un tema, y que profundizan su conocimiento y pericia en esta área a través de una interacción continuada” (Wenger, 1998).
Según la Universidad del Rosario (Colombia), las comunidades de práctica están compuestas por un grupo de personas que comparten un interés común y desean profundizar su conocimiento a través de una interacción continua. Los grupos de WhatsApp que giran en torno a un tema de interés podrían ser un ejemplo ilustrativo de este tipo de comunidades. Estos grupos se caracterizan por tener una identidad, un lenguaje y prácticas culturales compartidas, reglas de participación, criterios y procedimientos codificados, métodos de estudio y de trabajo, entre otros.
Las comunidades de práctica y aprendizaje tienen numerosos beneficios para sus miembros, ya que estos tienen la posibilidad de estar permanentemente informados sobre un tema que les interesa. Ello les permite poder trabajar en equipos de una o varias disciplinas, lo que genera el aprendizaje de unos a otros. Ello facilita la resolución conjunta de problemas que pueden ser aplicados en contextos de la vida real.
Las características principales de las comunidades de práctica son varias. Primero, se trata de un proceso autónomo, colaborativo y voluntario que surge dentro de la comunidad académica. Segundo, estas comunidades son abiertas, versátiles y flexibles, y conservan un espíritu de “inteligencia colectiva”. Tercero, entre sus miembros prima el clima de confianza, lo que les permite construir el conocimiento.
Comunidades de práctica e inteligencia colectiva
Numerosas contribuciones y enfoques han ido señalando en los últimos años la importancia de las comunidades de práctica en la economía del conocimiento. El argumento más relevante es que las comunidades de práctica son el núcleo del aprendizaje por inteligencia colectiva, apoyándose en un intercambio permanente de conocimientos e información relacionada con la práctica.
Las comunidades de práctica potencian los conocimientos particulares que existen en las organizaciones y contribuyen a su coherencia. Las comunidades de práctica pueden proporcionar un reservorio social para que los profesionales, los productores de conocimiento y los formuladores de políticas analicen, aborden y exploren nuevas soluciones a sus problemas. Estas comunidades están emergiendo en organizaciones basadas en el conocimiento. Pueden mejorar la eficiencia de la producción y pueden mejorar los procesos innovadores.
El artículo “Modelos de confianza y reputación para mejorar la IA colectiva en comunidades de práctica y aprendizaje” de Iulia Maries y Emil Scarlat aborda las nuevas tendencias y desafíos de la dinámica del conocimiento dentro de las comunidades de práctica y examina cómo surgen este tipo de comunidades. Ha sido citado 6 veces y el Journal Impact Factor es Q4.
BIBLIOGRAFÍA
Maries, I and Scarlat, E. (2011). Enhancing the Computational Collective Intelligence within Communities of Practice Using Trust and Reputation Models. Transactions on computational collective intelligence III 6560 , pp.74-95. DOI: 10.1007/978-3-642-19968-4_4
Hargreaves A. & O´Connor M. (2018). Collaborative professionalism. When teaching together means learning for all. Corwin impact leadership series. ISBN-10 : 1506328156
Stoll, L., & Louis, K.S. (Eds.). (2007). Professional learning communities: Divergence, depth and dilemmas. London/New York: Open University Press/McGraw Hill.
Sanz Martos, S (2005). Comunidades de práctica virtuales: acceso y uso de contenidos. RUSC. Universities and Knowledge Society Journal, vol. 2, núm. 2, noviembre, 2005, pp. 26-35. Universitat Oberta de Catalunya
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