UNA INTRODUCCION A LOS SISTEMAS EXPERTOS EN LA EMPRESA José María Fortuna Lindo*

RESUMEN.— En el presente trabajo pretendemos abordar una aproximación a la tecnología de los sistemas expertos y su aplicación en la empresa. Con este fin, estudiamos en primer lugar algunos fundamentos teóricos de Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos. A continuación exponemos ciertas generalidades a considerar en el proceso de introducción de la tecnología de sistemas expertos en la empresa, para examinar posteriormente las estrategias empresariales ante el proceso de adopción de la misma. Para finalizar el trabajo realizamos una aproximación a la utilización que se está realizando de los sistemas expertos en la empresa, con un examen especial a la situación en Espaiia.

Introducción En un entorno dinthnico como el actual, la automatización de los procesos de toma de decisiones cobra cada día más importancia. Los gestores de las empresas de los arios noventa se encuentran ante una situación marcada por la necesidad de adoptar un mayor n ŭmero de decisiones, siendo éstas de una complejidad creciente. A la vez, hay que actuar de forma inmediata —en tiempo real— ante detenninados cambios en las principales variables empresariales. Esta situación ha motivado el empleo progresivo de la tecnología informática como medio de apoyo a las decisiones rápidas, interconectadas y de gran trascendencia para el futuro de la empresa. La informática alcanzó un gran auge en las empresas, en un primer momento, a través de la automatización de las tareas operativas. Sin embargo, este proceso se ha mostrado insuficiente, pues los desarrollos de la informática tradicional no han sido capaces de afrontar problemas que son difíciles de modelizar. Donde el conocimiento —generalmente no formalizable matemáticamente—, o la experiencia para resolver el problema son factores insustituibles, la informática no logró entrar. Ello se debió a * Este artículo, en lo fundamental, es una sintesis de la parte segunda de mi tesis de licenciatura que, con el título «Los sistemas expertos en el mundo empresarial. Especial consideración al entomo financiero», fue presentada en la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad de Valladolid durante el curso académico 1990/91. Agradezco muy sincerarnente a los directores de la misma, Dres. Luis F. de la Macorra y Valentín Azofra, el apoyo y estímulo recibidos en su realización.

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que los programas informáticos intentaban resolver problemas a los que eran aplicables procesos algorítmicos, pero el ser humano, en el desemperio de sus actividades habituales, no actŭa de esa manera. Conocimiento y experiencia, características esenciales de toda persona experta, convierten a éstas en escasas y muy demandadas por las organizaciones; sin embargo, la condición de experto se adquiere sólo tras un largo proceso en el desemperio de la actividad, por lo que nunca se dispone de ellos en n ŭmero suficiente. Las investigaciones realizadas referidas a los procesos de razonamiento humano y, en general, a la capacidad para desarrollar actividades que nos llevan a calificar al ser humano como inteligente, así como el interés despertado por emularlas en un ordenador —fascinación, por otra parte, siempre presente en la corta historia de la informática—, permitieron que tomara cuerpo un nuevo n ŭcleo de conocimiento que se llamaría Inteligencia Artificial (IA). Dentro de esta disciplina, si alg ŭn campo ha despuntado, tanto por sus desarrollos teóricos como por el nivel de aplicaciones realizadas, es el de los programas informáticos que emulan el comportamiento de un experto humano en la resolución de problemas (Sistemas Expertos, SS.EE .). Los Sistemas Expertos, con el transcurso del tiempo, han supuesto la ayuda o la automatización, de forma real y contrastada, de los más variados problemas de decisión empresarial: selección de inversiones, reclutamiento del personal, diserio de cadenas de distribución, transmisión de información relevante para la dirección, concesión de créditos, planificación estratégica, etc.; destacando el entorno financiero como uno de los campos con mayor n ŭmero de aplicaciones. Se ha logrado informatizar la expertise —la experiencia, en el sentido de cualidad de la persona con pericia—, consiguiendo un nivel de flexibilidad y fiabilidad comparable al del mejor experto humano en el tema en cuestión, e incluso, superándole a veces, ya que el ordenador no se encuentra sometido a las limitaciones que presenta el experto (físicas, emotivas, de capacidad de atención, etc.). Ariadir que la valía y necesidad de estos programas se incrementa al poder disponer con ellos de conochniento experto en un ámbito geográfico mayor, de forma duradera —salvada la obsolescencia del propio conocimiento-- y utilizable en el proceso de formación del personal novicio. I. Fundamentos de Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos El origen de la Inteligencia Artificial como dominio académico podemos fijarlo en el verano de 1956, cuando un grupo de investigadores se reunió en el Darmouth College (Hanover, EE.UU.) para discutir la posibilidad de construir máquinas genuinamente inteligentes. Para aproximarnos al concepto de IA podemos partir de la definición que de la misma recoge Rich (1983, pág. 1): «el estudio de cómo hacer que los ordenadores hagan cosas que por el momento las personas realizan de forma más perfecta». A modo de ejemplo, baste decir que los ordenadores nos superan en cuestiones tales como: cálculo numérico, almacenamiento de la información y, en general, todo tipo de operaciones repetitivas. Por el contrario, nosotros les superamos en que podemos hacer algo más que procesar la información, podemos entenderla. Lograr que el ordenador entienda es para esta autora el objeto de estudio de la IA.

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El modo de resolución de problemas en IA difiere en gran medida de otros basados en coleccionar y procesar grandes vol ŭmenes de datos mediante procedimientos complejos, que implican cálculos científicos y técnicos, pero cuyas soluciones se sabe con certeza que producen una respuesta óptima o que no se Ilega a solución alguna. Por el contrario, los programas de IA trabajan con palabras y conceptos, que a menudo nos garantizan una solución correcta a nivel de satisfacción, no de optimización. Muchos procesos humanos de razonamiento no son algorftmicos, sino basados en la heurística l , con lo que se encuentran soluciones en menor tiempo que lo que tardaríamos resolviendo por ensayo y error u otros métodos algorítmicos. Por ello, la programación en IA presenta características diferenciales frente a la programación convenciona12. Dentro de la IA, los sistemas expertos no son más que un campo de aplicación de la misma. Otros campos son: Procesamiento en lenguaje natural, Reconocimiento del habla, Visión automática, Enseñanza asistida por ordenador, Programación automática o Demostración de teoremas (Frenzel, 1989, págs. 18-22, Mishkoff, 1988, págs. 24-27, Nilson, 1987, págs. 2-8 y Pazos, 1987a, págs. 38-44). La profesora Fernández Centeno (1987, pág. 51) define un sistema experto (SE) como: «un programa de Inteligencia Artificial que, basándose en el conocimiento, puede realizar una tarea que de alguna forma puede resultar dificultosa, y que normalmente la suele realizar el experto humano». Los elementos claves en esta definición son «conocimiento» y «experto». De hecho lo que los SS.EE. intentan incorporar es el conocimiento que posee un experto humano relativo a una materia concreta, así como los mecanismos que este experto sigue para, enfrentado a una determinada situación de conflicto (problema), llegar a una solución que lo resuelva. Este tipo de conocimiento y los mecanismos asociados, de los que el experto dispone, están en parte basados en la experiencia (heurística). Debemos hacer, no obstante, una puntualización. No todo sistema que incorpora conocimiento es un sistema experto, pues si éste proviene exclusivamente de fuentes de conocimiento p ŭblico o semipŭ blico, estamos ante un Sistema Basado en el Conocimiento (S.B.C.), reservando el término de SE para cuando aquél cuenta, además, con conocimiento privado aportado por los expertos humanos3. Aunque cada SE es un mundo aparte con sus propias peculiares, no obstante, podemos señalar algunas de las características que son comunes a muchos de los sistemas que podemos encontrar hoy en día en funcionamiento (Buchanan y Shortliffe, 1985, pág. 66 y Hayes-Roth et al., 1983, págs. 28-31): 1. El programa debe ser ŭtil. No se concibe la creación, la implementación y el mantenimiento de un SE si no cumple con el fin propuesto. 2. El programa debe poder usarse, en el sentido de que no prime la complejidad técnica, ya que los usuarios no tendrán por qué ser expertos informáticos.

I La heurística es la utilización de conocinŭento empírico, reglas prácticas y otras estratagemas, para reducir o lirnitar el problema de b ŭsqueda de una solución. 2 Para un análisis comparado entre Programación en IA y Programación Convencional puede consultarse Gevarter (1987, pág. 6) y Harrnon y King (1988, pág. 10). 3 Esta diferenciación entre conocimiento p ŭblico, semipŭblico y privado la recogen Pazos et aL (1989, pág. 6). Sin embargo, a lo largo del presente trabajo, nos referimos generalmente con el término sistema experto, aunque no incluya conocimiento privado, esto es, experiencia del experto.

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3. El programa debe tener carácter educativo. Con el uso del SE, personas no iniciadas en este campo han de incrementar su propia experiencia en el mismo. 4. El sistema debe ser capaz de explicar al usuario su consejo, justificando sus conclusiones. 5. El SE debe poder incorporar nuevo conochniento, y modificar y actualizar el que posea en un momento determinado. 6. El SE debe poder manipular descripciones simbólicas y razonar sobre ellas empleando la heurística, así como manipular datos erróneos, reglas de juicio inciertas y contemplar simultáneamente m ŭltiples hipótesis competitivas. En cuanto a los componentes de un sistema experto, al existir actualmente una gran diversidad tanto en SS. EE. como en herramientas que hacen posible el desarrollo de los mismos, como expresa Mishkoff (1988, págs. 62-65), no cabe encontrar lo que podríamos denominar como un sistema experto «estándar»; si bien, se pueden sefialar como componentes básicos que aparecen en la mayoría de los SS.EE ., cuatro fundamentales (Fernández Fernández, 1985, págs. 33-39; Fernández Femández, 1986, pág. 26; Gevarter, 1987, págs. 56-58; entre otros): Base de Conocimientos (BC), Base de Hechos o Datos (BD), Sistema de Control e Inferencia (SCI) e Intetfaces. En la base de conocimientos se recogen tanto el conocimiento declarativo (mediante el que expresamos hechos, cualidades) como el procedimental (relativo a cómo manejar el conocimiento declarativo). La base de datos es el componente que se encarga de analizar los hechos que en cada momento posee el sistema, referidos a la prueba concreta que esté en curso de realización, es decir, los datos relativos al problema en cuestión. El sistema de control e inferencia lleva a cabo dos tareas esenciales: por una parte, examinar los hechos que se han cumplido y ver si permiten inferir nuevos hechos —a partir del análisis de la BC—, que nos aproximen a la solución; y por otra, decidir el orden en el que se ejecutan las inferencias y cómo se resuelven los conflictos. Además, controlará la consulta del usuario a lo largo de todo el proceso. Los interfaces permiten que el usuario, el diseñador u otros equipos intercambien datos e información con el sistema, facultando responder a preguntas o mostrar las líneas de razonamiento seguidas. Se pueden clasificar en tres grupos las personas que se relacionan con un SE durante el proceso de creación y posterior utilización del mismo (Fernández Fernández, 1986, pág. 26): los expertos en el dominio de aplicación, que comunican su conocimiento para construir el sistema; los ingenieros de conocimiento, que disefian las estructuras de datos adecuadas para la representación del conocimiento y traducen a tales estructuras los conocimientos del experto; y los usuarios finales (expertos o no), que dialogan con el SE para resolver problemas o para aprender. La interrelación existente entre las funciones de ingeniero, experto y usuario, y los componentes básicos de un sistema experto, se recoge en la Figura 1. Por lo que respecta al proceso de desarrollo de un SE se puede dividir, siguiendo a Harmon y King (1988, págs. 229-271) y Mishkoff (1988, págs. 67-75), en seis fases o etapas principales4, como se recoge en el Cuadro 1. 4 Es de destacar la metodología propuesta por Carrillo (1987), cuyo resumen aparece en Pazos (1987b, págs. 65-94), denominada Metodología IDEAL, acrónimo de: Identificación y selección de la aplicación, Diseño y construcción del prototipo, Exploración de las distintas alternativas para el desarrollo e implementación del sistema experto completo, Actuación conforme a un plan para conseguir la integración del sistema entre los ya existentes, y Lograr el mantenimiento del mismo en régimen de producción.

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FASES

CONTENIDOS Identificación del problema (dominio y tarea) Conceptualización — Identificación de un dominio y de una tarea —Bŭsqueda de los expertos — Enfoque tentativo del problema —Análisis coste-beneficio — Preparación de un plan de desarrollo Diseño y desarrollo de un sistema prototipo —Aprendizaje sobre el problema en cuestión — Especificación de los criterios de funcionamiento —Selección de una herramienta/lenguaje — Desarrollo del sistema prototipo Implementación. Desarrollo del sistema completo — Expansión de la base de conocimiento —Ajuste del interface de usuario —Control del funcionamiento del sistema

IV

Prueba. Evaluación

V

Integración del sistema — Preparación de la transferencia de tecnología —Conexión con otros equipos

VI

Mantenimiento y Actualización

Cuadro 1: Fases de desarrollo y mantenimiento de un sistema experto.

Herramienta SISTEMA EXPERTO

SCI

• • Descripción de u nuevos datos

ING. CONOCIMIENTO 1 „. Explicación y análisis

IU O

• Consejo y explicación

Nuevos conocimientos y modificación de la BC

BC

EXPERTO DEL DOMINIO Figura 1: Funciones de ingeniero, experto y usuario. Fuente: Basada en Buchanan y Shortliffe (1985, pág. 7).

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II. Los sistemas expertos en la empresa Los SS.EE . son capaces de codificar y automatizar los razonamientos y la experiencia humana, incluyendo en ocasiones, la falta de soluciones concretas, debido a juicios basados en conocimientos poco seguros, incompletos o imprecisos (Auerbach, 1989a, pág. 72). Esto va a suponer que los conocimientos corporativos pueden ponerse a disposición de todos los miembros de la organización, permitiendo resultados más fiables y económicos. Sin embargo, cuando apareció esta nueva tecnología creó expectativas excesivamente optimistas, lo que provocó una cierta frustración, al comprobarse cómo los resultados esperados no se obtenían tan rápidamente como en un primer momento cabía esperar. Pese a ello, la etapa actual en la que se encuentran los SS. EE . se califica como de difusión, por ser cuando ha entrado de lleno esta nueva tecnología en el ámbito empresarial. Pero cabe preguntarse, ,qué espera conseguir una empresa al incorporar esta nueva tecnología a su organización? Como seriala Yagrie (1988, págs. 8-9), su introducción se produce con el fin de: 1) Generar un bien duradero para la empresa en el sentido de no perder el conocimiento de sus expertos (por renuncia, jubilación, etc.). 2) Contar con un conocimiento ampliamente estructurado, documentado y difundible a través de toda la empresa (problema crucial cuando ésta presenta dispersión geográfica). 3) Liberar al experto de tareas de poca importancia o de rutina, dedicándose a labores para las cuales su conocimiento es mucho más valioso. 4) Ayudar a mejorar el conocimiento, dotándolo de mayor consistencia interna y facilitando su modificación. 5) Evitar el subjetivismo en una decisión de cierta importancia. En actividades especialmente peligrosas no se puede pennitir que el experto se vea influido por su estado emocional, dado el peligro que entrariaría —por ejemplo, controles de aviones, centrales nucleares,...—, aŭn cuando puede que el hombre sea el que tome la ŭltima decisión. 6) Permitir ofrecer luz sobre la gran cantidad de datos, estadísticas, informes, etc. que generan los sistemas empresariales de proceso de datos convencionales. 7) Contar con el conocimiento de más de un experto en la materia, realizando una labor integradora y de coordinación. 8) Ofrecer, en algunos sistemas, respuestas en tiempo real, siendo esta característica de gran importancia en el mundo empresarial actual (movimientos especulativos, de intermediación, sistemas de control automático, producción industrial,...). 9) Permitir una perfecta adaptabilidad a las necesidades del cliente, a la hora de diseñar el producto o servicio que se le va a prestar. 10) Evitar situaciones críticas, al poder instalarse como sistema de alarma o control preventivo. A pesar de todo ello, esto no quiere decir que cualquier problema empresarial sea abordable por medio de esta tecnología, sino que, tanto el problema a resolver como el conocimiento necesario, han de reunir unas detenninadas características que condicionarán el futuro SE en el sentido de que pueda ser un gran éxito o un estrepitoso fracaso. En general, las aplicaciones que necesiten de razonamiento para valorar,

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decidir, planificar o predecir una situación concreta, son un claro objetivo para ser afrontadas desde la perspectiva de SS.EE. Por otra parte, no cabe pensar en el desarrollo de un solo SE que sea omnicomprensivo de todas las tareas de la empresa, aunque sí cabe —y es a lo que se está tendiendo en la actualidad—, desarrollar aplicaciones muy concretas referidas a campos restringidos, y conectarlas entre sí por medio de llamadas a un SE central que act ŭa a modo de coordinador-supervisor de todas las actividades. Esta política ha sido la seguida por la empresa Digital Equipment Corporation (DEC) —pionera en el desarrollo de SS.EE.—, donde se han desarrollado o se están investigando sistemas para la fabricación, configuración, venta, reparación, etc. de sus equipos VAX-11 y PDP-115. III. Estrategias de una empresa ante la tecnología de sistemas expertos Como recoge el informe realizado por la consultora Auerbach (1989b, págs. 8485), los planteamientos estratégicos que puede seguir cualquier organización para desarrollar con acierto la tecnología de SS.EE . se pueden concretar básicamente en tres: a) observación, b) desarrollo y c) compra. a) Observación Este planteatrŭento consiste en seguir una estrategia conservadora, como ocurre con las organizaciones que no sienten la necesidad de invertir a fondo en una nueva tecnología, en nuestro caso, en SS.EE ., siendo la posición que supone un menor esfuerzo y compromiso de recursos (tanto materiales como humanos) por parte de la organización, pero también la menos apropiada de cara a ser los primeros en conseguir una ventaja competitiva. Las empresas conservadoras seleccionarán, dentro de este contexto, una o más personas para que examinen el «estado del arte», y a partir de esa primera toma de contacto con la tecnología, abordar con ayuda de herramientas de desarrollo de bajo o moderado coste, y sobre los ordenadores existentes previamente, la realización de uno o más prototipos de demostración que traten algŭn problema o función de la empresa. En este esfuerzo de introducción en un nuevo campo, debemos involucrar al personal de la organización más receptivo y comprometido con las nuevas tecnologías en general, y a ser posible con ésta en particular. Si de antemano existe predisposición en contra de la misma, la probabilidad de éxito del proyecto será prácticamente nula, habida cuenta la dificultad añadida que ello supondrá al proceso de introducción de una innovación tecnológica dentro de la organización. b) Desarrollo Un segundo enfoque es la estrategia propia de empresas que podemos considerar de vanguardia, tomando posición ante esta nueva tecnología a través del desarrollo de un SE completo, y por tanto, asignando recursos significativos a la investigación en este área. 5 Un análisis más completo de los SS.EE . desarrollados por DEC se encuentra en Rauch-Hindin (1989, págs. 369-393).

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Desde este planteamiento, podemos optar por tres políticas diferentes: 1) desarrollo de un gran SE, 2) de pequerios SS.EE . o 3) una política mixta. El grado de compromiso con la tecnología y el riesgo inherente a cada uno de los tres planteamientos difieren sustancialmente. 1) DESARROLLO DE UN GRAN SISTEMA EXPERTO

Históricamente, los primeros proyectos fueron muy ambiciosos, suponían un gran coste en recursos materiales y humanos. Esta sigue siendo una estrategia válida en aquellas áreas en las que la experiencia y el conocimiento existente justifica plenamente el gasto, por permitir una elevada tasa de recuperación de la inversión. Los grandes SS.EE . presentan desafíos tanto de tipo técnico —que generalmente se habrán analizado exhaustivamente—, como organizativos, pasando estos ŭltimos desapercibidos o infravalorados, la mayor parte de las veces. Como ejemplos de empresas que han seguido este tipo de estrategia tenemos a DEC, Boeing y Arthur Andersen (Leonard-Barton y Sviokla, 1988, págs. 104-105). 2) DESARROLLO DE PEQUEÑOS SISTEMAS EXPERTOS

En la actualidad, la tendencia en el desarrollo de SS.EE. es cada vez más acusada hacia pequeños sistemas, derivado de los inconvenientes que presenta el planteamiento expuesto anteriormente, pues la experiencia de otras empresas ha recomendado disminuir el tamario de las aplicaciones en la mayoría de los casos. 3) POLMCA MIXTA

Este planteamiento va a suponer, por una parte, involucrarse en grandes proyectos de SS.EE.; y por otra, formar a los empleados para construir sus propios SS.EE . de pequeria escala y para gran variedad de tareas. Como recogen Leonard-Barton y Sviokla (1988, págs. 104-105), IBM y Texas Instruments optaron por esta política, serialando estos autores que «la clave de este enfoque es establecer una infraestructura de apoyo y asignar ideas y difundir por toda la organización los proyectos que tengan éxito». Atendiendo a con qué recursos llevamos a cabo el desarrollo, podemos distinguir a su vez distintas políticas (Leonard-Barton y Sviokla 1988, págs. 105-106): 1) Desarrollo con los propios recursos de la entidad. Generalmente se recurre a esta forma para realizar un SE no muy complejo, o bien cuando se cuenta dentro de la empresa con un equipo de profesionales formados en el campo de SS.EE ., es decir, con ingenieros del conocimiento. El caso más general, segŭn serialan Leonard-Barton y Sviokla (1988, págs. 104105) es que «por su carácter diferenciado de otros proyectos informáticos, la alta dirección es reacia a encargárselo al MIS (Managemment Information System)». En todo caso, deberemos también disponer de los expertos en el dominio si el proyecto lo vamos a realizar de forma totalmente autónoma e independiente. 2) Desarrollo en colaboración con personas ajenas a nuestra organización. En este caso podemos diferenciar con: universidades o centros p ŭblicos de investigación, empresas privadas especializadas en el desarrollo de SS.EE ., empresas de consultoría, y especialistas independientes.

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c) Compra Una estrategia propia de organizaciones arriesgadas supone adquirir un SE, siendo ésta una solución muy eficaz cuando la empresa necesita un n ŭmero reducido de éstos y no son excesivamente complejos. Esta opción sólo ha sido posible a partir de mediados de la década de los ochenta, que es cuando empieza a desarrollarse el mercado de Ingeniería del Conocimiento6. Las cuatro posibles alternativas a seguir son: 1) Encargar el desarrollo a un fabricante externo. Sólo con el reciente crecimiento del mercado de ingeniería del conocimiento esto ha sido posible, pues las pocas empresas que estaban capacitadas para desarrollar SS.EE . tenían grandes carteras de proyectos pendientes, que se iban incrementando considerablemente con el transcurso del tiempo. Recientemente han aparecido en el mercado numerosas empresas de servicios de SS.EE., entre las que destacan las grandes casas auditoras internacionales, viéndose impulsado también el mercado por una caída considerable en el precio del producto. La empresa, al contratar con un fabricante exterior, debe asegurarse de que: (1) tiene experiencia en la implantación de SS.EE ., en general, y en el entorno particular que requiere la aplicación concreta; (2) nos prestará apoyo y asesoramiento tras el desarrollo, y (3) dispondrá de un servicio de mantenimiento para posibles actualizaciones o modificaciones del sistema. 2) Adquirir un sistema que esté fuera del entorno de conocimiento de nuestro problema particular, es decir, una herramienta de desarrollo de propósito general, siendo ésta una de las áreas en las que se ha producido una mayor expansión desde mediados de los ochenta, y que presenta mayores expectativas de futuro; si bien, en este caso habremos de introducir todo el conocimiento experto en el sistema. 3) Adquirir un SE de usuario final, diseriado por una empresa para un campo de aplicación concreto, lo que supone no tener que partir desde cero a la hora de desarrollar la base de conocimientos, sino que hay que incrementar la poseída previamente por el sistema con las particularidades de nuestra empresa. 4) Cabe, por ŭltimo, comprar un SE totalmente diseñado. Esta estrategia podría presentar como ventaja el rápido retorno de la inversión, si bien se podrían serialar los siguientes inconvenientes (Chip, 1988, págs. 58-59): (1) en muy contadas ocasiones un SE desarrollado por una empresa se adapta a las necesidades de otro usuario, (2) supondrá una renuncia a nuestro propio know-how, y (3) establecerá una dependencia muy fuerte de terceros. IV. Utilización de los sistemas expertos en la empresa. El caso espafiol La adopción de la tecnología de SS.EE ., siguiendo a Leonard-Barton y Sviokla (1988, págs. 102-106), supondrá en primer lugar «identificar las oportunidades», para lo cual examinaremos si existen tareas que puedan mejorarse al disponer de más tiempo, del mejor experto de la organización o por permitir una toma de decisiones 6 La Ingeniería del Conocimiento se ocupa del estudio de la captación, representación y manejo del conocimiento. El ingeniero del conocimiento es el experto en IA que posee el arte* de desarrollar SS.EE . (Mishkoff, 1988, pág.67).

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más coherente. Tareas tales como: contratación, negociación y auditoría, se encuentran en todas las empresas. En segundo lugar, hemos de «evaluar las posibilidades» de esta nueva tecnología en su aplicación a un problema particular de la empresa, pues como ya hemos comentado, no todos los problemas empresariales son abordables con un SE, aŭn cuando constituyeran una oportunidad aceptable. Es fundamental determinar un dominio adecuado y tiene especial importancia considerar la dimensión, las posibilidades de descripción de forma oral del problema y el grado de diferenciación entre expertos y novicios. Una vez superadas las dos etapas anteriores, el tercer paso será «integrar esa tecnología en la organización». En ese momento, deberemos especificar una serie de parámetros que comprometerán a toda la empresa, como son la dimensión o los posibles usuarios, apareciendo factores que pueden hacer que los directivos desconfien de esta tecnología. Cuena (1986b, págs. 145-146) ariade otros rasgos diferenciadores del dominiotarea, como que el proceso de resolución empleado debe tener, si se plantea algorftimicamente, un volumen combinatorio importante, o que el conocimiento a reproducir pueda introducirse de forma incremental. También, respecto al proceso de resolución utilizado por el experto humano, éste debe ser suficientemente conocido y de un nivel de complejidad razonable, de tal forma que el plazo de resolución no sea muy amplio y nos aseguremos de que el domino es limitado7. Diversas propuestas se han realizado en torno a las aplicaciones de los SS.EE . en los distintos subsistemas empresariales ver, por ejemplo, Pereria (1988, págs. 18-19), Sarabia (1988, págs. 1262-1264) o Villalba (1986, pág. 54); pero quizás fuera más adecuado abordar la aplicación en áreas empresariales a través de un análisis de las tareas genéricas que puede realizar un SE, para posteriormente examinar cómo se relacionarían éstas con aplicaciones en los distintos subsistemas. Cabe citar como principales tareas o formas de abordar un problema por parte de un SE, las siguientes (Auerbach, 1989b, págs. 80-81; Frenzel, 1989, págs. 40-44; Sarabia, 1988, págs. 1258-1259; entre otros): 1) interpretación de datos, 2) diagnóstico y reparación, 3) predicción y simulación, 4) planificación y programación, 5) monitorización y control, 6) diserio y configuración, 7) instrucción o tutoría inteligente, y 8) depuración. El Cuadro 2 recoge aplicaciones de S.B.C. seg ŭn distintos sectores de actividad. Para obtener una mejor aproximación de cómo los SS.EE . y S.B.C. se están aplicando en áreas tan dispares como son: defensa, medicina, enserianza, finanzas, fabricación, ingeniería civil, informática, electrónica, derecho, estadística, investigación operativa, ingeniería industrial, química, biblioteconorrŭa, matemáticas, marketing, agricultura, contabilidad..., se puede consultar diversa literatura que, o bien recoge listas de sistemas desarrollados con un pequerio comentario, o analizan de forma más completa algŭn sistema en concreto8. 7 Otras consideraciones que podemos realizar a la hora de desarrollar un SE se recogen en Auerbach (1989b, págs. 86-89), Carrillo (1987, pág. 135) y Pereña (1988, pág. 18). 8 Así, podemos citar a Bauer et al. (1988, págs. A7-A23), Berbel (1989, págs. 66-73), Castillo y Alvarez (1989, págs. 214-226), Connel (1987), Cuena (1986b, págs. 156-158), Fernández Fernández (1985, págs. 35-38), Gale (1986), Harmon y King (1988, págs. 180-225 y 313-319), Holsapple et aL (1988), Leonard-Barton y Sviokla (1988, págs. 98-107), Mishkoff (1988, págs. 82-83), O'Keefe et aL (1986, págs. 657-668), Rangaswamy et aL (1989, págs. 33-35), Siegel (1986, pág. 23), Torron (1987), Waterman (1986, págs. 244-299) entre otros.

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Una introducción a los sistemas expertos en la empresa

SECTOR APLIC. CONTROL PROCES. SUPERVISION

BANCA Y SEGUROS - observación de tendencias

DISEÑO

COMERCIO Y SERVICIOS

ENCARGOS ESTATALES

- control de procesos - gobierno de procesos

- observación de tendencia

- control en central nuclear o en grandes redes: gas, eléctrica, agua, ...

- configuración - instalac. fabriles - diseño de productos

- requisitos de productos

- diseño de redes de distribucción (correos, energía ...)

INDUSTRIA

DIAGNOSTICO

- concesión de créditos - comprobación de hipotecas - análisis de siniestros

- motivo de fallo - mantenimiento

- concesión de créditos - cálculo de riesgos

- diagnosis médica - diagnóst. técnico - economía energética

PLANIFICACION

- análisis de riesgos - gestión de valores - planificación de inversiones

- funciones lógicas de proyectos - proyectos

- análisis de riesgos - análisis de mercado

- planificación de inversiones, emergencias, distribución

- asesoramiento a clientes

- asesoramiento a clientes

- asesoramiento a clientes - servicios especiales

- asesoramiento a clientes

- formación colaboradores - fornnación del servicio exterior

- formación colaboradores

- fornnación colaboradores - formación del servicio exterior

- formación interna en cuestiones jurídicas

ASESORAMIENTO

FORMACION

Cuadro 2: Aplicación de los S.B.C. a diferentes sectores de actividad. Fuente: Bauer et al. (1988, pág. 30).

El proceso de introducción de la tecnología de SS.EE . en la empresa y la industria ha seguido ritmos crecientes desde 1986. Ya en ese año se pueden encontrar informes como el titulado «Expert Systems 1986, vol. 1: USA and Canada» 9 en el que se explican las razones de por qué ha tardado tanto la tecnología de SS.EE. en ser comercial.

9 Estudio de mercado realizado por OVUM Ltd. Un comentario del mismo se recoge en Processing (1986, pág. 438).

Data

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Dentro de Europa, y como recoge Jones (1986, págs. 115-116), el Reino Unido desemperia un papel muy importante tanto en volumen de ventas como en el n ŭmero de aplicaciones desarrolladas. A nivel europeo, cabe serialar la importancia que tienen los programas de la CEE en distintas áreas, como son el EUREKA, BRITE y ESPRIT. La CEE se ha ocupado de la IA como tecnología aplicada a otros campos de investigación, es decir, dentro de otros programas, pero no la ha contemplado de forma independientelo. Otra novedad es la existencia de Clubes comunitarios de SS.EE . en los que un grupo de empresas con interés en esta tecnología, se une a otra empresa con experiencia en IA o a una universidad, con el fin de desarrollar conjuntamente un sistema experto (Oakley, 1987, págs. 125-127). Otro proyecto muy interesante es el Programa Alvey de investigación precompetitiva en el Reino Unido, que se inició en el ario 1983 y suponía un importante esfuerzo de cooperación entre la universidad y la empresa. En el ario 1987 contaba con 200 proyectos industriales en los que solían intervenir dos o tres empresas con uno o dos grupos de investigación teórica. Dentro del Programa hay una parte denominada Intelligent Knowledge Based Systems (I.K.B.S.) en la que se están desarrollando más de una veintena de SS.EE . (Oalcley, 1987, págs. 125-127). Situación en España Existe un desconocimiento generalizado en cuanto al nivel de aplicaciones reales de SS.EE., volumen del mercado, suministradores de programas o equipos, etc. dentro de Esparia. Muy pocos estudios se han realizado dentro de nuestro país para dar luz sobre la situación actual. Aquí comentaremos fundamentalmente los expuestos por Chip (1988), Tea-Cegos (1988) y Valle et al. (1984). Así, el estudio realizado por la División de Consultoría de Tea-Cegos sobre la base de las respuestas obtenidas de 126 empresas a las que previamente se les había enviado un cuestionario, presentó como datos más significativos los siguientes: a) Tan sólo en 14,3% de las empresas que respondieron manifestó tener alg ŭn proyecto de SE en curso, con una distribución de empresas por actividades expuesta en el Cuadro 3. b) La mayor parte de las empresas tenían un solo proyecto en desarrollo (38,9%), pero destacaban dos empresas con más de cuatro proyectos. En todo caso, el 61,1% de los proyectos estaban a ŭn en fase de prueba y la fecha de inicio del proyecto solía ser el ario 1986. c) Por término medio, los recursos implicados fueron: — Nŭmero de personas: Cinco personas de personal propio, más de 4 proveniente de otras empresas y otras tantas de la universidad. — Dedicación del personal. Alrededor de 360 y 267 días/hombre de personal informático y no informático, respectivamente. — Recursos externos (en millones de ptas.): En equipos 7,7 —de los que el 86% eran convencionales—, 5 en programas —siendo el 50% programas de ayuda al desarrollo— y 5,6 en asistencia. lo Un análisis de los proyectos Brite y Esprit con aplicaciones de IA se recoge en Sánchez Izquierdo (1990).

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SECTORES

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Respuestas Afirmativas Total Respuestas

Industria: Banca, seguros y pensiones: Servicios y sociedades de ingeniería: Organización, formación y diversos: Sociedades de desarrollo de software:

11 empresas 2 empresas

75 empresas 28 empresas

1 empresa

12 empresas

3 empresas

8 empresas

1 empresa

3 empresas

TOTAL

18 empresas

126 empresas

Cuadro 3: Datos de la encuesta sobre implantación de los SS.EE . en España. Fuente: Tea-Cegos (1988, pág. 54).

d) El tamario medio del sistema fue de 175 y 750 reglas para el prototipo y el sistema completo, respectivamente. e) El nivel de satisfacción del usuario fue medio o alto en un 78% de los casos y los resultados que se esperaban conseguir con el SE eran mejoras en: el aprendizaje de la propia tecnología, el servicio al cliente, la productividad de la empresa; y con menor importancia, incrementar su rentabilidad. La actitud de la dirección fue entusiasta o expectante en un 88% de los casos. f) En relación con las tendencias para el futuro, existe un interés latente en el 96% de las empresas que no tenían proyectos en curso, previendo el 71% abordarlos en un período máximo de dos años, aunque en un elevado porcentaje ya habían comenzado a estudiarlos, siendo responsable el departamento de informática (75%). Los campos de aplicación identificados fueron fundamentalmente, y por este orden, producción, créditos/préstamos, comercial y financiero, riesgos y seguridad, mantenimiento y otros —campos que se asemejan a los de otros países occidentales—; para lo cual utilizan como criterios de selección, en primer lugar, la obtención de resultados prácticos, y en menor medida, la rentabilidad o la formación obtenida. La tendencia en relación a con quién se abordará el proyecto, se dirige hacia la formación de personal propio y/o subcontratar personal extemo. Quizás se haya llegado a esta situación en España al conseguir salvar, en parte al menos, los escollos que condicionaban en el pasado el desarrollo de los SS.EE ., como eran la falta de atención hacia la IA en el Plan Electrónico e Informático Nacional (PEIN) —situación que en parte se ha corregido en el PEEN-II—, en las instituciones académicas —pues hasta hace muy pocos años la enseñanza de IA sólo se impartía en un reducido nŭmero de centros universitarios—, falta de atención también por parte de la sociedad en general —dado su gran desconocimiento de los temas de IA—, o la carencia de profesionales adecuados y de la iniciativa privada (Valle, et al., 1984, pág. 66). Sin embargo, el panorama actual ha cambiado considerablemente. Esparia cuenta con centros universitarios de gran prestigio a nivel intemacional y una preocupación empresarial, académica y social cada vez mayor por estos temas, siendo buena prueba de ello que selan desarrollado numerosos sistemas expertos en Esparia.

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Recientemente, Galán (1990, pág. 124) expresaba que «en la actualidad se puede hablar de unos 200 sistemas expertos, en una u otra fase, funcionando en Esparia», serialando que las empresas tienen en mente comprar o diseñar sistemas, aumentando también el nŭmero de centros en los que se desarrollan S.B.C. La situación actual ha venido condicionada, tanto por las instituciones dedicadas a la investigación en IA, como por las empresas privadas espariolas que adquieren un mayor compromiso con esta tecnología. También tuvo cierta importancia el nacimiento de la primera asociación espariola relacionada con estos temas, la AEPIA (Asociación Espariola para la Inteligencia Artificial) en el ario 1984. Gran parte de los desarrollos de SS.EE . en Esparia se realizaban, hasta hace muy poco tiempo, tan sólo en centros universitarios, pues sólo en ellos se disponía de los conocimientos y de la tecnología necesarios para afrontar proyectos de aplicación real. Entre las instituciones que en Esparia se dedican a la investigación en SS.EE . cabe destacar: — Centros universitarios, como el Laboratorio de IA en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid, el Centro de Cálculo de la Universidad Complutense de Madrid, el Centro de Estudios Avanzados de Blanes (dependiente del C.S.I.C.), las Facultades de Informática de San Sebastián, Barcelona, ..., la División de Ingeniería de Sistemas y Automática (DISAM) de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Politécnica de Madrid, etc. — Instituciones semip ŭblicas, como ERIA perteneciente al INI) o FUNDESCO. — La investigación desarrollada por empresas privadas, como el Centro Europeo de IA que Unisys ha emplazado en Esparia, en el cual se han desarrollado diversos proyectos de SE, y el Centro de Investigación en IA de Rank Xerox, también enclavado en nuestro país, y que ha tenido un especial protagonismo en el patrocinio y organización de reuniones internacionales de IA al más alto nivel, además de realizar diversos SS.EE . También mencionar la Unidad de Investigación y Desarrollo en IA (IDEIA) creada por Iberduero y Labein, para la realización de diversos proyectos. — En relación a la iniciativa privada, grandes empresas fabriles, eléctricas, financieras y de comunicaciones —Unión-Eléctrica Fenosa, RENFE, Telefónica, BBV, Banco de Santander, Caixa de Cataluria, ...— han realizado SS.EE . dentro de sus organizaciones. En la actualidad, dentro de este panorama general, un hecho más a resaltar es la creación en julio de 1989 del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), instituto universitario para investigación en el área de ingeniería del conocimiento, integrado por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y entidades privadas (Banesto, Banco Hispano Americano, Iberia, IBM Esparia, Informática El Corte Inglés, Instituto Nacional de Hidrocarburos, RENFE, Tabacalera y Unión-Eléctrica Fenosa). El IIC tiene su origen en la colaboración que desde hacía alg ŭn tiempo mantenían IBM Esparia y la UAM, si bien en la actualidad se tienen miras mucho mayores, pues cada entidad aporta dos personas dedicadas por completo al instituto, con lo que se están abordando diversos proyectos de investigación básica y aplicada que empezarán a dar sus frutos a finales de 1990. En cuanto a la comercialización en España de programas de ayuda al desarrollo de SS.EE. (shells), o de lenguajes especialmente diseriados para IA, García Figuerola (1989, págs. 260-263) recoge cómo se están comercializando en Esparia diversas versiones de Lisp y Prolog (Micro-Prolog y Turbo-Prolog), así como las herramientas:

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Personal Consultant, P.C. Easy, M.1, Intelligence Service, Experteach, Guni, Exsys, NExpert, entre otras, lo que ha contribuido en gran medida al incremento en el n ŭmero de proyectos de SS.EE., y fundamentalmente, a la realización de proyectos dentro de las empresas. Por otra parte, ŭltimamente empiezan a aparecer en el panorama informático nacional empresas pequeñas muy especializadas en la tecnología de IA, dedicadas a prestar asesoramiento y a la realización de proyectos «llave en mano», aportando tanto la herramienta o lenguaje de desarrollo, como los ingenieros de conocimiento. V. Conclusiones 1. La Inteligencia Artificial (IA) y los Sistemas Expertos (SS.EE .) como campo de aplicación particular, facilitan a los decisores abordar tareas poco estructuradas, mediante procedimientos simbólicos. Los SS.EE . manejan conocimiento y heurística de los expertos humanos, y las capacidades de estos sistemas (justificación del razonamiento, manejo de datos erróneos o ambiguos, interactividad, aprendizaje, etc.) son plenamente demandadas por la empresa de hoy. 2. Estos sistemas muestran un nivel de competencia equiparable al de los mejores expertos humanos, siendo la tendencia en su utilización a servir como complemento en los procesos de toma de decisión, por lo que es una falacia hablar de una sustitución masiva de los expertos humanos. 3. La importancia de los SS.EE . viene detenninada por pennitir un mejor conocimiento de los problemas, documentarlos, modificarlos y estructurarlos, por posibilitar también dedicar los expertos a los casos más importantes, superar algunas de las limitaciones del razonamiento humano, etc. Todo ello redunda en un servicio mejor y en productos de mayor calidad. Sin embargo, a ŭn quedan cuestiones críticas en esta tecnología, como son: el mantenimiento y la actualización del sistema, la integración con otros equipos convencionales, la verificación y validación del conocimiento, la automatización de los procesos de Ingeniería del Conocimiento o el aprendizaje automático. 4. Los SS.EE. están actuando con eficacia en tareas referidas a un dominio restringido, en el que no prime ni el sentido com ŭn ni la discriminación sensorial, implantándose en contextos definidos en los que pueda valorarse el éxito relativo alcanzado con el mismo. 5. La preocupación creciente de las empresas por disponer de la tecnología de SS.EE. deriva de su consideración como ventaja competitiva, pues con ellos la experiencia, la capacidad de resolver problemas, el conocimiento, e incluso el propio know-how, cuestiones todas ellas cniciales para el desarrollo de la empresa, se pueden convertir en un bien «duradero». Derivado de su consideración estratégica, se ha producido un ocultismo generalizado en el momento de divulgar los nuevos desarrollos alcanzados. 6. Dentro de las distintas estrategias ante la tecnología de SS.EE ., se observa cómo toma cada vez mayor relieve el diseño de sistemas de tamaño pequeño y mediano, que funcionando sobre ordenadores personales y desarrollados con ayuda de herramientas, sirven para resolver problemas concretos no muy complejos, o para estudiar la aplicabilidad de la Ingeniería del Conocimiento. A la hora de implantar un sistema, hemos de tener siempre presente los desafíos que, tanto de tipo técnico como organizativo, supone la introducción de una nueva

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tecnología. Así, habremos de comprometer en el proyecto desde el comienzo, a todas las personas implicadas (directivos, usuarios y expertos), prever la reorganización de operaciones, los problemas derivados de la existencia de conocimiento descentralizado, etc., sin olvidar que estamos automatizando el factor más importante de la persona: el conocimiento. En cuanto a la realización de un SE, hemos de analizar el nivel de desarrollo del mercado de SS.EE. en el país. En el caso de Esparia, actualmente quizás la mejor opción sea desarrollarlo con alg ŭn centro pŭblico de investigación o con una de las pocas empresas con experiencia contrastada en el campo de los SS.EE . empresariales. 7. Dentro de Europa, existe una preocupación creciente por los SS.EE . como se manifiesta en el nivel de investigación de países como Alemania o el Reino Unido, y se recoge en programas comunitarios de investigación como BRITE o ESPRIT. 8. La situación de los SS.EE. en las empresas espariolas ha experimentado un considerable desarrollo durante la segunda mitad de la década de los ochenta, en paralelo con el proceso seguido en los países occidentales, si bien, partiendo de unos niveles de implantación sensiblemente inferiores. Las empresas españolas que han acometido alg ŭn proyecto se muestran satisfechas con la experiencia, y existe un interés latente en relación con las posibilidades de la tecnología de los SS.EE . en un futuro próximo. Podemos afirmar que las barreras que impedían el normal desarrollo de aplicaciones de SS.EE . en Esparia y su difusión al mundo empresarial —falta de preocupación social, bajos niveles de investigación empresarial y universitaria, etc.—, se han ido superando progresivamente. Bibliografía Alty, J.L. y Coombs, M.J. (1986): Sistemas Expertos. Conceptos y Ejemplos, Díaz de Santos, Madrid. Auerbach (1989a): «Cómo desarrollar sistemas expertos (I)», Chip, nŭm. 93, julio-agosto, págs. 72-81. Auerbach (1989b): «Cómo desarrollar sistemas expertos (y II)», Chip, nŭm. 94, septiembre, págs. 84-89. Barr, A. y Feigenbaum, E. (1981): The Handbook of Artificial Intelligence, Heuristech Press, Stanford, California. Bauer, K. et al. (1988): Sistemas Expertos. Introducción a la técnica y aplicación, Nebendhal, D. (comp.), Marcombo, Barcelona. Berbel, J. (1989): «La Inteligencia Artificial en la agricultura: perspectivas de los sistemas expertos», Revista de Estudios Agro-Sociales, nŭm. 149, julio-septiembre, págs. 61-77. Buchanan, B. y Shortliffe, E. (1985): Rule-Based Expert Systems. The MYCIN experiments of the Stanford Heuristic Programming Project, Addison-Wesley, Reading, Mass. Carretero, L.E. (1989): «Consideraciones en torno a las posibilidades de implantación de los sistemas expertos en las decisiones organizativas», Esic Market, nŭm. 65, julio-agostoseptiembre, págs. 77-90. Carrillo, J.D. (1987): Metodología para el desarrollo de Sistemas Expertos, tesis doctoral, Facultad de Inforrnática de la Universidad Politécnica de Madrid. Castillo, E. y Alvarez, E. (1989): Sistemas Expertos. Aprendizaje e incertidumbre, Paraninfo, Madrid. Chip (1988): «Sistemas Expertos en la empresa española», n ŭm. 81, junio, págs. 57-64. Connell, N.A.D. (1987): «Expert Systems in Accountancy: A Review of Some Recent Applications», Accounting and Business Research, verano, págs. 221-233.

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