Universidad Politécnica de Madrid Facultad de Informática

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1 Universidad Politécnica de Madrid Facultad de Informática Modelo para la gestión del conocimiento y la experiencia integrada a las prácticas y procesos de desarrollo software Tesis Doctoral Autor: MC D. Gerardo Matturro Mazoni Director: Dr. D. Andrés Silva Vázquez 2010

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3 Reservada para Tribunal, según modelo

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5 Resumen Los conocimientos y experiencia que los miembros de los equipos de proyecto crean y adquieren durante los proyectos software constituyen un valioso activo para las organizaciones que buscan mejorar sus prácticas y procesos software. Los enfoques existentes para capturar y gestionar esos conocimientos y experiencia se basan esencialmente en la creación y mantenimiento de repositorios de experiencias pero no prescriben la manera ni el momento en que los diferentes procesos de gestión del conocimiento deben llevarse a cabo. En esta tesis se propone un modelo para la gestión del conocimiento y la experiencia cuyas fases y tareas se integran a las actividades de los proyectos software así como a las de mejora de las prácticas y procesos software en uso en una organización. Se propone también una herramienta para capturar los conocimientos y experiencias en forma simultánea a la realización de las actividades de proyecto, que se diferencia de los modos tradicionales basados en el análisis post mortem de proyectos y técnicas similares. Finalmente, se presenta el estudio de caso de una implementación práctica del modelo y la herramienta propuestos. Este estudio permitió determinar que el modelo es viable de ser implementado, que su integración a las actividades de proyecto no constituye una sobrecarga de trabajo para los miembros de los equipos de proyecto, y que a partir de su aplicación es posible identificar lecciones aprendidas y mejores prácticas relativas a las prácticas y procesos software en uso en la organización. i

6 Abstract The knowledge and experience that team members create and acquire during software projects constitute a valuable asset for organizations that seek to improve their software development practices and processes. The existing approaches for capturing and managing that knowledge and experience are based essentially on the creation and maintenance of repositories of experiences but they don't prescribe the way in that the different knowledge management processes should be carried out. In this thesis a model for knowledge and experience management is proposed, whose phases and tasks are integrated into the software projects activities as well as into those for improving the software practices and processes in use in an organization. It is also proposed a tool for capturing knowledge and experience in a simultaneous way to the project activities that differs from traditional approaches based on project postmortem analysis and similar techniques. Finally, a case study of a practical implementation of the model and tool is presented. This study allowed to determine that the proposed model is viable of being implemented, that its integration to the project tasks doesn't means an overwork for the members of the project teams, and that from its application it is possible to identify lessons learned and best practices related to the software practices and processes in use in the organization. ii

7 Agradecimientos El largo período de estudio y de trabajo que implicó la realización de esta tesis doctoral ha supuesto estar vinculado en forma constante a dos prestigiosas universidades como lo son la Universidad ORT Uruguay y la Universidad Politécnica de Madrid. En ambas, muchas personas han colaborado y me han brindado su apoyo y aliento permanentes, y quiero aquí expresar mi agradecimiento a todos ellos. En la Universidad ORT Uruguay, al Rector Dr. Jorge Grünberg, al Decano de desarrollo académico Ing. Julio Fernández, al Decano de la Facultad de Ingeniería Ing. Mario Fernández, a la Secretaria Docente de la Escuela de Ingeniería Dra. Patricia Corbo, al Secretario Docente de la Escuela de Tecnología Víctor Paulós, así como también a Marta Castro, Armando Gervaz, Marcos Delgado, Roberto Ambrosoni, Carmen Signorelli y Daniel Pereyra. Agradezco también a la Dra. Inés Friss de Kereki y al Dr. Pedro Salvetto por los valiosos comentarios y consejos que me brindaron a lo largo de todo el proceso. Un particular reconocimiento a la Lic. Laura Rodríguez y a la Lic. Ana Estela, quienes colaboraron en forma eficaz y profesional en la investigación de campo llevada a cabo en el marco de esta tesis. También deseo expresar mi agradecimiento a los integrantes del Departamento de Ingeniería de Software, Gastón Mousqués, Amalia Alvarez, Mariel Feder, Rafel Bentancur, Alvaro Ortas, Martín Solari y Leonardo Scafarelli. Fuera de ámbito universitario, mi agradecimiento al Programa de Desarrollo Tecnológico (PDT) del Ministerio de Educación y Cultura de Uruguay que colaboró en el financiamiento de mis estudios. En la Universidad Politécnica de Madrid, un particular y profundo agradecimiento a mi director de tesis, Dr. Andrés Silva, por su constante apoyo y dedicación, sus críticas y comentarios constructivos, sus inteligentes consejos y por estar siempre bien dispuesto a responder prestamente a mis consultas, tanto en sus períodos de actividad académica como en sus momento de vacaciones. También deseo expresar mi particular agradecimiento a los Dres. Juan Pazos, Edmundo Tovar y Gonzalo Cuevas por sus valiosos consejos y comentarios que ciertamente contribuyeron a mejorar la calidad de este trabajo. Agradezco también al Dr. José Luis Morant, quien colaboró con todas las gestiones y a la Sra. Alicia Andrés que me asistió en los diversos trámites administrativos. Montevideo, diciembre de 2008 iii

8 iv

9 Contenido RESUMEN... I ABSTRACT... II 1. INTRODUCCIÓN La gestión del conocimiento en ingeniería de software Finalidad de la tesis Estructura de la tesis Aportes de la tesis ESTADO DE LA CUESTIÓN El conocimiento y su gestión Aprendizaje individual y organizacional Conocimiento y aprendizaje en Ingeniería de Software La organización software que aprende Fábricas y bases de experiencia Mejora de las prácticas y procesos software Conocimiento y aprendizaje para la mejora del proceso Valoración de conocimientos, experiencia y aprendizaje Trabajos relacionados Problemas de los enfoques existentes PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Críticas a los trabajos relacionados El problema SOLUCIÓN PROPUESTA Consideraciones iniciales La solución propuesta Presentación del modelo Descripción del modelo Otros elementos constitutivos del modelo Conclusiones DEMOSTRACIÓN EMPÍRICA El contexto general de la investigación El diseño de la investigación Desarrollo general de la investigación Resultados obtenidos Análisis de los resultados v

10 5.6 Conclusiones del estudio Validez y fiabilidad del estudio CONCLUSIONES FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN BIBLIOGRAFÍA APÉNDICE 1. SOBRE LA METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN SELECCIONADA A1.1 Paradigmas de investigación A1.2 Elección del método de investigación A1.3 El estudio de casos en Ingeniería de Software A1.4 Diseño de la investigación APÉNDICE 2. INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS APÉNDICE 3. BASE DE DATOS DEL ESTUDIO APÉNDICE 4. MANUAL DE IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO vi

11 Contenido detallado RESUMEN... I ABSTRACT... II 1. INTRODUCCIÓN La gestión del conocimiento en ingeniería de software Finalidad de la tesis Estructura de la tesis Aportes de la tesis ESTADO DE LA CUESTIÓN El conocimiento y su gestión Conocimiento Taxonomías del conocimiento Gestión del conocimiento Estrategias para la gestión del conocimiento Codificación y personalización Exploración y explotación Procesos de la gestión del conocimiento Alineación con Estrategia Organizacional Identificación Incorporación Preservación Diseminación Utilización Técnicas y herramientas para la gestión del conocimiento Análisis FADO Pruebas comparativas Mapas de conocimientos Lecciones aprendidas Mejores prácticas Comunidades de práctica Programas de capacitación Mentoring y Coaching Sistemas de gestión del conocimiento Aprendizaje individual y organizacional Aprendizaje vii

12 2.2.2 Aprendizaje experiencial Reflexión y la práctica reflexiva Aprendizaje organizacional La Organización que aprende Conocimiento y aprendizaje en Ingeniería de Software La organización software que aprende Fábricas y bases de experiencia Fábrica de experiencia Bases de experiencia software Mejora de las prácticas y procesos software Modelos de mejora de procesos Plan-Do-Check-Act Modelo IDEAL CMMI El conocimiento en la mejora del proceso software El aprendizaje en la mejora del proceso software Factores claves para el éxito Conocimiento y aprendizaje para la mejora del proceso La perspectiva de creación de conocimiento La perspectiva del aprendizaje experiencial La perspectiva integrada Valoración de conocimientos, experiencia y aprendizaje Valoración del conocimiento y la experiencia Valoración del aprendizaje Valoraciones en el ámbito de la Ingeniería de Software Trabajos relacionados Fábricas de experiencia Software Experience Center Experience Engine Knowledge Dust to Pearls EPG/ER Komi-Sirvio y colegas Métodos y técnicas para captura de experiencia Análisis post mortem de proyectos Sesiones Legacy Revisiones post-proyecto Reportes de experiencias y Revisiones post mortem viii

13 2.9.3 Herramientas software y entornos de trabajo Semantic Reuse System BORE RAMALA ProKnowHow PAKME PM-CAKE El entorno TABA Well of Experience Competente blocks Skills Manager People Knowledge Map Process Asset Database Wikis, wikis semánticos y ontologías Riki Wikitología MASE Mejora del proceso software y CMMI Arent y Norbjerg KM framework for CMMI KM-CORE KDM for SPI SPI-KM Problemas de los enfoques existentes Fábricas de experiencia Análisis post mortem y similares Herramientas software y entornos de trabajo Wikis y wikis semánticas Mejora del proceso software y CMMI PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Críticas a los trabajos relacionados Crítica Crítica Crítica Crítica El problema SOLUCIÓN PROPUESTA ix

14 4.1 Consideraciones iniciales La solución propuesta Presentación del modelo El modelo ele Integración del modelo a las actividades de proyecto y de mejora Integración con las actividades de proyectos Integración con las actividades de mejora Descripción del modelo Iniciación Preparación Familiarización Actuación Educción Integración Revisión Conclusión Otros elementos constitutivos del modelo El Grupo de Gestión del Conocimiento y del Aprendizaje El Catálogo de Conocimientos y Experiencia Elementos del catálogo Ejemplo de catálogo de conocimientos y experiencia El Inventario de Conocimientos y Experiencia Elementos de conocimientos y de experiencia a inventariar Valoración de los conocimientos y experiencia Elaboración del inventario Identificación de las brechas de conocimientos y de experiencia Ejemplo de estructura del inventario de conocimientos y experiencia Ejemplos de preguntas de valoración Las Guías de Reflexión Tipos de preguntas o sentencias Formulación de las preguntas de reflexión Ejemplos de preguntas o sentencias de reflexión El Taller de Educción de Conocimientos y Experiencia Participantes Insumos Desarrollo del taller Productos x

15 4.5.6 Repositorio de Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas Conclusiones Sustentación de los proceso de gestión del conocimiento Consideración de los procesos de conversión y creación de conocimientos Consideración de los procesos de aprendizaje experiencial Cumplimiento de los objetivos teóricos de la solución Diferencias con los modelos de mejora de procesos DEMOSTRACIÓN EMPÍRICA El contexto general de la investigación El Grupo de Gestión del Conocimiento y del Aprendizaje Los Grupos de Proyectos Software El Grupo de Ingeniería de Procesos El diseño de la investigación Preguntas de investigación Proposiciones La unidad de análisis Lógica que enlaza los datos con las proposiciones Criterios para analizar los datos La base de datos del caso de estudio Desarrollo general de la investigación Reuniones de trabajo en el GGCA Cronograma de actividades Proceso de implementación del modelo Iniciación Preparación Familiarización Actuación Educción Integración Revisión Las guías de reflexión El Taller de educción de conocimientos y experiencia Resultados obtenidos Sobre el proceso de implementación del modelo Sobre las Guías de Reflexión Sobre el taller de educción de conocimientos y experiencia Análisis de los resultados xi

16 5.6 Conclusiones del estudio Validez y fiabilidad del estudio Validez de la construcción Múltiples fuentes de evidencia Cadena de evidencia Validez interna Validez externa Fiabilidad CONCLUSIONES FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN BIBLIOGRAFÍA APÉNDICE 1. SOBRE LA METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN SELECCIONADA A1.1 Paradigmas de investigación A1.2 Elección del método de investigación A1.3 El estudio de casos en Ingeniería de Software A1.4 Diseño de la investigación A1.4.1 La pregunta de investigación A1.4.2 Las proposiciones A1.4.3 La unidad de análisis y los informantes claves A1.4.4 Lógica que enlaza los datos con las proposiciones A Observación participante A Documentos A Cuestionarios A1.4.5 Criterios para analizar los datos A Datos cualitativos A Datos cuantitativos A1.4.6 La base de datos del estudio A1.5 Sobre los estudios empíricos con estudiantes APÉNDICE 2. INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS APÉNDICE 3. BASE DE DATOS DEL ESTUDIO APENDICE 4. MANUAL DE IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO xii

17 Indice de figuras Figura 2.1: Ciclo de conversión de conocimientos.. 29 Figura 2.2: Identificación del conocimiento estratégico 38 Figura 2.3: Identificación de los activos de conocimiento estratégico.. 38 Figura 2.4: Brechas estratégica y de conocimientos Figura 2.5: Ciclo de aprendizaje experiencial (Kolb) Figura 2.6: Fábrica de experiencia (Basili et al.) Figura 2.7: Modelo IDEAL Figura 2.8: Perspectiva de creación de conocimientos Figura 2-9: Perspectiva de aprendizaje experiencial Figura 4.1: Esquema funcional de la solución propuesta. 108 Figura 4.2: Modelo ele Figura 4.3: Integración del modelo a las actividades de proyecto y de mejora 111 Figura 4.4: Flujo de tareas para la fase de Iniciación 114 Figura 4.5: Flujo de tareas para la fase de Preparación 117 Figura 4.6: Flujo de tareas para la fase de Familiarización Figura 4.7: Flujo de tareas para la fase de Actuación 121 Figura 4.8: Flujo de tareas para la fase de Educción 123 Figura 4.9: Flujo de tareas para la fase de Integración. 124 Figura 4.10: Flujo de tareas para la fase de Revisión 126 Figura 4.11: Flujo de tareas para la fase de Conclusión 128 Figura 4.12: Elaboración del catálogo de conocimientos y experiencia. 131 Figura 4.13: Formulación de preguntas de valoración de conocimientos. 134 Figura 4.14: Formulación de preguntas de reflexión. 138 Figura 4.15: Educción de conocimientos y experiencia Figura 4.16: Integración de conocimientos y experiencia al repositorio. 141 Figura 5.1: Esquema del contexto de investigación Figura 5.2: Cronograma de actividades xiii

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19 Indice de tablas Tabla 2.1: Procesos de conversión de conocimientos.. 28 Tabla 2.2: Tipos de conocimiento profesional. 30 Tabla 2.3: Tipos de conocimientos 32 Tabla 2.4: Procesos de gestión del conocimiento.. 36 Tabla 2.5: Comunidades de práctica, grupos y equipos Tabla 2.6: Areas de proceso y sus categorías y niveles de madurez asociados.. 68 Tabla 2.7: Comparación entre niveles de capacidad y de madurez Tabla 2.8: Perspectiva integrada Tabla 2.9: Niveles de capacidad personal (Wiig) Tabla 210: Escala de conocimientos y habilidades (Mayo).. 79 Tabla 2.11: Taxonomía de objetivos educacionales (Bloom) 80 Tabla 2.12: Dimensión del proceso cognitivo (Anderson et al.) 81 Tabla 2.13: Dimensión de conocimientos (Anderson et al.).. 82 Tabla 2.14: Niveles de capacidad (McConnell) Tabla 4.1:Estructura del catálogo de conocimientos y experiencia 132 Tabla 4.2: Taxonomía de valoración de conocimientos y experiencia 133 Tabla 4.3: Estructura del inventario de conocimientos y experiencia. 135 Tabla 4.4: Ejemplos de preguntas de valoración Tabla 4.5: Ejemplos de preguntas o sentencias de reflexión Tabla 5.1: Relación de proposiciones a unidad y subunidades de análisis Tabla 5.2: Datos de la planilla de oportunidades de mejora Tabla 5.3: Proyectos seleccionados para el estudio Tabla 5.4: Proposiciones con sus fuentes de datos e instrumentos de recolección 156 Tabla 5.5: Tiempos dedicados, en minutos, a responder las guías de reflexión. 178 Tabla 5.6: Tiempos dedicados, en horas, a responder las guías de reflexión. 178 Tabla 5.7: Tiempos de actividades y de proyecto Tabla 5.8: Porcentajes de tiempos de respuestas a las guías de reflexión Tabla 5.9: Respuestas al cuestionario de la proposición Tabla 5.10: Agrupación de respuestas por actitud 180 Tabla 5.11: Respuestas a la pregunta 1 del cuestionario 180 Tabla 5.12: Respuestas a la pregunta 2 del cuestionario 181 Tabla 5.13: Respuestas a la pregunta 3 del cuestionario 181 Tabla 5.14: Respuestas a la pregunta 4 del cuestionario 181 Tabla 5.15: Respuestas a la pregunta 5 del cuestionario 181 xv

20 Tabla 5.16: Respuestas a la pregunta 6 del cuestionario 182 Tabla 5.17: Respuestas al cuestionario de la proposición Tabla 5.18: Agrupación de respuestas por actitud. 184 Tabla 5.19: Sobre la organización del taller (preguntas 1 a 4) 185 Tabla 5.20: Sobre la participación personal en el taller (preguntas 5 a 8). 185 Tabla 5.21: Sobre el contenido del taller (pregunta 9). 185 Tabla 5.22: Conclusiones del taller y respuestas en las guías de reflexión. 190 Tabla 5.23: Nuevos aportes relacionados a los temas del taller. 190 Tabla A1.1: Actividades privadas de los estudiantes Tabla A3.1: Planilla de análisis de reportes de revisión xvi

21 1. Introducción 1.1 La gestión del conocimiento en ingeniería de software La IEEE Computer Society [IEEE, 1990] define la ingeniería de software, en lo sucesivo IS, como un enfoque sistemático, disciplinado y cuantificable para el desarrollo, la operación y el mantenimiento de software; es decir, la aplicación de ingeniería al software. Según comenta Ye [Ye, Y., 2006], si bien el desarrollo de software comparte muchas características con otras disciplinas de la ingeniería, presenta, sin embargo, nuevos desafíos de investigación puesto que también depende fuertemente de la creatividad y del conocimiento de los individuos desarrolladores de software. Por su parte, la gestión del conocimiento, en adelante GC, puede definirse como el conjunto de procesos que gobiernan la creación, diseminación y utilización del conocimiento [Gupta, J., et al., 2004]. Una definición más amplia y comprensiva de GC la proporcionan del Moral y colegas [del Moral, A., et al., 2007], para quienes se entiende por GC al conjunto de principios, métodos, técnicas, herramientas, métricas y tecnologías que permiten obtener los conocimientos precisos, para quienes los necesitan, del modo adecuado, en el tiempo oportuno de la forma más eficiente y sencilla, con el fin de conseguir una actuación institucional lo más inteligente posible. Lai, Wang y Chow [Lai, J-Y. et al., 2008] consideran que, desde que el conocimiento ha sido considerado por las organizaciones como un activo crucial para sobrevivir en un entorno altamente competitivo, la GC es considerada definitivamente como una actividad esencial para adaptarse y sobrevivir en un ambiente de tal característica. Para Piirainen, Kivijarvi y Touminen [Piirainen, K. et al., 2008], a medida que las organizaciones se han vuelto más grandes y diversificadas, y que los roles y las tareas individuales se han vuelto más especializadas, existe una creciente necesidad de convertir el conocimiento personal para su uso a nivel organizacional y afirman que esta convergencia de los conocimientos personales y organizacionales constituye una significativa y justificada área de investigación. Para Muhammed, Doll y Deng [Muhammed, S. et al., 2008], a nivel individual, un recurso clave para provocar una acción organizacional efectiva es el conocimiento relativo a las tareas de los individuos y consideran que este conocimiento refleja el aprendizaje 1

22 individual que tiene lugar dentro del contexto organizacional y puede ser realzado gestionando de manera efectiva las actividades que contribuyen a tal conocimiento. Diversos autores destacan la conveniencia y la necesidad de estrechar los vínculos entre las disciplinas de la IS y de la GC por cuanto consideran que la ingeniería de software se caracteriza precisamente por ser una actividad intensiva en conocimientos. Así, Kukko, Helander y Virtanen [Kukko, M. et al., 2008] consideran que el proceso de desarrollo software se caracteriza típicamente como intensivo en conocimientos y que el resultado del proceso, esto es, el software, es igualmente un producto intensivo en conocimientos. Falbo y colegas [Falbo, R. et al., 2004b], así como Falbo, Pezzin y Schwambach [Falbo, R. et al., 2005] también caracterizan el desarrollo de software como un proceso intensivo en conocimientos y como un esfuerzo colectivo, complejo y creativo, y consideran que para producir productos software de calidad, las organizaciones software han reconocido como esencial hacer un mejor uso de sus conocimientos organizacionales sobre IS. Para Handzic [Handzic, M., 2003] en IS las personas han sido reconocidas como los poseedores claves de conocimiento valioso y, por lo tanto, identificar, localizar y capturar los conocimientos de los individuos y de los grupos de desarrolladores software es de importancia crítica para la sobrevivencia en el negocio del software. Wohlin [Wohlin, C., 2003] por su parte considera que la habilidad para gestionar el conocimiento en IS es un factor clave de éxito para los proyectos y para las organizaciones software en el futuro. Para Rus y Lindvall [Rus, I. et al., 2002] el conocimiento en IS es diverso, sus proporciones son inmensas y sostenidamente crecientes, y entienden que las organizaciones tienen problemas para identificar el contenido, ubicación y el uso de ese conocimiento. Una de las actividades mas importantes en el ámbito de la actual IS es la relativa a la mejora de las prácticas y los procesos de desarrollo y, en esta área, la perspectiva de la GC se torna particularmente importante. En este sentido, Alagarsamy, Justus y Iyakutti [Alagarsamy, K. et al., 2008], mencionan que si bien en el pasado los trabajos relativos a la mejora del proceso software han considerado un amplio rango de iniciativas, la GC debe considerarse como un enfoque contemporáneo para refinar las actividades de mejora del proceso software dado que, para estos autores, los procesos software han evolucionado desde ser procesos conducidos por datos, pasando por ser procesos conducidos por información hasta los actuales procesos conducidos por conocimientos. 2

23 Bjornson [Bjornson, F., 2007] sostiene que las ideas valiosas y la perspicacia ( insights ) desde el campo de la GC son potencialmente útiles en los esfuerzos de mejora del proceso software para facilitar la creación, modificación y compartición de los procesos software en una organización. Para Montoni, Santos y Rocha [Montoni, M. et al., 2007] es esencial gestionar eficientemente el conocimiento de IS para aspirar a mantener las implementaciones de mejora del proceso software y para incrementar las oportunidades de obtener resultados positivos de las inversiones en mejora de procesos. Elisberg, Norjberg y Pries-Heje [Elisberg, T. et al., 2006] consideran que una organización software que apunte a mejorar la calidad de sus procesos y de sus productos debe definir e implementar una estrategia apropiada de GC que le permita identificar los procesos software con potencial de ser mejorados, definir nuevos procesos, documentarlos y diseminar el conocimiento de estos nuevos procesos entre los profesionales de desarrollo de software de la organización. Por su parte, Falbo, Pezzin y Schwambach [Falbo, R. et al., 2005] sostienen que en el contexto preciso del desarrollo software, la GC puede usarse para gestionar los conocimientos y la experiencia generados durante los procesos software y consideran que si bien cada proyecto es, en cierto sentido, único, experiencias similares pueden ayudar a los desarrolladores en la realización de sus actividades. Similar opinión tienen Antunes, Seco y Gomes [Antunes, B. et al., 2007] en el sentido de que el conocimiento generado durante el proceso de desarrollo software puede resultar un activo valioso para una organización software y que para obtener ventajas de estos conocimientos, la organización debe adquirirlos, almacenarlos y gestionarlos para su reutilización. Para Komi-Sirvio, Mantyniemi y Seppanen [Komi-Sirvio, S. et al., 2002], un uso de la GC es apoyar las actividades de mejora del proceso software y consideran que este apoyo es importante pues tanto las técnicas de IS como de gestión de la calidad fallan si las mismas no están basadas en un conocimiento minucioso de lo que se necesita y de lo que se ha hecho en una organización de desarrollo software. Para Aurum y colegas [Aurum, A. et al., 2003], los desarrolladores de software poseen un conocimiento altamente valioso en relación con el desarrollo de productos, con el proceso de desarrollo software, con la gestión de proyectos y con la tecnología, y estos conocimientos, tanto tácitos como explícitos, son dinámicos y evolucionan con la tecnología, la cultura organizacional y con las necesidades cambiantes de las prácticas de desarrollo software. Estos autores afirman, además, que mejorar los procesos y los productos software son casos especiales de GC, que la experiencia juega también un rol principal en estas actividades relacionadas con el conocimiento y que, en consecuencia, existe una necesidad 3

24 de recopilar experiencias y conocimientos de IS y reutilizarlos para mejorar los procesos software [Aurum, A. et al., 2003]. Briand [Briand, L., 2003], por su parte, considera que en las organizaciones software, la experiencia y los conocimientos adquiridos en proyectos software anteriores pueden utilizarse para mejorar las prácticas en proyectos futuros y que el aprendizaje organizacional basado en la experiencia resulta clave para la efectiva adopción de nuevas prácticas y para mejorar tanto la productividad como la calidad. Desouza, Dingsoyr y Awazu [Desouza, K. et al., 2005] también coinciden en caracterizar los proyectos software como altamente basados en el conocimiento al considerar que el conocimiento es la materia prima ( raw-material ) y contribuye al proceso y al resultado de los esfuerzos de la IS. Según menciona Edwards [Edwards, J., 2003], si bien la literatura general sobre GC contiene muchos ejemplos de sistemas de GC en uso exitoso en compañías relacionadas con las tecnologías de la información, relativamente pocos de estos ejemplos están específicamente relacionados con la IS. En opinión de este autor, a pesar de que hay una activa comunidad de GC en IS, sus trabajos están distanciados de la corriente principal ( mainstream ) sobre la GC [Edwards, J., 2003]. Este mismo comentario es recogido por Bjornson [Bjornson, F., 2007] en su tesis doctoral, quien agrega que la IS ha abordado principalmente el almacenamiento y la recuperación de conocimiento mientras que tópicos tales como la creación, transferencia y aplicación de conocimiento necesitan aún mayor atención. Para Mathiassen y Pedersen [Mathiassen, L. et al., 2005], en la literatura estándar sobre el desarrollo de sistemas no se da un tratamiento explícito a la creación y compartición de conocimientos y poca investigación sobre desarrollo de sistemas se publica en esta área. Similar opinión tienen Ward y Aurum [Ward, J. et al., 2004], para quienes en la literatura existe un vacío en lo referente a los procesos de GC en IS. 1.2 Finalidad de la tesis La finalidad de esta tesis es realizar una contribución al ámbito de la IS en un área de importancia permanente como lo es el de la mejora de las prácticas y procesos software, desde la perspectiva de la GC y de la experiencia. La meta de este trabajo es definir un modelo para la GC y de la experiencia que los miembros de los equipos de proyectos adquieren durante el desarrollo de los proyectos 4

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