Modelo para la gestión del conocimiento y la experiencia integrada a las prácticas y procesos de desarrollo software

Transcripción

1 UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID FACULTAD DE INFORMATICA Modelo para la gestión del conocimiento y la experiencia integrada a las prácticas y procesos de desarrollo software TESIS DOCTORAL MC D. Gerardo Matturro Mazoni 2010

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3 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

4 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

5 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

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7 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

8 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

9 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

10 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

11 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

12 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

13 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

14 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

15 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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17 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

18 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

19 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

20 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

21 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

22 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

23 software, con el propósito de que esos conocimientos y experiencias sustenten las actividades de mejora de las prácticas y procesos software en uso en una organización. 1.3 Estructura de la tesis Al comienzo de este capítulo se estableció el ámbito en el que se enmarca este trabajo, se hizo referencia a la importancia siempre actual de la mejora de las prácticas y procesos software en uso en una organización y se definió que el tratamiento a dar al tema es desde la perspectiva, considerada contemporánea, de la GC y de la experiencia. En el capítulo 2, referido al estado de la cuestión, se presentan los principales conceptos relativos al conocimiento y a los diferentes procesos para su gestión, al aprendizaje individual basado en la experiencia y al aprendizaje organizacional. Posteriormente, en ese mismo capítulo, el tratamiento de estos temas se enfoca al ámbito específico de la IS, particularmente en lo referente a la manera en que la GC y de la experiencia contribuye a las actividades de mejora de las prácticas y procesos software en uso en una organización. El capítulo continúa con la presentación de diversas iniciativas, estudios y enfoques para la gestión del conocimiento y de la experiencia en el ámbito particular de la ingeniería de software, para finalizar con una serie de comentarios críticos a diversos aspectos de los trabajos y enfoques descriptos. En el capítulo 3, se presentan de manera formal las críticas a los trabajos analizados previamente, lo cual da lugar a la definición del problema a abordar, formulado en los siguientes términos: Cómo incorporar a las prácticas y procesos de desarrollo software de una organización, procedimientos y artefactos específicos para orientar y gestionar el conocimiento y el aprendizaje basado en la experiencia que se adquiere en el marco de los proyectos de desarrollo software? El capítulo 4, está dedicado a presentar la solución propuesta al problema planteado y a describir en detalle la estructura y los componentes del modelo propuesto para la GC y del aprendizaje basado en la experiencia, en forma integrada tanto a las actividades de los proyectos software como a las actividades de mejora de las prácticas y procesos software en uso en una organización. El modelo propuesto, denominado modelo ele, contempla todos los procesos de creación y de GC y del aprendizaje basado en la experiencia que fueron expuestos en el capítulo 2, así como también resuelve los inconvenientes y críticas planteados a las iniciativas y enfoques preexistentes, formulados en el capítulo 3. Junto con el modelo, y como uno de sus componentes principales, se presentan las denominadas guías de reflexión como una nueva herramienta para capturar los conocimientos y la experiencia que los miembros de los equipos de proyectos adquieren 5

24 durante la ejecución de sus actividades de proyecto. El aspecto distintivo de esta herramienta es que posibilita capturar esos conocimientos y experiencia en forma contemporánea a la propia ejecución de las actividades de proyecto. El enfoque propuesto con esta herramienta contrasta con la utilización de otras técnicas tales como el análisis post mortem de proyectos y similares, analizados en el capítulo 2, donde la captura de conocimientos y experiencia se lleva a cabo después de finalizado el proyecto o luego de que se haya alcanzado un hito significativo. En el capítulo 5, se presenta el trabajo de investigación de campo referido a la implementación práctica del modelo propuesto y de la herramienta mencionada, con el propósito de mostrar su viabilidad y utilidad en un ámbito de desarrollo de proyectos software. En este sentido, se describe el diseño de la investigación siguiendo la metodología del estudio de casos donde se definen la pregunta de investigación y las proposiciones derivadas de la misma, se establece la unidad de análisis del caso, se determinan los informantes claves para el estudio, se identifican las fuentes de los datos, y se establecen los instrumentos para su recolección y los criterios para analizarlos. En este mismo capítulo se describe también el desarrollo general de la investigación y se presentan y analizan los resultados obtenidos, para culminar con la exposición de las conclusiones del estudio y con el análisis de su validez y fiabilidad. La implementación del modelo y su estudio empírico se llevaron a cabo en el Laboratorio de Ingeniería de Software de la Facultad de Ingeniería de la Universidad ORT Uruguay. Este laboratorio, denominado ORT Software Factory, tiene como misión la formación de profesionales que desarrollen productos que satisfagan a sus clientes, focalizando la atención en la producción de software en forma industrial y en proveer tecnología probada al mercado. En el capítulo 6, por su parte, se presentan las conclusiones finales del trabajo que, brevemente expuestas, establecen que el modelo propuesto es viable de ser implementado e integrado a las actividades de los proyectos software y a las de mejora de las prácticas y procesos software en uso en una organización, y permite gestionar el conocimiento y la experiencia que los miembros de los equipos de proyectos adquieren durante la ejecución de sus actividades de proyecto. El capítulo 7 presenta las líneas futuras de desarrollo y de investigación que surgen a partir de la definición última del modelo y de la implementación práctica realizada. El capítulo 8 contiene las referencias bibliográficas utilizadas en la elaboración de este trabajo. La parte final de esta memoria está constituida por cuatro apéndices. El apéndice 1, contiene una descripción más detallada de la metodología de investigación adoptada para esta tesis y, en particular, refiere a dos aspectos importantes: la 6

25 utilización de la estrategia del estudio de casos en la investigación en IS, y la utilización de estudiantes de grado en estudio empíricos, también en IS. En el apéndice 2, se presentan los instrumentos de recolección de datos, tanto cualitativos como cuantitativos, utilizados en el proceso de investigación. El apéndice 3, contiene la base de datos del caso con toda la documentación e información recolectada durante el desarrollo del estudio. Finalmente, en el apéndice 4, se incluye el manual de implementación del modelo, elaborado como parte de las actividades de investigación. 1.4 Aportes de la tesis Los aportes realizados con esta tesis son: A) La definición y especificación de un modelo para la GC y de la experiencia que se integra tanto a las actividades de los proyectos software como a las de mejora de las prácticas y procesos software en uso en una organización. B) Una herramienta para capturar los conocimientos y la experiencia que los miembros de los equipos de proyecto adquieren durante la ejecución de sus actividades de proyecto. C) Un ejemplo de implementación práctica del modelo propuesto, estudiado en forma simultánea al propio proceso de implementación siguiendo la estrategia de investigación del estudio de casos. 7

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27 2. ESTADO DE LA CUESTIÓN 2.1 El conocimiento y su gestión En esta sección se introducen los conceptos más relevantes relativos al conocimiento y a los diferentes procesos, técnicas y herramientas para su gestión Conocimiento En la literatura sobre GC puede encontrarse una multiplicidad de definiciones y de caracterizaciones acerca de qué se entiende por conocimiento. Así, para Davenport y Prusak [Davenport, T. et al., 1998] conocimiento es una mezcla fluida de experiencia estructurada, valores, información contextualizada y discernimiento experto que provee un marco de referencia para evaluar e incorporar nuevas experiencias e informaciones. Probst, Raub y Romhardt [Probst, G. et al., 2001], por su parte, definen conocimiento como todo el cúmulo de aprendizajes y habilidades que los individuos utilizan para solucionar problemas. Un enfoque diferente para lograr una mejor aproximación al concepto de conocimiento es establecer la distinción entre conocimiento e información, así como la distinción entre información y datos. Según lo expone Wiig [Wiig, K., 1993], datos pueden ser números, palabras o imágenes para los cuales no se ha especificado un contexto de significación o una organización. Para que los datos se conviertan en información deben ser presentados en un contexto, con algún propósito y con una organización discernible de modo que tengan relevancia para una situación, problema o condición. El conocimiento es subsecuentemente aplicado para interpretar la información disponible sobre una situación en particular y para decidir como manejarla. El conocimiento es lo que se usa para determinar el significado de una situación o condición. Alavi [Alavi, M., 2001] afirma que lo que es clave para distinguir efectivamente entre información y conocimiento no se encuentra en el contenido, estructura o utilidad de la supuesta información o conocimiento sino que conocimiento es información procesada por las mentes de los individuos; es información personalizada relativa a hechos, procedimientos, conceptos, ideas y juicios. 9

28 A partir de los trabajos de Polanyi [Polanyi, M., 1966], Nonaka y Takeuchi [Nonaka, I. et al., 1999] hacen una distinción entre dos tipos de conocimiento, a los que denominan tácito y explícito. Por tácito se entiende el conocimiento que reside en las mentes de las personas y que es difícil de formalizar y de articular. Koskinen [Koskinen, K., 2001] considera que el conocimiento tácito se adquiere principalmente a través de la práctica y la experiencia, y se expresa en las acciones humanas en las formas de evaluaciones, actitudes, puntos de vista, motivaciones y juicios. Para Choo [Choo, C. W., 1999], el conocimiento tácito es el conocimiento implícito que utilizan los miembros de una organización para realizar su trabajo. Para este autor, este tipo de conocimiento es difícil de expresar verbalmente porque se manifiesta en destrezas que se basan en acciones y no puede reducirse a reglas y recetas. Esta clase de conocimientos se aprende a través de largos períodos de experimentación y realización de una tarea durante los cuales el individuo desarrolla un tacto y una capacidad para hacer juicios intuitivos sobre la ejecución satisfactoria de una tarea. Este autor concluye que el conocimiento tácito es vital para una organización pues la misma sólo puede aprender e innovar al sustentarse en el conocimiento implícito de sus miembros. Por conocimiento explícito se entiende aquél que puede transmitirse utilizando el lenguaje formal y sistemático, y que puede ser o ha sido capturado y codificado en manuales, libros, procedimientos, y reglas. A partir de esta distinción entre conocimientos tácito y explícito, Nonaka y Takeuchi [Nonaka, I. et al., 1999] han propuesto un modelo de cuatro pasos que se muestra en la tabla 2.1 para explicar el proceso de creación de nuevo conocimientos en una organización. Según estos autores, la creación de conocimiento es un proceso cíclico de transformación o conversión de conocimiento tácito en explícito y de conocimiento explícito en tácito. Las cuatro formas de conversión de conocimiento se denominan Socialización, Externalización, Combinación e Internalización: A Tácito A Explícito De Tácito Socialización Externalización De Explícito Internalización Combinación Tabla 2.1: Procesos de conversión de conocimientos (Nonaka y Takeuchi) Socialización es el proceso de conversión de conocimiento tácito en conocimiento tácito. Ocurre cuando el conocimiento de un individuo es compartido con otros 10

29 mediante el trabajo colaborativo, la observación y la imitación de comportamientos. La clave para obtener conocimiento tácito es la experiencia. Externalización es el proceso de conversión de conocimiento tácito en explícito. Ocurre cuando se enuncia el conocimiento tácito en forma de conceptos explícitos. La externalización se observa típicamente en el proceso de creación de conceptos y es generada por el diálogo o la reflexión colectiva. Combinación es el proceso de conversión de conocimiento explícito en conocimiento explícito. Ocurre cuando el conocimiento explícito preexistente se combina con el conocimiento externalizado en el paso anterior para generar un nuevo cuerpo de conocimientos. Internalización es el proceso de conversión de conocimiento explícito en conocimiento tácito y está muy relacionado con el aprender haciendo. Para que el conocimiento explícito se vuelva tácito es de gran ayuda que, previamente, el conocimiento se verbalice o diagrame en documentos, manuales o historias orales. La documentación ayuda a los individuos a interiorizar lo que han experimentado, enriqueciendo, por tanto, su conocimiento tácito. Figura 2.1: Ciclo de conversión de conocimientos La creación de conocimiento organizacional consiste, entonces, en una interacción continua y dinámica entre conocimiento tácito y conocimiento explícito. Esta interacción tiene lugar a través de la intercalación de las diferentes formas de conversión de conocimiento, tal como se muestra en la figura 2.1. La socialización se inicia generalmente con la creación de un ámbito de interacción que permita que los miembros de un equipo compartan sus experiencias y modelos mentales. La externalización comienza a partir de un diálogo o reflexión colectiva que permita a los miembros del equipo enunciar el conocimiento tácito generado en el paso previo. La combinación se inicia cuando el conocimiento recién creado y el existente se distribuyen a otros sectores de la organización. Finalmente, la internalización se origina en el aprender haciendo, es decir, mediante la aplicación práctica de nuevo conocimiento. 11

30 2.1.2 Taxonomías del conocimiento Además de la distinción entre conocimientos tácito y explícito analizada en el apartado anterior, otros autores han propuesto sus propias clasificaciones del conocimiento. Choo [Choo, C. W., 1999] agrega, a la distinción entre conocimientos tácito y explícito, una tercera categoría a la que denomina conocimiento cultural. El conocimiento cultural consiste en las estructuras cognoscitivas y afectivas que los miembros de una organización utilizan en forma habitual para percibir, explicar, evaluar y construir la realidad. Bollinger y Smith [Bollinger, A. et al., 2001], por su parte, distinguen entre conocimiento individual y conocimiento colectivo, de acuerdo a las siguientes descripciones: Individual: o conocimiento personal es el entendimiento, toma de conciencia o familiaridad acerca de un tema, adquirido por medio del estudio, la investigación, la observación o la experiencia práctica a lo largo del tiempo. Es una interpretación personal de información basada en la experiencia, habilidades y competencias personales. Colectivo: o conocimiento organizacional es, en general, lo que las personas conocen acerca de los clientes, productos, procesos, políticas, cultura y forma de actuar de la organización. Reside en lugares tan diversos como bases de datos, documentos y manuales de procedimientos, al tiempo que también se comparte por medio de experiencias y mejores prácticas. El conocimiento individual, si no es compartido con otras personas, tiene muy poco efecto sobre la base de conocimientos de la organización. Por esto, una de las tareas más importantes de los gerentes es la de facilitar y fomentar los procesos de interacción entre los empleados, de modo que puedan intercambiar ideas y opiniones, así como sus experiencias y conocimientos. Lam [Lam, A., 2000] también adhiere a esta distinción entre conocimiento individual y colectivo. En base a ella, y en conjunción con la clasificación en tácito y explícito analizada anteriormente, Mathiassen y Pedersen [Mathiassen, L. et al, 2005] mencionan cuatro diferentes tipos de conocimiento profesional, según la tabla 2.2: Tácito Explícito Individual Incorporado Innato Colectivo Incrustado Codificado Tabla 2.2: Tipos de conocimiento profesional (Mathiassen y Pedersen) 12

31 Mathiassen y Pedersen [Mathiassen, L. et al, 2005] describen estos cuatro tipos de conocimiento en los siguientes términos: Innato es conocimiento que depende de las habilidades cognitivas del individuo y abarca el conocimiento racional o científico. Incorporado es conocimiento práctico y orientado a la acción. Se construye a partir de la experiencia práctica, está vinculado a un contexto específico y su creación no puede separarse de su aplicación. Codificado es conocimiento que está codificado en procedimientos, estándares, reglas y especificaciones escritas. Incrustado es conocimiento que está almacenado en rutinas, normas, valores y cultura organizacionales. Zack [Zack, M., 1999], por su parte, distingue tres tipos de conocimiento en función de su valor para apoyar la posición competitiva de una organización. En este sentido, afirma Zack, el conocimiento puede clasificarse en esencial, avanzado e innovador. Esencial refiere al conocimiento mínimo necesario para que la organización pueda estar en el negocio o sector industrial hacia el cual orienta sus actividades. Poseer este nivel de conocimientos y capacidades no asegura la viabilidad competitiva de la organización a largo plazo sino que solamente constituye una barrera básica de entrada de nuevos competidores a ese sector industrial. Avanzado refiere al conocimiento que hace a la organización viable desde el punto de vista competitivo. Tal conocimiento permite a la organización diferenciar sus productos y servicios de sus competidores por medio de la aplicación de conocimiento superior en ciertas áreas. Innovador refiere al conocimiento que permite a una organización liderar en su sector industrial y diferenciarse de manera significativa de sus competidores. Boisot [Boisot, M., 1998] propone una clasificación en la que toma en cuenta dos dimensiones: si el conocimiento es codificable o no, y si el conocimiento se puede difundir con facilidad o no. Para este autor, el conocimiento codificable es el que se puede almacenar o poner por escrito sin que se incurra en pérdidas indebidas de información, mientras que el no codificable es aquel que no puede ser capturado por escrito ni almacenado sin perder los aspectos esenciales de la experiencia a la que se refiere. En la otra dimensión, el conocimiento difundido es el que se comparte con otras personas, mientras que el no difundido permanece en la mente de la persona que lo posee, ya sea porque es difícil de expresar o porque se decida mantenerlo ahí. 13

32 En base a estas dos dimensiones, Boisot [Boisot, M., 1998] propone cuatro tipos de conocimientos, según la tabla 2.3: Codificable No codificable Difundido Conocimiento público Conocimiento de sentido común No difundido Conocimiento registrado propio Conocimiento personal Tabla 2.3: Tipos de conocimientos (Boisot) Boisot [Boisot, M., 1998] concibe estos cuatro tipos de conocimiento en los siguientes términos: Público: es lo que convencionalmente se considera como conocimiento en sociedad y puede hallarse estructurado y registrado en libros, revistas y otras fuentes impresas, formales o informales. De sentido común: es el que una persona adquiere gradualmente a lo largo de su vida, en base a experiencias personales y a la interacción con otros miembros de la comunidad donde se desenvuelve. Personal: es el que surge de la propia experiencia de un individuo pero que no es accesible a otros. Registrado propio: es el conocimiento que una persona o grupo desarrolla y codifica por su cuenta a fin de percibir situaciones similares. Al ser codificado, este conocimiento es técnicamente difundible aunque puede no ser significativo difundirlo por cuanto su pertinencia está limitada a las circunstancias y necesidades de la persona o grupo que lo origina. Schunk [Schunk, D., 1997], por su parte distingue entre tres tipos de conocimientos: declarativo, procedimental y condicional, según las siguientes caracterizaciones: Declarativo: es el conocimiento referido a hechos, creencias, opiniones y teorías. Procedimental: refiere al conocimiento que permite entender cómo llevar a cabo actividades y procedimientos, y se presenta en forma de conceptos, reglas y algoritmos. Condicional: es el tipo de conocimiento que permite discernir que qué condiciones emplear los conocimientos declarativos y procedimentales. 14