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UNA INTRODUCCION A LOS SISTEMASEXPERTOS EN LA EMPRESA

José María Fortuna Lindo*

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

Introducción

En un entorno dinthnico como el actual, la automatización de los procesos detoma de decisiones cobra cada día más importancia.

Los gestores de las empresas de los arios noventa se encuentran ante una situa-ción marcada por la necesidad de adoptar un mayor n ŭmero de decisiones, siendoéstas de una complejidad creciente. A la vez, hay que actuar de forma inmediata —entiempo real— ante detenninados cambios en las principales variables empresariales.

Esta situación ha motivado el empleo progresivo de la tecnología informáticacomo medio de apoyo a las decisiones rápidas, interconectadas y de gran trascenden-cia para el futuro de la empresa.

La informática alcanzó un gran auge en las empresas, en un primer momento, através de la automatización de las tareas operativas. Sin embargo, este proceso se hamostrado insuficiente, pues los desarrollos de la informática tradicional no han sidocapaces de afrontar problemas que son difíciles de modelizar. Donde el conocimiento—generalmente no formalizable matemáticamente—, o la experiencia para resolverel 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 laFacultad 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 estí-mulo recibidos en su realización.

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que los programas informáticos intentaban resolver problemas a los que eran aplica-bles procesos algorítmicos, pero el ser humano, en el desemperio de sus actividadeshabituales, 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 laactividad, por lo que nunca se dispone de ellos en n ŭmero suficiente.

Las investigaciones realizadas referidas a los procesos de razonamiento huma-no y, en general, a la capacidad para desarrollar actividades que nos llevan a califi-car al ser humano como inteligente, así como el interés despertado por emularlas enun ordenador —fascinación, por otra parte, siempre presente en la corta historia dela informática—, permitieron que tomara cuerpo un nuevo n ŭcleo de conocimientoque se llamaría Inteligencia Artificial (IA). Dentro de esta disciplina, si alg ŭncampo ha despuntado, tanto por sus desarrollos teóricos como por el nivel de apli-caciones realizadas, es el de los programas informáticos que emulan el comporta-miento 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 laautomatización, de forma real y contrastada, de los más variados problemas de deci-sión empresarial: selección de inversiones, reclutamiento del personal, diserio decadenas de distribución, transmisión de información relevante para la dirección, con-cesión de créditos, planificación estratégica, etc.; destacando el entorno financierocomo uno de los campos con mayor n ŭmero de aplicaciones.

Se ha logrado informatizar la expertise —la experiencia, en el sentido de cuali-dad de la persona con pericia—, consiguiendo un nivel de flexibilidad y fiabilidadcomparable al del mejor experto humano en el tema en cuestión, e incluso, superán-dole a veces, ya que el ordenador no se encuentra sometido a las limitaciones quepresenta el experto (físicas, emotivas, de capacidad de atención, etc.).

Ariadir que la valía y necesidad de estos programas se incrementa al poder dis-poner con ellos de conochniento experto en un ámbito geográfico mayor, de formaduradera —salvada la obsolescencia del propio conocimiento-- y utilizable en el pro-ceso de formación del personal novicio.

I. Fundamentos de Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos

El origen de la Inteligencia Artificial como dominio académico podemos fijarloen el verano de 1956, cuando un grupo de investigadores se reunió en el DarmouthCollege (Hanover, EE.UU.) para discutir la posibilidad de construir máquinas genui-namente inteligentes.

Para aproximarnos al concepto de IA podemos partir de la definición que de lamisma recoge Rich (1983, pág. 1): «el estudio de cómo hacer que los ordenadoreshagan cosas que por el momento las personas realizan de forma más perfecta». Amodo de ejemplo, baste decir que los ordenadores nos superan en cuestiones talescomo: cálculo numérico, almacenamiento de la información y, en general, todo tipode operaciones repetitivas. Por el contrario, nosotros les superamos en que pode-mos hacer algo más que procesar la información, podemos entenderla. Lograr queel 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 basa-dos en coleccionar y procesar grandes vol ŭmenes de datos mediante procedimientoscomplejos, que implican cálculos científicos y técnicos, pero cuyas soluciones sesabe con certeza que producen una respuesta óptima o que no se Ilega a soluciónalguna. Por el contrario, los programas de IA trabajan con palabras y conceptos, quea menudo nos garantizan una solución correcta a nivel de satisfacción, no de optimi-zación. Muchos procesos humanos de razonamiento no son algorftmicos, sino basa-dos en la heurística l , con lo que se encuentran soluciones en menor tiempo que lo quetardaríamos resolviendo por ensayo y error u otros métodos algorítmicos. Por ello, laprogramación en IA presenta características diferenciales frente a la programaciónconvenciona12.

Dentro de la IA, los sistemas expertos no son más que un campo de aplicaciónde la misma. Otros campos son: Procesamiento en lenguaje natural, Reconocimientodel habla, Visión automática, Enseñanza asistida por ordenador, Programación auto-mática 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 nor-malmente la suele realizar el experto humano». Los elementos claves en esta defini-ción son «conocimiento» y «experto». De hecho lo que los SS.EE. intentan incorpo-rar 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 determinadasituación de conflicto (problema), llegar a una solución que lo resuelva. Este tipo deconocimiento y los mecanismos asociados, de los que el experto dispone, están enparte basados en la experiencia (heurística).

Debemos hacer, no obstante, una puntualización. No todo sistema que incorporaconocimiento es un sistema experto, pues si éste proviene exclusivamente de fuentesde conocimiento pŭblico o semipŭblico, estamos ante un Sistema Basado en elConocimiento (S.B.C.), reservando el término de SE para cuando aquél cuenta, ade-más, 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 sis-temas 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 elmantenimiento de un SE si no cumple con el fin propuesto.

2. El programa debe poder usarse, en el sentido de que no prime la complejidadtécnica, 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, parareducir o lirnitar el problema de b ŭsqueda de una solución.

2 Para un análisis comparado entre Programación en IA y Programación Convencional puede consultar-se 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 sistemaexperto, aunque no incluya conocimiento privado, esto es, experiencia del experto.


3. El programa debe tener carácter educativo. Con el uso del SE, personas no ini-ciadas 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 susconclusiones.

5. El SE debe poder incorporar nuevo conochniento, y modificar y actualizar elque posea en un momento determinado.

6. El SE debe poder manipular descripciones simbólicas y razonar sobre ellasempleando la heurística, así como manipular datos erróneos, reglas de juicioinciertas y contemplar simultáneamente m ŭltiples hipótesis competitivas.

En cuanto a los componentes de un sistema experto, al existir actualmente unagran diversidad tanto en SS. EE. como en herramientas que hacen posible el desarrollode los mismos, como expresa Mishkoff (1988, págs. 62-65), no cabe encontrar lo quepodríamos denominar como un sistema experto «estándar»; si bien, se pueden sefialarcomo componentes básicos que aparecen en la mayoría de los SS.EE ., cuatro funda-mentales (Fernández Fernández, 1985, págs. 33-39; Fernández Femández, 1986, pág.26; Gevarter, 1987, págs. 56-58; entre otros): Base de Conocimientos (BC), Base deHechos 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 acómo manejar el conocimiento declarativo).

La base de datos es el componente que se encarga de analizar los hechos que encada momento posee el sistema, referidos a la prueba concreta que esté en curso derealización, es decir, los datos relativos al problema en cuestión.

El sistema de control e inferencia lleva a cabo dos tareas esenciales: por unaparte, examinar los hechos que se han cumplido y ver si permiten inferir nuevoshechos —a partir del análisis de la BC—, que nos aproximen a la solución; y porotra, decidir el orden en el que se ejecutan las inferencias y cómo se resuelven losconflictos. Además, controlará la consulta del usuario a lo largo de todo el proceso.

Los interfaces permiten que el usuario, el diseñador u otros equipos intercam-bien datos e información con el sistema, facultando responder a preguntas o mostrarlas líneas de razonamiento seguidas.

Se pueden clasificar en tres grupos las personas que se relacionan con un SEdurante el proceso de creación y posterior utilización del mismo (FernándezFernández, 1986, pág. 26): los expertos en el dominio de aplicación, que comunicansu conocimiento para construir el sistema; los ingenieros de conocimiento, que dise-fian las estructuras de datos adecuadas para la representación del conocimiento y tra-ducen a tales estructuras los conocimientos del experto; y los usuarios finales (exper-tos o no), que dialogan con el SE para resolver problemas o para aprender.

La interrelación existente entre las funciones de ingeniero, experto y usuario, ylos 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, siguien-do a Harmon y King (1988, págs. 229-271) y Mishkoff (1988, págs. 67-75), en seisfases 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 imple-mentación del sistema experto completo, Actuación conforme a un plan para conseguir la integración delsistema entre los ya existentes, y Lograr el mantenimiento del mismo en régimen de producción.

Herramienta

SISTEMA EXPERTO

• • Descripción deu

•

nuevos datos

• Consejo yO explicación

SCI

IU

BC Nuevos conocimientosy modificación de la BC


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.

ING. CONOCIMIENTO

1„. Explicación

y análisis

EXPERTO DEL DOMINIO

Figura 1: Funciones de ingeniero, experto y usuario.

Fuente: Basada en Buchanan y Shortliffe (1985, pág. 7).


II. Los sistemas expertos en la empresa

Los SS.EE . son capaces de codificar y automatizar los razonamientos y la expe-riencia humana, incluyendo en ocasiones, la falta de soluciones concretas, debido ajuicios basados en conocimientos poco seguros, incompletos o imprecisos (Auerbach,1989a, pág. 72). Esto va a suponer que los conocimientos corporativos pueden poner-se a disposición de todos los miembros de la organización, permitiendo resultadosmás fiables y económicos.

Sin embargo, cuando apareció esta nueva tecnología creó expectativas excesiva-mente optimistas, lo que provocó una cierta frustración, al comprobarse cómo losresultados esperados no se obtenían tan rápidamente como en un primer momentocabía esperar.

Pese a ello, la etapa actual en la que se encuentran los SS. EE . se califica comode difusión, por ser cuando ha entrado de lleno esta nueva tecnología en el ámbitoempresarial.

Pero cabe preguntarse, ,qué espera conseguir una empresa al incorporar estanueva tecnología a su organización? Como seriala Yagrie (1988, págs. 8-9), su intro-ducción se produce con el fin de:

1) Generar un bien duradero para la empresa en el sentido de no perder el cono-cimiento de sus expertos (por renuncia, jubilación, etc.).

2) Contar con un conocimiento ampliamente estructurado, documentado y difun-dible a través de toda la empresa (problema crucial cuando ésta presenta dispersióngeográfica).

3) Liberar al experto de tareas de poca importancia o de rutina, dedicándose alabores para las cuales su conocimiento es mucho más valioso.

4) Ayudar a mejorar el conocimiento, dotándolo de mayor consistencia interna yfacilitando su modificación.

5) Evitar el subjetivismo en una decisión de cierta importancia. En actividadesespecialmente peligrosas no se puede pennitir que el experto se vea influido por suestado emocional, dado el peligro que entrariaría —por ejemplo, controles de aviones,centrales nucleares,...—, aŭn cuando puede que el hombre sea el que tome la ŭltimadecisión.

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, realizandouna labor integradora y de coordinación.

8) Ofrecer, en algunos sistemas, respuestas en tiempo real, siendo esta caracte-rística de gran importancia en el mundo empresarial actual (movimientos especulati-vos, de intermediación, sistemas de control automático, producción industrial,...).

9) Permitir una perfecta adaptabilidad a las necesidades del cliente, a la hora dediseñar el producto o servicio que se le va a prestar.

10) Evitar situaciones críticas, al poder instalarse como sistema de alarma o con-trol preventivo.

A pesar de todo ello, esto no quiere decir que cualquier problema empresarialsea abordable por medio de esta tecnología, sino que, tanto el problema a resolvercomo el conocimiento necesario, han de reunir unas detenninadas características quecondicionarán el futuro SE en el sentido de que pueda ser un gran éxito o un estrepi-toso fracaso. En general, las aplicaciones que necesiten de razonamiento para valorar,


decidir, planificar o predecir una situación concreta, son un claro objetivo para serafrontadas desde la perspectiva de SS.EE.

Por otra parte, no cabe pensar en el desarrollo de un solo SE que sea omnicom-prensivo de todas las tareas de la empresa, aunque sí cabe —y es a lo que se está ten-diendo en la actualidad—, desarrollar aplicaciones muy concretas referidas a camposrestringidos, y conectarlas entre sí por medio de llamadas a un SE central que act ŭa amodo de coordinador-supervisor de todas las actividades. Esta política ha sido la segui-da por la empresa Digital Equipment Corporation (DEC) —pionera en el desarrollo deSS.EE.—, donde se han desarrollado o se están investigando sistemas para la fabrica-ción, 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. 84-85), los planteamientos estratégicos que puede seguir cualquier organización paradesarrollar con acierto la tecnología de SS.EE . se pueden concretar básicamente entres: a) observación, b) desarrollo y c) compra.

a) Observación

Este planteatrŭento consiste en seguir una estrategia conservadora, como ocurrecon las organizaciones que no sienten la necesidad de invertir a fondo en una nuevatecnología, en nuestro caso, en SS.EE ., siendo la posición que supone un menoresfuerzo y compromiso de recursos (tanto materiales como humanos) por parte de laorganización, pero también la menos apropiada de cara a ser los primeros en conse-guir una ventaja competitiva.

Las empresas conservadoras seleccionarán, dentro de este contexto, una o máspersonas para que examinen el «estado del arte», y a partir de esa primera toma decontacto con la tecnología, abordar con ayuda de herramientas de desarrollo de bajo omoderado coste, y sobre los ordenadores existentes previamente, la realización de unoo 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 per-sonal de la organización más receptivo y comprometido con las nuevas tecnologíasen general, y a ser posible con ésta en particular. Si de antemano existe predisposi-ción en contra de la misma, la probabilidad de éxito del proyecto será prácticamentenula, habida cuenta la dificultad añadida que ello supondrá al proceso de introducciónde una innovación tecnológica dentro de la organización.

b) Desarrollo

Un segundo enfoque es la estrategia propia de empresas que podemos considerarde vanguardia, tomando posición ante esta nueva tecnología a través del desarrollo deun SE completo, y por tanto, asignando recursos significativos a la investigación eneste área.

5 Un análisis más completo de los SS.EE . desarrollados por DEC se encuentra en Rauch-Hindin (1989,págs. 369-393).


Desde este planteamiento, podemos optar por tres políticas diferentes: 1) desa-rrollo de un gran SE, 2) de pequerios SS.EE . o 3) una política mixta. El grado decompromiso con la tecnología y el riesgo inherente a cada uno de los tres plantea-mientos difieren sustancialmente.

1) DESARROLLO DE UN GRAN SISTEMA EXPERTO

Históricamente, los primeros proyectos fueron muy ambiciosos, suponían ungran coste en recursos materiales y humanos. Esta sigue siendo una estrategia válidaen aquellas áreas en las que la experiencia y el conocimiento existente justifica plena-mente el gasto, por permitir una elevada tasa de recuperación de la inversión.

Los grandes SS.EE . presentan desafíos tanto de tipo técnico —que generalmentese habrán analizado exhaustivamente—, como organizativos, pasando estos ŭltimosdesapercibidos o infravalorados, la mayor parte de las veces.

Como ejemplos de empresas que han seguido este tipo de estrategia tenemos aDEC, 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 acusa-da hacia pequeños sistemas, derivado de los inconvenientes que presenta el plantea-miento expuesto anteriormente, pues la experiencia de otras empresas ha recomenda-do 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 proyec-tos 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 TexasInstruments optaron por esta política, serialando estos autores que «la clave de esteenfoque es establecer una infraestructura de apoyo y asignar ideas y difundir por todala organización los proyectos que tengan éxito».

Atendiendo a con qué recursos llevamos a cabo el desarrollo, podemos distin-guir 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 aesta forma para realizar un SE no muy complejo, o bien cuando se cuenta dentro de laempresa 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. 104-105) es que «por su carácter diferenciado de otros proyectos informáticos, la altadirección es reacia a encargárselo al MIS (Managemment Information System)». Entodo caso, deberemos también disponer de los expertos en el dominio si el proyectolo vamos a realizar de forma totalmente autónoma e independiente.

2) Desarrollo en colaboración con personas ajenas a nuestra organización. Eneste 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.


c) Compra

Una estrategia propia de organizaciones arriesgadas supone adquirir un SE, sien-do ésta una solución muy eficaz cuando la empresa necesita un n ŭmero reducido deéstos y no son excesivamente complejos.

Esta opción sólo ha sido posible a partir de mediados de la década de los ochen-ta, que es cuando empieza a desarrollarse el mercado de Ingeniería delConocimiento6.

Las cuatro posibles alternativas a seguir son:1) Encargar el desarrollo a un fabricante externo. Sólo con el reciente crecimien-

to del mercado de ingeniería del conocimiento esto ha sido posible, pues las pocasempresas que estaban capacitadas para desarrollar SS.EE . tenían grandes carteras deproyectos pendientes, que se iban incrementando considerablemente con el transcursodel tiempo. Recientemente han aparecido en el mercado numerosas empresas de ser-vicios de SS.EE., entre las que destacan las grandes casas auditoras internacionales,viéndose impulsado también el mercado por una caída considerable en el precio delproducto.

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 particularque requiere la aplicación concreta; (2) nos prestará apoyo y asesoramiento tras eldesarrollo, y (3) dispondrá de un servicio de mantenimiento para posibles actualiza-ciones o modificaciones del sistema.

2) Adquirir un sistema que esté fuera del entorno de conocimiento de nuestroproblema 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 desdemediados de los ochenta, y que presenta mayores expectativas de futuro; si bien, eneste 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 deaplicación concreto, lo que supone no tener que partir desde cero a la hora de desarro-llar la base de conocimientos, sino que hay que incrementar la poseída previamentepor el sistema con las particularidades de nuestra empresa.

4) Cabe, por ŭltimo, comprar un SE totalmente diseñado. Esta estrategia podríapresentar como ventaja el rápido retorno de la inversión, si bien se podrían serialar lossiguientes inconvenientes (Chip, 1988, págs. 58-59): (1) en muy contadas ocasionesun 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 dependenciamuy 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», paralo cual examinaremos si existen tareas que puedan mejorarse al disponer de mástiempo, 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 delconocimiento. El ingeniero del conocimiento es el experto en IA que posee el arte* de desarrollar SS.EE .(Mishkoff, 1988, pág.67).


más coherente. Tareas tales como: contratación, negociación y auditoría, se encuen-tran en todas las empresas.

En segundo lugar, hemos de «evaluar las posibilidades» de esta nueva tecnolo-gía en su aplicación a un problema particular de la empresa, pues como ya hemoscomentado, no todos los problemas empresariales son abordables con un SE, aŭncuando constituyeran una oportunidad aceptable. Es fundamental determinar undominio adecuado y tiene especial importancia considerar la dimensión, las posibili-dades de descripción de forma oral del problema y el grado de diferenciación entreexpertos y novicios.

Una vez superadas las dos etapas anteriores, el tercer paso será «integrar esa tec-nología en la organización». En ese momento, deberemos especificar una serie deparámetros que comprometerán a toda la empresa, como son la dimensión o los posi-bles usuarios, apareciendo factores que pueden hacer que los directivos desconfien deesta tecnología.

Cuena (1986b, págs. 145-146) ariade otros rasgos diferenciadores del dominio-tarea, como que el proceso de resolución empleado debe tener, si se plantea algorfti-micamente, un volumen combinatorio importante, o que el conocimiento a reproducirpueda introducirse de forma incremental. También, respecto al proceso de resoluciónutilizado por el experto humano, éste debe ser suficientemente conocido y de un nivelde complejidad razonable, de tal forma que el plazo de resolución no sea muy amplioy 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 quizásfuera más adecuado abordar la aplicación en áreas empresariales a través de un aná-lisis de las tareas genéricas que puede realizar un SE, para posteriormente examinarcómo se relacionarían éstas con aplicaciones en los distintos subsistemas.

Cabe citar como principales tareas o formas de abordar un problema por parte de unSE, 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 repara-ción, 3) predicción y simulación, 4) planificación y programación, 5) monitorización ycontrol, 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 aplicandoen áreas tan dispares como son: defensa, medicina, enserianza, finanzas, fabricación,ingeniería civil, informática, electrónica, derecho, estadística, investigación operati-va, ingeniería industrial, química, biblioteconorrŭa, matemáticas, marketing, agricul-tura, contabilidad..., se puede consultar diversa literatura que, o bien recoge listas desistemas desarrollados con un pequerio comentario, o analizan de forma más comple-ta 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 yAlvarez (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.


SECTOR BANCA YSEGUROS INDUSTRIA COMERCIO

Y SERVICIOSENCARGOSESTATALESAPLIC.

CONTROLPROCES.SUPERVI-

SION

- observación detendencias

- control de pro-cesos

- gobierno deprocesos

- observación detendencia

- control en cen-tral nuclear o engrandes redes:gas, eléctrica,agua, ...

DISEÑO

- configuración- instalac. fabriles- diseño de pro-

ductos

- requisitos deproductos

- diseño de redesde distribucción(correos, ener-gía ...)

DIAG-NOSTICO

- concesión decréditos

- comprobaciónde hipotecas

- análisis desiniestros

- motivo de fallo- mantenimiento

- concesión decréditos

- cálculo de ries-gos

- diagnosis médi-ca

- diagnóst. técnico- economía ener-

gética

PLANIFI-CACION

- análisis de ries-gos

- gestión de valo-res

- planificación deinversiones

- funciones lógi-cas de proyec-tos

- proyectos

- análisis de ries-gos

- análisis de mer-cado

- planificación deinversiones,emergencias,distribución

ASESO-RAMIEN-

TO

- asesoramientoa clientes



- servicios espe-ciales

- asesoramiento aclientes

FORMA-CION

- formación cola-boradores

- fornnación delservicio exterior

- formación cola-boradores

- fornnación cola-boradores

- formación delservicio exterior

- formación inter-na en cuestionesjurídicas

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 indus-tria ha seguido ritmos crecientes desde 1986. Ya en ese año se pueden encontrarinformes como el titulado «Expert Systems 1986, vol. 1: USA and Canada» 9 en elque se explican las razones de por qué ha tardado tanto la tecnología de SS.EE. en sercomercial.

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


Dentro de Europa, y como recoge Jones (1986, págs. 115-116), el Reino Unidodesemperia un papel muy importante tanto en volumen de ventas como en el n ŭmerode aplicaciones desarrolladas.

A nivel europeo, cabe serialar la importancia que tienen los programas de laCEE en distintas áreas, como son el EUREKA, BRITE y ESPRIT. La CEE se ha ocu-pado 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 ungrupo de empresas con interés en esta tecnología, se une a otra empresa con experien-cia en IA o a una universidad, con el fin de desarrollar conjuntamente un sistemaexperto (Oakley, 1987, págs. 125-127).

Otro proyecto muy interesante es el Programa Alvey de investigación precompe-titiva en el Reino Unido, que se inició en el ario 1983 y suponía un importante esfuer-zo de cooperación entre la universidad y la empresa. En el ario 1987 contaba con 200proyectos industriales en los que solían intervenir dos o tres empresas con uno o dosgrupos de investigación teórica. Dentro del Programa hay una parte denominadaIntelligent Knowledge Based Systems (I.K.B.S.) en la que se están desarrollando másde una veintena de SS.EE . (Oalcley, 1987, págs. 125-127).

Situación en España

Existe un desconocimiento generalizado en cuanto al nivel de aplicaciones rea-les 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 paradar luz sobre la situación actual. Aquí comentaremos fundamentalmente los expues-tos por Chip (1988), Tea-Cegos (1988) y Valle et al. (1984).

Así, el estudio realizado por la División de Consultoría de Tea-Cegos sobre labase de las respuestas obtenidas de 126 empresas a las que previamente se les habíaenviado un cuestionario, presentó como datos más significativos los siguientes:

a) Tan sólo en 14,3% de las empresas que respondieron manifestó tener alg ŭnproyecto de SE en curso, con una distribución de empresas por actividades expuestaen 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, el61,1% de los proyectos estaban a ŭn en fase de prueba y la fecha de inicio del proyec-to solía ser el ario 1986.

c) Por término medio, los recursos implicados fueron:— Nŭmero de personas: Cinco personas de personal propio, más de 4 prove-

niente 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% programasde ayuda al desarrollo— y 5,6 en asistencia.

lo Un análisis de los proyectos Brite y Esprit con aplicaciones de IA se recoge en SánchezIzquierdo (1990).


SECTORES Respuestas Afirmativas Total Respuestas

Industria:Banca, seguros y pensiones:Servicios y sociedades deingeniería:Organización, formación ydiversos:Sociedades de desarrollode software:

11 empresas2 empresas

1 empresa

3 empresas

1 empresa

75 empresas28 empresas

12 empresas

8 empresas

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 elsistema completo, respectivamente.

e) El nivel de satisfacción del usuario fue medio o alto en un 78% de los casos ylos resultados que se esperaban conseguir con el SE eran mejoras en: el aprendizajede la propia tecnología, el servicio al cliente, la productividad de la empresa; y conmenor importancia, incrementar su rentabilidad. La actitud de la dirección fue entu-siasta o expectante en un 88% de los casos.

f) En relación con las tendencias para el futuro, existe un interés latente en el96% de las empresas que no tenían proyectos en curso, previendo el 71% abordarlosen un período máximo de dos años, aunque en un elevado porcentaje ya habíancomenzado a estudiarlos, siendo responsable el departamento de informática (75%).

Los campos de aplicación identificados fueron fundamentalmente, y por esteorden, producción, créditos/préstamos, comercial y financiero, riesgos y seguridad,mantenimiento y otros —campos que se asemejan a los de otros países occidenta-les—; para lo cual utilizan como criterios de selección, en primer lugar, la obtenciónde 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 laformación de personal propio y/o subcontratar personal extemo.

Quizás se haya llegado a esta situación en España al conseguir salvar, en parte almenos, los escollos que condicionaban en el pasado el desarrollo de los SS.EE ., comoeran 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 institucionesacadémicas —pues hasta hace muy pocos años la enseñanza de IA sólo se impartía en unreducido nŭmero de centros universitarios—, falta de atención también por parte de lasociedad en general —dado su gran desconocimiento de los temas de IA—, o la carenciade profesionales adecuados y de la iniciativa privada (Valle, et al., 1984, pág. 66).

Sin embargo, el panorama actual ha cambiado considerablemente. Esparia cuen-ta con centros universitarios de gran prestigio a nivel intemacional y una preocupa-ción empresarial, académica y social cada vez mayor por estos temas, siendo buenaprueba de ello que selan desarrollado numerosos sistemas expertos en Esparia.


Recientemente, Galán (1990, pág. 124) expresaba que «en la actualidad se puedehablar de unos 200 sistemas expertos, en una u otra fase, funcionando en Esparia»,serialando que las empresas tienen en mente comprar o diseñar sistemas, aumentandotambién el nŭmero de centros en los que se desarrollan S.B.C.

La situación actual ha venido condicionada, tanto por las instituciones dedicadasa la investigación en IA, como por las empresas privadas espariolas que adquieren unmayor compromiso con esta tecnología. También tuvo cierta importancia el naci-miento 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 muypoco tiempo, tan sólo en centros universitarios, pues sólo en ellos se disponía de losconocimientos 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 deInformática de la Universidad Politécnica de Madrid, el Centro de Cálculo de laUniversidad 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 laEscuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Politécnica deMadrid, 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 desarrolladodiversos proyectos de SE, y el Centro de Investigación en IA de Rank Xerox, tambiénenclavado en nuestro país, y que ha tenido un especial protagonismo en el patrocinioy organización de reuniones internacionales de IA al más alto nivel, además de reali-zar diversos SS.EE. También mencionar la Unidad de Investigación y Desarrollo enIA (IDEIA) creada por Iberduero y Labein, para la realización de diversos proyectos.

— En relación a la iniciativa privada, grandes empresas fabriles, eléctricas, finan-cieras y de comunicaciones —Unión-Eléctrica Fenosa, RENFE, Telefónica, BBV,Banco de Santander, Caixa de Cataluria, ...— han realizado SS.EE . dentro de sus orga-nizaciones.

En la actualidad, dentro de este panorama general, un hecho más a resaltar es lacreación en julio de 1989 del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), institutouniversitario para investigación en el área de ingeniería del conocimiento, integradopor 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 manteníanIBM Esparia y la UAM, si bien en la actualidad se tienen miras mucho mayores, puescada entidad aporta dos personas dedicadas por completo al instituto, con lo que seestán abordando diversos proyectos de investigación básica y aplicada que empezarána dar sus frutos a finales de 1990.

En cuanto a la comercialización en España de programas de ayuda al desarrollode SS.EE. (shells), o de lenguajes especialmente diseriados para IA, García Figuerola(1989, págs. 260-263) recoge cómo se están comercializando en Esparia diversas ver-siones de Lisp y Prolog (Micro-Prolog y Turbo-Prolog), así como las herramientas:

Una introducción a los sistemas experws en la empresa 63

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 ŭme-ro de proyectos de SS.EE., y fundamentalmente, a la realización de proyectos dentrode las empresas.

Por otra parte, ŭltimamente empiezan a aparecer en el panorama informáticonacional empresas pequeñas muy especializadas en la tecnología de IA, dedicadas aprestar asesoramiento y a la realización de proyectos «llave en mano», aportandotanto 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 campode aplicación particular, facilitan a los decisores abordar tareas poco estructuradas,mediante procedimientos simbólicos. Los SS.EE . manejan conocimiento y heurísticade los expertos humanos, y las capacidades de estos sistemas (justificación del razo-namiento, manejo de datos erróneos o ambiguos, interactividad, aprendizaje, etc.) sonplenamente demandadas por la empresa de hoy.

2. Estos sistemas muestran un nivel de competencia equiparable al de los mejo-res expertos humanos, siendo la tendencia en su utilización a servir como comple-mento en los procesos de toma de decisión, por lo que es una falacia hablar de unasustitución masiva de los expertos humanos.

3. La importancia de los SS.EE . viene detenninada por pennitir un mejor conoci-miento de los problemas, documentarlos, modificarlos y estructurarlos, por posibilitartambién dedicar los expertos a los casos más importantes, superar algunas de las limi-taciones del razonamiento humano, etc. Todo ello redunda en un servicio mejor y enproductos de mayor calidad. Sin embargo, a ŭn quedan cuestiones críticas en esta tecno-logía, como son: el mantenimiento y la actualización del sistema, la integración conotros equipos convencionales, la verificación y validación del conocimiento, la automa-tización 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 res-tringido, 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 relativoalcanzado con el mismo.

5. La preocupación creciente de las empresas por disponer de la tecnología deSS.EE. deriva de su consideración como ventaja competitiva, pues con ellos la expe-riencia, la capacidad de resolver problemas, el conocimiento, e incluso el propioknow-how, cuestiones todas ellas cniciales para el desarrollo de la empresa, se pue-den convertir en un bien «duradero». Derivado de su consideración estratégica, se haproducido un ocultismo generalizado en el momento de divulgar los nuevos desarro-llos alcanzados.

6. Dentro de las distintas estrategias ante la tecnología de SS.EE ., se observacómo toma cada vez mayor relieve el diseño de sistemas de tamaño pequeño ymediano, que funcionando sobre ordenadores personales y desarrollados con ayudade herramientas, sirven para resolver problemas concretos no muy complejos, o paraestudiar la aplicabilidad de la Ingeniería del Conocimiento.

A la hora de implantar un sistema, hemos de tener siempre presente los desafíosque, tanto de tipo técnico como organizativo, supone la introducción de una nueva


tecnología. Así, habremos de comprometer en el proyecto desde el comienzo, a todaslas personas implicadas (directivos, usuarios y expertos), prever la reorganización deoperaciones, los problemas derivados de la existencia de conocimiento descentraliza-do, etc., sin olvidar que estamos automatizando el factor más importante de la perso-na: el conocimiento.

En cuanto a la realización de un SE, hemos de analizar el nivel de desarrollo delmercado de SS.EE. en el país. En el caso de Esparia, actualmente quizás la mejoropción sea desarrollarlo con alg ŭn centro pŭblico de investigación o con una de laspocas 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 semanifiesta en el nivel de investigación de países como Alemania o el Reino Unido, yse recoge en programas comunitarios de investigación como BRITE o ESPRIT.

8. La situación de los SS.EE. en las empresas espariolas ha experimentado unconsiderable desarrollo durante la segunda mitad de la década de los ochenta, enparalelo con el proceso seguido en los países occidentales, si bien, partiendo de unosniveles de implantación sensiblemente inferiores. Las empresas españolas que hanacometido algŭn proyecto se muestran satisfechas con la experiencia, y existe uninterés latente en relación con las posibilidades de la tecnología de los SS.EE . en unfuturo próximo. Podemos afirmar que las barreras que impedían el normal desarrollode aplicaciones de SS.EE . en Esparia y su difusión al mundo empresarial —falta depreocupación social, bajos niveles de investigación empresarial y universitaria, etc.—,se han ido superando progresivamente.

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