Revisión de la literatura

La revisión de literatura tuvo como objetivo encontrar experiencias relevantes de ce en universidades, particularmente en el área de investigación. Dado que la experiencia del artículo se centra en una estrategia de conocimiento, que se encuentra compuesta por herramientas, también se realizó una indagación por estos dos conceptos, en relación con la ce, enfatizando en aquellos documentos que mencionan el contexto académico, universitario o investigativo. A continuación, se presentan los hallazgos principales de la revisión, así como los referentes principales que llevaron a la selección de las herramientas y la definición de la estrategia.

La primera búsqueda que realizamos pretendía establecer la relación entre ce y universidades; en este sentido, se encuentran documentos que proponen formas generales de intervención o argumentan la importancia del tema en el contexto universitario. A nivel macro, ^{Sánchez y Elena (2006)} y luego Sánchez, Elena y Castrillo (2009) muestran varios modelos de medición de capital intelectual, y exponen el modelo implementado por el Observatorio de Universidades Europeas.

Existen otras experiencias sobre la medición del capital intelectual, como es el caso de las universidades austriacas, para las cuales se desarrolló un modelo para realizar informes que dieran cuenta del capital intelectual que poseen las instituciones (^{Leitner, 2002}). Este modelo fue implementado también en dos organizaciones de investigación, que tienen inversión estatal (Leitner & Warden, 2004).

^{García-Álvarez (2007)} expone cómo se puede concebir el concepto de la "espiral de conocimiento" en universidades. ^{Adhikari (2010)} realiza un recuento general de cómo las instituciones académicas pueden incluir ce en sus actividades, enfocadas en la docencia y en el mejoramiento de la enseñanza. ^{Esposito, de Nito, Iacono, Silvestri y Nito (2013)} exponen cómo los aplicativos de gestión de la calidad pueden ser una herramienta que contribuya a la ce en la universidad. ^{Kidwell, Vander-Linde y Johnson (2000)} proponen aplicaciones de ce útiles para la universidad, en las áreas de servicios, transformación curricular e investigación; todas las propuestas son portales o repositorios.

Estudios más específicos incluyen la propuesta de ^{Arntzen, Worasinchai y Ribière (2009)}, quienes proponen un marco general para la Universidad de Bangkok y muestran varios de los sistemas informáticos que soportan la ce. ^{Fullwood, Rowley y Delbridge (2013)} presentan un estudio de percepción sobre las actitudes tendientes a compartir información por parte de profesores universitarios.

^{Ferraz (2011)} analiza los grupos de investigación de una universidad brasilera, considerándolos como comunidades de práctica, y describe los mecanismos de interacción, control y organización de estas. ^{Sánchez-Ambriz, Pérez-Balbuena y Picco-Troncoso (2014)} muestran el trabajo de una red de conocimiento en una universidad mexicana, y argumentan que la red ayuda a los profesores a adquirir y mejorar habilidades informacionales.

En la Universidad del País Vasco se desarrolló un proyecto que buscaba la creación de un nuevo modelo de ce. Para cumplir ese objetivo, los investigadores identificaron conocimientos clave que son capaces de impulsar o promover el capital intelectual; midieron cualitativamente la brecha entre la importancia de estos conocimientos y su estado actual, y luego realizaron una priorización de los conocimientos para la universidad (^{Landeta-Rodríguez, Rodríguez-Castellanos & Ranguelov, 2004}; Rodríguez-Castellanos, Araujo de la Mata & Urrutia-Gutiérrez, 2001; Rodríguez-Castellanos, Landeta-Rodríguez & Ranguelov, 2004; Rodríguez-Castellanos, Ranguelov & Landeta-Rodríguez, 2005).

Los casos antes citados muestran de manera general cómo las universidades han empezado a incorporar prácticas de ce en el desarrollo de sus actividades; no obstante, una parte importante de la aplicación de ce en cualquier contexto se centra en el diseño y aplicación de herramientas. Algunas herramientas clásicas de ce son el directorio de expertos, las lecciones aprendidas, la universidad corporativa (en el caso de las empresas), las comunidades de práctica, el café de conocimiento, entre otras. Sin embargo, es muy común que se consideren los sistemas informáticos como las únicas herramientas de ce o como las más válidas. ^{Ruggles (1997)} aporta una definición de herramientas que deja claro que estas incluyen tanto las basadas en tecnologías de la información, como aquellas que solamente requieren de la creatividad de los gestores:

Las herramientas de ce son tecnologías, en el sentido amplio de la palabra, que mejoran y facilitan la generación, codificación y transferencia de conocimiento. Al igual que cualquier otra herramienta, son diseñadas para aliviar la carga de trabajo y permitir que los recursos sean aplicados eficientemente a las tareas para las cuales son más aptos (^{Ruggles, 1997}, p. 3).

Esta dualidad ha llevado a la diferenciación entre herramientas "duras" (sistemas de información, plataformas de software, bases de datos y otras soluciones tecnológicas) y herramientas "blandas" (basadas en la socialización de las personas, que no dependen de la tecnología, aunque pueden ser apoyadas y facilitadas por esta). ^{Hlupic, Pouloudi y Rzevski (2002)} mencionan estos dos aspectos como enfoques de la ce y cómo deben ser integrados. ^{Massingham (2014)} presenta un estudio de caso en una organización en el que se evaluaron diferentes herramientas de ce, agrupadas en "kits". Todas son metodologías y técnicas que tanto pueden tener un componente tecnológico como pueden no tenerlo; ese estudio incluye herramientas de mapeo, toma de decisiones y aprendizaje, entre otras.

En cuanto a herramientas de ce aplicadas en universidades, se encuentran experiencias de los dos tipos mencionados previamente. ^{García-Álvarez (2007)} y ^{Kumar y Gupta (2012)} se enfocan en herramientas duras. ^{Lavoué, George y Prévôt (2011)} y ^{Birol, Dagli y Silman (2010)} detallan herramientas blandas; sin embargo, ninguna de las anteriores se enfoca en la investigación universitaria, planteando las herramientas a nivel general, o solo aplicadas a la docencia. Una de las experiencias más cercanas al ámbito investigativo es la de ^{Závodská, Sramová, Púcková y Kocifajová (2014)}, quienes proponen una serie de herramientas de ce para apoyar el trabajo de estudiantes doctorales. Los estudios doctorales implican un fuerte componente investigativo, y algunas de estas herramientas se podrían extender a los demás investigadores de la institución. Estos autores prefieren mezclar las dos tipologías, proponiendo herramientas duras y blandas al mismo tiempo.

Pero la aplicación de herramientas por sí mismas no constituye una mejora en los procesos o una mayor madurez en la ce; se requiere que dichas herramientas, sean éstas blandas o duras tengan un fin, hagan parte de un plan y, de esta manera, sean incorporadas a la cultura colectiva. Por esta razón, contar con una estrategia de ce para universidades fue otro de los criterios de búsqueda. Así, ^{Hansen, Nohria y Tierney (1999)} describen que las organizaciones tienen dos estrategias para gestionar su conocimiento: 1) la estrategia de codificación, que implica el registro detallado de procedimientos, estructuras, protocolos y demás herramientas que pueden ser consultadas rápidamente para ser aplicadas continuamente y de la misma manera; 2) la estrategia de personalización, que busca optimizar la circulación del conocimiento experto de la organización, fomentando la comunicación entre sus integrantes y el aprendizaje colaborativo. Los autores resaltan el hecho de que toda organización debe decidir utilizar una de las estrategias como principal y la otra como apoyo. ^{Tian, Nakamori y Wierzbicki (2009)} proponen estrategias de ambos tipos para aplicar en los procesos de investigación académica, basados en un estudio en una universidad japonesa.

^{Zack (1999)} plantea que las estrategias de ce se definen por dos variables: 1) su estilo de aprovechar el conocimiento (explotar el existente o explorar nuevo conocimiento) y 2) la fuente primaria de este (externa o interna). La combinación de estos factores permite seleccionar entre varias estrategias posibles, ubicadas en un espectro continuo entre las más conservadoras y las más innovadoras.

Para el presente estudio se analizó en profundidad el modelo presentado por ^{Zack (1999)}, quien propone el diseño de una estrategia basada en recursos que proporcione ventajas competitivas a largo plazo y, por ende, sostenible en el tiempo. Por tratarse de una universidad, cuya actividad investigativa es intensiva en la creación de nuevo conocimiento, la idea es convertir este en el recurso estratégico más importante. Tal como lo afirma el autor, cuanto más se utiliza el conocimiento más valioso se vuelve; en consecuencia, si una organización identifica cuál es su conocimiento crítico, aquel que es único, este representará una ventaja competitiva potente y sostenible.

Una vez identificado el conocimiento crítico, se debe iniciar la tarea sistemática de cartografiar y categorizar dicho conocimiento, convirtiéndolo en un instrumento de apalancamiento en el que se combinan experiencias de aprendizaje para la conformación de una "masa de aprendizaje crítico" (^{Zack, 1999}).

Para lograr tal propósito se seleccionaron tres herramientas, que pueden ser utilizadas por los grupos y que les permitirá tener un acercamiento más específico a la manera como están gestionando el conocimiento que producen: en primera instancia, los grupos deben hacer un diagnóstico que les suministre información acerca del grado de madurez de la ce; en segundo lugar, se deben identificar las brechas que tienen en relación con el conocimiento que deberían estar produciendo y las capacidades que tienen o necesitan desarrollar para lograrlo; por último, es necesario realizar una cartografía, por medio de la construcción de mapas de conocimiento, que permiten clasificar sus conocimientos críticos.

La combinación de estas herramientas debe generar en los grupos la capacidad para volver a aplicar los conocimientos adquiridos en las investigaciones previas, encontrar las relaciones intrínsecas entre los temas, identificar nuevos problemas de investigación, otras aplicaciones, líneas y expertos, vacíos de conocimiento, entre otros. A continuación, se describirán los principales referentes teóricos que sustentan las herramientas.

Lo primero que fue considerado como necesario consiste en realizar una medición del nivel de madurez del conocimiento. En este sentido, se identificaron varias propuestas para la determinación del nivel de madurez de la ce, la mayoría de ellas basadas en el Modelo de la Capacidad de Madurez (CMM, por la sigla del inglés Capability Maturity Model), desarrollado por la Universidad de Carnegie Mellon (^{Paulk, Curtis, Chrissis & Weber, 1993}), que se ocupa de medir el grado de desarrollo de productos y servicios en una organización.

La revisión realizada permitió el hallazgo de un modelo de madurez apropiado para el presente estudio, aplicado en el ámbito universitario, incluyendo variables relacionadas con este, que no están presentes en otros modelos. Se trata del Modelo de Madurez General de Gestión del Conocimiento (C-КМММ, por sus sigla en inglés) (^{Pee, Teah & Kankanhalli, 2006}), que identifica los aspectos más destacados del desarrollo de la ce; sigue una estructura por etapas y tiene dos elementos principales: el nivel de madurez (Inicial, Repetible/Consciente, Definido, Gestionado, Optimizado) y la definición de áreas clave de proceso (personas, procesos y tecnología).

El segundo elemento lo constituyen las brechas de conocimiento científico. Dicho análisis es una forma de medir y comparar un estado actual con un estado deseable. Se pueden encontrar brechas para productos, insumos y procesos, entre otros elementos (^{Ramírez-Alfaro, 1997}). Por la naturaleza de los grupos de investigación, se planteó que era necesario definir una brecha de conocimiento entre el conocimiento actual y el necesario.

^{Ramachandran, Chong y Wong (2013)} presentan un estudio de la diferencia entre la importancia y el uso de prácticas y factores facilitadores de ce en cuatro universidades malayas. ^{Zhao, Wu y Liu (2016)} mencionan la brecha de conocimiento en relación con la investigación, definiéndola como una disparidad entre el conocimiento que un investigador tiene al plantear su problema y el conocimiento obtenido luego de una revisión de literatura.

^{Zack (1999)} propone que, para desarrollar una estrategia de conocimiento, es importante realizar análisis de brechas, distinguiendo dos tipos: brecha estratégica y brecha de conocimiento. La primera representa la diferencia entre lo que la organización está haciendo y lo que debe hacer para asegurar una posición competitiva. La segunda establece la diferencia entre lo que la organización sabe y lo que debe saber para implementar su estrategia.

El tercer elemento, que finalmente articula los anteriores y brinda un panorama bastante realista del conocimiento que se produce en la investigación científica, lo constituyen los mapas de conocimiento científico. Según ^{Vail (1999)}, un mapa de conocimiento se puede definir como representaciones gráficas de conceptos, entidades y relaciones, que facilitan la comprensión de realidades complejas. En general, este tipo de mapas permite ubicar dónde se encuentra el conocimiento, quién lo tiene y cómo acceder a él (^{Bueno-Campos, 2003}).

Los mapas de conocimiento son una de las herramientas más populares de la ce, y cuentan con una amplia diversidad de modelos y formatos de presentación, de acuerdo con lo que se pretende lograr con el mapa y el contenido que este incluye. ^{Balaid, Zibarzani y Abd Rozan (2013)} presentan una revisión de las diferentes técnicas para realizar mapeo de conocimiento, identificando 15 tipos de mapas diferentes. Por otro lado, ^{Eppler (2008)} propone una clasificación de mapas de conocimiento de acuerdo con su forma, objetivo, contenido y método de creación.

Aunque los mapas de conocimiento creados específicamente para el entorno universitario aportan representaciones útiles del conocimiento (^{Hellström y Husted, 2004}), por la complejidad de las universidades se hace difícil crear un mapa que abarque a una institución en su totalidad. Se han desarrollado mapas para ciertos procesos o limitados a una unidad académica. Mapas para la docencia incluyen las experiencias de ^{Lin y Hsueh (2006)} y ^{Huijsen, Van Vliet y Plessius (2004)}, quienes usan la información de repositorios de trabajos académicos y de los currículos, respectivamente.

En investigación se encuentran mapas descriptivos que ayudan a ubicar los grupos en áreas de conocimiento y la representación permite acceder a la información de los grupos más fácilmente (^{Ramírez-Jurado, 2013}; Universitat Oberta de Catalunya, s. f.). Algunos autores optan por realizar combinaciones de técnicas de mapeo clásicas: mapas mentales creados por los investigadores y mapas conceptuales para los proyectos hacen parte de un sistema integrado de ce (^{Oliveira et al., 2006}). ^{Deng y Hu (2014)} proponen un "ciclo de vida de la investigación", que es un mapa de procesos complementado por mapas conceptuales para cada componente. El "atlas de conocimiento" combina tres elementos: directorio de expertos, mapas de procesos y un árbol de decisiones para apoyar procesos investigativos complejos (^{Seemann & Cohen, 1997}). ^{Moradi y Mirian (2014)} presentan un mapa de experticia y un mapa de colaboración: el primero ubica a los investigadores de un área de acuerdo con su nivel de conocimiento, y con el campo o campos donde ha desarrollado su trabajo; el segundo muestra las temáticas de investigación en un área particular, representando visualmente el nivel de producción y su grado de colaboración.

Aunque todas estas propuestas son válidas, y cada una tiene sus pros y contras para la aplicación en nuestro caso particular, el proyecto requiere de un mapa que se complemente con las otras dos herramientas y que sirva de ayuda a los grupos de investigación para gestionar su conocimiento.

^{Zack (1999)} propone un mapa de conocimiento estratégico, distinguiendo entre conocimiento básico, conocimiento avanzado y conocimiento innovador. El mapa de conocimiento consiste en definir cuál de esos conocimientos maneja la organización y cuál maneja la competencia, definiendo así una posición competitiva que puede variar entre la empresa innovadora y la empresa en riesgo de fracasar. Aunque este mapa podría ser adaptado a grupos de investigación, consideramos que pone demasiado énfasis sobre la competencia, mientras que en la ciencia idealmente se debe fomentar un ambiente colaborativo. Aplicar la propuesta de Zack (1999) podría minar los esfuerzos por crear este tipo de cultura investigativa; sin embargo, su concepción de niveles de conocimiento es interesante y, junto con el análisis de brechas mencionado previamente, fue un insumo principal para los mapas de conocimiento propuestos en este artículo, presentados en la sección de resultados.

Diseño metodológico

Para validar las herramientas para la gestión del conocimiento científico aquí presentadas, estas fueron aplicadas al caso de la Universidad de Antioquia y sus 239 grupos de investigación¹. Aplicando la fórmula de ^{Spiegel y Stephens (2009)}, se determinó un tamaño de muestra de 69 grupos con un nivel de confianza del 95%; sin embargo, la selección aleatoria de grupos resultaba problemática, por las múltiples ocupaciones de los investigadores. Por lo tanto, se optó por realizar un muestreo no probabilístico denominado "por sujetos voluntarios" (^{Silipigni Connaway & Powell, 2010}, p. 119). Para aumentar la confiabilidad de la muestra, se decidió que se debía alcanzar o sobrepasar las 69 respuestas, y que estas debían ser proporcionales al número de grupos en cada área de conocimiento, de acuerdo con la clasificación de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE, 2007).

La recolección de los datos se hizo mediante encuesta. Se aplicó una prueba piloto al 10% de la población. El instrumento fue adaptado de ^{Pee et al. (2006)}, complementado con preguntas abiertas, cerradas, opción múltiple y escalas. Se incluyeron preguntas de carácter demográfico para identificar a los grupos, y varias preguntas para cada una de las herramientas.

El instrumento fue aplicado a toda la población (239 grupos), con el fin de garantizar que el número de respuestas se acercara a la muestra definida. Se recibieron 75 respuestas, cumpliendo con las expectativas. De igual manera, las respuestas fueron proporcionales al número de grupos totales por áreas de conocimiento. Esto se detalla en la tabla 1.

Tabla 1 Población, muestras y respuestas obtenidas por área de conocimiento. 

Fuente: elaboración propia.

Analisis de los resultados

A continuación, se presenta la aplicación de las tres herramientas seleccionadas y los resultados obtenidos para los grupos de investigación de la UdeA, con base en las respuestas obtenidas durante la aplicación de la encuesta.

Medición del nivel de madurez

Para la medición del nivel de madurez, se tomó como referente el modelo C-КМММ mencionado previamente (^{Pee et al., 2006}). No obstante, se realizaron algunas adaptaciones para ajustarlo a las particularidades del caso. Se definieron 15 dimensiones de madurez y a cada una de ellas se le asignó un nivel, con base en las respuestas aportadas por los investigadores. En la tabla 2 se pueden apreciar los niveles utilizados para medir la madurez de las dimensiones.

En la tabla 3 se encuentran las dimensiones de madurez junto con una pequeña definición de cada una. El nivel alcanzado por cada dimensión representa el promedio de los puntajes asignados a todos los grupos. Se agregó una columna que indica el tipo de capital intelectual al que corresponde cada una de estas dimensiones. Aunque la clasificación de capitales no fue incluida explícitamente en este componente del proyecto OACTI, sí fue tratado en forma detallada por el componente de indicadores. Por esta razón, se anexa en la tercera columna, el tipo de capital de conocimiento, que se relaciona con la dimensión. Dicha clasificación está basada en la propuesta del Modelo Intelect, retomada a su vez por el Modelo Intellectus (Centro de Investigación sobre la Sociedad del Conocimiento [CIC] y Universidad Autónoma de Madrid, 2003). La tabla 3 muestra las dimensiones en orden descendente por nivel de madurez.

Al analizar si existían diferencias entre las áreas de conocimiento, se encontró que el nivel de madurez promedio era muy homogéneo, oscilando entre 3,2 y 3,4, lo que significa que la Universidad se encuentra en un nivel definido en cuanto a la gestión del conocimiento científico. Lo anterior sugiere que hay un acercamiento muy básico, con acciones esporádicas, no formalizadas para la investigación. La medición del nivel de madurez aporta información a cada uno de los grupos, pero también para que la institución pueda detectar los aspectos más críticos y trazar planes de acción o estrategias tendientes a mejorarlos. Esta información es potenciada al implementar las siguientes dos herramientas.

Brechas de conocimiento

Todo grupo de investigación siempre tendrá brechas de conocimiento. Esto se debe a que el propósito de la investigación científica es buscar nuevo conocimiento y nunca se obtendrán todas las respuestas. Por lo tanto, un investigador o un grupo siempre tendrán ante sí brechas de conocimiento, espacios que deben explorar para avanzar en su actividad científica. Lo crucial para la ce es que los grupos no solo sean conscientes de esa realidad y de la existencia de las brechas, sino que puedan precisar y expresar claramente en qué consisten esas brechas.

Al preguntar a los investigadores sobre qué tanto tienen identificadas sus brechas, un gran porcentaje (88%) de los grupos afirmó que la reconocen total o medianamente. No obstante, al pedirles que ampliaran la información sobre esta situación, solo la mitad (51%) expresó el contenido de la brecha en términos temáticos como próximas investigaciones, temas no desarrollados, falta de conocimientos específicos, etc.

La misma situación ocurre con la frontera del conocimiento. En los grupos de investigación es necesario conocer qué temáticas se están trabajando en el escenario internacional de sus campos disciplinares y qué tendencias metodológicas e investigativas se están desarrollando. El 75% de los encuestados afirma conocer los temas de frontera total o medianamente. Pero la definición de esa frontera solo fue posible para un 39%.

Analizando las respuestas de las dos preguntas, se perciben algunas tendencias de los investigadores en poner más énfasis en asuntos como falta de recursos, falta de apoyo, discriminación e inequidad, entre otros, que mencionan en lugar de su brecha de conocimiento. Aquellos grupos que aún adolecen de fallas administrativas tienden a enfocarse más en estas, y no pueden prestar tanta atención a sus temas propios de investigación, por lo que solo pueden mirar el conocimiento que tienen actualmente y que ya dominan, pero no pueden ver más allá, hacia territorios inexplorados. Esta relación entre brecha y frontera como espacios de conocimiento se desarrolla completamente en los mapas de conocimiento, como veremos a continuación.

Mapas topográficos de conocimiento

^{Eppler (2008)} menciona cómo el uso de metáforas es una opción para construir mapas de conocimiento. Por otra parte, "el científico como un explorador y la investigación como un viaje" ha sido una metáfora recurrente para entender y para promocionar la ciencia (^{Broncano, 2011}). Teniendo esto en cuenta, se construyó un modelo metafórico para mapear el conocimiento científico de comunidades investigativas. El modelo hace uso de las nociones de brecha y frontera de conocimiento mencionadas en el apartado anterior, concibiéndolos como "lugares" en los que se encuentran temas, y es tarea del investigador explorarlos para poder integrarlos a su saber. Debido al uso de la metáfora de lugar, los mapas han sido denominados como "mapas topográficos de conocimiento" (MTC).

Los lugares de conocimiento definidos en el modelo son dominio, brecha, frontera y horizonte. El dominio es aquel conocimiento que el grupo ha desarrollado, que es su fuerte y en el que habita, además de incluir las líneas de investigación. La brecha es todo conocimiento que el grupo sabe que le hace falta dominar o que es necesario para poder avanzar, lo que incluye metodologías o formas de trabajo que pueden pertenecer a otras áreas, pero que el grupo debe aprender a manejar con el fin de realizar nuevas investigaciones. Por su parte, la frontera es aquel conocimiento que el grupo ha identificado en el escenario nacional o internacional como una tendencia, y corresponde a los temas en los que se está realizando la investigación más avanzada dentro de cada disciplina o campo de acción. El horizonte es un lugar que muy pocos grupos pueden definir o identificar, un objetivo a largo plazo verbalizado de una manera idealista y no específica; es aquello que se está buscando con la investigación, a lo que debe llevar esta y hacia dónde conducen los esfuerzos, el cambio que se desea ver en el mundo como fin de realizar investigaciones y aplicarlas.

A través de esta metáfora de lugar, la investigación se representa como un camino, un recorrido, un viaje. Partiendo del dominio, que es el lugar en donde actualmente se encuentra el investigador, se puede vislumbrar un territorio a conquistar, que puede ser cercano o lejano, pero que ha de recorrer para descubrir nuevo conocimiento. Estos mapas se presentan como una propuesta para representar y visualizar la información sobre los grupos. Su particularidad frente a otros mapas de conocimiento es que toma un enfoque más personalizado, un nivel de análisis "micro", mientras que otras propuestas mapean instituciones o departamentos completos, una visión "macro". Esto permite que los mapas sean utilizados tanto por grupos de investigación como por la administración central de la universidad, que puede recopilar los mapas y sistematizar su contenido para encontrar similitudes, áreas en común, temas álgidos o, simplemente, construir un directorio temático de la investigación.

Para el caso de la UdeA, se construyeron solamente 18 mapas (24% de la muestra). Como se explicó en el apartado anterior, no todos los grupos pueden identificar su brecha o su frontera de conocimiento, y solo 18 fueron capaces de identificar las dos al tiempo, lo que es un requisito para poder construir el mapa. Como regla general, las líneas de investigación fueron tomadas como insumo para establecer la sección de dominio en los mapas. En cuanto al horizonte, solo un porcentaje pequeño de los grupos (7%) lo ubicó.

En las figuras 1, 2 y 3 se pueden apreciar los MTC de diferentes grupos de investigación y, al interior, los conocimientos críticos que les corresponde. Por ejemplo, en la figura 1 los temas Visión artificial y Paralelismo son líneas de investigación del grupo, lo que implica que son temas de dominio de los integrantes. En la figura 2, los temas Análisis estadístico e Investigación cualitativa son conocimientos de brecha que, aunque no pertenecen al campo de investigación del grupo, son temas que se deben aprender y dominar para ser más competitivos en su área de conocimiento. En la figura 3 se pueden ver temas como Polaritones y Excitones que se consideran en la frontera del conocimiento, y que el grupo aún no los ha desarrollado, pero son los que marcan la tendencia internacional en investigación y sobre los cuales se está generando conocimiento de punta. Entre estos mapas solo podemos observar uno en el que se identifica un horizonte, que se puede apreciar en la figura 2, en el que Nuevas definiciones de bilingüismo para el país es un objetivo a largo plazo trazado como un ideal, una transformación social que se busca conseguir a través de las investigaciones.

Fuente: Elaboración propia con base en los resultados de la encuesta.

Figura 1 MTC de un grupo de ingeniería de software. 

Fuente: elaboración propia con base en los resultados de la encuesta

Figura 2 MTC de un grupo de idiomas y educación. 

Fuente: elaboración propia con base en los resultados de la encuesta

Figura 3 MTC de un grupo de física. 

Los mapas son de elaboración simple, y no requieren de programas o software especializado para ser construidos. Este proceso debe ser colaborativo, dialógico y consensuado. Al discutir sobre los temas de investigación y el futuro de estos, los investigadores pueden aclarar sus propias visiones, unir temas, definir líneas, plantear prioridades y, en general, fomentar la conversación al interior del grupo.

Integración de las herramientas para la formulación de una estrategia de conocimiento

Cada una de las herramientas presentadas previamente puede ser utilizada por una institución universitaria a nivel central, o por unidades más pequeñas como facultades, institutos, laboratorios y grupos de investigación. Aunque son herramientas individuales, se propone que sean utilizadas siempre en conjunto. Las herramientas se integran y complementan en un ciclo, un proceso de alimentación positiva, cada una utilizando lo construido por la anterior. Es importante anotar que, aunque este ciclo no se basa en los resultados, la información producida por la aplicación de cada herramienta sí puede constituir un insumo para la toma de decisiones o para la incorporación de cambios que mejoren los procesos. Así, el análisis de brechas no se deriva necesariamente de la información que arroje la medición del nivel de madurez, no se encontró una relación entre un nivel alto o bajo y la existencia o no de brechas de conocimiento. Pero llevar a cabo la medición de la madurez facilita y permite realizar el análisis de brechas más efectivamente. Asimismo, al haber implementado estas dos herramientas, construir los MTC será un proceso más intuitivo, al haber interiorizado los conceptos de brecha y frontera, y al haber reflexionado intensamente sobre su propia actividad investigativa.

Después de completar el MTC, es posible diseñar una estrategia de ce para el grupo. El mapa puede mostrar los vacíos o que la mayoría de investigadores desconocen los temas de frontera en su campo de conocimiento. Si no es posible conectar los temas del dominio con los temas de brecha y de frontera, significa que las líneas de investigación no se encuentran bien definidas y hace falta trabajo en ese punto. Si surgen demasiados temas, hará falta la consolidación de estos o descartar algunos para poder enfocarse en asuntos más críticos que se conecten mejor. La posibilidad de no encontrar un tema o temas que se ubiquen en el horizonte del grupo es muy común, y no debe ser causa de alarma. Tampoco significa que no sea posible hacer investigación si no se cuenta con un horizonte, sino que se convierte en una oportunidad para los investigadores.

De esta manera, la estrategia consistirá en las acciones conjuntas definidas por la comunidad investigativa para poder disminuir las brechas de conocimiento, para poder explorar la frontera o para acercarse poco a poco a ese horizonte. Se recomienda tomar como punto de partida aquellas dimensiones de madurez que mostraron mayor debilidad, planteando acciones puntuales que mejoren el estado del grupo en esos puntos. Al incrementar el nivel de madurez, el grupo no solo podrá visualizar mejor su brecha, sino que tendrá las capacidades para empezar a explorarla. En ese sentido, la estrategia implementada por el grupo se vuelve a conectar con las herramientas, que deben ser implementadas periódicamente para actualizar la información que arrojen. El nivel de madurez, las brechas y los mapas cambiarán constantemente, en la medida en que el grupo aplique medidas tendientes a mejorar la gestión de su conocimiento. En la figura 4 se resume gráficamente la integración de las herramientas y la estrategia.

Fuente: elaboración propia.

Figura 4 Estrategia de gestión de conocimiento científico: integración de herramientas.