Elicitar (del latín elicitus, «inducido» y elicere, «atrapar») es un término usado en psicología asociado al traspaso de información de forma fluida de un ser humano a otro por medio del lenguaje.
La elicitación del conocimiento aplicado en la industria es un proceso mediante el cual se recoge y registra información y conocimiento valioso de expertos o personas con experiencia en una determinada área en la organización. Es una técnica utilizada para identificar, extraer y documentar el conocimiento tácito (implícito) que se encuentra en la mente de los individuos o en los procesos organizacionales. Es una forma de recopilar y registrar el conocimiento existente y no disponible en la documentación formal, utilizado en diferentes ámbitos como la gestión del conocimiento, la ingeniería, o en el ámbito de negocios, entre otros. La elicitación de conocimiento puede usarse dentro del ámbito de la ingeniería para optimizar procesos industriales, crear sistemas expertos, para aplicaciones basadas en IA, etc.
Por ejemplo, si fuera tecnológicamente posible tener acceso a la mente de los trabajadores como plantean en la serie de ficción Severance (en español Separación) donde una siniestra corporación de biotecnología, Lumon Industries, utiliza un procedimiento médico de separación de recuerdos laborales de los no laborales, este conocimiento podría quedar registrado y disponible para ser utilizado, pero también está claro que esta premisa plantearía preocupaciones éticas y legales importantes en este momento de la historia, no sabemos en un futuro cercano.
El objetivo de la elicitación es obtener información precisa y relevante para ayudar en la toma de decisiones, mejorar la eficiencia y apoyar la capacitación y el desarrollo. Con esta información se elaboran unas reglas óptimas de actuación de los expertos que sirven de entrada principal para los controles que pueden ser programados en un proceso productivo.
La elicitación del conocimiento es importante por varias razones. En primer lugar (1), permite a las organizaciones documentar el conocimiento existente de los expertos en un área específica. Esto puede ayudar a evitar la re-invención de la rueda y mejorar la eficiencia en la toma de decisiones. En segundo lugar (2), la elicitación del conocimiento también puede ayudar a identificar las brechas en el conocimiento de una organización, lo que permite a las mismas tomar medidas de antemano. En tercer lugar (3), este proceso de elicitación puede ayudar a fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos entre los empleados de una organización.
La metodología para elicitación del conocimiento requiere una serie de pasos a seguir:
- Análisis de requisitos: identificar el enfoque de los sistemas basados en conocimiento.
- Modelado conceptual: creación de una base de terminología utilizada, definición de interrelaciones y restricciones.
- Construcción de una base de conocimiento: reglas, hechos, casos o restricciones.
- Operación y validación: Operar usando mecanismos de razonamiento automatizado.
- Regresar al análisis de requerimientos si es necesario o continuar en el proceso.
- Mejora y mantenimiento: ampliando conocimiento el sistema evoluciona, repetir a lo largo de la vida del sistema.
Posteriormente, es necesario realizar un análisis del conocimiento recogido, determinar que información es relevante y cual no lo es tanto, para que el resultado sea conocimiento de alta calidad. Un punto crítico de la elicitación es la disponibilidad de los expertos en el dominio involucrado, su contribución debería estar disponible a través de todas las etapas del proceso para garantizar buenos resultados.
Para un desarrollo correcto del proceso de elicitación es necesario contar con los siguientes elementos:
Expertos
Los expertos en el proceso pueden tener diferentes puntos de vista de un mismo asunto, debido a su experiencia, conocimientos e incluso aspectos más subjetivos como mentalidad, manera de enfocar las dificultades, retos, etc. Se debe considerar expertos especialistas en diferentes etapas, en diferentes infraestructuras, equipos, productos, etc.
Las barreras que pueden aparecer en este tipo de intercambio de información es que suelen contener ideas complejas y asociaciones, difíciles de comunicar de una manera sencilla, con detalle y organización, el uso del mismo lenguaje, como conceptos o vocabulario específico.
Las herramientas para la elicitación del conocimiento ayudan a los usuarios o expertos, a documentar sus propias necesidades al operar los procesos productivos mediante entrevistas presenciales u online, reuniones en grupo, estudios in situ, etc.
Entrevistas
Para adquirir conocimiento experto la mejor técnica es llevar a cabo una serie de entrevistas personales. Algunos de los inconvenientes de llevarlas a cabo son: la distancia, el tiempo requerido y el personal necesario para involucrar en este proceso. Por lo que los cuestionarios en papel u online, pueden ser una opción válida, que ahorra tiempo y costes y se facilita que estén presentes en le cuestionario todas las secciones, facilitando la comparativa y la evaluación de los resultados.
Las características para un buen diseño del cuestionario implican: (1) determinar la información relevante, (2) una buena estructuración con diferentes secciones ordenadas por temáticas, (3) ordenar cuestiones de más general a más en detalle en cada sección, focalizando en la idea de esa sección, con ello se evita la introducción de sesgos, malentendidos o errores, (4) realizar el diseño con un experto de dominio para asegurar que las cuestiones son suficientemente comprensibles para facilitar la respuesta.
Resultados
Los resultados esperados son las acciones a realizar por los operadores de las líneas cuando se producen desviaciones de los parámetros. Estas respuestas junto con la información recogida se transforman en reglas óptimas necesarias para programar controles automáticos sobre el proceso, y donde estas reglas son el elemento principal. La obtención de las reglas no es una tarea fácil, se recomienda un proceso iterativo y heurístico en varias fases. Para la validación es necesaria una comparativa de la información recogida en la base de datos con las respuestas de los operadores para verificar las acciones cuando se producen las desviaciones de los parámetros de los valores deseados.
Se puede ver en la siguiente imagen de un sistema experto como estas reglas óptimas o también denominadas reglas if-then forman parte de la base de conocimiento, en concreto de la base de relaciones, que es la parte de un sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. En un primer paso, se obtiene el conocimiento del experto y posteriormente se codifica en la base de relaciones como reglas if-then.
Finalmente es cuando se puede utilizar lógica difusa o borrosa para el diseño e implementación de un sistema experto, es la lógica que utiliza expresiones que no son ni totalmente ciertas ni falsas, permite tratar información imprecisa como estatura media o temperatura baja, en términos de conjuntos denominados «borrosos» que se combinan en reglas para definir acciones: p.e. «si la temperatura es alta entonces enfriar mucho». Este tipo de lógica es necesaria si se quiere aproximar mejor a la forma de pensar de un experto, cuyo razonamiento no se basa en valores verdadero y falso típico de la lógica clásica, sino que requiere un manejo amplio de ambigüedades e incertidumbres propias de la psicología humana.
Actualmente en CARTIF la elicitación de conocimiento experto se está utilizando en el proyecto INTELIFER, cuyo principal objetivo es la optimización del proceso y los productos de una línea de fabricación de fertilizantes granulados NPK con apoyo de la inteligencia artificial.
La operación óptima de este tipo de plantas de fertilizantes granulados depende en un alto porcentaje de la habilidad de operadores expertos, pero que, a pesar de sus destrezas y habilidades, no pueden evitar las altas tasas de reciclo, frecuentes inestabilidades y paradas no deseadas, debido principalmente a la naturaleza extremadamente compleja del proceso de granulación siendo un proceso no lineal, acoplado, estocástico, multietapa, multiproducto, multivariable,etc. Por lo que la situación anteriormente expuesta ha supuesto la base científica para la definición del presente proyecto, siendo necesario el desarrollo de actividades de I+D en las cuales, mediante la aplicación de la filosofía de la inteligencia artificial junto con un mayor grado de sensorización y digitalización, se consiga optimizar este tipo de procesos de fabricación.