HISTORIA

BITÁCORA DE SEGUIMIENTO DE PROYECTO
Fecha
09NOV05

Resumen y
Actividades

Ideas claves

Asistentes Germán Esteban Acosta Pinilla
Enrique González
Leonardo Uribe
Daniel Valencia

Se habló sobre racionalidad, empezando por el tema RBC (Razonamiento Basado en
Casos). Ideas importantes fueron expuestas.
Luego se hablo sobre el avance en la lectura de los temas, haciendo énfasis en lafalta de trabajo presentado en el tema de organizaciones (entornos empresariales).
Se continuó hablando sobre racionalidad e inteligencia artificial (representaciones del
conocimiento). Se trato tema a tema con respecto a la relación, beneficios, ventajas,
desventajas, frente a los actuales requerimientos propuestos para el proyecto de
grado.
Se realizó el mismo ejercicio pero ahora con eltema de entornos empresariales,
grupos de trabajo y organizaciones virtuales.
Inteligencia artificial (IA):
•
Implementar a los agentes informáticos racionales (AIR) con dos enfoques
distintos:
•
un primer enfoque, general, que en posible no cambie con el tiempo
(ejemplo, asociado al cargo en la organización más que a la persona
como individuo con sus gustos),
•
el segundo enfoque, paraun usuario en específico, asociado a la
persona como individuo con gustos.
•
RA (agente informático representante en Ayllu):
•
En la interfaz del dispositivo IA para hacer más transparente el acceso,
•
implementar usando IA la generación de planes,
•
El RA podría hacer pruebas de integridad o consistencia de las acciones
de una persona en un sistema cooperativo,
•
¿qué pasa cuando hayalgún cambio en la persona o la organización y
que esté asociado directamente con RA y su "conocimiento" adquirido?
•
Cuando ocurren cambios en la organización, con las personas o de
alguna manera relacionados con el RA o cualquier otro agente
informático implementado en el sistema, se quisiera que los agentes
continuaran sirviendo/funcionando en alguna medida y no
necesariamente serequiera reiniciar la base de "conocimiento".
•
Implementación basada en reglas.
•
Implementación usando algorítmos genéticos:
•
No parece viable esta solución teniendo en cuenta la forma del problema.
•
Implementación usando lógica difusa.
•
¿implementar "confianza" usando lógica difusa?,
•
es más fácil para las personas ingresar reglas utilizando predicados
difusos.
•
Implementaciónusando redes neuronales:
•
se podrían sugerir respuestas,
•
¿qué hacer cuando aumenta la complejidad?
•
Lentitud,
•
etc.
•
Implementación usando RBC:
•
consume memoria,
•
consume tiempo.
•
Implementación usando redes bayesianas:
•
se necesitan muchas probabilidades como prerrequisitos,
•
necesaria la estadística,
•
¿podría ser molesto para el usuario?.
•
Implementación usandoranuras y relleno:
•
podrían ser útiles, observando el contexto del problema que hasta ahora
se ve del entorno empresarial,
•
se podrían implementar valores por defecto, una primera aproximación a
lo que llamamos "estereotipos organizacionales" (esta idea podría ser

BITÁCORA DE SEGUIMIENTO DE PROYECTO
implementada en cualquier posibleme implementación antes propuesta),
Sobre lasentradas al sistema (se llamen casos, reglas, etc.):
•
Muchas veces es muy diferente lo que digo yo de mi a lo que dicen los
demás de mi, ¿quién ingresa las reglas?, ¿hay un concenso antes de
ingresarlas?
•
Definir indicadores clave de rendimiento (KPI por sus siglas en inglés)
para las personas: responsabilidad, cumplimiento, etc.
•
Implementación usando guiones:
•
protocolos de interaccióndinámicos,
•
dependiendo de la persona cambia el guión, por ejemplo,
•
propuesta para luego, trabajo futuro.
•
"Cocimiento" previo para cualquier implementación escogida:
•
se podrían implementar valores por defecto, una primera aproximación a
lo que llamamos "estereotipos organizacionales" ,
•
¿conocimiento previo dado por expertos?, elicitación del conocimiento.
•
Idea utilizar...