UNIDAD 2-2020

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Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I 
 
 
Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 1 
 
 
UNIDAD 2 
 
TIPOS DE SISTEMAS DE INFORMACION 
 
 
 
Clasificación de Sistemas: 
 
Sistemas Transaccionales o En línea 
Sistemas de Tiempo Real 
Sistemas Administrativos 
Sistemas de Apoyo a Ejecutivos 
Sistemas de Información Gerencial 
Sistemas de Apoyo a Decisiones 
Sistemas Basados en el Conocimiento 
Sistemas para enlazar la empresa 
Sistemas Integrados de Gestión (ERP). 
Sistemas de Apoyo a Decisiones de Grupo - Colaborativos 
 Sistemas Web 
 Sistemas de Información Geográfica 
 Sistemas Workflow 
 Sistemas para plataformas móviles 
 
1. Sistemas Transaccionales o En Línea 
 
Históricamente, los sistemas de información transaccionales fueron los primeros (y, durante muchos 
años, casi los únicos) en ser incorporados al procesamiento computadorizado. 
En el contexto de los sistemas de información, una transacción es un intercambio entre un usuario 
que opera una terminal y un sistema de procesamiento de datos, en el que se concreta un determinado 
resultado. Implica la captura y validación de los datos ingresados por el usuario, la consulta y/o 
actualización de archivos, y una salida o respuesta. Esta definición connota en la transacción su carácter 
de operación individual, relativamente breve e indivisible. 
Los sistemas de información transaccionales, por lo tanto, están destinados a satisfacer las 
necesidades del nivel operativo: explotan la capacidad y velocidad de las computadoras para almacenar y 
procesar grandes volúmenes de datos; realizan operaciones repetitivas y relativamente sencillas; y 
contribuyen a automatizar las tareas más rutinarias y tediosas, a eliminar el “papeleo”, a acelerar los 
trámites, a disminuir la cantidad de mano de obra, a minimizar los errores, a facilitar la registración y 
recuperación de datos desagregados y, en general, a reducir o aligerar las actividades que desarrollan los 
empleados u operarios de las organizaciones. 
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Los sistemas transaccionales capturan, procesan y generan datos vinculados a cada una de las 
transacciones que las organizaciones desarrollan diariamente. Estos sistemas de información son 
indispensables en cualquier organización de cierta envergadura y no se puede, por razones operativas o 
legales, prescindir de ellos. Gracias a estos sistemas de información, las organizaciones pueden operar y 
tomar las decisiones básicas necesarias para su existencia. 
La tecnología informática ha permitido que los datos que se van capturando y procesando se 
almacenen ordenadamente en archivos y bases de datos para poder recuperarlos luego en los momentos 
y formas necesarios. Los datos pueden ser recuperados con el mismo nivel de detalle con que han sido 
almacenados o pueden estar sometidos a procesos de compresión que sirvan mejor a ciertos propósitos 
de análisis y decisión. Así podemos obtener información detallada o comprimida referida a un momento o 
a un período de tiempo determinado; por ejemplo, podemos obtener con relativa facilidad el total de las 
ventas diarias, semanales y/o mensuales, el listado de las cuentas individuales que componen el saldo de 
la cuenta de los deudores por ventas al fin de cada mes, el listado de los clientes que mantienen deudas 
con la empresa con una antigüedad mayor que tres meses, etc. 
Los sistemas transaccionales son conocidos también con las siglas TPS (Transaction Processing 
Systems), y cuando el procesamiento se realiza en tiempo real (es decir, cuando el procesamiento de los 
datos es simultáneo a los hechos) se los conoce como OLTP (On Line Transaction Processing). 
 
¿Cuáles son? 
En este tipo de sistemas, se encuentran los que son prácticamente comunes a todas las 
organizaciones, tales como los de Contabilidad, Facturación, Inventarios, Ventas, Proveedores, Cuentas 
Corrientes, Cobranzas, Caja, Bancos, Sueldos, Finanzas, Compras, Planeamiento y Control de la 
Producción, etc. También pertenecen a esta clase muchos otros sistemas (llamados “sistemas para 
mercados verticales”) que resultan más específicos de una rama de actividad, como, por ejemplo, 
Administración de Obras Sociales, Administración de Sistemas de Medicina Prepaga, Servicios 
Financieros, Reserva de Pasajes, Administración Hospitalaria, Administración Hotelera, Administración de 
Propiedades, Administración de Instituciones Educativas, Producción de Seguros, etc. 
Si no para todos, para la mayoría de estos sistemas existe una variada oferta de paquetes de 
programas estandarizados. Los más numerosos son los diseñados para las organizaciones más 
pequeñas, y su costo, su grado de estandarización y su sencillez de manejo los hacen muy accesibles, así 
como aptos para su empleo con los más económicos modelos de computadoras personales. En el otro 
extremo, se encuentran las versiones más potentes y costosas, las que suelen tener mayores exigencias 
de implantación; generalmente, requieren personal especialmente entrenado, recursos de computación 
relativamente caros y sofisticados, y la adaptación de los programas a las necesidades particulares de la 
organización. Sobre todo, en el caso de esta categoría superior de paquetes, se plantea la alternativa 
estratégica de optar por estas soluciones de terceros o encarar el desarrollo de sistemas “a medida”, es 
decir, especialmente diseñados y construidos para la organización en que serán utilizados. 
 
Características: 
• En todos los sistemas de este tipo los datos entran a la computadora o se les recibe de ella en 
forma remota. Es decir, los usuarios del sistema computacional normalmente interactúan con la 
computadora desde terminales que pueden estar localizadas a cientos de kilómetros de la computadora 
misma. 
 
• Los datos almacenados, es decir, sus archivos o su base de datos, usualmente se organizan de 
tal manera que los componentes individuales de información pueden ser recuperados, modificados o 
ambas cosas: 1) rápidamente y 2) sin tener necesariamente que efectuar accesos a otros componentes 
de información del sistema. 
 
• El profesional de sistemas que diseña este tipo de sistemas, debe tener alguna manera de 
modelar, esto es, de crear modelos de todos los posibles mensajes que el usuario humano puede teclear 
en su terminal, y de todas las respuestas que el sistema pudiera dar, además de todas las respuestas que 
pudiera dar el humano ante las respuestas de la computadora, etc. Esto usualmente se lleva a cabo 
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identificando todos los estados en los que la computadora y el usuario pudieran encontrarse, e 
identificando todos los cambios de estado (esto es posible modelarlo con diagramas de secuencia en UML, 
o diagramas de estado en metodologías estructuradas). Un ejemplo de un estado en el que pudiera 
encontrarse una computadora de un sistema de cajero automático bancario es: “el usuario ha insertado 
su tarjeta y se ha identificado, pero aún no me ha dado su clave secreta”. Un ejemplo de cambio de 
estado es “me ha dado su clave secreta y ahora puedo proceder a determinar si desea retirar 
efectivo o desea que le informe acerca desu estado de cuenta”. Otro cambio de estado pudiera ser 
“ha tratado sin éxito de ingresar su clave tres veces y ahora voy a hacer sonar la alarma”. 
La información se teclea desde el lugar de origen y la salida se transmite a donde es requerida. 
Los datos se organizan de modo que se puedan recobrar fácilmente. 
 
Arquitectura de un Sistema en Línea 
Dado que los sistemas en línea por lo común requieren recuperar datos con rapidez (para poder 
responder a preguntas y órdenes provenientes de terminales en línea), suele ser muy importante diseñar 
los archivos y bases de datos de la manera más eficiente posible. De hecho, a menudo las operaciones 
de computación llevadas a cabo por un sistema en línea suelen ser relativamente triviales, mientras que 
la estructura y organización de los datos mantenida por el sistema en línea suelen ser más complejos. 
 
2. Sistemas de Tiempo Real 
 
Un sistema de tiempo real es considerado por muchos como una variante de un sistema en línea; 
muchos usan ambos términos indistintamente. Sin embargo, es importante distinguirlos. 
 
Definición: 
El tiempo es inseparable en la definición de un sistema de software de tiempo real: 
“Un sistema de software de tiempo real es un sistema cuya correcta operación depende tanto de los 
resultados producidos por el sistema como del tiempo en que se producen dichos resultados. Un “sistema 
blando de tiempo real” es un sistema cuya operación se degrada si los resultados no se producen de 
acuerdo con los requerimientos de tiempo especificados. Si los resultados no se producen según la 
especificación de tiempo en un “sistema duro de tiempo real”, se considera una falla del sistema.” 
 
El ambiente en un sistema de tiempo real: Un sistema computacional de tiempo real puede definirse 
como aquel que controla un ambiente recibiendo datos, procesándolos, y devolviéndolos con la suficiente 
rapidez como para influir en dicho ambiente en ese momento. 
 
La expresión “con suficiente rapidez” está sujeta a muchas interpretaciones. Ciertamente, existen 
muchos sistemas en línea (sistemas bancarios, o de reservas aéreas y sistemas de bolsa) que se espera 
reaccionen en uno o dos segundos a un mensaje tecleado en la terminal. Sin embargo, en la mayoría de 
los sistemas de tiempo real, la computadora debe reaccionar en milisegundos y a veces en microsegundos 
a los estímulos que recibe. 
 
Los siguientes son ejemplos de sistemas de tiempo real: 
• Sistemas de control de procesos: los sistemas computacionales que se utilizan para verificar y 
controlar refinerías, procesos químicos, molinos y operaciones de maquinado. 
 
• Sistemas de alta velocidad para adquisición de datos: los sistemas computacionales que obtienen 
datos de telemetría a alta velocidad de satélites en órbita o las computadoras que capturan cantidades 
enormes de datos de experimentos de laboratorio. 
 
• Sistemas de guía de proyectiles: los sistemas computacionales que deben rastrear la trayectoria 
de un proyectil y hacer ajustes continuos a la orientación y empuje de los propulsores. 
 
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• Sistemas de conmutación telefónica: sistemas computacionales que controlan la transmisión de 
voz y datos en miles de llamadas telefónicas, detectando los números marcados, condiciones de ocupado 
y todas las demás condiciones de una red telefónica típica. 
 
• Sistemas de vigilancia de pacientes: sistemas computacionales que detectan los "signos vitales" 
de diversos pacientes (por ejemplo, temperatura y pulso) y que son capaces ya sea de ajustar el 
medicamento administrado o de hacer sonar la alarma si los signos vitales se mantienen fuera de ciertos 
límites predeterminados. 
 
Además de la velocidad, existe otra característica que diferencia a los sistemas de tiempo real de 
los sistemas en línea: estos últimos suelen interactuar con las personas, mientras que los sistemas de 
tiempo real usualmente interactúan tanto con personas como con un ambiente que generalmente es 
autónomo y a menudo hostil. De hecho, la principal preocupación del analista de sistemas en tiempo real 
es que, si la computadora no responde con la suficiente rapidez, el ambiente pudiera quedar fuera de 
control, los datos de entrada pudieran perderse sin remedio o un proyectil pudiera salirse de su trayectoria 
tanto que ya no fuera posible recuperarlo, o bien que un proceso de manufactura pudiera explotar. En 
cambio, un sistema en línea que no responda con la suficientemente rapidez en general no hará más que 
volver impacientes y gruñones a sus usuarios. Si tienen que esperar más de tres segundos la respuesta 
de un sistema en línea, las personas pueden "explotar" en sentido figurado, pero no en sentido literal. 
 
Características: 
Desde un punto de vista de su puesta en práctica, los sistemas de tiempo real se caracterizan por 
lo siguiente: 
• Usualmente interactúan tanto con personas como con un ambiente que generalmente es autónomo 
y a menudo hostil 
• Simultáneamente se lleva a cabo el proceso de muchas actividades. 
• Se asignan prioridades diferentes a diferentes procesos: algunos requieren servicio inmediato 
mientras que otros pueden aplazarse por períodos razonables. 
• Se interrumpe una tarea antes de concluirla, para comenzar otra de mayor prioridad. 
• Existe gran comunicación entre tareas, especialmente dado que muchas tratan diferentes aspectos 
de un proceso general, como el control de un proceso de manufactura. 
• Existe acceso simultáneo a datos comunes, tanto en memoria como en el almacenamiento 
secundario, por lo cual se requiere de un elaborado proceso de sincronización y “semáforos” para asegurar 
que los datos comunes no se corrompan. 
• Existe un uso y asignación dinámicos de memoria RAM en el sistema computacional, dado que a 
menudo resulta poco económico asignar suficiente memoria fija para manejar situaciones pico de alto 
volumen. 
 
3. Sistemas Administrativos 
 
 
 
 
 
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La Información y la toma de decisiones 
 
Al interior de las organizaciones, la información está asociada a los procesos de coordinación, planificación 
y control, y las decisiones que ellos implican. Por tal motivo, no tiene sentido hablar de la información por 
la información solamente, como tampoco separar la toma de decisiones del sistema de información. 
El Sistema de Información Administrativo (S.I.A) es un subsistema dentro de la organización, compuesto 
por personas, equipos y procedimientos, encargados de proveer la información necesaria para la toma de 
decisiones, al objeto de realizar las acciones de coordinación, planificación y control, y su existencia es 
inherente a ella, aunque no se le haya definido o reconocido como tal. 
La información y su flujo es el elemento básico en que se basan los Sistemas de Información 
Administrativos. 
De lo anterior se deduce que, en toda organización, la acción de decidir es continua, se produce a todo 
nivel y en algunos casos es de vital importancia. 
Decidir es, simplemente, seleccionar una entre varias alternativas o estrategias viables, que permitan a la 
persona o grupo que elige, cumplir de alguna manera con el objetivo prefijado por la organización. 
Pero este proceso de toma de decisiones, en la realidad es complejo, y de su estudio pueden derivar 
nuevos problemas u otras alternativas y nuevas decisiones. 
El analizar las alternativas que se presentany tomar la decisión de aplicar una de ellas, ponerla en práctica 
y controlarla constituyen los elementos principales del proceso de toma de decisiones 
Sin embargo, un factor que determina la conducta del tomador de decisiones lo constituye, en gran medida, 
la cantidad y calidad de la información que él posea. 
La cantidad de información y calidad de esta recorre una gama que va desde la carencia absoluta, en la 
cual la decisión se basará en la experiencia, hasta el punto extremo donde posee información completa y 
cierta. 
Por eso es que en la medida en que esta información aumenta en cantidad y calidad, la probabilidad de 
error de la decisión adoptada disminuye. 
 
¿Qué es un Sistema de Información Administrativo (SIA)? 
Es el conjunto organizado de personas, procedimientos, software, bases de datos y dispositivos para 
suministrar información rutinaria a administradores y tomadores de decisiones. 
El propósito principal de un SIA es ayudar a que la organización logre sus objetivos al proporcionar a los 
gerentes conocimientos de las operaciones habituales de la organización con el fin de que puedan 
controlar, organizar y planear con más efectividad y eficiencia 
El interés particular de un SIA es la eficiencia operativa. Mercadotecnia, producción, finanzas y otras áreas 
funcionales se apoyan en sistemas de información administrativa y se vinculan entre sí por medio de una 
base de datos común. Los sistemas de información administrativa suelen producir informes estándar 
generados con base en datos e información procedentes del sistema de procesamiento de transacciones. 
 
Un SIA produce información sobre: 
• El esquema de prestación de servicios. Por ejemplo: qué tipo de servicios presta, quien los presta, que 
cantidad de servicios presta. 
• Recursos que se requieren y que se utilizan. Por ejemplo: distribución del personal, cantidad de personal. 
• El apoyo para el control a los administradores. Por ejemplo: como se hizo la selección de personal, como 
se hizo la adquisición de recursos. 
• Datos para informes de la organización. Por ejemplo: información para el Seguro Social, información 
sobre la demanda de atención en salud 
• Resultados de los programas o de los servicios que se prestan. Por ejemplo: Cubrimiento de la población 
con vacuna de hepatitis B, funcionamiento del programa de tuberculosis, utilización de los recursos 
disponibles para el desarrollo de los programas. 
 
Aspectos que debe cubrir un SIA: El SIA, tiene que ser coherente con las funciones, prestación de 
servicios, desarrollo de personal, contabilidad, recursos materiales, fuentes de financiación de la 
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organización; en igual forma que para la toma de decisiones se requiere información sobre las políticas, 
metas, propósitos, estrategias y programas que lleva a cabo la institución 
Las necesidades de información varían con los niveles de la actividad administrativa de la organización, 
por lo tanto, los sistemas de información se deben diseñar de tal manera que proporcionen diferentes tipos 
de información para diversos niveles. 
En este sentido es necesario identificar tres niveles administrativos en las organizaciones de servicios: 
 • Nivel Directivo: determinación de metas, definición de políticas y objetivos, identificación de programas 
y actividades. Por ejemplo: políticas con relación a contratación de personal, políticas con relación a 
adquisición de equipos y materiales, población beneficiaria de los servicios que presta la organización. En 
este nivel se requiere mayor información externa, menor precisión y alto nivel de síntesis. 
• Nivel Intermedio: adquisición y asignación de recursos, identificación de nuevos servicios, 
requerimientos de personal, análisis de presupuesto. Por ejemplo: esquema de distribución de personal y 
planeación de presupuesto anual. En este nivel se requiere información más exacta, precisa, actualizada 
y repetitiva. 
• Nivel operativo o de control: realización de tareas específicas de manera efectiva y eficiente, 
aceptación o rechazo de clientes, calidad del servicio que se presta, ejecución presupuestal. Por ejemplo: 
selección de nuevos clientes, relación de programas de capacitación y entrenamiento. En este nivel se 
requiere información mucho más detallada, datos específicos, exactos, frecuentes y actualizados para que 
los administradores evalúen la respuesta inmediata que se necesita para efectuar cambios a corto plazo 
en operaciones diarias. 
 
Los administradores de las empresas son los usuarios principales de estos sistemas. Sin embargo, 
los sistemas de información administrativa no remplazan a los administradores, ni realizan funciones 
propias de ellos como la de toma de decisiones. En realidad, se encargan de proporcionar información 
necesaria en tiempo, forma y en formatos normalizados, que ayuda a los directivos para la toma de 
decisiones estructuradas y en la resolución de problemas. 
 
Algunos ejemplos de Sistemas de Información Administrativa 
 
Existen diversos sistemas de información administrativa para la gestión de compras e inventarios 
en el mercado, los cuales emplean distintos métodos para el control de la empresa, así como para disminuir 
los gastos y maximizar las ganancias. 
El conocimiento de los diversos métodos disponibles es indispensable para poder realizar una 
posterior adaptación de acuerdo con las necesidades particulares de cada negocio. 
El objetivo de un sistema de control de inventarios es reducir la merma, las compras de materia 
prima y, por ende, provocar la reducción misma de los inventarios. Con la correcta gestión de estos 
factores, se aumenta el flujo de compras y ventas a través de toda la cadena de suministros, desde 
nuestros proveedores, hasta el cliente final. 
También existen otro tipo de soluciones que permiten realizar el control y valorización de las 
materias primas, de los productos en proceso y producto terminado, traslado entre bodegas, solicitudes, 
reservas, conteo físico, cotizaciones, pedidos, facturación y entrega de mercancías y gestión de la 
cobranza. Hay diferentes métodos para el control de inventarios, como son: 
 Máximos y mínimos. 
 Método ABC o análisis de Pareto 
 Revisión por intervalos. 
 Doble stock. 
 
Opciones comerciales. 
 
Dentro de las opciones comerciales en el mercado, se encuentran las soluciones de gestión, 
facturación y stock para PyMEs, las cuales son fáciles de usar, ya que funcionan como un piloto automático 
que se ocupa del inventario, clientes y facturas. Éstas se adaptan a las necesidades, duplicando la 
eficiencia de la empresa con la información. 
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Dentro de la jerarquía de los sistemas de administración de recursos materiales — a la que 
pertenecen los sistemas de compras y control de inventarios—, está como factor común el que se ocupan 
de la gestión de los productos, clientes, proveedores, facturas y compras, para mantener el negocio 
organizado y exitoso. 
Hay que aclarar que no es posible mencionar en este material los nombres y referencias de las 
opciones comerciales disponibles en el mercado para los sistemas de administración, debido a que son 
nombres de empresas registradas. 
Sin embargo, usted puede encontrar las siguientes características como factor común en diferentes 
páginas web relacionadas con sistemas de información para la gestión de compras y controlde inventarios: 
Gestión de productos; gestión de inventarios; manejo de múltiples listas de acceso; introducción de 
códigos de barras; flexibilidad para manejo de diferentes tipos de monedas; permiten la actualización de 
precios y costos; gestionan productos compuestos; permiten la generación de reportes con representación 
gráfica; permiten, como valor agregado, la gestión de ofertas, promociones, descuentos y recargos; 
permiten la impresión de etiquetas para códigos de barras y la gestión de cuentas corrientes de clientes y 
proveedores. 
También existen otras opciones comerciales que gestionan el control de las materias primas, 
productos en proceso y producto terminado, traslado entre bodegas, reservas, conteo físico, cotizaciones, 
pedidos, facturación, entrega de mercancías y cobranza. 
 
Entre sus productos y servicios encontramos los siguientes: 
 Manejo de precios, concepto de IVA. 
 Códigos, descripción, descuentos y retención de la fuente de cada producto. 
 Entradas y salidas de almacén, solicitud de inventarios, reserva de mercaderías, costos, unidades 
de medida, series, códigos de barras, control del inventario físico, control de saldos y la facilidad para 
realizar consultas dinámicas. 
 
Sistemas Administrativos de Recursos Humanos 
Se utilizan para llevar el control de los ingresos y egresos de los trabajadores, así como sus 
impuestos, optimizando los cálculos y las tareas repetitivas. Además, cuentan con generadores de recibos 
y reportes. 
Ofrecen soluciones incluyendo una diversidad de temas —fiscal, legal, laboral—, lo cual los hace 
flexibles y adaptables a cualquier empresa. 
 
Sistemas Administrativos de Control de Producción 
Recursos materiales. 
Entre estos se cuentan la maquinaria, herramientas, equipo de medición y cualquier otro necesario 
para el desempeño diario de las actividades de los trabajadores de una unidad económica, con la finalidad 
de generar bienes o servicios para satisfacer a los consumidores 
Áreas: planeación y control de materiales, compras, tráfico, almacén y control de calidad. 
La Planificación de Recursos Materiales (MRP): Es un sistema de información empresarial que 
planifica, administra y optimiza la producción y el control de inventarios. 
 
Sistema de Apoyo a Ejecutivos: Executive Information Systems (EIS) / Executive Support Systems 
(ESS) 
Un sistema EIS/ESS es un sistema de información computadorizado diseñado para proveer a los 
gerentes acceso a la información relevante para sus actividades de gestión. Un sistema EIS/ESS soporta 
actividades estratégicas tales como la definición de políticas, planeamiento o preparación de presupuestos. 
El objetivo de estos sistemas es el de recolectar, analizar e integrar los datos internos y externos en 
indicadores. 
Un sistema EIS/ESS permite monitorear las operaciones e incrementar la velocidad y precisión del 
proceso de toma de decisiones. 
Estos sistemas permiten tomar decisiones para planificar las actividades del futuro en la compañía. 
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A pesar de que los EIS/ESS difieren en el número de características, la más común de ellas es el 
acceso inmediato a una base de datos única donde se pueden encontrar los datos financieros y 
operacionales. 
Los sistemas EIS/ESS deben poner un énfasis especial en el uso de interfaces fáciles de utilizar y 
fáciles de entender. Además, deben incorporar herramientas de automatización de oficinas como correo 
electrónico, calendarios de reuniones y planificación, y Video conferencias. 
 
Características de un sistema EIS/ESS: 
• Un EIS abarca varias aplicaciones, y automatización de oficinas. 
• Requieren una base de datos mayor, debido a que se necesita monitorear la performance en 
muchas áreas críticas del negocio. 
• Proveen acceso a datos externos de la industria, competidores y clientes. 
• Hacen más énfasis en la interfaz de usuario. 
• Tienen más impacto dentro de la organización. 
 
4. Sistemas de información gerencial 
 
Como se ha visto anteriormente, los sistemas transaccionales capturan, procesan y generan datos 
vinculados a cada una de las transacciones que las organizaciones desarrollan diariamente. Estos 
sistemas de información son indispensables en cualquier organización de cierta envergadura y no se 
puede, por razones operativas o legales, prescindir de ellos. 
La tecnología informática ha permitido que los datos que se van capturando y procesando se 
almacenen ordenadamente en archivos y bases de datos para poder recuperarlos luego en los momentos 
y formas necesarios. Los datos pueden ser recuperados con el mismo nivel de detalle con que han sido 
almacenados o pueden estar sometidos a procesos de compresión que sirvan mejor a ciertos propósitos 
de análisis y decisión. Así podemos obtener información detallada o comprimida referida a un momento o 
a un período de tiempo determinado; por ejemplo, podemos obtener con relativa facilidad el total de las 
ventas diarias, semanales y/o mensuales, el listado de las cuentas individuales que componen el saldo de 
la cuenta de los deudores por ventas al fin de cada mes, el listado de los clientes que mantienen deudas 
con la empresa con una antigüedad mayor que tres meses, etc. 
Estos informes son un subproducto natural de los sistemas transaccionales y se obtienen, en general, 
en forma repetitiva de acuerdo con un calendario predeterminado. Son de gran utilidad a los niveles medios 
y en forma más sumaria son utilizados también por los niveles más altos de las organizaciones. 
Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems] no reemplazan a los 
sistemas de procesamiento de transacciones, más bien, incluyen el procesamiento de transacciones. Son 
una colección de sistemas de información que interactúan entre sí y que proporcionan información tanto 
para las necesidades de las operaciones como de la administración. Los MIS dan apoyo a un espectro de 
tareas organizacionales mucho más amplio que los sistemas de procesamiento de transacciones, como el 
análisis y la toma de decisiones. 
Para acceder a la información, los usuarios de un sistema de información gerencial comparten una 
base de datos común. Ésta almacena datos y modelos que ayudan al usuario a interpretar y aplicar los 
datos. Los sistemas de información gerencial producen información que se emplea en la toma de 
decisiones. Un sistema de información gerencial también puede contribuir a unificar algunas de las 
funciones de información computarizadas de una empresa, a pesar de que no existe como una estructura 
individual en ninguna parte de ésta. 
Sin embargo, debe recalcarse que es una colección de sistemas de información. En teoría, una 
computadora no es necesariamente un ingrediente de un Sistema de Información Gerencial (SIG), pero 
en la práctica es poco probable que exista un SIG complejo sin las capacidades de procesamiento de las 
computadoras. Este concepto, aunque más amplio, se ajusta plenamente porque los sistemas de 
información de todas las funciones de la empresa están unidos cada vez más en un supersistema, 
compuesto de sistemas casi independientes, pero de tal modo que ninguno de ellos puede verse 
completamente separado de los otros. 
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Es un conjunto de información extensa y coordinada de subsistemas racionalmente integrados que 
transforman los datos en información en una variedad de formaspara mejorar la productividad de acuerdo 
con los estilos y características de los administradores. Esta transformación se realiza con base en los 
criterios de calidad establecidos, que son el tiempo, la relevancia, la precisión, la retroalimentación y la 
disponibilidad selectiva de los datos. 
 
Los sistemas de información gerencial dan soporte a un espectro más amplio de tareas 
organizacionales, los sistemas de información gerencial incluyen el análisis de decisiones y colaboran en 
la toma decisiones. 
 
“Para poder ligar la información, los usuarios de un sistema de información gerencial comparten una 
base de datos común. La base de datos guarda modelos que ayudan a los usuarios a interpretar y aplicar 
esos mismos datos. Los sistemas de información gerencial producen información que es usada en la toma 
de decisiones. Un sistema de información gerencial también puede llegar a unificar algunas de las 
funciones de información computarizada, aunque no exista como una estructura singular en ningún lugar 
del negocio”. 
 
Los sistemas gerenciales que acabamos de describir son sistemas para Inteligencia de negocios 
(BIS). La inteligencia de negocios es un término contemporáneo que se refiere a los datos y herramientas 
de software para organizar, analizar y proveer acceso a la información para ayudar a los gerentes y demás 
usuarios empresariales a tomar decisiones más documentadas. Las aplicaciones de inteligencia de 
negocios no se limitan a los gerentes de nivel medio; se pueden encontrar en todos los niveles de la 
organización, como los sistemas para la gerencia de nivel superior. Los gerentes de nivel alto necesitan 
sistemas que lidien con los aspectos estratégicos y las tendencias a largo plazo, tanto en la empresa 
 
Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) 
 
La inteligencia de negocios o business intelligence (BI) es el conjunto de procesos, aplicaciones y 
tecnologías que facilitan la obtención rápida y sencilla de datos provenientes de los sistemas de gestión 
empresarial para su análisis e interpretación, de manera que puedan ser aprovechados para la toma de 
decisiones y se conviertan en conocimiento para los responsables del negocio. 
 
Las herramientas de business intelligence por lo general muestran la información en forma de 
cuadros de mando o “dashboards” y reportes específicos que se pueden crear a partir de los datos que se 
obtienen del ERP (más adelante se encuentra la definición y detalle de este tipo de sistema) que la 
empresa utiliza para su gestión, de tal forma que la información es presentada al usuario de manera ágil y 
accesible para que pueda realizarse el análisis e interpretación correspondiente. 
Cabe mencionar que estas herramientas son de gran utilidad para las distintas áreas de la 
organización como, por ejemplo: 
Mercadotecnia: En esta área el BI puede ser aprovechado para segmentación de mercados, análisis 
de tendencias y de clientes. 
Ventas: Análisis de clientes y su rentabilidad, análisis por producto, por segmento, proyecciones y 
pronósticos de ventas. 
Finanzas: Reportes detallados de gastos, costos e ingresos, así como para razones financieras y 
análisis financiero de la empresa. 
Logística: Seguimiento de embarques y monitoreo de pedidos para saber la causa de su pérdida. 
Producción: Reporte de productividad de líneas de producción, rotación de inventarios, etc. 
 
Muchos de los conceptos utilizados en BI no son nuevos, pero han evolucionado y han sido refinados 
en base a las experiencias a lo largo del tiempo. Hoy en día, es vital que las empresas provean un acceso 
rápido y efectivo a la información de negocios a muchos usuarios para sobrevivir. Para ello, la solución es 
un sistema BI, que ofrece un conjunto de tecnologías y productos para hacer llegar a los usuarios la 
información que necesitan para tomar decisiones de negocios, tácticas y estratégicas. 
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Estructura de un sistema BI 
 
El siguiente gráfico ilustra los componentes de los sistemas BI 
 
 
Los sistemas BI permiten tomar datos de los sistemas del nivel operativo para construir un 
repositorio de datos denominado datawarehouse. Este repositorio puede estar compuesto por diferentes 
data marts o almacenes de datos, para los distintos temas (por ejemplo, marketing, finanzas, distribución, 
etc.). Los mecanismos de análisis de los datos permiten brindar a los usuarios finales información que 
utilizarán para la toma de decisiones no estructuradas. 
 
Implementación de un sistema BI 
Implementar un sistema BI no significa solamente comprar un producto e instalarlo. Requiere que 
se lleve a cabo un proyecto de desarrollo que involucre tareas de consultoría para establecer los 
mecanismos de conversión de datos e implementación. La tecnología por sí sola no resuelve el problema, 
es solo una herramienta que debe ser aprovechada correctamente para lograr óptimos resultados. 
La instalación de un data warehouse no asegura que se proveerá a los usuarios de las herramientas 
adecuadas y la información que necesitan. Eso es solo el comienzo. A menos que la información en el 
data warehouse sea cuidadosamente documentada y fácil de acceder, la complejidad hará que solo las 
personas capacitadas en sistemas puedan acceder a la misma. Los sistemas BI deben proveer información 
tanto a las personas de sistemas como a los usuarios de negocios. Para ello, cuentan con interfaces 
avanzadas, sistemas OLAP basados en formatos web, herramientas de minería de datos y aplicaciones 
que permitan aprovechar estas herramientas. Un sistema BI debe proveer escalabilidad y debe soportar e 
integrar productos de varios proveedores. Los expertos coinciden en que el éxito de un data warehouse 
depende de que se comience con una identificación de los requerimientos del negocio. Estos 
requerimientos son los que determinarán el diseño del data warehouse y los datos que serán necesarios. 
 
5. Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones 
 
Definición: 
Los sistemas de apoyo a decisiones o DSS (Decision Support Systems) se diferencian de los 
sistemas de información gerencial tradicionales, en que estos profundizan en lo que respecta a la toma de 
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decisiones en todas sus fases, aunque la decisión es del dominio del tomador de decisiones (administrador 
del sistema o gerente). 
Los sistemas de apoyo a decisiones son realizados de acuerdo a las características y necesidades 
específicas de la persona o grupo que los utiliza a diferencia de los sistemas de información gerencial 
tradicionales. 
Son sistemas que no toman decisiones por si mismos, sino que ayudan a los administradores y a 
otros profesionales de una organización a tomar decisiones inteligentes y documentadas acerca de los 
diversos aspectos de la operación. 
“Un sistema de apoyo a la toma de decisiones es una o varias formas de establecer un sistema para 
una tarea clave administrativa o de organización, ciertamente un sistema de apoyo de decisiones está 
realizado para una tarea administrativa o un problema específico y su uso se limita a dicho problema o 
tarea. Los sistemas de apoyo a decisiones suelen ser diseñados especialmente para servir a los 
administradores en cualquier nivel de la organización”. 
Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, o para mayor sencillez, Sistemas de Apoyo a la 
Decisión (SAD), son sistemas casisiempre interactivos, que están diseñados para asistir a un ejecutivo en 
la toma de decisiones. Los SAD (también conocidos como DSS, del inglés, Decision Support Systems) 
incorporan datos y modelos para ayudar a resolver un problema que no está totalmente estructurado. Los 
datos suelen provenir de los sistemas transaccionales o de un repositorio de datos (conocido como data 
warehouse), y/ o de alguna fuente o base de datos externa. Un modelo puede ser desde un sencillo análisis 
de rentabilidad realizado con una familiar planilla de cálculo, en el cual se calcula un probable resultado 
(beneficio o pérdida), hasta un modelo complejo de optimización de carga de máquinas de una línea de 
producción que requiere un complejo programa de base matemática. 
Consideremos la popular planilla de cálculo (Excel o Lotus), aplicada a un estado financiero 
proyectado. En este caso, se utilizan datos históricos y supuestos acerca de la futura tendencia en los 
ingresos y los egresos. Después de evaluar los resultados del modelo base, el ejecutivo genera lo que se 
denomina un análisis “¿qué pasaría si...?” (“what if...” analysis), modificando uno o más supuestos para 
analizar el impacto de los mismos en el resultado final. Por ejemplo, puede explorar la forma en que el flujo 
de ingresos afecta el crecimiento pronosticado de las ventas, ya sea en un porcentaje superior o inferior 
al actual. De la misma manera, puede explorar cómo afecta el cambio en el costo de las materias primas, 
el cambio de la paridad cambiaria, las modificaciones en la tasa de interés, etc. 
Veamos otro ejemplo: ¿cuál puede ser el impacto en los ingresos totales de una organización 
dedicada al servicio prepago de salud, si se decide aumentar la cuota de afiliación? En este caso, podemos 
construir un sencillo modelo basado en un algoritmo que calcule el ingreso total a partir de multiplicar la 
cantidad de afiliados de las distintas categorías, por el importe de la cuota respectiva. El analista podría, 
además, calcular los montos resultantes de aplicar cuotas con distinto aumento y porcentajes de afiliados 
que se estima rescindirían su afiliación. Una vez construido el modelo el recálculo con distintas hipótesis 
de valor de la cuota y porcentaje de rescisión se puede realizar muy fácilmente y en poco tiempo. 
Los SAD son útiles en los problemas en los cuales hay suficiente estructura como para construir un 
modelo matemático o estadístico que permita su resolución por medio de la computadora, pero que 
finalmente requiere del juicio del ejecutivo. 
 
Los sistemas de soporte de decisiones (DSS) brindan apoyo a la toma de decisiones que no es 
rutinaria. Se enfocan en problemas que son únicos y cambian con rapidez, para los cuales el proceso para 
llegar a una solución tal vez no esté por completo predefinido de antemano. Tratan de responder a 
preguntas como éstas: ¿Cuál sería el impacto en los itinerarios de producción si se duplicaran las ventas 
en el mes de diciembre? ¿Qué ocurriría con nuestro rendimiento sobre la inversión si se retrasara el 
itinerario de una fábrica por seis meses? 
Aunque los DSS usan información interna de los TPS (Transaccionales) y MIS (Gerenciales), a 
menudo obtienen datos de fuentes externas, como los precios actuales de las acciones o los de productos 
de los competidores. Ejemplos: Planillas de cálculo, Sistemas de análisis estadístico, programas de 
pronósticos de mercado, etc. 
Estos sistemas usan una variedad de modelos para analizar los datos y están diseñados de modo 
que los usuarios puedan trabajar con ellos de manera directa. 
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Un DSS interesante, pequeño pero poderoso, es el sistema de estimación de viaje de la subsidiaria 
de una gran compañía de metales, que existe en esencia para transportar cargas a granel de carbón, 
aceite, minerales y productos terminados para su empresa matriz. La empresa posee varios buques, 
contrata otros y hace ofertas para obtener convenios de embarques en el mercado abierto para transportar 
carga en general. Un sistema de estimación de viajes calcula los detalles financieros y técnicos de cada 
traslado. Los cálculos financieros incluyen los costos de envío/tiempo (combustible, mano de obra, capital), 
las tarifas de flete para los diversos tipos de cargamento y los gastos de los puertos. Los detalles técnicos 
incluyen una multitud de factores, como la capacidad de carga de los buques, la velocidad, las distancias 
entre los puertos, el consumo de combustible y agua, y los patrones de carga (ubicación del cargamento 
para los distintos puertos). El sistema puede responder a preguntas tales como ésta: dado el itinerario de 
entrega de un cliente y una tarifa de flete ofrecida, ¿qué buque se debe asignar y a qué tarifa para 
maximizar las ganancias? ¿Cuál es la velocidad óptima a la que un buque específico puede aumentar su 
utilidad sin dejar de cumplir con su itinerario de entrega? 
Otros sistemas que dan soporte a la toma de decisiones que no son de rutina son más orientados a 
los datos, puesto que se enfocan en extraer información útil de grandes cantidades de datos. Por ejemplo, 
Intrawest (el operador de esquí más grande en Norteamérica) recolecta y almacena grandes cantidades 
de datos de los clientes que provienen de su sitio Web, call centers, reservaciones de habitaciones, 
esquelas de esquí y tiendas de renta de equipo para esquí. Utiliza software especial para analizar estos 
datos y determinar el valor, el potencial de ingresos y la lealtad de cada cliente, de modo que los gerentes 
puedan tomar mejores decisiones sobre cómo dirigir sus programas de marketing. El sistema segmenta a 
los clientes en siete categorías con base en las necesidades, actitudes y comportamientos, que varían 
desde “expertos apasionados” hasta “vacacionistas familiares orientados al valor”. Después la compañía 
envía clips de video por correo electrónico que llaman la atención de cada segmento para fomentar más 
visitas a sus centros vacacionales 
 
Características: 
• Típicamente son sistemas pasivos en el sentido de que no operan en forma regular, es decir, 
operan solo cuando se les necesita 
• No solo recuperan y exhiben los datos, sino que también realizan varios tipos de análisis 
matemáticos y estadísticos. 
• Tienen la capacidad en la mayoría de los casos de presentar la información en una variedad de 
formas gráficas, al igual que en forma de reportes. 
 
Objetivos de un SAD 
Los Objetivos de un SAD son los siguientes: 
• Apoyar (no reemplazar) el juicio humano, de tal modo que el potencial de los procesos del hombre 
y de la máquina sea utilizado al máximo. 
• Crear herramientas de apoyo bajo el control de los usuarios, sin automatizar la totalidad del proceso 
decisorio predefiniendo objetivos o imponiendo soluciones. 
• Ayudar a incorporar la creatividad y el juicio del decididor (permítasenos este neologismo) en las 
fases de formulación del problema, selección de los datos, y generación y evaluación de alternativas. 
• Apoyar a los ejecutivos de alto nivel en la solución de problemas prácticos no totalmente 
estructurados y en los que, hallándose presente algún grado de estructura, el juicio sea esencial. 
 
Componentes de un SAD 
Los subsistemas principales de un SAD son: la base de datos, la base de modelos, el generador de 
diálogo (o interfaz con el usuario) y el decididor. La siguiente figura muestra los componentes de un SAD. 
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El sistema de administración de bases de datos que forma parte de un SAD es un instrumento para 
incorporar, almacenar y recuperar datos. Actúa como “memoria ilimitada” del decididor, quien encuentra 
allí todos los datos de los sistemas transaccionales, otros datos internos y datos externos o del ambiente. 
Esta herramienta juega un papel fundamental en la etapa de generación de alternativas. 
El sistema de administración de modelos es el que constituye la característica distintiva de los SAD. 
La modelización es la función fundamental de todo SAD, ya que permite crear modelos y escenarios que 
representen situaciones reales. Esos escenarios ayudan al gerente a explorar alternativas y examinar las 
consecuencias de su decisión, antes de ponerla realmente en práctica. 
 
La siguiente es una lista ejemplificativa de posibles aplicaciones: 
• Análisis financiero 
• Presupuestación 
• Consolidación 
• Análisis de costos 
• Valuación de empresas 
• Evaluación de proyectos 
• Análisis de ventas 
• Análisis de mercados 
• Simulación 
• Impacto financiero de contratos 
• Utilización de prestaciones médicas 
• Proyección de demandas de atención médica 
• Análisis de rentabilidad por tipo de clientes 
 
Dentro de los sistemas de apoyo a decisiones se encuentran los: 
 
5.1. Sistemas de Planeación Estratégica: 
 
Definición: 
Son utilizados por los gerentes en jefe para evaluar y analizar la misión de la organización. No son 
programas de computadoras en sí; son complejas combinaciones de actividades y procedimientos, 
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muchos de los cuales los llevan a cabo humanos utilizando información obtenida de fuentes externas 
(estudios de mercados, etc.) y datos internos provenientes de otros sistemas de la organización. 
 
6. Sistemas Basados en el Conocimiento 
Son sistemas que se asocian con el campo de la Inteligencia Artificial y se dividen en dos grandes 
grupos: 
6.1. Sistemas Basados en el Conocimiento 
Definición: 
Son sistemas que contienen grandes cantidades de diversos conocimientos que emplean en el 
desempeño de una tarea dada. 
Se puede definir como: 
“Sistema que resuelve problemas utilizando una representación simbólica del conocimiento humano.” 
 
Características importantes: 
 Representación explícita del conocimiento. 
 Capacidad de razonamiento independiente de la aplicación específica. 
 Capacidad de explicar sus conclusiones y el proceso de razonamiento. 
 Alto rendimiento en un dominio específico. 
 Uso de heurísticas vs. modelos matemáticos. 
 Uso de inferencia simbólica vs. algoritmo numérico. 
 
Algunas de estas propiedades se deben a la separación entre: 
 Conocimiento específico del problema - Base de Conocimiento. 
 Metodología para solucionar el problema - Máquina de Inferencia. 
 Importancia del Conocimiento 
 
Los sistemas basados en conocimiento basan su rendimiento en la cantidad y calidad del 
conocimiento de un dominio específico y no tanto en las técnicas de solución de problemas. 
 
Diferencia de sistemas basados en conocimiento con otras técnicas: 
En matemáticas, teoría de control y computación, se intenta resolver el problema mediante su 
modelado (Modelo del problema). 
En sistemas expertos se ataca el problema construyendo un modelo del ``experto'' o resolvedor de 
problemas (Modelo del experto). 
 
Sobre Ingeniería del Conocimiento 
El punto clave del desarrollo de un Sistema Basado en el Conocimiento es el momento de traspasar 
el conocimiento que posee el experto a un sistema real. En este proceso no sólo se han de captar los 
elementos que componen el dominio del experto, sino que también se han de adquirir las metodologías de 
resolución que utilizan éstos. 
 
Este trabajo de extracción del conocimiento (Knowledge elicitation) se realiza durante la interacción 
entre dos personajes, el ingeniero del conocimiento (IC) (persona que conoce el formalismo de 
representación que utilizará el SBC) y el experto (persona que posee el conocimiento, pero que no tiene 
por qué usar un formalismo para representarlo). 
 
Durante las entrevistas entre el IC y el experto, el primero ha de ayudar a sistematizar el 
conocimiento del experto, consiguiendo que vaya explicitando las diferentes técnicas que utiliza para 
resolver los problemas de su dominio, de manera que se puedan representar en un formalismo 
computable. Esta metodología de extracción del conocimiento es bastante lenta (se cita que se suele 
extraer información equivalente a de dos a cinco reglas de producción por día). 
 
Varias son las dificultades que dan una producción tan baja a esta metodología: 
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La naturaleza especializada del dominio hace que el IC deba aprender unas nociones básicas para 
que pueda establecerse una comunicación (Vocabulario básico, elementos que intervienen en el dominio, 
formalismos que utilizan los expertos, etc.). 
Los expertos se encuentran más cómodos pensando en términos de ejemplos típicos que razonando 
en términos generales, que son de los que realmente se podría hacer una mejor abstracción. 
La búsqueda de un formalismo de representación que se adapte adecuadamente al problema y que 
sea fácil de interpretar y adoptar por el experto. Este formalismo ha de ser susceptible de ser transformado 
en algo computable. 
Por lo general, a los expertos les es muy difícil explicitar los pasos que utilizan para resolver los 
problemas. Es la que se ha denominado paradoja del experto. Cuanta más experiencia, menos explícitos 
son los razonamientos del experto y más ocultos los métodos de resolución. 
Si observamos cómo un experto resuelve un problema, éste omite muchas cadenas de 
razonamiento e información que da por supuesta, y a la que no asigna importancia dentro de la resolución, 
pero que si se quiere abordar de manera sistemática sí es necesaria. 
Con todas estas circunstancias, podemos observar que la auténtica dificultad de la extracción del 
conocimiento estriba en descubrir los métodos mediante los que se usa el conocimiento en la resolución y 
no tanto en la adquisición del conocimiento estático del problema (elementos del problema y relaciones). 
Sobre la adquisición de los elementos básicos del dominio, existen bastantes herramientas 
automáticas, encuadradas dentro del área del aprendizaje automático, que permiten reducir el esfuerzo. 
Sobre la adquisición automática de conocimiento de resolución de problemas, también hay algunas 
técnicas automáticas, pero que por lo general son a niveles bastante básicos. 
 
Adquisición del conocimiento 
La tarea de educción comprende tres aspectos fundamentales: 
 La motivación del experto del dominio. 
 El estilo y el conocimiento que posee el ingeniero del conocimiento. 
 Un método adecuado. 
 
Métodos manuales de adquisición del conocimiento. 
Análisis de protocolo 
Se propone al experto la realización de una tarea real. Se planifica la actividad previamente y se 
prepara el escenario. El experto debe explicar detalladamente su proceder, justificar sus decisiones y 
caracterizar las distintas alternativas con sus valores específicos. 
 
Observación de campo 
Se analiza el comportamiento del experto en campo. Se puede analizar con quienes interactúa y de 
qué forma, a que eventos dirige su atención. 
 
Brainstorming 
Se reúne a varios expertos para que den su opinión sobre distintos aspectos del problema.Es útil 
para generar ideas. 
 
Prototipos 
Aunque sean parciales, estimulan la crítica por parte de los expertos y ayudan a orientar el 
desarrollo. 
 
Representación del Conocimiento 
La representación del conocimiento y el razonamiento es un área de la inteligencia artificial cuyo 
objetivo fundamental es representar el conocimiento de una manera que facilite la inferencia (sacar 
conclusiones) a partir de dicho conocimiento. Analiza cómo pensar formalmente - cómo usar un sistema 
de símbolos para representar un dominio del discurso (aquello de lo que se puede hablar), junto con 
funciones que permitan inferir (realizar un razonamiento formal) sobre los objetos. Generalmente, se usa 
algún tipo de lógica para proveer una semántica formal de cómo las funciones de razonamiento se aplican 
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a los símbolos del dominio del discurso, además de proveer operadores como cuantificadores, operadores 
modales, etc. Esto, junto a una teoría de interpretación, dan significado a las frases en la lógica. 
 
Cuando diseñamos una representación del conocimiento (y un sistema de representación del 
conocimiento para interpretar frases en la lógica para poder derivar inferencias de ellas) tenemos que 
hacer elecciones a lo largo de un número de ámbitos de diseño. La decisión más importante que hay que 
tomar es la expresividad de la representación del conocimiento. Cuanto más expresiva es, decir algo es 
más fácil y más compacto. Sin embargo, cuanto más expresivo es un lenguaje, más difícil es derivar 
inferencias automáticamente de él. Un ejemplo de una representación del conocimiento poco expresiva es 
la lógica proposicional. Un ejemplo de una representación del conocimiento muy expresiva es la lógica 
autoepistémica. Las representaciones del conocimiento poco expresivas pueden ser tanto completas como 
consistentes (formalmente menos expresivas que la teoría de conjuntos). Las representaciones del 
conocimiento más expresivas pueden ser ni completas ni consistentes. 
 
El principal problema es encontrar una representación del conocimiento y un sistema de 
razonamiento que la soporte, que pueda hacer las inferencias que necesita una aplicación dentro de los 
límites de recursos del problema a tratar. Los desarrollos recientes en la representación del conocimiento 
han sido liderados por la web semántica, y han incorporado el desarrollo de lenguajes y estándares de 
representación del conocimiento basados en XML, que incluyen Resource Description Framework (RDF), 
RDF Schema, DARPA Agent Markup Language (DAML), y Web Ontology Language (OWL). 
 
Bases de conocimiento 
Las bases de conocimiento (KB: Knowledge Base) surgieron a partir de la investigación en 
Inteligencia Artificial como respuesta a las necesidades que las aplicaciones de esta disciplina planteaban. 
Más adelante haremos un muestreo de las aportaciones que la IA ha hecho al estudio del lenguaje natural. 
Las bases de conocimiento son la evolución lógica de los sistemas de bases de datos tradicionales, 
en un intento de plasmar no ya cantidades ingentes de datos, sino elementos de conocimiento 
(normalmente en forma de hechos y reglas) así como la manera en que éste ha de ser utilizado. También 
se les trata de dotar de conocimiento sobre sí mismas, es decir, una KB ha de "saber lo que sabe". Por 
ejemplo, ante una pregunta del tipo "¿Tienen todos los empleados de Microsoft un CI de más de 100?", 
una base de datos tras consultar la información relacionada con la altura de los empleados de esta 
empresa, daría una respuesta afirmativa o negativa, independientemente de que tenga o no la información 
correspondiente a estos trabajadores; en cambio, una KB respondería "sí", "no" o "no lo sé", en el caso de 
que le faltase información relativa a la altura sobre alguno de los empleados o de que no tuviese 
información sobre "todos" los empleados. 
La base de conocimiento contiene el conocimiento sobre un determinado problema en el cual el 
sistema es experto, esta base almacena una representación de los conceptos y relaciones de las tareas. 
Este conocimiento, se representa normalmente usando lógica de predicados o lógica proposicional, los 
elementos que constituyen el conocimiento se clasifican en hechos, heurísticas y reglas. 
Hechos 
Un hecho es una expresión que normalmente tiene asociado un valor verdadero y que se le puede 
ver como una expresión de la forma Si - condición entonces –enunciado. Por Ejemplo: 
- Si no existen respaldos entonces hay riesgo de pérdida de información. 
 
Heurística 
La heurística, es la forma de llegar a una solución por métodos no rigurosos en este caso, la 
heurística resulta de la experiencia obtenida del auditor al momento de tomar una decisión y las reglas o 
relaciones que vinculan los hechos. En la práctica no existe una única heurística, en circunstancias 
similares ante evidencias similares de un hallazgo la decisión puede ser diferente por algún elemento que 
permita direccionar esta decisión, esto hace la diferencia con un programa computacional tradicional en el 
cual a entradas iguales o similares produce siempre las mismas salidas. 
 
 
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Reglas 
Las reglas desde el punto de vista de la lógica de predicados hacen referencia a las reglas de 
inferencia lógica. 
Motor de inferencia 
El motor de inferencia explora la base de conocimiento con el propósito de obtener una salida. En 
este motor se implementa el método de resolución del problema que utilizando los hechos, las reglas y las 
heurísticas, decide las acciones a tomar para llegar a una solución. 
Interfaz 
Evidentemente para que el SBC pueda interactuar con el usuario, es necesario dotarlo de la 
respectiva interfaz de entrada/salida. 
Un elemento adicional que no siempre está presente en un SBC es una interfaz de aprendizaje o 
entrenamiento por medio de la cual se puede alimentar en forma directa la base de conocimiento con 
instrucciones propias de los usuarios, normalmente expertos o de retroalimentación de las salidas del 
sistema. 
Componentes básicos de un SBC 
 
 
6.2. Sistemas Expertos 
Definición: 
Los sistemas expertos son programas que reproducen el proceso intelectual de un experto humano 
en un campo particular, pudiendo mejorar su productividad, ahorrar tiempo y dinero, conservar sus valiosos 
conocimientos y difundirlos más fácilmente. 
Los sistemas expertos se pueden considerar como el primer producto verdaderamente operacional 
de la inteligencia artificial. Son programas de ordenador diseñados para actuar como un especialista 
humano en un dominio particular o área de conocimiento. En este sentido, pueden considerarse como 
intermediarios entre el experto humano, que transmite su conocimiento al sistema, y el usuario que lo 
utiliza para resolver un problema con la eficacia del especialista. El sistema experto utilizará para ello el 
conocimiento que tenga almacenado y algunos métodos de inferencia. 
A la vez, el usuario puede aprender observando el comportamiento del sistema. Es decir, los 
sistemas expertos se pueden considerar simultáneamente como un medio de ejecución y transmisión del 
conocimiento. 
Lo que se intenta, de esta manera, es representar los mecanismos heurísticos que intervienen en 
un proceso de descubrimiento. Éstos mecanismos forman ese conocimiento difícil de expresar que permite 
que los expertos humanos sean eficacescalculando lo menos posible. Los sistemas expertos contienen 
ese "saber hacer". 
La característica fundamental de un sistema experto es que separa los conocimientos almacenados 
(base de conocimiento) del programa que los controla (motor de inferencia). Los datos propios de un 
determinado problema se almacenan en una base de datos aparte (base de hechos). 
 
 
 
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Áreas de aplicación 
 
Los SE se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. A continuación, se listan algunas de 
las principales: 
 
Militar – Informática – Telecomunicaciones – Química – Derecho – Aeronáutica- Geología – 
Arqueología – Agricultura – Electrónica – Transporte – Educación- Medicina- Industria - Finanzas y Gestión 
 
Limitaciones 
Es evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez este sea una de 
sus limitaciones más acentuadas) otra de sus limitaciones puede ser el elevado costo en dinero y tiempo, 
además que estos programas son poco flexibles a cambios y de difícil acceso a información no 
estructurada. 
Debido a la escasez de expertos humanos en determinadas áreas, los SE pueden almacenar su 
conocimiento para cuando sea necesario poder aplicarlo. Así mismo los SE pueden ser utilizados por 
personas no especializadas para resolver problemas. Además, si una persona utiliza con frecuencia un 
SE aprenderá de él. 
Por otra parte, la inteligencia artificial no ha podido desarrollar sistemas que sean capaces de 
resolver problemas de manera general, de aplicar el sentido común para resolver situaciones complejas ni 
de controlar situaciones ambiguas. 
El futuro de los SE da vueltas por la cabeza de cada persona, siempre que el campo elegido tenga 
la necesidad y/o presencia de un experto para la obtención de cualquier tipo de beneficio. 
 
Arquitectura básica de los sistemas expertos 
 
Base de conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el 
dominio. hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma 
clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas. Una regla es una estructura 
condicional que relaciona lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con otra 
información contenida en la parte del consecuente. 
 
Base de hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han 
descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la 
información del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información con el 
conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos. 
 
Motor de inferencia. El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo 
conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en 
la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos 
particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener 
conclusiones acerca del problema. 
 
Subsistema de explicación. Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar 
su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar 
una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. 
Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede 
usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema. 
 
Interfaz de usuario. La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje 
natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para 
conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el diseño del 
interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener 
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información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede 
requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos. 
 
Nota: los términos “sistema basado en el conocimiento” y “sistema experto” a menudo se utilizan 
indistintamente. Ejemplo: “Deep Blue” – Computadora que jugaba al ajedrez a nivel de experto. 
 
Tareas en las que intervienen los SE 
En el campo del mantenimiento predictivo los Sistemas Expertos se utilizan fundamentalmente como 
herramientas de diagnóstico. Se trata de que el programa pueda determinar en cada momento el estado 
de funcionamiento de sistemas complejos, anticipándose a los posibles incidentes que pudieran acontecer. 
Así, usando un modelo computacional del razonamiento de un experto humano, proporciona los mismos 
resultados que alcanzaría dicho experto. 
 
Diseño 
Diseño es el proceso de especificar una descripción de un artefacto que satisface varias 
características desde un número de fuentes de conocimiento. 
 
El diseño se concibe de distintas formas: 
 El diseño en ingeniería es el uso de principios científicos, información técnica e imaginación en la 
definición de una estructura mecánica, máquina o sistema que ejecute funciones específicas con el 
máximo de economía y eficiencia. 
El diseño industrial busca rectificar las omisiones de la ingeniería, es un intento consciente de traer 
forma y orden visual a la ingeniería de hardware donde la tecnología no provee estas características. 
 
Los Sistemas Expertos en diseño ven este proceso como un problema de búsqueda de una solución 
óptima o adecuada. Las soluciones alternas pueden ser conocidas de antemano o se pueden generar 
automáticamente probándose distintos diseños para verificar cuáles de ellos cumplen los requerimientos 
solicitados por el usuario, ésta técnica es llamada “generación y prueba”, por lo tanto, estos Sistemas 
Expertos son llamados de selección. En áreas de aplicación, la prueba se termina cuando se encuentra la 
primera solución; sin embargo, existen problemas más complejos en los que el objetivo es encontrar la 
solución óptima. 
 
Planificación 
La planificación es la realización de planes o secuencias de acciones y es un caso particular de la 
simulación. Está compuesto por un simulador y un sistema de control. El efecto final es la ordenación de 
un conjunto de acciones con el fin de conseguir un objetivo global. 
Los problemas que presentan la planificación mediante Sistemas Expertos son los siguientes: 
Existen consecuencias no previsibles, de forma que hay que explorar y explicar varios planes. 
Existen muchas consideraciones que deben ser valoradas o incluirles un factor de peso. 
Suelen existir interacciones entre planes de sub objetivos diversos, por lo que deben elegirse 
soluciones de compromiso. 
Trabajo frecuente con incertidumbre, pues la mayoría de los datos con los que se trabaja son más 
o menos probables, pero no seguros. 
Es necesario hacer uso de fuentes diversas tales como bases de datos. 
 
Control 
Un sistema de control participa en la realización de las tareas de interpretación, diagnóstico y 
reparación de forma secuencial. Con ello se consigue conducir o guiar un proceso o sistema. Los sistemas 
de control son complejos debido al número de funciones que deben manejary el gran número de factores 
que deben considerar; esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso del 
conocimiento, y por tanto de los Sistemas Expertos. 
 
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Cabe aclarar que los sistemas de control pueden ser en lazo abierto, si en el mismo la realimentación 
o el paso de un proceso a otro lo realiza el operador, o en lazo cerrado si no tiene que intervenir el operador 
en ninguna parte del mismo. Reparación, correcta o terapia. 
La reparación, corrección, terapia o tratamiento consiste en la proposición de las acciones 
correctoras necesarias para la resolución de un problema. Los Sistemas Expertos en reparación tienen 
que cumplir diversos objetivos, como son: Reparación lo más rápida y económicamente posible. Orden de 
las reparaciones cuando hay que realizar varias. Evitar los efectos secundarios de la reparación, es decir 
la aparición de nuevas averías por la reparación. 
 
Simulación 
La simulación es una técnica que consistente en crear modelos basados en hechos, observaciones 
e interpretaciones sobre la computadora, a fin de estudiar el comportamiento de los mismos mediante la 
observación de las salidas para un conjunto de entradas. Las técnicas tradicionales de simulación 
requieren modelos matemáticos y lógicos, que describen el comportamiento del sistema bajo estudio. 
El empleo de los Sistemas Expertos para la simulación viene motivado por la principal característica 
de los Sistemas Expertos, que es su capacidad para la simulación del comportamiento de un experto 
humano, que es un proceso complejo. 
En la aplicación de los Sistemas Expertos para simulación hay que diferenciar cinco configuraciones 
posibles: 
1. Un Sistema Experto puede disponer de un simulador con el fin de comprobar las soluciones y en 
su caso rectificar el proceso que sigue. 
 
2. Un sistema de simulación puede contener como parte del mismo a un Sistemas Expertos y por lo 
tanto el Sistemas Expertos no tiene que ser necesariamente de simulación. 
 
3. Un SE puede controlar un proceso de simulación, es decir que el modelo está en la base de 
conocimiento del Sistemas Expertos y su evolución es función de la base de hechos, la base de 
conocimientos y el motor de inferencia, y no de un conjunto de ecuaciones aritmético – lógicas. 
 
4. Un SE puede utilizarse como consejero del usuario y del sistema de simulación. 
 
5. Un SE puede utilizarse como máscara o sistema frontal de un simulador con el fin de que el 
usuario reciba explicación y justificación de los procesos. 
 
Instrucción 
Un sistema de instrucción realizara un seguimiento del proceso de aprendizaje. El sistema detecta 
errores ya sea de una persona con conocimientos e identifica el remedio adecuado, es decir, desarrolla un 
plan de enseñanza que facilita el proceso de aprendizaje y la corrección de errores. 
 
Recuperación de información 
Los Sistemas Expertos, con su capacidad para combinar información y reglas de actuación, han 
sido vistos como una de las posibles soluciones al tratamiento y recuperación de información, no sólo 
documental. La década de 1980 fue prolija en investigación y publicaciones sobre experimentos de este 
orden, interés que continua en la actualidad. 
Lo que diferencia a estos sistemas de un sistema tradicional de recuperación de información es que 
éstos últimos sólo son capaces de recuperar lo que existe explícitamente, mientras que un Sistema Experto 
debe ser capaz de generar información no explícita, razonando con los elementos que se le dan. Pero la 
capacidad de los Sistema Expertos en el ámbito de la recuperación de la información no se limita a la 
recuperación. Pueden utilizarse para ayudar al usuario, en selección de recursos de información, en filtrado 
de respuestas, etc. Un Sistema Experto puede actuar como un intermediario inteligente que guía y apoya 
el trabajo del usuario final. 
 
 
Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I 
 
 
Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 21 
 
Sus características son: 
Ø Un SE no debe demorar más de 3 horas en resolver un problema. 
Ø Un SE se debe aplicar a cosas prácticas. 
Ø Debe contar con la colaboración del experto. 
Ø El conocimiento del experto no está en los libros de texto. 
Ø El conocimiento está distribuido pertenece a varias personas. 
Ø Los sistemas expertos tienen pocos niveles de profundidad. 
Ø Para resolver la completitud de los conocimientos (información incompleta) se utilizan reglas 
redundantes. Ejemplo: 
Si A y B y C entonces X 
Si A y B entonces X 
Si A entonces X 
Ø Los expertos no razonan a partir de principios (razona a partir de su experiencia), solo los 
inexpertos razonan a partir de principios. 
Ø Pueden explicar su razonamiento o decisiones sugeridas. 
Ø Puede mostrar un comportamiento inteligente. 
Ø Puede obtener conclusiones de relaciones complejas. 
Ø Puede proporcionar conocimientos acumulados. 
Ø Puede hacer frente a la incertidumbre. 
 
Tendencias futuras de los SE 
Los Sistemas Expertos se están utilizando cada vez más en las organizaciones, debido a que la 
tecnología también es cada vez más accesible para una gran mayoría de las empresas. 
Los Sistemas Expertos darán mayor soporte en el proceso de toma de decisiones, permitiendo tener 
el conocimiento del experto capturando en una base de conocimiento y utilizarlo cuando se requiera sin 
que esté él presente. 
Se manejarán herramientas inteligentes para explotar la información que contengan las bases de 
datos, permitiendo con ello un mejor uso de la información. 
Los Sistemas Expertos se integrarán a otras tecnologías para dar un mayor soporte en todas las 
áreas de la empresa. 
La utilización de los Sistemas Expertos en las organizaciones puede traer varios beneficios, los 
cuales serán comentados a continuación: 
 
REDUCCIÓN EN LA DEPENDENCIA DE PERONAL CLAVE. Esto se debe a que los conocimientos 
del personal especializado son retenidos durante el proceso de aprendizaje, y están listos para ser 
utilizados por diferentes personas. Esto es útil cuando la experiencia es escasa o costosa, o bien, cuando 
los expertos no se encuentran disponibles para la solución de un problema en particular. 
 
FACILITA EL ENTRENAMIENTO DEL PERSONAL. El Sistema Expertos puede ayudar de manera 
importante, y a costo menor, a la capacitación y adiestramiento del personal sin experiencia. 
 
MEJORA EN LA CALIDAD Y EFICIENCIA EN EL PROCESO DE LA TOMA DE DECISIONES. Lo 
anterior implica que las decisiones podrán tomarse de una forma más ágil con el apoyo de un Sistema 
Experto. Incuso, las decisiones podrán ser consistentes al presentarse situaciones equivalentes. Esto 
significa que un Sistema Expertos responderá siempre de la misma forma ante las mismas situaciones, lo 
cual no necesariamente ocurre con las personas. 
 
TRANFERENCIA DE LA CAPACIDAD DE DECISIONES. Un Sistema Experto puede facilitar la 
descentralización de datos en el proceso de la toma de decisiones en aquellos casos que se consideren 
convenientes. Asi, el conocimiento de un experto puede transferirse a varias personas, de tal forma que 
las decisiones sean tomadas en el nivel más bajo. 
 
 
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