La matriz de datos se presenta en el anexo 7, la teoría de análisis factorial de datos pretende sacar a la luz la estructura subyacente de una matriz de datos, analiza la estructura de las interrelaciones de un gran número de variables no existiendo ningún relación entre variables dependientes e independientes, utilizando la información de la matriz de datos, calcula una serie de factores, que explican o “resumen” sin mucha distorsión en un grupo reducido de factores la información de la matriz de datos original (Análisis Factorial, 2009, p. 1).
En nuestro caso para el análisis factorial, se utilizó el paquete estadístico SPSS versión 15.0.
Uno de los requisitos que debe cumplir la matriz original de datos para ser objeto de un análisis factorial, es que las variables estén altamente intercorrelacionadas y que las variables que tienen correlación muy alta ente si, la tengan con el mismo factor o factores (Análisis Factorial, 2009, p. 16), para sustentar este punto se evalúa el test de esfericidad de Barlett, el cual se sustenta en que si un matriz de correlación es la identidad significa que la correlación entre las variables son cero, si se confirma la hipótesis nula H0: / Rp / = 1 o Rp = I, significa que las variables no están intercorrelacionadas, bajo la hipótesis nula, el estadístico de Barlett se distribuye según una distribución X2 con p(p-1) grados de libertad, si H0 es cierta los valores propios valdrían uno, o equivalentemente, su logaritmo sería nulo, y por lo tanto el estadístico del test valdría cero. Por el contrario si en el test de Barlette se obtienen valores altos de X2 esto significa que existen variables con correlaciones altas, así si
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el estadístico toma valores altos se rechaza la hipótesis nula, en caso de no rechazarse la hipótesis nula significa que las variables no están intercorelacionadas, y no es recomendable realizar un análisis factorial (Análisis Factorial, 2009, p. 17).
En nuestro caso y según se aprecia en el reporte de SPSS versión 15.0, (anexo 8), un valor alto de X2, lo que indica que la matriz es candidata a un análisis factorial.
Un segundo requisito es la adecuación de la muestra, está determinado por el coeficiente de correlación parcial, que es un indicador de la fuerza de las relaciones entre dos variables eliminando la influencia del resto, si las variables comparten FACTORES comunes, el coeficiente de correlación parcial entre pares de variables debe ser bajo, puesto que se eliminan los efectos lineales de las otras variables. Las correlaciones parciales son estimaciones de las correlaciones entre factores únicos y deben ser próximos a cero cuando el análisis factorial es adecuado, ya que se supone que los FACTORES están incorrelacionados entre sí, una forma de evaluar es mediante la medida de adecuación de muestra KMO, propuesta por Kayser, Meyer y Olkin, toma valores entre cero y uno, se utiliza para comparar los coeficientes de correlación observados con las magnitudes de los coeficientes de correlación parcial (Análisis Factorial, 2009, p. 18).
Kayser, Meyer y Olkin aconsejan que si KMO es mayor que 0.75 la idea de realizar un análisis factorial es muy buena, si KMO toma un valor entre 0.75 y 0.5 la idea es buena, si KOM es menor de 0.5 es inaceptable (Análisis Factorial, 2009, p. 19).
En nuestro caso y según se aprecia en el reporte de SPSS versión 15.0, (anexo 8), el valor es 0.665, la opción de realizar un análisis factorial es buena, y se ve reforzada por el test de Barlett.
El método más adecuado para trabajar el análisis factorial en nuestro caso, es el método de ejes principales, el cual está basado a diferencia de otros métodos, en el modelo “real” de análisis factorial, sustituyendo la matriz de correlaciones poblacionales por la de correlaciones muéstrales (Análisis Factorial, 2009, p. 25).
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Determinación del número de factores, la matriz factorial puede representar un número de factores superior al necesario para explicar la estructura de los datos originales, el problema que se plantea es determinar el número de factores que conviene conservar (Análisis Factorial, 2009, p. 28), en nuestro caso se ha considerado la regla de Kayser, que consiste en calcular los valores propios de la matriz de correlación, y tomar como número de factores el número de valores propios superior a la unidad, se ha comprobado en simulaciones que este criterio tiende a infra estimar el número de factores, por lo que se recomienda su uso para establecer un límite inferior, un límite superior se establece aplicando el mismo criterio, pero estableciendo como límite en el SPSS 0.7 (Análisis Factorial, 2009, p. 29).
Las tablas de varianza total explicada y el gráfico de sedimentación, obtenidas y presentadas en reporte original de SPSS versión 15.0, (anexo 9 y anexo 10) respectivamente, muestran que el criterio del valor propio mayor que 0.7 sugieren 25 factores que explicarían el 86.401% de la variación total de los datos, por lo que optamos por extraer 25 factores.
La tabla de comunalidades estimadas, obtenidas y presentadas en reporte original de SPSS versión 15.0,(anexo 11), presentan valores superiores a 50% y ninguno es mayor que el 100%.
La tabla correlaciones reproducidas (sub parte residual), obtenidas y presentadas en reporte original de SPSS versión 15.0, (anexo 12), presentan solo 15 residuos no redundantes con valores superiores a 0.05, es decir 0.0024% de los residuos totales.
Si observamos la matriz factorial, obtenido y presentado en reporte original SPSS versión 15.0, (anexo 13), no se observa una interpretación clara de los factores dada la gran cantidad de cargas factoriales con valores intermedios y el primer factor se ve relacionado con varias variables, para obtener una solución más clara es necesario realizar una rotación de factores.
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La rotación de factores busca obtener a partir de la solución inicial, factores cuya matriz de cargas factoriales los haga más fácil de interpretar, es decir, busca acercar la solución obtenida al principio de estructura simple, el cual postula que la matriz de cargas factoriales debe reunir las siguientes características; cada factor debe tener unos pocos pesos altos y los otros cercanos a cero, no debe existir factores con la misma distribución, es decir dos factores distintos deben presentar distribuciones distintas de cargas altas y bajas, de tal manera que examinando las características de un grupo de variables asociadas a un factor se puedan encontrar rasgos comunes que permitan identificar el factor y darle una denominación que represente estos rasgos comunes (Análisis Factorial, 2009, p.38).
En nuestro caso se realizó una rotación ortogonal, método Quartimax, busca que cada variable tenga correlación elevada con un pequeño número de factores, logrando que cada variable concentre su pertenecía en un determinado factor, es decir presente una carga factorial alta, mientras que en los demás factores la carga factorial tendera a ser baja (Análisis Factorial, 2009, p. 42).
La tabla de factores rotados, obtenida y presentadas en reporte original SPSS versión 15.0, (anexo 14), muestra que la interpretación a ganado en claridad, las variables se relacionan con un solo factor
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III. RESULTADOS.
Los factores obtenidos como resultado del análisis factorial, muestran la asociación de cada variable con determinados factores, es decir, permiten agrupar un conjunto de variables con un factor específico, a continuación se realizan el análisis de cada factor - variable en base a la información del anexo 14.
El factor uno está relacionado con variables que reflejan el empleo de sistemas de información y bases de datos – empleo de tecnología de información en la organización.
El factor dos está relacionado con variables que reflejan el grado en que la organización dispone de información estructurada referente a la percepción que tienen los clientes de la calidad de productos, tiempos de atención, precios, expectativas de compra, gustos y preferencias – información de clientes.
El factor tres está relacionado con variables que reflejan el grado en que la organización se interrelaciona con los proveedores para el diseño de productos, mejoras en proceso, desarrollo de nuevas tecnologías – trasmisión de información de proveedores a la organización.
El factor cuatro está relacionado con variables que reflejan el grado en que la organización se interrelaciona con sus pares competidores para el desarrollo de proyectos, mejoras de proceso, desarrollo de tecnología – transmisión de información y conocimiento de competidores a la organización.
El factor cinco está relacionado con variables que reflejan el tipo de liderazgo, comunicación organizacional, participación y compromiso – modelo administrativo y de gestión.
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El factor seis está relacionado con variables que determinan el grado en que la organización dispone de información estructurada y almacenada de la competencia referente a: procesos, comercial, productos, compras, técnica y tecnológica - información de la competencia.
El factor siete está relacionado con variables que determinan el grado en que la organización dispone de información estructurada y almacenada de proveedores referentes a: procesos, comerciales, productos, técnica y tecnológica – información de proveedores
El factor ocho está relacionado con variables que miden la calidad de la capacitación ofrecida por la organización, su orientación con el núcleo de competencias básicas y la aplicación en el trabajo diario – efectividad de la capacitación
El factor nueve está relacionado con variables que miden el grado de acceso y distribución de la información general y técnica en la organización – grado de disponibilidad de acceso a información en la organización.
El factor diez está relacionado con variables que reflejan el grado en que la organización se interrelaciona con los clientes para desarrollo de nuevos productos, mejoras de procesos y desarrollo de nuevas tecnologías – transmisión de información y conocimiento de clientes a la organización.
El factor once está relacionado con variables que miden el nivel académico y capacitación de los empleados en su especialidad – Nivel académico promedio en la organización.
El factor doce está relacionado con variables que miden el grado en que la organización forma equipos multidisciplinarios para resolver problemas – grado en que se forman equipos en la organización para resolver problemas.
El factor trece está relacionado con la variable que mide el grado en que la organización es favorable a realizar alianzas con organizaciones similares competidoras – grado de facilidad para formar alianzas con competidores.
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El factor catorce está relacionado con la variable que mide el grado en que la organización resuelve sus problemas con personal propio.
El factor quince está relacionado con las variables que miden el grado en que la organización emplea medios electrónicos para comunicarse.
El factor dieciséis está relacionado con la variable que mide el grado en que la organización acepta las mejoras propuestas por los empleados.
El factor diecisiete está relacionado con la variable que mide el grado de cambio que se produce en los ingresos (ahorros) por resolver problemas.
El factor dieciocho está relacionado con la variable que mide la frecuencia en que personal de la organización participa en pasantías en empresas proveedoras.
El factor diecinueve está relacionado con la variable que mide el porcentaje de problemas resueltos respecto a los problemas identificados
El factor veinte está relacionado con la variable que mide el registro de la información básica de los clientes.
El factor veintiuno está relacionado con la variable que mide la disponibilidad de base de datos de desarrollo de proyectos.
El factor veintidós está relacionado con la variable que mide el registro de causas que originan productos defectuosos.
El factor veintitrés está relacionado con la variable que mide la existencia de recompensas a clientes por su participación en mejoras.
El factor veinticuatro está relacionado con la variable que mide el grado en que la organización comparte la información de procesos.
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El factor veinticinco está relacionado con la variable que mide el registro de la información básica de proveedores.
Las variables diecinueve, nivel de identificación con la empresa, no pudo ser asignada en forma clara a un factor por el método de análisis factorial (se requiere valor mayor a 0.50), presentando opciones no definidas con los factores uno (0.439), ocho (0.226), diecinueve (0.219), adicionalmente el concepto identificación con la empresa, es una consecuencia o resultado de otras variables inductoras.
La variable veintitrés, cantidad de nuevos productos o servicios que se originaron de la apropiada solución de problemas, no pudo ser asignada a un factor en forma clara por el método de análisis factorial, (se requiere valor mayor 0,50), presentando opciones con los factores uno (0.338) y ocho (0.364), adicionalmente la variable es un dato, más que una variable inductora.
Como ilustración en la Fig. 3-1 se representa al factor 10 con las variables asociadas y los valores obtenidos en el análisis factorial.
Factor Variables Valor
x -26 0.620
F -10 x- 27 0.552
x -28 0.462
Fig. 3-1: Relación de pertenencia de factor – variable. Muestra la relación del factor 10 con las variables 26, 27 y 28; en la matriz de factores rotados, anexo 2, se puede determinar que la variable x – 26, x- 27 y x -28 muestran los valores 0.620, 0.552 y 0.462 asociados al factor diez, superior a los valores observados para estas variables con otros factores.
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IV. DISCUSION
Los factores obtenidos permiten elaborar un modelo de gestión del conocimiento en las empresas objeto de estudio, explicando la importancia e interrelación de ciertas variables para el mismo.
Los factores agrupados en la categoría aspectos sociales internos (tabla 2), determinan la dinámica interna del desarrollo del conocimiento en la organización.
El estilo de gestión (factor 5), define el marco o base que sustenta el desarrollo del conocimiento organizacional, el acceso a la información (factor 9), efectividad en la capacitación (factor 8) y nivel académico (factor 11), están relacionados con la capacidad de los miembros de la organización para transformar el conocimiento que proviene de los clientes, proveedores y competidores, en conocimiento organizacional, el grado en que la organización forma equipos para resolver problemas (factor12),están relacionados con la capacidad que tiene la organización para ofrecer soluciones integrales y adecuadas a las necesidades de los clientes (innovación), representadas en forma tangible en sus productos. Los factores indicados determinan en conjunto el grado en que la organización estructura los medios de que dispone para apoyar y organizar el aprendizaje.
Los factores agrupados en la categoría aspectos sociales externos (tabla V-1), flujo de conocimiento de los clientes (factor 10), proveedores (factor 3) y competidores hacia la organización (factor 4), funcionan como insumo que al ingresa a la organización y modificarse con la cultura organizacional y con la base de los conocimientos establecidos, producen la identificación de nuevas necesidades de los clientes y permiten contrastar con los competidores, los paradigmas vigentes, generando la necesidad de producir nuevos productos, reestructurar los paradigmas, políticas y modelos establecidos, es decir, producen la necesidad de realizar acoples estructurales (Maturana y Valera, 1984) que permitan la adaptación de la organización al medio, en su necesidad de “supervivir”, modificando o ampliando la base de conocimiento existente.
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Los factores agrupados en la categoría aspectos tecnológicos (tabla V-1),permiten la difusión del conocimiento en la organización, son muy importantes en esta función, y sirven como medio para crear y desarrollar la red de conocimiento organizacional, y no como herramientas que permiten procesar información, sustentando con esta aplicación el paradigma muy común en nuestro medio, que considera a la empresa como un sistema que procesa información para generar conocimiento.
Los factores definidos por nuestro modelo de gestión del conocimiento, permiten explicar y modelar el desarrollo del conocimiento en las
organizaciones objeto de estudio.
Producto del análisis precedente, se aprecia la relación de nuestro estudio con la teoría de de creación del conocimiento en las organizaciones de Nonaka, la similitud se observa en el proceso de creación del conocimiento, que parte de factores sociales propios del ser humano, es tácito y está condicionado por modelos mentales, Nonaka se limita a explicar un modelo de creación del conocimiento humano en el entorno organizacional, en nuestro caso se desarrolla un modelo de gestión del conocimiento organizacional, en tal sentido, se consideran las relacionan entre los miembros de la organización y con los miembros de organizaciones del entorno, como la base de creación de conocimiento, el cual se produce por el contacto social, no por el procesamiento de información, y está condicionado por el modelo de gestión.
Considerando lo expuesto, el presente trabajo contribuye ampliando la teoría existente, logra desarrollar un modelo de gestión del conocimiento organizacional, identificando los factores relevantes (tabla V-2) que permitan evaluar y monitorear la evolución del conocimiento en la organización, se sustenta en que el proceso de creación de conocimiento es social e individual (no por procesamiento de información), y se puede lograr se transforme en organizacional empleando medios para explicitar el conocimiento y difundirlo al interior de la organización con el empleo de los medios tecnológicos, incorporando en este nivel el aspecto tecnológico como herramienta de difusión y de propagación, no como herramienta de procesamiento de datos, que erróneamente se entiende como vital para la creación del conocimiento organizacional.
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Nuestra modelo, es contrario a modelos de gestión del conocimiento basado en el principio de procesamiento de información, muy difundidos en occidente y arraigados en los conceptos administrativos actuales, como lo precisa la Biología del Conocer, el conocimiento es el nombre que le da un observador, a ciertas conductas que a su parecer son apropiadas en un contexto específico, al no poder apreciar los cambios estructurales al interior del ser, en realidad las conductas son cambios estructurales sensomotores que muestra un ser para adaptarse a un entorno, en el caso de los animales con sistema nervioso surgen el lenguaje, como elemento coordinador de las conductas que se producen como resultado del realizar un acople estructural, en este sentido es que nuestro estudio no comparte el concepto de procesamiento de información como elemento generador de conocimiento, por el contario el estudio se basa en aspectos sociales de los seres humanos que para lograr un acople estructural (adaptarse al medio),interactúan entre sí, es en este interactuar que se produce la creación del conocimiento inicialmente tácito e individual, es decir no es importante lo conceptuado como dato, información y procesamiento de información para la creación de conocimiento, si no la necesidad natural de interactuar entre los seres humanos para adaptarse a su entorno y sobrevivir.
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V. PROPUESTA
Resultado del análisis de variables que intervienen en la creación, desarrollo y gestión del conocimiento en las organizaciones objeto del presente trabajo, se propone un modelo en función a tres categorías:
Aspectos sociales internos.- Define el proceso de creación, desarrollo y gestión del conocimiento basado aspectos sociales internos a la organización:
Modelo administrativo y de gestión
Grado de efectividad de capacitación en relación a competencias básicas. Grado de disponibilidad de acceso a la información en la organización. Nivel académico promedio en la organización
Grado de desarrollo de equipos para resolver problemas
Aspectos sociales externos.- Define el proceso de creación, desarrollo y gestión del conocimiento basado aspectos sociales externos a la organización:
Grado de transferencia de conocimiento de competidores a la organización. Grado de transferencia de conocimiento de clientes a la organización. Grado de transferencia de conocimiento de proveedores a la organización.
Aspectos Tecnológicos.- Define el proceso de creación, desarrollo y gestión del conocimiento sustentado en el empleo de tecnología:
Grado de desarrollo de las tecnologías de información en la organización Grado de empleo de medios electrónicos en el proceso de comunicación en la organización
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Tabla V-1.- Factores del modelo de gestión conocimiento
Factores Categorías Definición
5
Aspectos Sociales Internos
Estilo administrativo y de gestión.
8 Grado de efectividad en la capacitación en relación a
competencias básicas.
9 Grado de disponibilidad de acceso a información en la
organización.
11 Nivel académico promedio en la
organización.
12 Grado en que la organización forma equipos para
resolver problemas.
10
Aspectos Sociales Externos
Grado de transferencia de conocimiento de clientes a la organización.
4 Grado de transferencia de conocimiento de
competidores a la organización
3 Grado de transferencia de conocimiento de
proveedores a la organización.
1
Aspectos Tecnológicos
Grado de desarrollo de tecnología de información e la