Gestión del conocimiento, gobernanza de riesgos y análisis de inteligencia
| Autor | Anna Garcia Hom - Ramón Jordi Moles Plaza |
| Cargo | GRISC. Centro de Investigación en Gobernanza del Riesgo (Universitat Autònoma de Barcelona) |
| Páginas | 13-24 |
IN T E L I G E N C I A Y SE G U R I D A D , ( - ) P - I: -
Gestión del conocimiento, gobernanza de riesgos
y análisis de inteligencia
Kowledge Management, Risk Governance
and Intelligence Analysis
A G H R J M P
GRISC. Centro de Investiga ción en Gobernanza del Riesgo
(Universitat Autònoma de Barcelona)
E-mai l: anna.garcia@uab.cat
E-mai l: ramon.mole s@uab.cat
Fecha de recepción: //. Fecha de aceptación: //.
. Este artículo toma como base dos tex tos publicados por Anna Garcia Hom (): «Aprendien-
do del futu ro: gobernando la na notecnología», revista C iencia, Tecnología, Soc iedad, (): -,
y «Espacios de c onocimientos y análisis de i nteligencia», comunicación presenta da por los autores de
este trabajo en el II Congreso Inter nacional EDO «Gest ión del Conocimiento y Desa rrollo Organi-
zativo: Formación y Formación C orporativa», en mayo de .
Resumen: E l proceso de gestión del conoci-
miento, que condiciona el ciclo de inte ligencia,
tiene como precedente los «espacios de cono-
cimientos», que se configuran también con los
pensamientos, ex periencias, ilusiones, emocio-
nes y hallazgos registrados en nuestra memoria
exterior (libro s, periódicos, fotogra fías, audiovi-
suales o multime dia, por ejemplo).
Un modelo de análisis de inteligencia cohe-
rente con la ex istencia de aquellos «espa cios de
conocimiento» d eberá pues ser esencia lmente
aplicado, no sólo ac adémico, transdisc iplinar,
ubicuo (simultáneo en d istintos emplazamien-
tos), ret icular, públic o-privado, e x ante y prio-
rizado, y con u n control de calidad verificable.
De este modo, el análisis de inteligencia, par a ser
eficiente, de be tender a supera r la visión inst ru-
mental del aná lisis de datos, jerarquiz ado, temá-
Abstrac t: The knowledge ma nagement process,
which determines t he intelligence cycle, is above
the “ knowledge spac es”, which are a lso config-
ured with the thoug hts, experiences, dream s,
emotions and find ings registered in our externa l
memory (books, ne wspapers, pictures, audiovi s-
ual or multimed ia message, for example).
A model of intellige nce analysis coherent
with t he existence of those “ knowledge space s”
should therefore be substantially implemented,
not only academic, disciplinary, u biquitous (si-
multaneously in diff erent loc ations), retic ular,
public-private, “ex ante” and priorit ized, and
verifiable quality control. Thus , intellig ence
analysis, to be effective, mus t work to overcome
the instrumental view of dat a analy sis, hiera r-
chical, thematic , to be located in the area of
timely knowledge, proven, reliable and available.
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