Estudio Algorítmico de la Gestión del Conocimiento en la Antigüedad de las PYMES Calzado de Tungurahua

Abstract

Este artículo tiene como propósito determinar la causalidad probabilística de la Gestión del conocimiento en la antigüedad empresarial en las pymes de calzado de Tungurahua. En una muestra de 70 pymes se aplicó una encuesta estructurada en las siete dimensiones de la Gestión del conocimiento, según Probst: identificación, adquisición, creación, almacenamiento, distribución, utilización y medición del conocimiento. El estudio se llevó a cabo en tres etapas, primero la calibración directa de variables cualitativas y cuantitativas, en la segunda etapa se realizó el análisis correlacional mediante corrplot en R Studio. Mientras que, en la tercera etapa se llevó a cabo un análisis cualitativo comparativo de conjuntos borrosos (fsQCA). El modelo algorítmico concedió cuatro soluciones y adjudicó paridad en determinadas variables. Estas variables se expresan como prácticas efectivas de la Gestión del conocimiento y son las siguientes: aprendizaje de los errores basados en las experiencias, motivación para el uso del conocimiento, mayor importancia en compartir que en poseer conocimiento, nuevas formas de hacer el trabajo mediante el aprendizaje continuo, uso del conocimiento como medio para innovar, conocimiento de los saberes que necesitan los trabajadores para su operatividad, uso del conocimiento proveniente de capacitaciones son determinantes de las empresas antiguas y sostenibles.

Palabras claves: Gestión del conocimiento, antigüedad empresarial, pymes innovación.

Abstract

The purpose of this article is to determine the probabilistic causality of knowledge management in business seniority in footwear SMEs in Tungurahua. In a sample of 70 SMEs, a structured survey was applied in the seven dimensions of knowledge management, according to Probst: identification, acquisition, creation, storage, distribution, use and measurement of knowledge. The study was carried out in three stages, first the direct calibration of qualitative and quantitative variables, in the second stage the correlational analysis was performed by means of corrplot in R Studio. While, in the third stage, a fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA) was carried out. The algorithmic model granted four solutions and awarded parity in certain variables. These variables are expressed as effective practices of Knowledge Management and are the following: learning from mistakes based on experiences, motivation for the use of knowledge, greater importance in sharing than in possessing knowledge, new ways of doing work through continuous learning, use of knowledge as a means to innovate, knowledge of the knowledge that workers need for their operability, use of knowledge coming from trainings are determinants of old and sustainable companies..

Keywords: Knowledge management, business seniority, innovation SMEs.