Rodrigo Sotolani Nascimento. Tecnologias da Inteligência Artificial na Administração do Conhecimento

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1 Rodrigo Sotolani Nascimento Tecnologias da Inteligência Artificial na Administração do Conhecimento Dourados - MS Dezembro, 2001

2 Rodrigo Sotolani Nascimento Tecnologias da Inteligência Artificial na Administração do Conhecimento Projeto apresentado como requisito para o obtenção do título de bacharel em Análise de Sistemas. Orientação: Profa. Dra. Eng. Prod Maria Bernadete Zanusso Co-orientação: Prof. MSc. Sidnei Azevedo de Souza Área de Concentração: Inteligência Artificial Universidade Federal de Mato Grosso do Sul Campus de Dourados Departamento de Ciências Exatas Dourados - MS Dezembro, 2001

3 À minha família e amigos

4 Agradecimento Agradeço a Deus, por permitir avançar nessa etapa de minha vida. À minha família, principalmente meus pais, que sempre me apoiaram e incentivaram com profunda sinceridade e carinho, merecem meu agradecimento muito especial. Agradeço aos professores que durante a graduação se esforçaram para o meu aprendizado e de meus colegas. Em especial à professora Dra. Maria Bernadete Zanusso, do Departamento de Computação e Estatística - CCET/UFMS, pela orientação e imensa contribuição nessa fase acadêmica e ao professor MSc. Sidnei Azevedo de Souza, que não mediu esforços para colaborar. Sem o apoio desses professores talvez não teria conseguido realizar este projeto. Ao professor Dr. Marcelo Augusto Santos Turine, do Departamento de Computação e Estatística - CCET/UFMS, por fazer parte da banca examinadora e pelas sugestões à monografia. Ao colega Ari Luiz de Souza, por colaborar com a criação da base de conhecimento do sistema especialista desenvolvido. E aos meus amigos, companheiros de graduação, em especial: Raquel L. da Silva, Lélia R. da Cruz Costa, Elizete Polini, Marcelo Maruyama e Eliana C. da Silva. iv

5 Lista de Figuras 1.1 Sistemas de informação para administração do conhecimento (adaptado de Laudon[1], p. 436) Alguns membros da família da Inteligência Artificial (adaptado de Laudon[1], p. 446) Exemplo de implementação da lógica fuzzy (adaptado de Laudon[1], p. 457) Diagrama de um sistema de controle fuzzy (adaptado de Rao[2], p. 48) Funções de pertinência fuzzy para nível da temperatura Funções de pertinência fuzzy para nível da água Funções membros fuzzy para a saída botão de controle Membros fuzzy aplicados na saída botão de controle Composição de sobreposição e composição aditiva Centróide Gráfico da função f(x) = xsen(10πx) Algoritmo genético típico (adaptado de Lacerda[3], p. 101) População inicial (adaptado de Lacerda[3], p. 104) Cromossomos da população inicial Crossover Crossover de 2 pontos Crossover uniforme Mutação Cromossomos da última população Modelo geral para os agentes com capacidade de aprender (Adaptado de Russel[4], p. 526) Módulos principais de um sistema especialista (extraído de Bittencourt[5]) Árvore de decisão de concessão de crédito pessoal bancário Janela KIB: regras, variáveis, objetivos, regras, interface e informações Informações sobre o sistema Janela de interface com o usuário mostrando a primeira pergunta do sistema Janela de interface com o usuário mostrando a segunda pergunta do sistema Janela de interface com o usuário mostrando a terceira pergunta do sistema Janela de resultado do Expert SINTA Árvore de pesquisa v

6 vi 3.10 Tabela verdade O algoritmo de aprendizagem da árvore de decisões (adaptado de Russel[4], p. 537) Visão conotacional de MIS, EDP e SAD (adaptado de Sprangue[6], p. 12) Três níveis de tecnologia para SAD Direções do desenvolvimento de sistemas computacionais (adaptado de Sprangue[6], p Célula nervosa Neurônio Matemático Neurônio Matemático com Tendência Perceptron simples de uma camada com duas entradas e uma saída Tela do perceptron simples implementado neste projeto de graduação Tela do perceptron simples com a matriz de treinamento Perceptron com o primeiro par x 1 = 5, x 2 = 1 de treinamento Aprendizado do perceptron simples

7 Lista de Tabelas 1.1 Sistemas típicos de automação de escritório Exemplos de sistemas de trabalho com conhecimento - KWS Serviços de um sistema groupware Universo do discurso para entradas e saídas Conjunto de variáveis fuzzy para nível da água Conjunto de variáveis fuzzy para nível da temperatura Conjunto de variáveis fuzzy para botão de controle Base de regras fuzzy Variáveis da base de conhecimento Atributo-valor Conjunto de observações ou exemplos Matriz de treino com valores desejados Resultado do treinamento na primeira época vii

8 Sumário Lista de Figuras Lista de Tabelas Resumo Abstract vi vii x xi 1 Introdução Definição de Alguns Termos Administração do Conhecimento Distribuir o conhecimento: Sistemas de Administração de Documentos e Escritório Criar o conhecimento: Sistemas de Trabalho com Conhecimento Compartilhar o conhecimento: Sistemas de Colaboração em Grupo e Ambientes de Conhecimento de Intranet Capturar e Codificar o Conhecimento: Sistemas de Inteligência Artificial Organização dos Capítulos Inteligência Artificial O que é Inteligência Artificial Tecnologias da Inteligência Artificial Sistemas Especialistas Redes Neurais Artificiais Raciocínio Baseado em Caso Lógica Fuzzy Algoritmos Genéticos Sistemas IA Híbridos Agentes Inteligentes Conclusão Sistemas Especialistas O que é um Sistema Especialista Como os Sistemas Especialistas funcionam Construindo um SE Árvore de Decisão Regras de Produção viii

9 ix O Ambiente Shell Expert SINTA Problemas com Sistemas Especialistas Aprendizado Indutivo com Árvore de Decisão Algoritmo de aprendizado de árvore de decisão Entropia Sistema Especialista como um Sistema de Apoio à Decisão Sistemas de Apoio à Decisão Sistema Especialista com SAD Conclusão Redes Neurais O que é uma Rede Neural Artificial Elementos de Processamento Estado de Ativação Função de Saída do Elemento de Processamento Padrão de Interconexão entre os Elementos de Processamento Regra de Propagação Regra de Ativação Regra de Aprendizado Representação do Ambiente onde o Sistema Deve Operar Perceptron e sua implementação Diferenças entre Sistemas Especialistas e Redes Neurais Conclusão Conclusão 70 Referências Bibliográficas 72

10 Resumo Este projeto aborda, principalmente, as tecnologias da inteligência artificial na administração do conhecimento. Os sistemas de administração do conhecimento, essenciais para obter um melhor desempenho nas empresas, também serão estudados. Estes sistemas focalizam a criação, a distribuição e o compartilhamento do conhecimento e da informação. A inteligência artificial será demonstrada de forma introdutória abrangendo algumas de suas principais áreas, as quais sejam os sistemas especialistas, as redes neurais artificiais, a lógica fuzzy, os algoritmos genéticos, o raciocínio baseado em casos e os agentes inteligentes. Os sistemas especialistas (SEs) e as redes neurais artificiais (RNAs) serão abordados com mais detalhes. Para o SE vamos usar uma árvore de decisão para a concessão de crédito e escrever suas regras correspondentes. Então a Shell SINTA, baseada no raciocínio de encadeamento para trás, será utilizada para inferir decisões a partir de um usuário qualquer. O primeiro modelo de RNA que surgiu foi o perceptron, proposto por Frank Rosenblatt. Neste trabalho vamos descrever um pouco da sua história, explicar como ele funciona e implementá-lo para resolver um problema simples de classificação. A lógica fuzzy e os algoritmos genéticos são demonstrados através de um exemplo simples. x

11 Abstract This project approaches, mainly, the technologies of artificial intelligence in the knowledge management. We will study too the knowledge management systems, that are essential to obtaining a best performance in organizations. These systems focalize the creating, distributing and sharing of the knowledge and information. Artificial intelligence will be explained in an introduced way including some of its principal areas, such as expert systems, artificial neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms, case-based reasoning and intelligent agents. Expert systems (ESs) and artificial neural networks (ANNs) will be approached in a more detailed form. In ES we will use a decision tree for bank loan and write its correspondent rules. Then the Shell SINTA, based in backward chaining, will be used to infere decisions to depart from any user. The first ANN model was the perceptron, proposed by Frank Rosenblatt. In this work we will describe a few of its history, explain how it works and implement it for solving a simple classification problem. Fuzzy logic and genetic algorithm are demonstrated through of a simple example. xi

12 Capítulo 1 Introdução O objetivo geral deste projeto de graduação é compreender a utilização de tecnologias de Inteligência Artificial na administração do conhecimento. Este capítulo inicial objetiva-se a introduzir alguns conceitos básicos e descrever de maneira resumida os quatro grandes grupos de sistemas de informação que são projetados especificamente para apoiar a administração do conhecimento. 1.1 Definição de Alguns Termos Para ficar mais claro os termos usados no título deste projeto de graduação, abaixo explica-se cada parte do tema: Tecnologia: Conjunto de conhecimentos, especialmente princípios científicos, que se aplicam a um determinado ramo de atividade (Aurélio, 1996). Inteligência: faculdade de aprender, apreender ou compreender; percepção, apreensão, intelecto, intelectualidade (Aurélio, 1996). Artificial: produzido pela arte ou pela indústria; não natural. Inteligência Artificial: existem várias definições para o termo inteligência artificial, entre elas, destacam-se: A interessante tarefa de conseguir que os computadores pensem (Haugeland, 1985). O estudo dos cálculos que permitem perceber, raciocinar e agir (Winston, 1992). A arte de criar máquinas com capacidade de realizar funções que quando realizadas por pessoas requerem inteligência (Kurzweil, 1990). Um campo de estudo que se concentra na explicação e emulação da conduta inteligente em função dos processos computacionais (Schalkoff, 1990). A inteligência artificial é um subterfúgio, um artifício destinado a dominar as máquinas atribuindo-lhes uma inteligência, (Ganascia[7]). Administração: conjunto de princípios, normas e funções que têm por fim ordenar os fatores de produção e controlar a sua produtividade e eficiência, para se obter determinado resultado (Aurélio, 1996). 1

13 Introdução 2 Conhecimento: ato ou efeito de conhecer; idéia, noção; informação, notícia ciência. Segundo Garcez[8], uma outra definição de conhecimento é forma organizada de informações consolidadas pela mente humana, através dos mecanismos cognitivos da inteligência, da memória e da atenção. Conhecimento é a informação que foi submetida a um processo de refinamento para se tornar afirmações mais gerais. (...) A verdadeira característica revolucionária do conhecimento é o fato de poder ser adquirido também pelos fracos e pelos pobres. O conhecimento é a mais democrática fonte de poder, Toffler[9]. Além dos termos acima, também são importantes: Dados: são fatos sem relação entre si. Em computação, é qualquer representação de caracteres ou informação numérica. Para algumas pessoas, dados são considerados informação quando estas os compreendem. Informação: são dados processados, que foram encaixados em categorias e esquemas de classificação ou outros padrões, Toffler [9], ou seja, atribuição de um significado aos dados. Sistemas de Informação: segundo Barreto[10]: Um sistema de informação é o objeto S: S = <D,A,F,M,R,V> Onde, D: conjunto de dados; A: atributos considerados relevantes e disponíveis; F: dados provindos de uma fonte de dados; M: memória onde se colocam os dados; R: regras de combinação de dados; V: conjunto de visões sobre dados manipulados. Sistema à Base de Conhecimento : Devido à complexidade da programação, os desenvolvedores de sistema modularizaram os programas, introduzindo parâmetros sob forma granular, de forma que cada grão possa ser lido independentemente dos outros. O conjunto de grãos é chamado de base de conhecimento. O motor de inferência, que é o programa em si, a base de conhecimento, que é o conjunto de informações que serve de parâmetro para o motor de inferência e a base de fatos, que são os dados que o programa utiliza para ser executado compõem um sistema à base de conhecimento, Ganascia[7]. Sistema Especialista : Sistemas à base de conhecimento cuja informação se refere ao saber e à competência de um especialista. Sistemas especialistas são discutidos com maior detalhe no capítulo 3. Com isto pretendemos dar um vislumbre da amplitude do contexto da administração do conhecimento no qual se insere as tecnologias da Inteligência Artificial que estamos estudando no projeto. Estudar sistemas de informação é importante, pois administrar o conhecimento que as empresas possuem tornou-se um ponto estratégico para elas. Os administradores precisam reconhecer o valor desse conhecimento, para isto, primeiro, precisam

14 Introdução 3 perceber que as empresas têm conhecimento, e este não está apenas nos documentos, nas bases de dados e nos sistemas de informação, mas também nos processos de negócio, nas práticas dos grupos e nas experiências vividas pelas pessoas. Os administradores devem procurar criar um ambiente onde haja a criação contínua de novos conhecimentos, utilizando a participação das pessoas e equipes de forma a tornar a informação dentro da empresa mais acessível e coletiva. Finalmente devem assegurar que sistemas e processos apropriados sejam colocados de forma a maximizar a sua utilização. Segundo Toffler[9]: (..)tornou-se um clichê empresarial dizer que a riqueza está cada vez mais dependente do poder da mente. A economia avançada não poderia funcionar trinta segundos sem computadores, e as novas complexidades da produção, a integração de muitas tecnologias diversas (e em constante alteração), a demassificação dos mercados continuam a aumentar, a saltos imensos, a quantidade e a qualidade de informação necessária para fazer com que o sistema produza riqueza. Sistemas de trabalho de informação e conhecimento e de IA podem realçar os processos organizacionais de diversas maneiras. Eles podem facilitar a comunicação, a colaboração e a coordenação, trazer maior poder de análise para apoiar as tomadas de decisões ou reduzir a burocracia na empresa. Um amplo conjunto de tecnologias está disponível para apoiar a administração do conhecimento, incluindo tecnologias de IA e ferramentas para o trabalho com informação e conhecimento e para a colaboração de equipes. 1.2 Administração do Conhecimento Laudon[1] fornece uma ótima descrição de como o conhecimento se manifesta numa empresa e de como se pode executar o seu gerenciamento através de Sistemas de Administração de Conhecimento (KMS, do inglês Knowledge Management System). A seguir passamos a transcrevê-lo parcialmente. Nas empresas contemporâneas, saber lidar com a obtenção e/ou administração do conhecimento existente é essencial para melhorar os processos de produção. A colaboração de especialistas, técnicos e consultores e ainda o compartilhamento e a obtenção do conhecimento são vitais para a organização. Sistemas de informação especiais, que serão descritos neste capítulo, podem apoiar a administração do conhecimento, porém levantam uma série de desafios: sistemas que realmente aumentam a produtividade do trabalho são difíceis de se construir pois as tarefas de nível mais elevados, como as executadas por gerentes e profissionais, não são fáceis de compreender. Por exemplo, os sistemas podem obter informações a partir dos dados, mas obter conhecimento das informações leva algum tempo. O conhecimento é mais que informação, é um conjunto formado por experiências, valores, informação de contexto e criatividade. Ainda, o conhecimento é transmitido de diversas formas de pessoa para pessoa, como por exemplo a relação professor/aluno ou ainda pais/filhos. Isso leva a pensar que conhecimento é exclusivo de pessoas e nesse ponto se torna difícil capturar as tarefas de nível elevado. Parte do conhecimento não pode ser obtido e nem

15 Introdução 4 codificado, ou ainda, quando consegue-se capturá-lo, já pode estar desatualizado. Todo este processo que envolve a aquisição de conhecimento torna a construção de sistemas especialista, ferramenta típica da área de Inteligência Artificial, um grande desafio. Além disso, toda vez que houver uma mudança no ambiente organizacional ou nas regras, o sistema especialista deve mudar para continuar sendo consistente. Ao longo dos anos em que os sistemas especialistas vêm sendo estudados e implementados muitas empresas construíram tais ferramentas com o propósito de aprimorarem seus métodos de produção. Porém poucas delas realmente usam os sistemas especialistas em uma base de produção, ou seja, elas desenvolvem um protótipo mas não chegam a usá-lo realmente, de maneira a obter vantagem organizacional. Grande parte do trabalho feito pelas pessoas, principalmente em países mais desenvolvidos, está relacionada com a informação e o conhecimento. Mais da metade dos produtos domésticos vêm desses setores (eletrodomésticos, roupas, produtos de beleza, jornais e revistas, entre outros). Setores industriais, tradicionais necessitam de uma maior atuação de sistemas de informação. Imagine se nos dias de hoje uma empresa de extração mineral sobreviveria sem algum sistema de informação. Empresas desses setores necessitam ter uma atenção maior por parte de seus administradores para continuarem a ser competitivas. O conhecimento faz a diferença. A empresa americana Shell Oil, por exemplo, apresentava seus piores resultados financeiros em A crise fez com que a empresa repensasse a maneira de guiar os negócios. Uma solução utilizada foi a melhor utilização do conhecimento e da experiência de seus empregados. A Shell usou sistemas de informação para criar um ambiente de colaboração e comunicação em grupo que atuava como multiplicador do conhecimento. Dez especialistas da empresa percorreram as fontes internas da Shell e fontes externas como universidades, consultores e outras companhias e também a literatura científica sobre a teoria e a prática da implantação de um Sistema de Administração do Conhecimento (Knowledge Management System - KMS). O KMS implantado pela Shell abrange três áreas do conhecimento: planos de negócios, liderança e interação humana. A empresa reuniu 1000 documentos e 50 das melhores experiências. Este modelo foi utilizado por quatro unidades de maior produção, e outros grupos, tais como os geologistas, também utilizaram sistemas semelhantes. O KMS desenvolvido pela Shell entrou em operação em A base de conhecimento usa um banco de dados SQL (Structured Query Language - Linguagem de Consulta Estruturada, que serve de base para a maioria dos bancos de dados). Uma aplicação de KMS Groupware Lotus Domino permite aos funcionários continuar diálogos através da Intranet (as Intranets serão explicadas com mais detalhes na seção 1.2.3) da empresa, onde são discutidas as experiências mais bem sucedidas. Uma executiva sênior dos Serviços Internacionais da Shell usa o KMS para dar apoio na liderança de seus negócios. Usando o KMS ela pode percorrer um plano de negócio, rever conceitos, fazer alguns exercícios com sua equipe e então examinar as melhores experiências dos outros em relação ao seus trabalhos. A economia da informação reflete o aumento da importância relativa de setores que usam intensivamente o conhecimento, principalmente as atividades de serviços como os serviços de informática, de informação, de telecomunicações, de pesquisa/desenvolvimento, de consultoria etc. Enfim, qualquer bem ou serviço pode ser

16 Introdução 5 considerado, do ponto de vista de seu conteúdo, contendo informação e conhecimento (até mesmo um produto primário, não processado, contém informações e conhecimento). Na economia da informação, fabricar produtos ou serviços que os concorrentes não possam copiar ou fazê-los mais baratos está baseado no domínio do conhecimento. Por exemplo, a seguradora americana Progressive Insurence Group nivelou os seus processos produzindo módulos padronizados dos seus produtos, que podem ser combinados de diferentes maneiras para atender necessidades individuais dos seus clientes. Se um deles sofrer um acidente, pode contatar a empresa do próprio local, dando apenas alguns dados, como nome e telefone. Enquanto o cliente se recupera do susto, a Progressive cuida dos trâmites legais. Em mais de 95% dos casos, a Progressive entrega o cheque ao cliente na hora, com isso ela reduz custos operacionais. O conhecimento é tão importante quanto os bens físicos ou financeiros para assegurar a competitividade e sobrevivência na empresa. Não basta, porém, a empresa tornar o conhecimento um bem estratégico. O sucesso da organização depende cada vez mais de sua habilidade de reuni-lo, produzilo, mantê-lo e disseminá-lo. Desenvolver rotinas e procedimentos para otimizar a criação, o fluxo, a aprendizagem, a proteção e o compartilhamento da informação e do conhecimento na empresa torna-se uma responsabilidade primordial da administração. A administração do conhecimento (Knowledge Management) significa gerenciar ativa e sistematicamente os conhecimentos armazenados de uma organização. Sistemas de informação podem atuar como um papel valioso na administração do conhecimento, ajudando a organização a otimizar seu fluxo de informação e obter sua base de conhecimento, conceito este que será estudado no capítulo 3. As empresas não podem obter vantagens do conhecimento que possuem se elas não tiverem processos eficientes para a sua obtenção e distribuição. Alguns aspectos do conhecimento da empresa têm que ser protegidos; por exemplo, informações sobre folha de pagamento devem ser protegidas de acessos que não sejam dos próprios funcionários autorizados. Do mesmo modo deve haver uma distribuição eficaz do conhecimento, ou seja, ele deve chegar onde seja melhor utilizado; de nada adianta distribuir informações detalhadas sobre as melhorias de um produto para a equipe de folha de pagamento, não será tão útil quanto mostrar a mesma coisa para a de publicidade. Existem programas de gerenciamento de conhecimento para sua proteção e distribuição que as empresas podem adotar. Geralmente, estes programas são encabeçados por um Chief Knowledge Officer (CKO), executivo sênior que ajuda a projetar programas e sistemas para achar novas fontes de conhecimento ou fazer melhor uso do conhecimento existente nos processos organizacionais e gerenciais. Em vista disso, empresas estão fazendo massivos investimentos no setor de tecnologia, especialmente aumentando os gastos com equipamentos, sejam microcomputadores ou hardwares, que apóiam o trabalho dos funcionários. Estes investimentos foram, principalmente, para os escritórios e o setor de serviços em sistemas de automação de escritórios e de trabalho profissionais. A introdução da tecnologia da informação não garante a produtividade automaticamente. Os programas de computadores desktop, e fax na verdade podem garantir mais planejamento, notas, planilhas eletrônica e mensagens. Para produzir

17 Introdução 6 maiores retornos nos investimentos em tecnologia da informação, as empresas devem repensar seus procedimentos, processos internos e planos de negócio. O trabalho da informação (information work) é o trabalho que consiste primeiramente na criação ou no processamento da informação. Isso é realizado pelos trabalhadores da informação, que são normalmente divididos em duas subcategorias: Processadores das informações (data workers): são as secretárias ou escriturários que processam e disseminam a informação e a papelada da empresa. As atividades dos processadores das informações podem ser resumidas em manipular, criar, armazenar e processar documentos da empresa; controlar agenda individual ou de grupos; comunicar, incluindo iniciar, receber e gerenciar comunicações seja de voz, na forma digital ou de documentos em papel para indivíduos e grupos; e gerenciar dados; Trabalhadores de conhecimento (knowledge workers): são os profissionais que criam o conhecimento e a informação. Aqui estão os engenheiros, os cientistas e os arquitetos, por exemplo, que projetam produtos ou serviços para a empresa. Ambas as classes de profissionais, inseridos na administração do conhecimento, necessitam de sistemas diferentes para apoiar seus trabalhos. Existem quatro grupos de sistemas de informação que são projetados especificamente para apoiar a administração do conhecimento. A Figura 1.1 mostra estes grupos e cita alguns dos sistemas, segundo classificação de Laudon[1]. Figura 1.1: Sistemas de informação para administração do conhecimento (adaptado de Laudon[1], p. 436) Os Sistemas de Automação de Escritório (office automation systems - OAS) ajudam a disseminar e coordenar o fluxo da informação na empresa. Os Sistemas de

18 Introdução 7 Trabalho com Conhecimento (knowledge work systems - KWS) apóiam as atividades dos trabalhadores de conhecimento e profissionais altamente especializados quando eles criam novos conhecimentos e tentam integrá-los na empresa. Sistemas de Colaboração e Suporte a Grupos apóiam a criação e compartilhamento do conhecimento entre equipes. Sistemas de Inteligência Artificial fornecem aos administradores e às empresas o conhecimento codificado que pode ser reutilizado Distribuir o conhecimento: Sistemas de Administração de Documentos e Escritório A maioria dos processadores das informações e uma grande maioria dos trabalhadores de conhecimento ocupa funções nos escritórios ou repartições incluindo a maior parte do trabalho feito pelos administradores. O escritório assume um maior papel em coordenar o fluxo de informação através de toda organização. De acordo com Laudon[1], o escritório tem três funções básicas: 1. Gerenciar e coordenar o trabalho dos processadores e dos trabalhadores de informação; 2. Ligar o trabalho local dos trabalhadores de informação a todos os níveis e funções da organização; 3. Ligar a organização ao mundo externo, incluindo clientes, fornecedores, reguladores de governo e auditores externos. Os trabalhadores de escritórios constituem-se de profissionais, administradores, vendedores e funcionários que trabalham sozinhos ou em grupos. Suas maiores atividades incluem as seguintes: Manipular documentos, incluindo sua criação, armazenamento, acesso e disseminação; Controlar agenda individual ou de grupos; Fazer comunicação, incluindo iniciar, receber e gerenciar comunicações seja de voz, na forma digital ou de documentos em papel para indivíduos e grupos; e Gerenciar dados, por exemplo sobre funcionários, clientes e vendedores. Essas atividades podem ser realizadas pelos Sistemas de Automação de Escritório (office automation systems - OAS). Tais sistemas podem ser definidos como qualquer aplicação de tecnologia da informação que pretende aumentar a produtividade dos trabalhadores de um escritório. Programas como processador de textos, voice mail e editor de imagem fazem parte desses sistemas. A Tabela 1.1, segundo Laudon[1], mostra sistemas típicos de automação de escritórios. Cerca de 85% das informações das empresas estão na forma de papel. Os papéis do escritório podem ser convertidos por sistemas de Gerenciamento Eletrônico de Documentos (GED). Digitalizados eles podem ser armazenados num disco ótico, e este ser mantido num jukebox - serviço de armazenamento e acesso a muitos discos

19 Introdução 8 Tabela 1.1: Sistemas típicos de automação de escritório Atividade Tecnologia Gerenciamento de documentos Editor de textos; editoração eletrônica; edição de imagem; publicação em web; gerenciadores de fluxo de trabalho Agenda Calendários eletrônicos; groupware; intranets óticos. Esses sistemas devem manter um índice para se consultar as informações de forma mais rápida. A Petrobrás está implantando um GED em algumas de suas unidades. Seu objetivo é digitalizar 1 milhão e 300 mil documentos que estão entre plantas, desenhos e normas. A estatal brasileira escolheu o software Novation da empresa Cimage. Com o acervo eletrônico, a empresa prevê mudanças em todo o processo de trabalho hoje praticado dentro da corporação. O GED vai proporcionar uma integração de parceiros externos ao ambiente de Extranet (redes externas) da Petrobrás. Sistemas de gerenciamento de documentos tradicionais podem ser caros (o sistema em implantação da Petrobrás, por exemplo, custa cerca de R$ 140 mil reais por unidade da empresa; apesar disso a empresa aponta que a taxa de retorno do investimento é de 42,7% e que deverão ser amortizados até 2003), exigir redes proprietárias cliente/servidor, software especiais na máquina do cliente, e grande capacidade de armazenamento. Nesse ponto, elas se mostram a melhor maneira de usar esses sistemas. As intranets são de baixo custo e permitem acesso independente de plataforma para publicações de documentos básicos, e muitas empresas estão usando-as por este motivo. Os documentos que circulam pelas redes são elaborados usando ferramentas de criar web-pages (páginas de internet). Tais web-pages podem dispor de texto, imagem, som, gráfico e vídeo, ou seja, apresentam um ambiente multimídia que ajuda na distribuição da informação. Além das intranets, as empresas estão usando a internet para administrar seus projetos. É o caso da BidCom Inc. Esta empresa da Califórnia fundada em 1995 usa a Internet para gerenciar o fluxo de trabalho, controlar documentos e administrar projetos nas indústrias de construção, engenharia e arquitetura. Arquitetos, proprietários de projetos ou empreiteiras gerais podem comprar tempo e espaço no sistema da BidCom, pagando taxas mensais que são baseadas no número de usuários dos sistemas e no nível de serviços exigidos pelo projeto. Usuários podem enviar desenhos CAD de plantas de projetos e ainda usar uma camada de marcação para destacar desenhos dos subsistemas para os quais eles são responsáveis. Eles também podem enviar orçamentos, contratos, programas, folha de dados de materiais de segurança, descrição de desenho, anúncios, formulários, campos de relatórios, agendas diárias e regulamentações governamentais de segurança, assim como diretórios de equipes de projeto e atas de reuniões de projetos ou licenças de construção. Todos os documentos podem ser acompanhados facilmente, tanto individualmente quanto por tipo de documento. O sistema ainda pode identificar diferentes versões de cada documento. Para alcançar uma ampla produtividade, após o armazenamento eletrônico, a empresa deve repensar o fluxo de trabalho e redefinir as rotinas que o documento

20 Introdução 9 deve percorrer Criar o conhecimento: Sistemas de Trabalho com Conhecimento O trabalho com conhecimento é aquela parte do trabalho com informação onde se criam novos conhecimentos e informações. Por exemplo, os trabalhadores de conhecimento criam novos produtos ou acham maneiras de melhorar os existentes. O trabalho com conhecimento é segmentado em campos altamente especializados. Cada campo possui uma coleção diferente de Sistema de Trabalho com Conhecimento (Knowledge Work Systems - KWS), que apóiam os trabalhadores (especialistas e técnicos) de cada campo. Os trabalhadores de conhecimento executam três papéis que são fundamentais e críticos na organização. São eles: manter a empresa atualizada em conhecimentos do mundo exterior; servir como consultores, conforme suas áreas de atuação, nas mudanças e oportunidades; e atuar como agentes de mudanças, avaliando, iniciando e promovendo projetos de mudança. Além de usarem sistemas de automação de escritório, os trabalhadores que criam o conhecimento necessitam de sistemas especializados para auxiliar o seu trabalho. Os KWS são especialmente projetados para promover a criação de conhecimento e para garantir que novos conhecimentos e especialidades técnicas sejam integrados à empresa. Requisitos dos sistemas de trabalho com conhecimento: Os KWS têm características que refletem as necessidades especiais dos especialistas ou técnicos. Primeiro, eles devem fornecer a esses usuários as ferramentas especializadas que necessitam, como por exemplo gráficos poderosos, ferramentas analíticas, de comunicação e de organização de documentos, ou calculadoras complexas. Esses sistemas exigem grande poder computacional, a fim de manusear rapidamente os gráficos sofisticados ou os cálculos complexos necessários aos usuários que são esses trabalhadores do conhecimento, pesquisadores científicos, projetistas (designers) de produtos e analistas financeiros. Além disso, devem permitir aos usuários um acesso rápido e fácil a bancos de dados externos. Os sistemas devem ter uma interface amigável para que o usuário utilize-os com rapidez, uma vez que tais profissionais são caros para a empresa. As estações de trabalho freqüentemente são projetadas e otimizadas para tarefas específicas executadas pelo usuário. Exemplos de sistemas de trabalho de conhecimento: A maioria das aplicações de trabalho de conhecimento inclui sistemas CAD (Computer-Aided Design - Sistemas para Simulação e Modelagem), realidade virtual e estações de trabalho financeiras. Os sistemas CAD são programas que automatizam a criação e revisão de projetos usando sofisticados softwares gráficos. Ao invés de usar protótipos físicos e testálos repetidas vezes, o que consume tempo e dinheiro da empresa, o projetista pode

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