ISSN 0798 1015

Vol. 40 (Nº 28) Año 2019. Pág. 11

Relación entre la gestión del conocimiento y la capacidad de innovacion en instituciones de salud (Colombia)

Relationship between knowledge management and innovation capacity in health institutions

LÓPEZ MONTOYA, Oscar Hernán 1 y ACOSTA-PRADO, Julio César 2

Recibido: 25/04/2019 • Aprobado: 10/08/2019 • Publicado 26/08/2019

Contenido

Introducción

1. Fundamentación teórica

2. Análisis empírico, Muestra y Metodología

3. Resultados

4. Análisis y conclusiones

Referencias

Introducción

Como señalan Eisenhardt & Martin (2000), las capacidades dinámicas incluyen procesos de creación de conocimiento, una capacidad dinámica particularmente crucial en industrias donde el conocimiento es esencial para una estrategia y un desempeño efectivo (Helfat, 1997; Henderson & Cockburn, 1994; Rosenkopf & Nerkar, 1999). Sin embargo, el desafío de transformar los recursos basados en conocimiento en nuevas fuentes de ventaja competitiva requiere la comprensión de la naturaleza del conocimiento. La razón principal de esto es que los procesos de la empresa que utilizan recursos basados en el conocimiento, específicamente aquellos capaces de integrar, reconfigurar, obtener y liberar dichos recursos, para que coincidan, e incluso creen un cambio en el mercado, son diferentes según los tipos de conocimiento involucrados.

Por todo lo anterior la presente propuesta pretende indagar por la relación entre las condiciones de gestión de conocimiento y las capacidades de innovación en organizaciones dedicadas al cuidado de la salud. Por tanto desde la revisión de literatura se encontraron las siguientes condiciones: El Entorno Competivo (EC), El Propósito Estrategico (PE), El Clima de Aprendizaje (CA), la Estructura Flexible (EF), la Cultura, los Recursos Tecnológicos (RT), La Capacidad de Exploración (CE) y la Capacidad de Explotación).  Las mismas son condicionantes y a la vez determinantes de las Capacidades de Innovación en organizaciones de salud.

En lo que respecta a la estructura de la presente propuesta se presenta en una primera parte, la Fundamentación Teórica sobre la Gestión del Conocimiento y por supuesto de lo que se entiende por Capacidades de Innovación (CI). En la segunda parte se explican claramente cada uno de los condicionantes de las CI desde la visión de la Gestión del Conocimiento. La última explica la metodología seguida para comprobar las hipótesis, así como sus resultados y conclusiones.

1. Fundamentación teórica

1.1. Capacidad de innovación

En la revisión de la literatura se evidencian diversas perspectivas conceptuales acerca de la capacidad de innovación. Entre las principales perspectivas se pueden destacar la que establece que la capacidad de innovación implica un conjunto de habilidades que residen en las rutinas de la organización y que involucran procesos de aprendizaje y contienen el conocimiento de la organización (Duncan, 1976; Nelson & Winter, 1982; Cohen & Levinthal, 1990). También, se evidencia la perspectiva que considera que es la habilidad para movilizar y combinar los conocimientos de los empleados para generar ideas creativas que permiten desarrollar nuevos productos o procesos innovadores (Kogut & Zander, 1992; Pen, Schroeder & Shah, 2008; Çakar & Ertürk, 2010; Barbosa, 2014) que, a su vez, generan valor (Lawson & Samson, 2001; Zhao y otros, 2005). Además, se reconoce la perspectiva que asocia esta capacidad a los requerimientos de la estrategia, las condiciones especiales del entorno y la competencia (Guan & Ma, 2003), para generar y explorar radicalmente, nuevas ideas y conceptos para experimentar nuevas soluciones con potencial de mercado, a partir de recursos internos y externos (Assink, 2006; Rothaermel & Alexandre, 2009; Teece, 2009; Elmquist & Le Masson, 2009), movilizados por la cultura organizacional (Akman & Yilmaz, 2008) y generando redes de valor (Forsman, 2011).  Todas estas perspectivas evidencian el alcance y nivel de análisis sobre la capacidad de innovación a nivel organizacional. En definitiva, en este estudio se asume la definición propuesta por (Acosta-Prado & Fischer,2013), por integrar de una forma amplia los elementos expuestos en las perspectivas antes señaladas, siendo la capacidad de innovación:

Una habilidad de la empresa intensiva en conocimiento para movilizar y gestionar aquellos recursos científicos y técnicos mediante procesos de exploración, explotación (…) que permiten el desarrollo de ideas, procesos o productos para la implantación de estrategias competitivas generadoras de resultados empresariales superiores en condiciones de entornos inciertos y dinámicos (pp. 33-34).

Esto implica que la capacidad de innovación está determinada por procesos de exploración (búsqueda de nuevas ideas y conocimientos) y explotación (aprovechamiento de recursos y capacidades disponibles) de aprendizaje (Cohen & Levinthal, 1990), para la adaptación, integración y configuración de la base de recursos y habilidades de la empresa que permiten comprender las condiciones de incertidumbre y rápido cambio del entorno y, a su vez, detectar oportunidades de mercado para la obtención de resultados empresariales (Teece, Pisano & Shuen, 1997; Eisenhardt & Martin, 2000; Acosta-Prado & Fischer, 2013).

1.2. Gestión del conocimiento

Desde las dos últimas décadas del siglo XX hasta el presente ha sido evidente la aceptación del conocimiento como factor de influencia en el devenir de la sociedad y la economía. (Bueno,2004), señala que hablar de conocimiento a nivel organizacional y, específicamente sobre gestión del conocimiento, se evidencia en la literatura científica y estudios empíricos una gran profusión de definiciones que buscan abarcar elementos, factores, modelos, enfoques y perspectivas relacionadas con aspectos como la inteligencia artificial y los sistemas de dirección de la información (Simon, 1947, 1968; Newell & Simon, 1972; Beer, 1972; Minsky & Papert, 1973; Newell, 1987), la nueva economía, del mercado, organizaciones y sujetos de conocimiento (Bell, 1973; Drucker, 1965, 1993, 2001; Machlup, 1980; Davenport & Prusak, 1998), la creación de conocimiento organizacional (Nonaka, 1991, 1994; Nonaka & Takeuchi, 1995); el aprendizaje organizacional (Argyris & Schön, 1978; Nelson & Winter, 1982; Brown & Duguid, 1991; Levitt & March, 1988; Kogut & Zander, 1992), la estrategia y organización basada en conocimiento (Hedlund, 1994; Grant, 1996; Spender, 1996; Roos & Victor, 1999), el capital intelectual o medición y gestión de activos basados en conocimiento (Edvinsson & Malone, 1997; Lev, 2001), entre otros aspectos relacionados.

Por lo anterior, podemos decir que la gestión del conocimiento presenta diversas perspectivas relacionadas entre sí. Por tanto, en este estudio nos centramos en la gestión del conocimiento como un proceso que pretende asegurar el desarrollo y aplicación todo tipo de conocimiento disponible en la empresa con objeto de mejorar su capacidad de resolución de problemas y, de ese modo, contribuir a la consecución y mantenimiento de resultados superiores y adaptación al entorno (Andreu & Sieber, 1999; Acosta-Prado & Fischer, 2013). Esto supone que la gestión del conocimiento se materializa a partir de un conjunto de variables determinantes o condiciones que facilitan creación difusión e institucionalización del conocimiento que pueda ser utilizado de forma eficiente para la mejora de procesos con impacto directo en la mejora y generación de nuevos bienes y servicios (Acosta-Prado, Longo-Somoza & Fischer, 2013).

1.3. Gestión del conocimiento en instituciones de salud: Identificación de variables

(Muñoz & Calderón,2008) identifican las variables innovación y aprendizaje, así como cultura y diseño organizacional, determinantes de la gestión del conocimiento. Para (Sampedro,2010) las instituciones de salud requieren; por un parte, de buenos gestores de conocimiento, que busquen el equilibrio entre la creatividad, autonomía, burocracia y las dificultades para dirigirlas; por otra, de una cultura y de la innovación que permitan la educación, formación y desarrollo continuo de los trabajadores. (Macías-Chapula,2009) identifica el proceso de toma de decisiones y el accionar de las actividades diarias. Por su parte, (Sagüillo et al.,2004) sostienen que la gestión del conocimiento incide de forma directa sobre las variables: factor humano, la innovación, las tecnologías de la información, y la cooperación. Finalmente, (Bravo,2002) y (Villanueva,2002), coinciden en que las instituciones de salud presentan uso intensivo de recursos tecnológicos, así como procesos de la capacidad de aprendizaje (exploración y explotación), que permiten mejorar la calidad asistencial, la equidad en la provisión de servicios y la eficiencia en la gestión.

Partiendo de la definición conceptual propuesta y la revisión de la literatura, hemos identificado y agrupado un conjunto de variables determinantes de la relación entre gestión del conocimiento y capacidad de innovación, contextualizadas en instituciones, en general (Acosta-Prado & Fischer, 2013), y específicamente de salud (Arboleda-Posada, 2016):

Entorno competitivo: se refiere a la función sistemática y coordinada de la captura, análisis, difusión y explotación de información útil para la organización, tanto en el proceso de toma de decisiones como el desarrollo de la capacidad de innovación. Refleja la habilidad de la organización en la identificación y análisis de amenazas y oportunidades en un contexto de incertidumbre, dinámico y rápido cambio (Porter, 1980, Grant, 1996; Johnson y otros, 2006; Acosta-Prado & Fischer, 2013).

Cultura organizacional: se entiende como el proceso de construcción de significados que constituyen la realidad organizacional y la identidad laboral de los miembros que la conforman, con el fin de dar sentido a su ser y quehacer para establecer orden y sentido común, mediante rutinas, normas, rituales, comportamientos, que han sido negociados e instituidos (Weick, 1995; Munduate, 1997, Abma, 2000; Muñoz & Calderón, 2008; Sampedro, 2010; Acosta-Prado & Fischer, 2013).

Propósito estratégico: consiste en dar consistencia a las acciones de corto plazo y dejar espacio para la reinterpretación a medida que surgen nuevas oportunidades. Busca introducir el futuro en el presente, a partir del establecimiento de un objetivo que merece esfuerzo y compromiso personal de todos los miembros de la organización. Siendo el papel de la alta dirección es enfocar la atención de los colaboradores en el corto a mediano plazo. Implica un esfuerzo considerable para la organización, ya que en ocasiones los recursos y las capacidades no son suficientes. Esto obliga a la organización a ser más creativa y aprovechar al máximo sus recursos limitados (Hamel & Prahalad, 1993; Nonaka, 1994; Schäffer & Willauer, 2003; Acosta-Prado & Fischer, 2013).

Estructura flexible: se refiere a la capacidad de adaptación, respuesta o reacción que posee la organización en su conjunto ante los cambios del entorno y de la propia organización, conseguida a partir de una actitud estratégica, un sistema productivo, una estructura organizacional y una fuerza de trabajo flexibles, lo que le confiere la agilidad y dinamicidad necesaria para desarrollar capacidades estratégicas, a partir de un proceso de aprendizaje organizacional, que permitan a la organización hacer frente y controlar tales fluctuaciones (Mintzberg, 1971; Jensen & Meckling, 1992; Hedlund, 1994; Sáiz, 2001; Acosta-Prado & Fischer, 2013).

Clima de aprendizaje: se trata de un ambiente positivo que hace que el aprendizaje sea fácil y natural. Se caracteriza por afectar el comportamiento individual e influir en la actitud de las personas para obtener una mentalidad abierta para lidiar con lo desconocido, y la audacia de experimentar e innovar en el trabajo. Proporciona el tiempo y el espacio esenciales para permitir a los colaboradores reflexionar sobre sus acciones que, a su vez, permiten que se produzca el aprendizaje (Kolb, 1984; Honey & Mumford, 1996; Hicks-Clarke & Iles, 2000; Prieto & Revilla, 2006).  

Recursos tecnológicos: son el conjunto de tecnologías que permiten el acceso, producción, tratamiento y comunicación de información presentada en diferentes códigos. Busca, por un lado, reducir los costos y mejorar el uso y la transmisión de la información, así como mejorar la comunicación y relaciones personales de los colaboradores. Por otro, extender el mercado, disminuir costos logísticos, facilitar espacios de retroalimentación con los clientes, y su buen uso permite mejorar los activos intangibles basados en conocimiento (Tuomi, 2000; Davenport & Prosak, 2001; Gieskes, 2002; Acosta-Prado & Fischer, 2013).

Capacidad de exploración: se refiere a la búsqueda de conocimiento que pueden llegar a ser conocidos (Levinthal & March, 1993). Busca lograr la flexibilidad y la novedad en la innovación de productos a través de una mayor variación y de la experimentación de nuevas alternativas (Rowley, Behrens & Krackhardt, 2000), de ahí que los futuros beneficios producidos se consideran inciertos al tratarse de innovaciones emergentes (March, 1991; Acosta-Prado & Fischer, 2013).

Capacidad de explotación: se refiere al uso y desarrollo de hechos ya conocidos o conocimiento disponible (Levinthal & March, 1993). Hace referencia a la tendencia de una organización a invertir recursos para perfeccionar y ampliar sus conocimientos existentes para innovar en productos, habilidades y procesos (Atuahene-Gima, 2005). Centra la atención en la reducción de la variedad y la mejora de la productividad en los productos existentes. Pone énfasis en reafirmar la innovación existente, para ganar en eficiencia en un área particular (Rowley et. al, 2000). Supone que hace una utilización eficiente del conocimiento existente en la empresa (March, 1991; Acosta-Prado & Fischer, 2013).

2. Análisis empírico, Muestra y Metodología.

2.1. Muestra

Para el estudio empírico la muestra estuvo conformada por hospitales de alta complejidad en Colombia, reconocidos como Instituciones Prestadoras de Salud (IPS) de carácter oficiales, mixtas y privadas.  Para el cálculo de la muestra se utilizó el método propuesto por (Marsh et al.,1998). La cual se calcula de la siguiente manera:

 .  sumatoria de las manifiestas por cada latente Número de variables latentes empleadas en el modelo. Ahora calculando para  y con base en la tabla 4 y figura 1 se obtiene . Sin embargo, se pudo obtener una muestra bastante representativa de 283 observaciones, las mismas se obtuvieron de la red de hospitales de alta complejidad en Colombia entre los años 2016 y 2017. Dicha muestra incluyó: médicos (27,9%), auxiliares (22,6%), personal de enfermería (25,8%) y administrativos (23,7%). Se respetó que las muestras fuesen homogéneas y aleatorias para cada hospital con edades entre 20 y 70 años, siendo la media 35 años. Con respecto al nivel de estudio el 1,1% contaba con doctorado, el 25,4% especialización, el 6,7% maestría, el 42,8% pregrado y sin título académico universitario el 1,4%.

2.2. Instrumento

Se desarrolló un cuestionario, a partir de la escala aplicada en instituciones de salud por López, Villegas & Rodríguez (2017) y, López, Villegas & Cantú-Mata (2017), que permitieron obtener validez y confiabilidad para los constructos gestión del conocimiento y capacidad de innovación (ver anexo 1: instrumento de investigación). Los encuestados calificaron con escala métrica de 1 a 5 acerca de la gestión de la institución de salud en lo concerniente a cada uno de los predictores de las capacidades de innovación; por tanto, calificaban con 1 en el caso de que no se haya realizado ninguna actividad tendiente a mejorar la característica indagada y el máximo, con un valor de 5 para representar que se han obtenido resultados positivos frente al aspecto que se preguntó.

2.3. Modelo propuesto

Para lograr el objetivo planteado, en lo concerniente a encontrar un modelo que dé respuesta a las variables que inciden positivamente en la capacidad de innovación desde la gestión del conocimiento, será necesario como primer paso especificarlo.

2.3.1. Especificación del modelo

Como se mencionó en la fundamentación teórica, después de una revisión de literatura emergieron las variables determinantes que establecen la correlación entre la gestión del conocimiento y la capacidad de innovación, como se muestran en la figura 1.

Figura 1
Modelo especificado

Fuente: Elaboración propia

2.4. Hipótesis de trabajo

Como se mencionó anteriormente el modelo está conformado por un grupo de determinantes: 1) Entorno competitivo; 2) Propósito estratégico; 3) Clima de aprendizaje; 4) Estructura flexible; 5) Cultura organizacional; 6) Tecnologías de la información y comunicación; 7) Capacidad de exploración; 8) Capacidad de explotación. Las hipótesis se formulan con base en los variables determinantes que establecen la relación entre la gestión del conocimiento y la capacidad de innovación. 

Tabla 1
Hipótesis de trabajo

Fuente: Elaboración propia

3. Resultados

3.1. Estimación del modelo

Basados en el modelo planteado en la figura 1, y después de haber introducido el código en el programa estadístico R versión 3.4.0, y especialmente, con la ayuda de la librería Lavan; se pudo obtener la estimación de este, utilizando el método de optimización NLMINB con estimación de Máxima Verosimilitud o ML (Maximum Likelihood). Este método es muy robusto en el cálculo de los parámetros cuando las variables observables son continuas como es el caso objeto de estudio. En la tabla 2 se puede apreciar los principales indicadores de ajuste del modelo inicial o el especificado.

Tabla 2
Índices de ajuste del modelo especificado

Fuente: Elaboración propia.

3.2. Reespecificación del modelo

Tabla 3
Índices de bondad de ajuste del modelo reespecificado.

Fuente: Elaboración propia

-----

Tabla 4
Valores estimados de los parámetros del modelo reespecificado.

Fuente: Elaboración propia

4. Análisis y conclusiones

Como se mencionó anteriormente, fue necesario como punto de partida la especificación del modelo para posteriormente hacer un análisis a la luz de sus variables latentes y observables con el propósito de contrastar si dichos constructos planteados pudiesen ser acogidos como primera aproximación a las variables determinantes de gestión del conocimiento que inciden sobre la capacidad de innovación. Una vez comprobada dicha situación, fue necesario realizar una secuencia de etapas en el proceso estadístico, para mejorar algunos índices del modelo para lograr un mejor ajuste y posteriormente lograr las hipótesis planteadas.

La primera etapa fue la especificación del modelo, como se mostró en la figura 1. Se pudo observar que el modelo planteado está compuesto por ocho factores (variables), que a continuación, se mencionan: 1) El Entorno Competitivo, 2) El Propósito Estratégico, 3) Clima de aprendizaje, 4) Estructura flexible, 5) Cultura organizacional, 6) Tecnologías de la información y comunicación, 7) Capacidad de exploración y, 8) Capacidad de explotación.

En la segunda etapa se buscó comprobar el ajuste del modelo especificado. Se pudo observar (ver tabla 2) que los indicadores en general ofrecen un ajuste moderado y que se hace necesario revisar el modelo para analizar donde no se está ajustando, para intervenirlo y lograr que los parámetros tengan significancia práctica y significado sustantivo (Schumacker & Lomax, 2010). Como se muestra en la tabla 2, el Índice de Ajuste Comparativo (CFI) presenta un valor por debajo de 0.9 (Hu & Bentler, 1998; Schumacker & Lomax, 2010). Con relación al Residuo Estandarizado cuadrático Medio (SRMR), dicho valor para ser considerado aceptable debe ser menor de 0.008 (Fan & Sivo, 2007). En la tabla 3 se observa que el valor de dicho índice está por debajo del límite. Por su parte, la razón entre Chi-cuadrado y los grados de libertad (CMIN) es menor que 5; por tanto, con los valores dados de SRMR y el Critical Radio (CR) se puede aceptar el modelo para que pueda continuar con el proceso de mejoramiento en su ajuste.

La tercera etapa consistió en obtener un modelo que presente unos parámetros que tengan significancia práctica y significado sustantivo como se había mencionado anteriormente.  Ahora, si bien los indicadores asociados a la figura 1 y tabla 3 mostraron ajuste aceptable, también es cierto que algunos indicadores como el CFI y el CMIN no lo hacen adecuadamente. Gracias al análisis de la información brindada, tanto por los por los índices de modificación, como por el análisis de residuos se pudo mejorar ostensiblemente la , como bien se puede apreciar en la tabla 3. Finalmente, el modelo definitivo se puede apreciar en la en la tabla 4, donde se nota claramente la mejora del modelo. Allí se puede observar lo siguiente: 1) El CMIN o ajuste de parsimonia sigue en el rango deseado (Schumacker & Lomax, 2010); 2) Tanto el  como los grados de libertad (DF) disminuyeron; 3) El CFI, ahora está por encima de 0.9 que es un buen ajuste (Hu & Bentler, 1998; Hooper et al., 2008; Hu & Bentler, 1999); 4) Lo mismo sucede con el Índice de Tucker-Lewis (TLI) que, también muestra un buen ajuste por encima de 0.9 (Hu & Bentler, 1998; Hooper et al. 2008; Hu & Bentler, 1999). De igual manera, el SRMR está por debajo del rango aceptable que va desde 0.08 hasta 0.05 (Hu & Bentler, 1995).

Siguiendo le metodología propuesta por (Hair et al.,1999 ; Buse,1982) y con la ayuda de los Índices de Modificación se eliminaron los reactivos p3, p5, p1 y p4.  El modelo quedó de la siguiente manera como se puede apreciar en la tabla 5 y figura 2.

Tabla 5
Variables latentes y manifiestas del modelo.

Fuente: Elaboración propia

-----

Figura 2
Modelo Reespecificado

Fuente: Elaboración propia

Con respecto a la comprobación de hipótesis tal como se puede apreciar en la tabla 7 la mayoría de hipótesis se pueden aceptar por que el CR (Critical Radio) arrojó valores mayores a 1,96. Las Hipótesis relacionadas con las variables determinantes de la gestión del conocimiento “Propósito Estratégico”  y “Recursos Tecnológicos” , a pesar de que el valor del parámetro es un poco mayor a cero no resultaron significativos para la prueba; por tanto, se descarta dicha correlación e incidencia positiva con la capacidad de innovación, como se muestra en la tabla 6.

Tabla 6
Comprobación de hipótesis.

Fuente: Elaboración propia.
(*): Si bien el parámetro es mayor que cero.
No resulta significativo, p-value>0.05. 

Referencias

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ANEXO 1

Instrumento de medición*

Modelo especificado con variables latentes y manifiestas.

*El instrumento fue aplicado con una escala métrica de 1 a 5
(1 = no registra ninguna actividad, y 5 = registra resultados positivos en la gestión).

1. PhD en Administración. Profesor Universidad del Tolima (Ibagué-Colombia), ohlopezm@gmail.com

2. Post-PhD en Administración. PhD en Dirección y Organización de Empresas. Profesor de la Universidad del Pacífico (Lima-Perú), jc.acostap@up.edu.pe; Profesor de la Universidad Externado de Colombia (Bogotá-Colombia), julioc.acosta@uexternado.edu.co