ACT-R es una arquitectura cognitiva desarrollada por John Anderson en la Universidad Carnegie Mellon y sirve para simular y comprender la cognición humana. La utilidad de esta arquitectura radica en que ayuda a comprender cómo las personas organizan el conocimiento y producen un comportamiento inteligente a partir de ese conocimiento. Su finalidad reside en entender como razona el ser humano y como lo podemos introducir en un lenguaje máquina para dar soporte al diseño de soluciones optimas aplicables a la vida cotidiana.
ACT-R está basado en el uso de la ciencia cognitiva y en la inteligencia artificial para crear un comportamiento inteligente. Dentro del sistema podemos distinguir dos tipos de conocimiento: El conocimiento declarativo, que se representa a través de “chunks” que es aquella información almacenada en nuestro cerebro consistente en hechos, conceptos o ideas conocidas conscientemente y que se pueden almacenar como proposiciones. Por otro lado, el conocimiento procedimental, que se representa por “productions” que son declaraciones de contingencia.
En este trabajo, que se puede considerar como “en ejecución” o “work in progress” haremos una breve introducción a esta arquitectura, continuaremos con la explicación de su funcionamiento y como se tiene que estructurar para crear ese comportamiento inteligente.
Por último, introducimos las aplicaciones y usos de esta arquitectura cognitiva y cómo puede contribuir a revolucionar el mundo organizativo en las próximas décadas. Haremos un mapeo inicial para valorar la viabilidad de esta arquitectura cognitiva como un modelo de sistema viable, primero cualitativamente y exploraremos si es posible en un trabajo futuro hacer un mapeo y valoración cuantitativos como modelo de sistema viable.

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