La pirámide DIKW , también conocida como jerarquía DIKW , jerarquía de sabiduría , jerarquía de conocimiento , jerarquía de información, pirámide de información y pirámide de datos , [1] se refiere vagamente a una clase de modelos [2] para representar supuestos estructurales y/o funcionales. Relaciones entre datos , información , conocimiento y sabiduría . "Normalmente, la información se define en términos de datos, el conocimiento en términos de información y la sabiduría en términos de conocimiento". El acrónimo DIKW ha contribuido a la rotación de la gestión del conocimiento. Demuestra cómo emerge la comprensión profunda del tema, pasando por cuatro etapas cualitativas: D – datos, I – información, K – conocimiento y W – sabiduría [1]
No todas las versiones del modelo DIKW hacen referencia a los cuatro componentes (las versiones anteriores no incluyen datos, las versiones posteriores omiten o restan importancia a la sabiduría) y algunas incluyen componentes adicionales. [3] Además de una jerarquía y una pirámide, el modelo DIKW también se ha caracterizado como una cadena , [4] [5] como un marco , [6] y como un continuo . [7]
Danny P. Wallace, profesor de biblioteconomía y ciencias de la información , explicó que el origen de la pirámide DIKW es incierto:
La presentación de las relaciones entre datos, información, conocimiento y, a veces, sabiduría en una disposición jerárquica ha sido parte del lenguaje de las ciencias de la información durante muchos años. Aunque no está claro cuándo y quién presentó por primera vez esas relaciones, la ubicuidad de la noción de jerarquía está implícita en el uso del acrónimo DIKW como representación abreviada de la relación datos-información-conocimiento-sabiduría. transformación. [8]
Muchos autores piensan que la idea de la relación DIKW se originó a partir de dos líneas del poema "Choruses", de TS Eliot , que apareció en la obra teatral The Rock , en 1934: [9]
¿Dónde está la sabiduría que hemos perdido en conocimiento?
¿Dónde está el conocimiento que hemos perdido en la información? [10]
En 1927, Clarence W. Barron se dirigió a sus empleados de Dow Jones & Company sobre la jerarquía: "Conocimiento, Inteligencia y Sabiduría". [11]
En 1955, el economista y educador inglés-estadounidense Kenneth Boulding presentó una variación de la jerarquía consistente en " señales , mensajes , información y conocimiento". [8] [12] Sin embargo, "[e]l primer autor que distinguió entre datos, información y conocimiento y que también empleó el término ' gestión del conocimiento ' puede haber sido el educador estadounidense Nicholas L. Henry", [8] en un Artículo de revista de 1974. [13]
Otras versiones tempranas (anteriores a 1982) de la jerarquía que se refieren a un nivel de datos incluyen las del geógrafo chino-estadounidense Yi-Fu Tuan [14] [ verificación necesaria ] [15] y el sociólogo-historiador Daniel Bell . [14] [ se necesita verificación ] . [15] En 1980, el ingeniero de origen irlandés Mike Cooley invocó la misma jerarquía en su crítica de la automatización y la informatización , en su libro Architect or Bee?: The Human/Technology Relationship . [16] [ verificación necesaria ] [15]
Posteriormente, en 1987, el educador nacido en Checoslovaquia Milan Zeleny mapeó los elementos de la jerarquía en formas de conocimiento: saber nada , saber qué , saber cómo y saber por qué . [17] [ se necesita verificación ] A Zeleny "se le ha acreditado con frecuencia haber propuesto la [representación de DIKW como una pirámide]... aunque en realidad no hizo ninguna referencia a ningún modelo gráfico de este tipo". [8]
La jerarquía aparece nuevamente en un discurso de 1988 ante la Sociedad Internacional para la Investigación de Sistemas Generales , del teórico organizacional estadounidense Russell Ackoff , publicado en 1989. [18] Autores y libros de texto posteriores citan la de Ackoff como la "articulación original" [1] de la jerarquía o de lo contrario, déle crédito a Ackoff por su propuesta. [19] La versión de Ackoff del modelo incluye un nivel de comprensión (como lo había hecho Adler, antes que él [8] [20] [21] ), interpuesto entre el conocimiento y la sabiduría . Aunque Ackoff no presentó la jerarquía gráficamente, también se le atribuye su representación como una pirámide. [8] [18]
En 1989, el veterano de Bell Labs, Robert W. Lucky, escribió sobre la "jerarquía de la información" de cuatro niveles en forma de pirámide en su libro Silicon Dreams . [9] El mismo año en que Ackoff presentó su discurso, el científico de la información Anthony Debons y sus colegas introdujeron una jerarquía extendida, con niveles de "eventos", "símbolos" y "reglas y formulaciones " por delante de los datos. [8] [22] En 1994, Nathan Shedroff presentó la jerarquía DIKW en un contexto de diseño de información . [23]
Jennifer Rowley señaló en 2007 que había "pocas referencias a la sabiduría" en la discusión sobre el DIKW en los libros de texto universitarios publicados recientemente, [1] y no incluye la sabiduría en sus propias definiciones después de esa investigación. [19] Mientras tanto, el extenso análisis de Chaim Zins de las conceptualizaciones de datos, información y conocimiento, en su estudio de investigación de 2007, no hace ningún comentario explícito sobre la sabiduría, [2] aunque algunas de las citas incluidas por Zins sí hacen mención de la término. [24] [25] [26]
El modelo DIKW "a menudo se cita, o se utiliza implícitamente, en las definiciones de datos, información y conocimiento en la literatura sobre gestión de la información, sistemas de información y gestión del conocimiento, pero ha habido una discusión directa limitada sobre la jerarquía". [1] Reseñas de libros de texto [1] y una encuesta de académicos en campos relevantes [2] indican que no existe consenso en cuanto a las definiciones utilizadas en el modelo, y menos aún "en la descripción de los procesos que transforman elementos inferiores en la jerarquía hacia aquellos que están por encima de ellos". [1] [27]
Esto ha llevado a Zins a sugerir que los componentes datos-información-conocimiento de DIKW se refieren a una clase de no menos de cinco modelos, en función de si los datos, la información y el conocimiento se conciben cada uno como subjetivos , objetivos (lo que Zins llama , "universal" o "colectivo") o ambos. En el uso de Zins, subjetivo y objetivo "no están relacionados con la arbitrariedad y la veracidad, que suelen ir unidos a los conceptos de conocimiento subjetivo y conocimiento objetivo". La ciencia de la información , sostiene Zins, estudia los datos y la información, pero no el conocimiento, ya que el conocimiento es un fenómeno interno (subjetivo) más que externo (universal-colectivo). [2]
En el contexto de DIKW, los datos se conciben como símbolos o signos , que representan estímulos o señales, [2] que "no son de utilidad hasta que... estén en una forma utilizable (es decir, relevante)". [19] Zeleny caracterizó esta característica no utilizable de los datos como "no saber nada" [17] [ se necesita verificación ] . [15]
En algunos casos, se entiende que los datos se refieren no sólo a símbolos, sino también a señales o estímulos a los que dichos símbolos hacen referencia, lo que Zins denomina datos subjetivos . [2] Mientras que los datos universales , para Zins, son "el producto de la observación " [19] (cursiva en el original), los datos subjetivos son las observaciones. Esta distinción suele quedar oscurecida en las definiciones de datos en términos de " hechos ".
Rowley, siguiendo su estudio de las definiciones DIKW dadas en los libros de texto, [1] caracteriza los datos "como hechos u observaciones discretas y objetivas, que no están organizadas ni procesadas y, por lo tanto, no tienen significado ni valor debido a la falta de contexto e interpretación". [19] En la formulación temprana de la jerarquía por parte de Henry, los datos se definían simplemente como "meros hechos en bruto", [13] mientras que dos textos recientes definen los datos como "fragmentos de hechos sobre el estado del mundo" [28] y "hechos materiales". ", [29] respectivamente. [8] Cleveland no incluye un nivel de datos explícito, pero define la información como "la suma total de... hechos e ideas". [8] [14]
En la medida en que los hechos tienen como propiedad fundamental ser verdaderos , tener una realidad objetiva o de otra manera pueden ser verificados , tales definiciones excluirían datos falsos , sin sentido y sin sentido del modelo DIKW, de modo que el principio de basura que entra, basura sale no se contabilizarán en DIKW.
En el ámbito subjetivo, los datos se conciben como "estímulos sensoriales que percibimos a través de nuestros sentidos", [2] o "lecturas de señales", incluidas "lecturas sensoriales y/o sensoriales de luz, sonido, olfato, gusto y tacto". ". [27] Otros han argumentado que lo que Zins llama datos subjetivos en realidad cuentan como un nivel de "señal" (como lo había hecho Boulding [8] [12] ), que precede a los datos en la cadena DIKW. [7]
El científico de la información estadounidense Glynn Harmon definió los datos como "uno o más tipos de ondas o partículas de energía (luz, calor, sonido, fuerza, electromagnética) seleccionadas por un organismo consciente o agente inteligente sobre la base de un marco preexistente o mecanismo inferencial en el organismo". o agente." [30]
El significado de los estímulos sensoriales también puede considerarse como datos subjetivos:
La información es el significado de estos estímulos sensoriales ( es decir , la percepción empírica). Por ejemplo, los ruidos que escucho son datos. El significado de estos ruidos ( por ejemplo , el motor de un coche en marcha) es información . Aún así, existe otra alternativa en cuanto a cómo definir estos dos conceptos, que parece incluso mejor. Los datos son estímulos sensoriales o su significado ( es decir , la percepción empírica). Por tanto, en el ejemplo anterior, los ruidos fuertes, así como la percepción del motor de un coche en marcha , son datos. [2] (Cursiva agregada. Negrita en el original).
Los datos subjetivos, si se entienden de esta manera, serían comparables al conocimiento por conocimiento , en el sentido de que se basan en la experiencia directa de los estímulos. Sin embargo, a diferencia del conocimiento por conocimiento, como lo describen Bertrand Russell y otros, el dominio subjetivo "no está relacionado con... la veracidad". [2]
La validez de la definición alternativa de Zins dependería de si "el funcionamiento del motor de un automóvil" se entiende como un hecho objetivo o como una interpretación contextual.
Ya sea que se considere que la definición de datos de DIKW incluye los datos subjetivos de Zins (con o sin significado), los datos se definen consistentemente para incluir "símbolos", [18] [31] o "conjuntos de signos que representan estímulos o percepciones empíricos ", [ 2] de "una propiedad de un objeto, de un evento o de su entorno". [19] Los datos, en este sentido, son " símbolos registrados (capturados o almacenados) ", incluidas "palabras (texto y/o verbales), números, diagramas e imágenes (fijas y/o vídeo), que son los componentes básicos de comunicación", cuya finalidad "es registrar actividades o situaciones, para intentar captar la imagen real o el acontecimiento real", de manera que "todos los datos son históricos , a menos que se utilicen con fines ilustrativos, como por ejemplo de previsión ". [27]
La versión de DIKW de Boulding nombró explícitamente el nivel debajo del mensaje del nivel de información , distinguiéndolo de un nivel de señal subyacente . [8] [12] Debons y sus colegas invierten esta relación, identificando un nivel de símbolo explícito como uno de varios niveles subyacentes a los datos. [8] [22]
Zins determinó que, para la mayoría de los encuestados, los datos "se caracterizan como fenómenos de dominio universal". "Aparentemente", aclara Zins, "es más útil relacionar los datos, la información y el conocimiento como conjuntos de signos que como significado y sus componentes básicos". [2]
En el contexto de DIKW, la información cumple con la definición de conocimiento por descripción ("la información está contenida en descripciones " [19] ), y se diferencia de los datos en que es "útil". "La información se infiere de los datos", [19] en el proceso de responder preguntas interrogativas ( p. ej. , "quién", "qué", "dónde", "cuántos", "cuándo"), [18] [19] de ese modo haciendo que los datos sean útiles [31] para "decisiones y/o acciones". [27] "Clásicamente", afirma un texto de 2007, "la información se define como datos dotados de significado y propósito". [8] [28]
Rowley, siguiendo su revisión de cómo se presenta DIKW en los libros de texto, [1] describe la información como "datos organizados o estructurados, que han sido procesados de tal manera que la información ahora tiene relevancia para un propósito o contexto específico y, por lo tanto, es significativa". , valioso, útil y relevante." Tenga en cuenta que esta definición contrasta con la caracterización que hace Rowley de las definiciones de Ackoff, donde "[l]a diferencia entre datos e información es estructural, no funcional". [19]
En su formulación de la jerarquía, Henry definió la información como "datos que nos cambian", [8] [13] siendo esta una distinción funcional, más que estructural, entre datos e información. Mientras tanto, Cleveland, que no se refirió a un nivel de datos en su versión de DIKW, describió la información como "la suma total de todos los hechos e ideas que están disponibles para ser conocidos por alguien en un momento dado". [8] [14]
El educador estadounidense Bob Boiko es más oscuro y define la información sólo como "práctica". [8] [29]
La información puede concebirse en los modelos DIKW como: universal, existente como símbolos y signos; subjetivo, el significado al que se atribuyen los símbolos; o ambos. [2] Ejemplos de información como símbolo y significado incluyen:
Zeleny anteriormente describía la información como "saber qué", [17] [ cita necesaria ] pero desde entonces ha refinado esto para diferenciar entre "qué tener o poseer" (información) y "qué hacer, actuar o llevar a cabo" (sabiduría). ). A esta conceptualización de la información, también añade el "por qué es", a diferencia del "por qué hacer" (otro aspecto de la sabiduría). Zeleny sostiene además que no existe el conocimiento explícito , sino que el conocimiento, una vez hecho explícito en forma simbólica, se convierte en información. [4]
En general, se acepta que el componente de conocimiento de DIKW es un concepto esquivo y difícil de definir. La definición de conocimiento de DIKW difiere de la utilizada por la epistemología . La opinión de DIKW es que "el conocimiento se define con referencia a la información". [19] Las definiciones pueden referirse a información que ha sido procesada, organizada o estructurada de alguna manera, o bien aplicada o puesta en acción.
Zins ha sugerido que el conocimiento, al ser subjetivo más que universal, no es objeto de estudio en las ciencias de la información , y que a menudo se define en términos proposicionales , [2] mientras que Zeleny ha afirmado que capturar el conocimiento en forma simbólica es hacerlo. en información, es decir , que "Todo conocimiento es tácito". [4]
"Una de las definiciones más citadas" [8] de conocimiento captura algunas de las diversas formas en que otros lo han definido:
El conocimiento es una mezcla fluida de experiencia estructurada, valores, información contextual, conocimiento experto e intuición fundamentada que proporciona un entorno y un marco para evaluar e incorporar nuevas experiencias e información. Se origina y se aplica en la mente de los conocedores. En las organizaciones a menudo se integra no sólo en documentos y repositorios sino también en rutinas, procesos, prácticas y normas organizacionales. [8] [34]
Reflejando la descripción de la información como "datos organizados o estructurados", el conocimiento a veces se describe como:
Una de las definiciones de conocimiento de Boulding había sido "una estructura mental" [8] [12] y Cleveland describió el conocimiento como "el resultado de que alguien aplica el fuego del refinador a [la información], seleccionando y organizando lo que es útil para alguien". [8] [14] Un texto de 2007 describe el conocimiento como "información conectada en relaciones". [8] [28]
Zeleny define el conocimiento como "saber hacer" [4] [17] ( es decir , conocimiento procedimental ), y también "saber quién" y "saber cuándo", cada uno de ellos adquirido a través de la "experiencia práctica". [4] "El conocimiento... genera desde el trasfondo de la experiencia un conjunto coherente y autoconsistente de acciones coordinadas". [8] [17] Además, manteniendo implícitamente la información como descriptiva, Zeleny declara que "El conocimiento es acción, no una descripción de la acción". [4]
Ackoff, asimismo, describió el conocimiento como la "aplicación de datos e información", que "responde a preguntas de 'cómo'", [18] [ verificación necesaria ] [31] es decir, "know-how". [19]
Mientras tanto, se ha descubierto que los libros de texto que analizan DIKW describen el conocimiento de diversas formas en términos de experiencia , habilidad , pericia o capacidad:
Los empresarios James Chisholm y Greg Warman caracterizan el conocimiento simplemente como "hacer las cosas bien". [6]
El conocimiento a veces se describe como "estructuración de creencias" e "internalización con referencia a marcos cognitivos". [19] Una definición dada por Boulding para el conocimiento era "la 'percepción subjetiva del mundo y el lugar de uno en él'", [8] [12] mientras que Zeleny dijo que el conocimiento "debería referirse a la distinción de 'objetos' de un observador ( todos, unidades)". [8] [17]
Zins, de la misma manera, encontró que el conocimiento se describe en términos proposicionales , como creencias justificables (dominio subjetivo, similar al conocimiento tácito ), y a veces también como signos que representan tales creencias (dominio universal/colectivo, similar al conocimiento explícito ). Zeleny ha rechazado la idea de conocimiento explícito (como en el conocimiento universal de Zins), argumentando que una vez que el conocimiento se vuelve simbólico, se convierte en información. [4] Boiko parece hacerse eco de este sentimiento, en su afirmación de que "el conocimiento y la sabiduría pueden ser información". [8] [29]
En el ámbito subjetivo:
El conocimiento es un pensamiento en la mente del individuo , que se caracteriza por la creencia justificable del individuo de que es verdadero . Puede ser empírico y no empírico, como en el caso del conocimiento lógico y matemático ( p. ej. , "cada triángulo tiene tres lados"), conocimiento religioso ( p. ej. , " Dios existe "), conocimiento filosófico ( p. ej. , " Cogito ergo sum" ). "), y similares. Tenga en cuenta que el conocimiento es el contenido de un pensamiento en la mente del individuo, que se caracteriza por la creencia justificable del individuo de que es verdadero, mientras que "saber" es un estado mental que se caracteriza por las tres condiciones: (1) el individuo cree [s] que es verdad, (2) Él/ella puede justificarlo , y (3) Es verdad, o [parece] ser verdad. [2] (Cursiva agregada. Negrita en el original).
La distinción aquí entre conocimiento subjetivo e información subjetiva es que el conocimiento subjetivo se caracteriza por una creencia justificable, donde la información subjetiva es un tipo de conocimiento sobre el significado de los datos.
Boiko dio a entender que el conocimiento estaba abierto al discurso racional y a la justificación, cuando definió el conocimiento como "una cuestión de disputa". [8] [29]
Aunque comúnmente se incluye como nivel en DIKW, "hay una referencia limitada a la sabiduría" [1] en las discusiones sobre el modelo. Boiko parece haber descartado la sabiduría, calificándola de "inmaterial". [8] [29]
Ackoff se refiere a la comprensión como una "apreciación del 'por qué'" y a la sabiduría como una "comprensión evaluada", donde la comprensión se plantea como una capa discreta entre el conocimiento y la sabiduría. [8] [18] [31] Adler también había incluido anteriormente un nivel de comprensión, [8] [20] [21] mientras que otros autores han descrito la comprensión como una dimensión en relación con la cual se traza DIKW. [6] [31]
Cleveland describió la sabiduría simplemente como "conocimiento integrado: información muy útil". [8] [14] Otros autores han caracterizado la sabiduría como "saber qué hacer" [6] y "la capacidad de tomar decisiones y juicios acertados aparentemente sin pensar". [8] [28] La sabiduría implica utilizar el conocimiento para un bien mayor. Debido a esto, la sabiduría es más profunda y singularmente humana. Requiere un sentido de lo bueno y lo malo, lo correcto y lo incorrecto, lo ético y lo no ético.
Zeleny describió la sabiduría como "saber por qué", [17] pero luego refinó sus definiciones para diferenciar el "por qué hacer" (sabiduría) del "por qué es" (información), y amplió su definición para incluir una forma de conocimiento. qué ("qué hacer, actuar o llevar a cabo"). [4] Según Nikhil Sharma, Zeleny ha abogado por un nivel del modelo más allá de la sabiduría, denominado "iluminación". [15]
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DIKW es un modelo jerárquico que a menudo se representa como una pirámide, [1] [8] con datos en su base y sabiduría en su cúspide. En este sentido, es similar a la jerarquía de necesidades de Maslow , en el sentido de que se argumenta que cada nivel de la jerarquía es un precursor esencial de los niveles superiores. A diferencia de la jerarquía de Maslow, que describe relaciones de prioridad (los niveles inferiores se centran en primero), DIKW describe supuestas relaciones estructurales o funcionales (los niveles inferiores comprenden el material de los niveles superiores). Tanto a Zeleny como a Ackoff se les atribuye el origen de la representación piramidal, [8] aunque ninguno utilizó una pirámide para presentar sus ideas. [8] [17] [18]
DIKW también se ha representado como un diagrama bidimensional [6] [35] o como uno o más diagramas de flujo. [27] En tales casos, las relaciones entre los elementos pueden presentarse como menos jerárquicas, con bucles de retroalimentación y relaciones de control.
Debons y sus colegas [22] pueden haber sido los primeros en "presentar gráficamente la jerarquía". [8]
A lo largo de los años se han producido muchas adaptaciones de la pirámide DIKW. Una adaptación en evolución, utilizada por los administradores de conocimiento en el Departamento de Defensa de los Estados Unidos , intenta mostrar la progresión transformando los datos en información, luego en conocimiento y finalmente en sabiduría para permitir decisiones efectivas, así como las actividades involucradas para, en última instancia, crear un entendimiento compartido en toda la organización. y gestionar el riesgo de decisión. [36]
Los sistemas inteligentes de soporte a la decisión están tratando de mejorar la toma de decisiones mediante la introducción de nuevas tecnologías y métodos del dominio del modelado y la simulación en general, y en particular del dominio de los agentes de software inteligentes en los contextos del modelado basado en agentes . [37]
El siguiente ejemplo describe un sistema de apoyo a decisiones militares, pero la arquitectura y la idea conceptual subyacente son transferibles a otros dominios de aplicación: [37]
Mediante la introducción de una imagen operativa común , los datos se ponen en contexto, lo que conduce a información en lugar de datos. El siguiente paso, que está permitido por infraestructuras basadas en web orientadas a servicios (pero que aún no se utilizan operativamente), es el uso de modelos y simulaciones para apoyar la toma de decisiones. Los sistemas de simulación son el prototipo del conocimiento procedimental, que es la base de la calidad del conocimiento. Finalmente, utilizar agentes de software inteligentes para observar continuamente la esfera de batalla, aplicar modelos y simulaciones para analizar lo que está sucediendo, monitorear la ejecución de un plan y realizar todas las tareas necesarias para que quien toma las decisiones sea consciente de lo que está sucediendo. , los sistemas de mando y control podrían incluso apoyar la conciencia situacional, el nivel de la cadena de valor tradicionalmente limitado a métodos puramente cognitivos. [37]
Rafael Capurro, un filósofo afincado en Alemania, sostiene que los datos son una abstracción, la información se refiere al "acto de comunicar significado" y el conocimiento "es el evento de selección de significado de un sistema (psíquico/social) de su 'mundo' en la base de la comunicación". Como tal, cualquier impresión de una jerarquía lógica entre estos conceptos "es un cuento de hadas". [38]
Una objeción ofrecida por Zins es que, si bien el conocimiento puede ser un fenómeno exclusivamente cognitivo, la dificultad para señalar un hecho dado como distintivamente información o conocimiento, pero no ambos, hace que el modelo DIKW sea inviable.
¿Es la famosa ecuación de Albert Einstein "E = mc 2 " (que está impresa en la pantalla de mi computadora y definitivamente separada de cualquier mente humana) información o conocimiento? ¿"2 + 2 = 4" es información o conocimiento? [2]
Alternativamente, información y conocimiento podrían verse como sinónimos . [39] En respuesta a estas críticas, Zins sostiene que, dejando de lado la filosofía subjetivista y empirista , "los tres conceptos fundamentales de datos, información y conocimiento y las relaciones entre ellos, tal como los perciben los principales académicos de la comunidad académica de las ciencias de la información ", tienen significados abiertos a distintas definiciones. [2] Rowley se hace eco de este punto al argumentar que, cuando las definiciones de conocimiento pueden diferir, "[t]as diversas perspectivas toman como punto de partida la relación entre datos, información y conocimiento". [19]
Los filósofos estadounidenses John Dewey y Arthur Bentley , en su libro de 1949 Knowing and the Known , argumentaron que "conocimiento" era "una palabra vaga" y presentaron una alternativa compleja a DIKW que incluía unas diecinueve "orientaciones terminológicas". [8] [40]
La teoría del procesamiento de la información sostiene que el mundo físico está hecho de información misma. [ cita necesaria ] Según esta definición, los datos se componen de información física o son sinónimos de ella. Sin embargo, no está claro si la información tal como se concibe en el modelo DIKW se consideraría derivada de información/datos físicos o si sería sinónimo de información física. En el primer caso, el modelo DIKW está expuesto a la falacia de la equivocación . En este último, el nivel de datos del modelo DIKW está prevalecido por una afirmación de monismo neutral .
El educador Martin Frické ha publicado un artículo criticando la jerarquía DIKW, en el que sostiene que el modelo se basa en "posiciones filosóficas anticuadas e insatisfactorias de operacionalismo e inductivismo ", que la información y el conocimiento son a la vez conocimientos débiles y que la sabiduría es la "posesión y uso de amplios conocimientos prácticos [41] .
David Weinberger sostiene que aunque la pirámide DIKW parece ser una progresión lógica y directa, esto es incorrecto. "Lo que parece una progresión lógica es en realidad un grito desesperado de ayuda". [42] Señala que existe una discontinuidad entre los datos y la información (que se almacenan en las computadoras) y el conocimiento y la sabiduría (que son esfuerzos humanos). Esto sugiere que la pirámide DIKW es demasiado simplista al representar cómo interactúan estos conceptos. "...El conocimiento no está determinado por la información, ya que es el proceso de conocimiento el que primero decide qué información es relevante y cómo se utilizará". [42]