“Entender hacia dónde va el mundo y llegar antes es la clave del éxito en los negocios y en la vida” (Bill Gates)
Imagina un comercial que tiene que preparar una propuesta y, antes de empezar, un sistema le sugiere automáticamente ofertas previas parecidas, objeciones típicas y expertos internos a los que consultar. O una ingeniera que comienza un proyecto para un cliente minero. En el paradigma de reaccionar, lo normal es que busque en carpetas, pregunte por Teams, revise informes antiguos y trate de recordar quién trabajó antes en algo parecido. En el paradigma de anticipar, el sistema detecta el contexto: cliente, país, tipo de proyecto, riesgos, equipo asignado, fechas, presupuesto y etapas del proceso. Y sin que ella lo pida, le entrega las lecciones aprendidas de proyectos previos, los errores que se repitieron, las personas que participaron y saben del tema, los riesgos contractuales habituales y las preguntas que debería hacerse antes de empezar ¿Qué hace falta para que eso ocurra? detectar qué está haciendo cada persona, recuperar el conocimiento relevante, entregarlo en el momento adecuado y capturar lo nuevo que suceda. La buena noticia es que todo eso es posible. La IA convierte la gestión del conocimiento en un sistema de anticipación.
Nuestra civilización está organizada para reaccionar: ocurre algo y respondemos con el conocimiento que ya tenemos. Somos más de curar que de prevenir. La pandemia fue un ejemplo brutal: desarrollamos la vacuna cuando el mundo ya estaba confinado. Muchas veces, cuando reaccionamos, llegamos tarde y lo que es peor: improvisamos. La IA abre una posibilidad distinta: usar el conocimiento de manera mucho más inteligente para anticiparnos. El siguiente paso en la evolución de la gestión del conocimiento no consistirá en almacenar mejor lo que sabemos, sino en lograr que ese conocimiento encuentre a quien lo necesita, cuando lo necesita y en el contexto correcto. Y al mismo tiempo, tendrá que capturar el nuevo conocimiento que se crea después de tomar cada decisión. Es decir, pasar de Reaccionar (usar el conocimiento para enfrentar una actividad) a Anticipar (usar el conocimiento para imaginar posibilidades, prepararse para las mismas y llegado el momento, cambiar). O lo que es lo mismo, pasar de pedir algo (o ir a buscarlo) a recibirlo sin haberlo pedido. Es verdad que lo que viene no necesariamente se parecerá a lo que ya sabemos, pero el pasado es lo mejor que tenemos. Vivimos la vida, minuto a minuto, gracias a ese pasado.
Si una empresa existe y funciona es porque cuenta con conocimiento. Y gran parte de ese conocimiento ya está dentro: es el principal activo por el que paga a sus empleados. Todas las tardes, sobre las 18h, las organizaciones se descapitalizan cuando cada colaborador se marcha a su casa y se lleva consigo su conocimiento. En ese momento, la empresa vale muy poco y solo recupera todo su valor cuando al día siguiente, sobre las 8 de la mañana, esas mismas personas regresan a la oficina con el conocimiento que se llevaron el día anterior. Y si esas personas no vuelven, la organización tiene sus días contados. A ese conocimiento hay que darle vida. Todo lo que permanece inmóvil se estanca y se deprecia. Para ello, hay que activar un ciclo continuo que asegure que el conocimiento circula, se distribuye: que el conocimiento que se captura al final de una tarea o de un proyecto se convierte en el inicio para el siguiente. El objetivo es garantizar que el conocimiento esté siempre presente a la hora de tomar cualquier decisión. Eso implica no solo mirar hacia atrás (“qué pasó y qué aprendimos”) sino mirar hacia adelante (“qué haremos y qué conocimiento que ya tenemos nos sirve”). Como la mayoría de las organizaciones repiten buena parte de sus actividades cada día, también pueden anticipar en gran medida qué ocurrirá mañana: qué tareas se ejecutarán, qué decisiones habrá que tomar y qué conocimiento se necesita para hacerlo bien. Contar con un sistema de lecciones aprendidas o con una base de conocimiento con buenas prácticas documentadas no aseguran una mejor decisión. Lo inteligente no es esperar a que alguien encuentre el conocimiento, sino conseguir que llegue en el momento y en el lugar preciso donde se toma la decisión.
Hace 20 años escuché a un neurocientífico afirmar que el cerebro es un sistema de predicción: su prioridad es mantenernos vivos y para eso trata de predecir qué va a ocurrir y nos provee el conocimiento que vamos a necesitar para tomar la mejor decisión posible. El cerebro no hace magia: para predecir usa lo que ya sabe, nuestra experiencia, lo que hemos aprendido a lo largo de toda nuestra vida. Es decir, se apoya en todo el contexto que tiene. Y si no tiene conocimiento, no te puede ayudar a predecir. El cerebro humano y la IA comparten una lógica predictiva: ambos recurren al pasado para anticipar qué puede venir. La IA ha sido entrenada con todo el conocimiento codificado de la humanidad. Ya el año pasado hablamos de desarrollar “la IA de tu empresa”. Es decir, crear un doble cerebro físico y digital que gestione el conocimiento de tu organización igual que tu cerebro gestiona tu propio conocimiento.
Quiero insistir en un punto importante: En un porcentaje grande, el conocimiento ya existe al interior de la empresa y la mayoría pueden anticipar bastante bien lo que ocurrirá mañana. Aunque no sea al 100%, un martes se parece mucho a un miércoles que a su vez se parece mucho a un jueves. Tus productos, clientes, procesos o estructura no cambian de un día para otro. Y si puedes predecir qué ocurrirá mañana, significa que sabes qué actividades se van a ejecutar, quién las llevará a cabo, qué decisiones habrá que tomar y qué conocimiento se necesita para ello porque tu organización lo ha hecho miles de veces. Si eso es cierto, entonces no tiene ningún sentido que las personas tengan que ir a buscar ese conocimiento cuando lo necesitan (como si esa tarea o esa decisión no se hubiese tomado nunca) con la mala experiencia que muchas veces no lo obtienen: no saben a quién preguntar, la persona que les podría ayudar no está disponible, ese conocimiento no se encuentra documentado y si lo está, no hay manera de encontrarlo en el sistema de gestión documental. Reaccionar entonces es un uso muy pobre del conocimiento de una empresa. Significa que estamos dilapidando nuestro principal activo acordándonos de él solo cuando tenemos el problema encima.
¿Qué distinguirá entonces a las organizaciones inteligentes? Se anticiparán. Si el sistema sabe quién eres, qué estás intentando hacer, qué decisiones tendrás que tomar y qué conocimiento se necesita en ese punto, entonces puede anticiparse y ofrecértelo, con independencia de que lo pidas o lo vayas a buscar. Hoy a la IA le preguntamos y una de las palabras clave para que nos pueda ayudar se llama Contexto. Cuando la IA carece de contexto (conocimiento del negocio) difícilmente nos puede ayudar. La IA te tiene que conocer para poder ayudarte. La explicación de por qué mayoría de empresas todavía sacan tan poco provecho de la IA se debe a que gestionan muy pobremente su conocimiento interno. Mañana la IA nos preguntará a nosotros y nos propondrá el conocimiento que crea que podemos necesitar. Pasarás de tener que decirle a la IA quién eres y qué haces (y tener que entregarle cada vez todos los detalles) a que ya la IA lo sabrá, reconocerá qué estás haciendo, qué se necesita para ello y te lo proveerá, aunque no se te ocurra pedírselo. Para que eso ocurra, una organización necesitará 2 cosas: Crear su sistema para reutilizar el conocimiento que ya tiene y al mismo tiempo, que ese sistema aprenda lo nuevo. Y es en este punto donde entra el concepto de doble cerebro físico y digital que mencionamos. El cerebro Físico estaría formado por la red de personas que atesoran el conocimiento y lo comparten en un círculo virtuoso donde existen, por diseño, roles y procesos para garantizar la colaboración de persona a persona: comunidades, conversaciones e interacción, todo en un entorno intensivo en confianza. El cerebro Digital sería la IA de la empresa que necesitará acceder al conocimiento explícito del negocio y, al que habrá que entregarle el pasado (memoria organizativa que mayoritariamente se encuentra en el cerebro de las personas) mientras la mantenemos actualizada con los nuevos aprendizajes (conocimiento generado cada día). Jack Dorsey, en el artículo “De la jerarquía a la inteligencia” plantea que la IA no es una herramienta añadida a la organización, sino una infraestructura cognitiva capaz de coordinar el trabajo.
Plantearlo en esos términos significa entender que la IA no es una herramienta individual (copiloto) que asiste a cada empleado mejorando su productividad, sino que la organización en su conjunto funciona como un sistema inteligente que toma cada vez mejores decisiones porque aprovecha el conocimiento colectivo y aprende todo lo nuevo que sucede en la misma. Para ello, el aprendizaje tiene que ocurrir dentro del flujo de trabajo (Learning in the flow of work): pegado al problema, al cliente, al error, a la duda y a la decisión. El aprendizaje en el flujo es el que llega cuando lo necesitas y para eso tiene que formar parte de tus procesos y herramientas de trabajo diarias. Esto nos obliga a movernos simultáneamente en 2 momentos: El presente (resolver el problema inmediato que nos acucia) y el futuro (desarrollar capacidades y aprender lo que hará falta para cumplir con la estrategia). Y exige, al mismo tiempo, una doble responsabilidad: del individuo por querer aprender (actitud) y de la organización por ofrecer entornos de aprendizaje ricos en recursos y abundantes en tiempo. Ese aprendizaje proactivo no deja espacio para el “ya aprenderás por el camino o cuando tengas tiempo” sino que nos demanda conocer bien los procesos, conocer a las personas y “conocer el conocimiento” de la organización. Aprender sobre el terreno requiere un diseño riguroso. Implica mapear los momentos críticos del flujo diario, prever los errores que sabemos que suelen ocurrir y planificar la manera en que capturaremos y entregaremos el conocimiento ágilmente a quien lo requiera.
La pregunta no es dónde está el conocimiento, sino cuándo debe aparecer. Si aparece una semana antes, nadie le prestará atención. Si aparece una semana después, solo servirá para justificar el error. El conocimiento tiene valor cuando llega en el instante en que alguien tiene que decidir. Por eso, la gestión del conocimiento que viene no se parecerá a una biblioteca sino a un sistema nervioso. No esperará a que alguien busque una lección aprendida, una buena práctica o un experto. Detectará el contexto, entenderá la actividad que se está ejecutando, reconocerá la decisión que se aproxima y activará el conocimiento necesario antes de que sea demasiado tarde. El conocimiento entonces no puede estar en un sitio diferente a donde se toma la decisión.
Anticipar exige combinar el contexto presente con la memoria organizativa y sumarle aprendizaje continuo ¿Cómo saber si una empresa ya pasó de reaccionar a anticipar? Responde estas 3 preguntas sencillas: ¿el conocimiento aparece antes de que lo busques? ¿el sistema aprende de cada decisión? ¿un recién llegado tiene acceso a la experiencia acumulada de la organización?
Con cada tecnología nos pasa lo mismo: primero la usamos para hacer mejor lo de siempre. Después la usamos para hacer lo que no queremos hacer. Más tarde, para hacer lo que no podíamos hacer. Y solo al final la usamos para aquello que nunca nos habíamos imaginado y aprendemos a pensar de otra manera, que es cuando se produce el salto de paradigma. Los pocos que empiezan directamente por ese último escenario son generalmente aquellos valientes que no son prisioneros de la inercia de toda la vida. Son los que no se enfocan en aprender la herramienta, sino en pensar con ella.
El desafío ya no consiste en llenar repositorios ni en convencer a la gente de que documente por altruismo. El desafío es diseñar una organización donde el conocimiento circule porque forma parte del trabajo, igual que la sangre circula por el cuerpo para mantenernos vivos. La clave no estará en que el sistema te entregue conocimiento, sino que te entregue el conocimiento correcto en el momento justo. Si cada mañana la IA te bombardea con veinte recomendaciones irrelevantes, no tendremos inteligencia organizacional sino una nueva versión de spam interno que nos hará perder la confianza. La pregunta importante para cualquier empresa no es qué herramienta de IA va a comprar sino ¿en qué decisiones críticas queremos que el conocimiento aparezca antes de que alguien lo pida? Mientras sigamos buscando conocimiento cuando ya tengamos el problema encima, seguiremos reaccionando. La inteligencia empieza un paso antes: cuando somos capaces de anticipar.
– El 1 de Julio en Barcelona y el 2 en Valencia impartiremos la conferencia “Aprendizaje en un mundo de personas y organizaciones inteligentes“ durante el lanzamiento del programa Dinamiza de Caixabank
– El 9 de julio impartiremos la conferencia “Mi Gemelo Digital para procesos de relevo generacional” en el espacio Charla de los jueves de Otic Sofofa Capital Humano
– El 14 de julio en la refinería Concón (Chile) impartiremos la conferencia “Una organización que no aprende desaparece“ para ENAP
– El 14 de julio en Santiago (Chile) impartiremos la conferencia “Retención de conocimiento en procesos de relevo generacional: la oportunidad de la IA” para los ex alumnos del MBA de la Universidad Católica de Chile
– El 15 de julio en Santiago impartiremos la conferencia “El juego va a cambiar” para el equipo directivo de BBosch durante su jornada de alineamiento estratégico
– El 28 de julio impartiremos la conferencia “Organizaciones que aprenden” dentro ciclo Desafíos de la Formación para el Futuro del Trabajo organizado por Otic Sofofa
– Los días 11, 18, 25 de julio y 1 de agosto impartiremos las sesiones ”Gestionando el conocimiento en la era de la IA” dentro del Diplomado en Aprendizaje y Talento para la Transformación Organizacional de la Universidad de Chile
