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La Inteligencia
Artificial se basa en automatizar conocimiento: que lo que hacemos las
personas lo hagan las máquinas o algoritmos. Por eso, la IA no es una
tecnología sino una capacidad, un potenciador de habilidades. Y por eso, la
IA necesita de la gestión del conocimiento. Ahora bien, la IA no es
inteligente… aunque no necesita serlo. No tiene sentido perder tiempo en
argumentar que la IA no sabe lo que hace (carece de conciencia) o no tiene
emociones. Nos burlamos de Chat GPT llamándolo loro
estocástico que repite sin entender, pero seamos honestos y
reconozcamos que las personas repetimos la mayoría del tiempo lo que hemos
leído o escuchado (o aprendido de memoria) sin analizarlo… La IA no tiene
por qué ser una copia de la inteligencia humana igual que los aviones no
baten sus alas para volar como los pájaros. Lo que le debemos exigir a la
IA es que sea eficaz: que cumpla con sus objetivos.
Todas las empresas
están convencidas de que deben incorporar la IA, pero la mayoría todavía no
tienen claro ni por qué ni, sobre todo, cómo. No es suficiente con que
entrenemos a los colaboradores de la empresa en IA o que compremos licencias de Copilot 365 para todos: nada de la magia que promete
la IA será posible si no la alimentamos antes con el conocimiento de la
empresa
En la primera
parte de esta columna abordamos los siguientes elementos: La
dificultad de delegar, Inteligencia Incorporada,
la fiebre Smart, la fiebre del Big Data
Capturar
la realidad es muy complejo. Hasta ahora, el dispositivo que mejor lo hacía era el cerebro, pero
con las limitaciones impuestas por nuestros sentidos. Pongamos el ejemplo
de un partido. Hace 50 años, veías una jugada de un partido y dependías de
lo que pudiste observar y guardar en tu memoria en ese momento. Después,
empezamos a capturar instantes mediante fotografías. A continuación,
pasamos a grabar el partido completo, lo que nos permite revisitar jugadas
incluso desde distintos puntos de vista, a cámara lenta y haciendo zoom en
un lugar concreto. Hoy, incluimos más parámetros para poder hacer un
tracking exhaustivo: distancia recorrida, fuerza ejercida, ritmo cardiaco,
ángulo de salida del balón, posición de todos los jugadores en la cancha… Ya
no vemos solo con los ojos. Y toda esta cantidad de datos permiten (no
aseguran) hacer análisis, correlacionar variables, identificar patrones,
aventurar explicaciones, llegar a conclusiones, contar con más elementos
para simular posibles escenarios, tomar decisiones con mucho mayor
conocimiento y “predecir” mejor el futuro. Después de milenios, estamos
en el momento en el que somos capaces de diseñar sistemas que “entienden
esa realidad” y nos entregan outputs cada vez más sofisticados. Los que
conocimos la informática de los años 80, trabajamos con computadores
limitados que nos entregaban resultados muy básicos mientras los actuales
cada día recogen e interpretan mejor la realidad y de esa forma, nos
facilitan la tarea. El cambio de paradigma es
radical: lo lógico siempre fue primero planificar y luego actuar, mientras
que ahora primero actuamos, recogemos datos, los analizamos para a partir
de ahí, planificar. Así, en lugar de reaccionar a lo que llega, avanzamos
un paso más y tratamos de provocarlo. Dado que las organizaciones hacen
tareas repetitivas, eso significa que con toda probabilidad vamos a
reutilizar el conocimiento y por eso merece la pena sistematizarlo. Si cada vez que obtienes un resultado, dedicas
un tiempo a reflexionar para entender las variables que influyeron,
desarrollas 2 poderes valiosísimos: 1. Puedes predecir cuándo ocurrirá de
nuevo ese mismo resultado y 2. Puedes provocar que ocurra ese resultado
cada vez que lo que necesitas. Si no puedes capturar nada de la realidad,
cada día tienes que empezar desde cero con el enorme costo que supone. Pero
cuando la capturas sistemáticamente, comienzas desde lo que aprendiste el
día anterior. Una pequeña parte de esa realidad se encuentra en documentos,
procesos o sistemas, pero la inmensa mayoría está en el cerebro de cada
persona. La buena noticia es que cada vez existen más soluciones
tecnológicas que transcriben el audio de una entrevista o o el video de una situación para que una IA lo pueda
“entender”, ahorrándonos el trabajo de transcribir. Pasaremos
de aprender de “alguien” a aprender de “algo”.
Si los individuos de tu empresa abandonan la
organización de un día para otro, lo que queda en las oficinas es
insuficiente para mantener la empresa a flote. Por eso, es prioritario
crear un cerebro artificial que acumule ese conocimiento. El futuro a corto plazo pasa por crear
un Chat GPT de tu empresa que te entregue el conocimiento de tu negocio
construido a partir de la memoria colectiva histórica. De esa manera, ya no dependemos tanto de los
individuos (sobre todo cuando abandonan la empresa), cada colaborador se
beneficia porque trabaja con el conocimiento de todos y el coste de
reutilizar el conocimiento se abarata porque delegamos el esfuerzo a la
máquina. No te puedes permitir ser una empresa estúpida en un mundo de IA.
El escenario más complejo se da cuando no
tenemos pasado. Como explicamos en septiembre, en ese caso tenemos que intentar Predecir,
Anticipar y finalmente Cambiar. ¿Por qué no apoyarse en una IA
que te proponga una cantidad casi ilimitada de opciones que a ti no se te
ocurrirían y que surgen de mezclar toda la información que acumula? La IA te podría entregar combinaciones de
pasados existentes con un nivel de detalle que no eras capaz de ver y que
te podrían ayudar a crear algo nuevo que no existe para alumbrar nuevos
futuros. AlphaGo fue capaz de hacer un movimiento inédito
jugando frente al campeón del mundo de GO a partir de su conocimiento
previo. Los problemas que tenemos
exigen elaborar soluciones para las que no existe conocimiento. No se trata
de esperar que la IA genere esas soluciones, sino que nos ayude a
diseñarlas más rápido y de manera más creativa, potenciando nuestras
capacidades. La IA pasaría de ser un respondedor de preguntas a ayudarnos a
pensar, crear y decidir.
¿A
qué nos dedicamos? El
trabajo es el mecanismo que hemos inventado para subsistir. ¿Pero es el
único? Los animales siempre han vivido sin trabajar. Lo que pasa con el trabajo es que además de
configurar nuestra identidad, nos permite comprar bienestar más allá de la
mera supervivencia. Nadie quiere renunciar a su estándar de vida y quedarse
sin trabajo significa arriesgar esa seguridad. El cerebro es el único
órgano sin el que no puedes vivir. El resto de los órganos pueden ser
artificiales, pero cerebro no se trasplanta. Por primera vez, creamos
máquinas que aprenden lo que nosotros sabemos y eso nos golpea el ego. La
idea es delegar (nuestro cerebro tiene límites) para que hagan lo que no
queremos hacer o lo que no podemos hacer y eso tiene consecuencias: La
primera es que podemos repensar QUÉ es importante aprender. El conocimiento
es ilimitado pero el tiempo no. Si dedico tiempo a aprender una cosa, es
tiempo que no puedo dedicar a aprender otra. Antes tenía que hacer lo
necesario para sobrevivir, me gustase o no. Ahora, podemos elegir qué
queremos dejar de hacer por peligroso, aburrido, poco valioso, sucio, etc.
y qué si queremos aprender. Podremos ser generosos
con el tiempo y dedicarlo a disfrutar de lo que nos entusiasma. Se nos
presenta la ocasión de cambiar nuestro modelo de negocio, pero revisarlo
exige creatividad y valentía. El jardinero tiene que evaluar las nuevas
alternativas que aparecen, lo que le plantea la disyuntiva de seguir
rentabilizando el conocimiento que tiene o crear nuevo conocimiento. Por
ejemplo, lo que está produciendo una disrupción despiadada en el sector del
automóvil son 2 conocimientos recientes: el de los motores y baterías
eléctricos y el de la conducción autónoma.
En esta discusión
aparece por un lado la posibilidad de la renta básica universal para
compensar el impacto que podría tener la pérdida de empleo a causa de la
automatización. Y es que este tsunami afecta incluso más a trabajadores del
conocimiento, de cuello blanco, que a los de cuello azul. Es más difícil
automatizar el conocimiento de un peluquero que el de un programador.
También hay que considerar que la mayor parte del coste de un producto son
las “horas/hombre” invertidas en su diseño y producción. En el momento en
que sustituyes esas horas por horas de una maquina con conocimiento, esas
horas/hombre se reducen al mínimo y el coste del producto se abarata
sustancialmente. Lo mismo va a ocurrir si gracias al conocimiento sobre
energías renovables, llevamos el coste de la energía casi a cero. Es
innegable que existe el riesgo de que muchas personas se queden sin trabajo
o que disminuyan sus ingresos, si es que nos quedamos de brazos cruzados.
Pero al mismo tiempo, el coste de la vida también debería bajar. Además ¿no
te dan pena la cantidad de personas que tienen trabajos indignos o
frustrantes? Nos podríamos acercar al fin de la rutina. Es urgente
preguntarse ¿Dónde existe un cuello de botella causado por personas?
¿Faltan cirujanos para todas las operaciones? No se trata de que no hagamos
nada, sino de que podamos elegir lo que hacemos. A fin de cuentas, nuestra
sociedad está construida alrededor del trabajo. Es un problema profundo
pero que siempre será mejor que los problemas que tuvimos a lo largo de la
historia como no morir de hambre o en una guerra. El
mundo mejora, no empeora. Kevin Kelly
dice “Deberíamos ser optimistas no porque tengamos menos problemas o más
simples sino porque tenemos un conocimiento cada vez mayor y creciendo
exponencialmente cada día…”
Tienes
que saber más que la IA, no menos. El alcance de lo que cada uno
sabe es muy limitado si lo comparamos con lo que todos sabemos ¿Por qué no
aprovechar toda esa inteligencia distribuida y sumar conocimientos a tu
conocimiento? A fin de cuentas, una organización
inteligente se preocupa de que cada persona cuente con todo el conocimiento
que necesite, que lo comparta con sus colegas y que siga aprendiendo y
creando nuevo conocimiento. Para poder
aprovechar el potencial de la IA, necesitas focalizarte en el conocimiento
crítico de tu negocio para llevar adelante 3 actividades fundamentales. La
primera es que necesitas conocimiento crítico del negocio o del proceso
para entrenar a la IA. La mayor parte de la gigantesca inversión en
Chat GPT proviene del esfuerzo de alimentarlo con toda la información
existente en internet. La segunda actividad consiste en saber qué es
importante preguntarle sobre tu negocio. Se trata de pedirle aquello
que más valor puede aportar en función de tus objetivos. La tercera es que
necesitas un exhaustivo conocimiento de tu negocio para decidir qué
hacer con lo que te responda. Yo le podría preguntar a Chat GPT “¿Qué
modelo de negocio me recomiendas para mi empresa KWorks en función del potencial que representa la IA?” mientras le entrego información del contexto:
llevamos 20 años asesorando a empresas sobre gestión del conocimiento,
estos son los proyectos que hemos realizado, las metodologías, los
clientes, la competencia, el mercado, … Solo un detallado conocimiento
de mi negocio me permite decidir qué hacer con lo que me recomiende, cuanto
de validez y de utilidad o de invención puede tener. Contar con el apoyo de
la IA no conduce a pensar menos, sino al contrario, a pensar más y mejor. Y
si el tiempo
es el recurso más valioso, sobre todo, a no perder el tiempo con
actividades que no nos dejan pensar. Hasta hoy, aquellos que tenían un
asistente humano que les descargaba de tareas (chofer, cocinero,
secretaria, mayordomo, entrenador personal o incluso médico personal…) eran
los privilegiados, pero ahora el asistente virtual será universal.
Hay 2 cosas que no podemos delegar. La primera
es el conocimiento de mi negocio ya que cuanto más sabes, más partido
puedes sacar de la IA. Delegamos tareas, pero no
queremos externalizar nuestro cerebro. A más tecnología, más imprescindible
es que nosotros seamos más inteligentes. Antes la tecnología tenía poca
inteligencia (un coche hacia solo lo que yo le ordenaba). Si ahora le
cedemos más independencia, eso nos obliga a ser más inteligentes. La segunda es la capacidad de decidir a partir
de lo que me propone la IA. Microsoft llama a su asistente Copilot
porque requiere un Piloto que decide y que somos nosotros. Si al final las
decisiones las vamos a tomar las personas entonces hay que tener en cuenta
que no todo son problemas de ingeniería. Las conductas de los seres humanos
no responden a la razón sino a emociones, deseos, etc y por tanto la
psicología es aún más importante que la estrategia, los procesos o la
tecnología. Las personas somos muchas veces impredecibles e ingobernables,
al contrario que la IA (al menos por ahora).
La
metáfora de los hermanos Lumiere. “La
salida de los obreros de la fábrica” (1895) de los hermanos Lumiere es reconocida como la primera película de
la historia. Lo que hicieron fue grabar una escena de la vida real. Las
primeras películas eran obras de teatro filmadas que usaban una tecnología nueva (el cine) con una
mentalidad antigua (teatro). 100 años después, el cine había desarrollado
un lenguaje totalmente inimaginable en sus comienzos que incluye cámaras,
rodajes, exteriores, efectos especiales, montaje, marketing, IMAX… Eso
mismo está sucediendo con la IA hoy, todavía es muy temprano para que podamos
entender cómo aprovecharla. No hay mejores prácticas y nadie sabe mucho
porque estamos todos experimentando desde hace apenas 1 año. Lo mismo
ocurrió con la llegada de internet. A mediados de los años 90, no podíamos
imaginar la cantidad de modelos de negocio, plataformas, servicios y
productos que se iban a desarrollar. No existía Netflix, WhatsApp o Airbnb
ni tampoco la profesión de Youtuber, Gamer o community manager. La
aparición de la industria del automóvil o de telefonía móvil son iguales.
La moraleja es que el límite está en nuestro modelo mental. La disyuntiva
es seguir haciendo y pensando igual que siempre o explorar lo que las
nuevas herramientas nos permiten hacer que antes era imposible de imaginar.
Otro ejemplo: yo soy un pésimo dibujante. Ahora le puedo pedir a Dall-e que plasme en una imagen la idea que tengo en
mi cabeza pero que mi falta de destreza motora es incapaz de expresar. De
esa manera, “supero” mis limitaciones y aumento mi capacidad de manera
infinita.
Los
objetivos y el para qué. Cada vez que aparece una nueva tecnología, caemos en el mismo
error. Nos preguntamos cómo la podemos incorporar, cuánto cuesta y se nos
olvida que la primera pregunta es siempre “para qué”. Necesitamos empezar
por lo más importante que siempre son los objetivos de tu organización, los resultados que esperas obtener. Como
vimos meses
atrás, la IA por ahora solo responde y no pregunta. Hay que comenzar por cuestionarse ¿Cuál es el
desafío de negocio? ¿Qué queremos mejorar? La IA siempre es un medio.
Hablamos con mucha facilidad de objetivos, pero el proceso de definirlos
bien y priorizarlos no es nada sencillo. Mientras trasladamos a la IA el
conocimiento de lo que ya sabemos, nos quedamos para nosotros los problemas
que nos amenazan a nivel global: cambio climático, agotamiento de recursos
del planeta, desigualdad, futuro del trabajo, etc. La IA permite trabajar
con niveles de detalle cada vez más específicos lo que obliga a tener los
procesos claros y ordenados, porque cuando los sometes a la exigencia de la
automatización, los defectos quedan rápidamente en evidencia. Añadir
tecnología a un proceso que no funciona no solo no lo mejora, sino que lo
empeora. Por eso, los primeros casos de uso de la IA en una empresa tienen
que focalizarse en el conocimiento crítico que sostiene su negocio. Cómo
podemos vender mejor, fabricar mejor, innovar mejor, atender a nuestros
clientes mejor, cuidar la sostenibilidad mejor…
Nuestro
cerebro y la IA funcionan igual: Utilizamos la IA para decidir hacia el futuro y
para eso tiene que trabajar con el pasado. Por eso, si no hay conocimiento,
la IA no te podrá ayudar. La
IA todavía es memoria bruta porque no sabe lo que hace, pero imagina cuando
sea inteligente de verdad. Hasta ahora, los robots avanzaron despacio
porque enseñarles era una tarea difícil ya que ni siquiera nosotros sabemos
bien cómo hacemos lo que hacemos. Ahora ya aprenden sin tener que
enseñarles, lo que hace que automatizar sea más fácil. Casi nadie discute
que la IA podría suponer la mayor transformación que hemos vivido nunca ¿De qué
depende la IA? Del conocimiento. La IA es conocimiento que se basa en
nuestro conocimiento. Y es conocimiento porque es un intangible (no es un
producto físico) fruto de nuestras neuronas, de la inteligencia humana.
Nosotros creamos la IA. Cuanto mayor es la incertidumbre, más importante es la
inteligencia natural. Para hacer lo que hacemos
nosotros, la IA necesita el conocimiento que solo tenemos las personas. Por
eso, la IA es la nueva gestión del conocimiento. Si capturamos lo
que hacemos y lo analizamos, tenemos posibilidades de predecir y decidir
mejor y eso nos entrega una ventaja inigualable. El gran desafío para que
la IA aporte verdadero valor a una empresa es cómo capturar el conocimiento
tácito que tienen sus integrantes en su cerebro.
La fiebre por la IA significa que la Inteligencia se vuelve el centro
del mundo, lo que es una excelente noticia ya que los 2 elementos en que se
descompone la inteligencia son el conocimiento y el aprendizaje. El poder
no solo se reduce a dinero, estatus o inteligencia sino a la libertad para
elegir tu modo de vida. El límite de lo que terminaremos haciendo está en
nuestra imaginación. Tu modelo mental define lo que piensas y sientes y
también lo que crees posible (e imposible). Hace 40 años, el número de
cadenas de TV, plataformas de producción de contenidos o de periodistas era
limitado. Hoy, el audiovisual es un sector gigante de la economía, con un
volumen de negocio que se ha multiplicado. Para que lo que planteo en esta
columna pueda ocurrir, el sistema educativo tendrá que sufrir una
transformación absoluta. Educaremos a nuestros hijos
para ser “buscadores de problemas que merece la pena resolver” y para
inventar y descubrir las soluciones con apoyo en todas las herramientas
disponibles. Si la IA entrega respuestas, no merece la pena seguir
memorizando sino aprender a preguntar.
El 2 de febrero en
Tudela (Navarra) impartiremos la conferencia “El poder del saber: la IA
del Conocimiento” en el marco del Foro
Empresas 2024 que organiza la Fundación Industrial Navarra.
El
9 de febrero en Santiago participaremos en el Offsite 2024 del equipo de Clikma con una sesión de trabajo sobre “Colaboración y cultura de
aprendizaje.
El
23 de febrero impartiremos la conferencia “Hacia un mundo de organizaciones
más inteligentes” para el equipo de CEGID,
invitados por la revista ORH.
El
28 de febrero impartiremos la conferencia “Learnability”
para Telefónica.
En febrero
comenzaremos la quinta edición del curso “Diseño de Mapas de Conocimiento
Crítico” para el
Instituto Andaluz de Administración Pública.
Del 6 al 20 de
marzo impartiremos el curso “Gestión
del conocimiento crítico para la continuidad de las empresas guipuzcoanas”
organizado por la Cámara de
Gipuzkoa.
También en marzo,
en Costa Rica y en México, impartiremos la conferencia “Hacia un mundo de
organizaciones más inteligentes” para Walmart.
El 5 y 19 marzo
en Cadabra la magia de aprender, dentro de Abra Laboratorio de
Aprendizaje nos acompañará Jesús
Martínez, Jefe de Gestión del Conocimiento en Innovación en el CEJFE para contarnos sobre 20
años de comunidades de práctica en el programa “Compartim”
y Diego
Barahona, Investigations & HSE Learning de BHP
para hablarnos sobre aprendizaje en seguridad en la industria minera.
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