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¿Cuántas veces te has levantado por la mañana y
has pensado “Qué importante es el oxígeno, espero que no me falte ni se me
olvide respirar porque lo necesito para vivir”? Ninguna ¿Cómo es
posible si sabes que te mueres sin oxígeno? Porque en primer lugar es
invisible. Y, en segundo lugar, lo das por supuesto ya que siempre lo
tienes a tu alrededor. Forma parte de tu ecosistema sin que te exija ningún
trabajo. Tan solo te das cuenta de su importancia cuando no lo tienes: por
ejemplo, si te sumerges en la piscina o en el mar.
Exactamente lo
mismo pasa con el conocimiento en las organizaciones, nadie
piensa en él. Como el oxígeno, necesitas conocimiento para cualquier
cosa que haces, pero el conocimiento tiene la mala suerte de ser intangible
y por tanto transparente. Si te pregunto cuál es tu conocimiento
crítico (qué es lo fundamental que aportas a tu organización) casi
seguro que no eres capaz de contestar, aunque tu empresa o tus clientes te
pagan por tu conocimiento (lo que sabes hacer). Lo bueno de conversar
acerca de un intangible es que hace que exista, lo vuelve concreto...
El conocimiento (como saber hacer) es el mecanismo que permite inventar un objeto,
fabricar un producto, prestar un servicio o alcanzar un objetivo o
resultado. Sin conocimiento no es posible nada de eso. Y el conocimiento es
a su vez consecuencia del proceso de aprender. Las empresas son inconscientes
respecto del conocimiento que tienen. No se trata de un acto de mala
fe, sino que como el conocimiento llega cada mañana a trabajar, lo dan por
hecho, es automático. Pero si los integrantes de una organización deciden
no regresar más y las que se presentan son personas distintas (que carecen
del conocimiento que necesita ese negocio), la empresa colapsa de
inmediato. Por eso, la existencia de una empresa solo se explica a través
del conocimiento con que cuenta, aunque muchos directivos lo ignoren.
El caballo de troya fue una estrategia usada por los aqueos para
introducirse en la ciudad de Troya y así conquistarla tras varios años de
infructuoso asedio ¿Qué va a hacer que el
conocimiento salte al primer plano y se convierta en un elemento
imprescindible? Un amigo que está haciendo su doctorado me confesaba que
antes de usar Chat
GPT (entrenado con su propio conocimiento) tardaba 1 hora en escribir 1
página y ahora tarda 15 minutos. La Inteligencia Artificial (IA) va a ser
el caballo de troya que hará que el
conocimiento se convierta en el principal activo de una empresa por una razón muy sencilla. La IA es un multiplicador, pero sin
una estrategia de gestión del conocimiento (GC), la IA pierde casi toda su
capacidad de aportar valor. Nadie
discute que la IA será un elemento que transformará nuestras vidas
incluyendo la economía y las organizaciones. Puede que haya muchos
directivos que todavía no entiendan por qué eso va a ser así o no
imaginen cómo incorporar la IA en sus negocios. Pero la necesidad ya
está instalada: si quieres proponer un proyecto de IA, los equipos
directivos tienen espacio en la agenda para escucharte y presupuesto para
financiarte. Y aquí se plantea una ecuación muy sencilla: La IA propone un
regalo irresistible. Te dice, “te prometo entregarte resultados que te
permitirán anticipar escenarios y tomar mejores decisiones” Pero
también te dice: “para eso te pongo una sola condición: necesito que me
entrenes primero con la inteligencia de tu negocio. Si me alimentas con
esa inteligencia, soy capaz de multiplicar esos resultados”. Y lo que
ocurre es que las empresas se entregan diligentemente a la noble tarea de
recopilar su propia inteligencia empresarial y lo primero que encuentran
son datos y documentos. Los datos que tienen son pocos, su calidad es
cuestionable, casi siempre están dispersos y lo más complicado es que la
inmensa mayoría no son datos de procesos core del negocio sino de aquello
que les ha resultado más sencillo capturar. Esto en cierta forma es lógico:
hace años nadie se imaginaba que en el futuro los datos podían convertirse
en combustible primordial para la empresa y, por tanto, nadie se preocupó
de establecer una gobernanza para gestionarlos. Hoy nos damos cuenta de que
los datos, como huella del pasado, nos dan muchas pistas para predecir
comportamientos futuros y que casi todo lo que ocurre en una empresa es
capturable y convertible en “alimento” para la IA. Estas últimas
semanas me he encontrado con varios casos de organizaciones públicas y
privadas que coinciden en el mismo punto: El coste de las licencias o de la
infraestructura para la IA no les supone ningún problema, pero el estado en
que se encuentran sus datos es tan precario que primero van a tener que
hacer un esfuerzo enorme para limpiarlos y organizarlos.
Con la información
ocurre lo mismo: lo que existe documentado del quehacer y de la historia de
la empresa es muy escaso por varios motivos: A
nadie le gusta documentar (es un trabajo arduo y aburrido del que se
benefician otros), la empresa no lo exige sino que a lo que da prioridad es
a los resultados, a entregar el producto o el proyecto comprometido y
rápidamente pasar a la siguiente tarea. Y cuando por casualidad algo se documenta, resulta dificilísimo de gestionar
(cuesta encontrarlo, saber si será la última versión, aplicarlo…). Por
eso, aunque todas las organizaciones tienen pasado, casi
ninguna tiene un pasado documentado y trazable que le permita
reutilizarlo. Si, en la empresa hay procedimientos e informes que contienen
detalles de lo que se ha hecho. Pero es casi un milagro encontrar documentos
que contengan conocimiento:
por qué ganamos o perdimos un proyecto, qué salió bien y qué no salió bien,
qué deberíamos haber hecho distinto, cómo lo haremos la próxima vez, qué
hizo la competencia, qué necesitamos aprender…Es decir, no contienen el por
qué, ni el cómo (prácticas, errores, ejemplos…) ni el qué haríamos distinto
(recomendación) ni
lo que hemos aprendido. Todo ese conocimiento existe (esa es la parte
buena) pero se encuentra diseminado en los cerebros de los colaboradores
(esa es la parte mala) muchos de los cuales se han marchado de la empresa o
lo harán en un futuro no tan lejano, y eso lo hace muy difícil de
gestionar. Por eso el mes pasado escribimos que es
el conocimiento y no los datos el verdadero petróleo.
La IA y la GC se
necesitan mutuamente. Para
ofrecer respuestas confiables, la AI necesita apoyarse en una estructura
sólida de conocimiento. Sin una GC robusta como base, la IA se queda en
poco más que un proveedor sofisticado de información. Y de igual forma sin
IA, la GC sufre para asegurar que se reutiliza ágilmente el conocimiento
valioso y actualizado de la empresa.
Si
no tienes el pasado, difícilmente podrás rentabilizar una IA para que
te ayude a anticipar el futuro. Y por eso, si alimentas la IA con datos
(escasos) e información (pobre), los resultados serán decepcionantes ¿Cuál
es entonces la ruta a seguir si queremos que se cumpla la promesa de la IA?
El primer paso consiste en construir
el mapa de conocimiento crítico y
capturar y sistematizar ese conocimiento que se encuentra en la cabeza de
cada uno de los integrantes de la organización (y también en las de los
clientes, proveedores, aliados, etc.). El desafío no es solo “cosechar”
el conocimiento, eso es relativamente sencillo. La clave es implementar un
modelo de GC que se asegure de:
- Actualizar
permanentemente el conocimiento. El conocimiento es dinámico y caduca
cada vez más rápido (es como el periódico de hace 1 mes, no te sirve
demasiado) de manera que cada día hay que incorporar el nuevo
conocimiento aprendido en la organización
- Capturar no solo el conocimiento
individual sino
el colectivo. Una neurona sola, al igual que una persona sola, no
llegan muy lejos, pero todas juntas cambian el mundo. Eso significa
que la clave está en la conexión, en
la colaboración. Ojo porque las personas ni somos capaces de
expresar todo lo que sabemos ni tampoco de escribir todo lo que
decimos. Hay que guiar el proceso de captura de conocimiento de los
expertos sobre todo en los espacios de reflexión grupal donde es
esencial crear un clima de confianza para hacer que aflore el
conocimiento oculto (errores).
- la Consistencia para que no se
produzcan “conflictos” entre el conocimiento que se incorpora y
el que ya se encuentra en el modelo de IA
Para que todo ello
sea una realidad, es imprescindible que la empresa cuente con una
estrategia de GC que apunte hacia el conocimiento critico e incluya
procesos y responsables que se aseguren que se captura y se sistematiza ese
conocimiento permanentemente. Nuestro
idioma para interactuar con la IA son las preguntas, no tanto los prompt
sino saber plantear los problemas de negocio relevantes y ser capaz de
refinar las respuestas que nos entrega. A fin de cuentas,
la IA premia la experimentación.
¿No tienes una
estrategia de GC para asegurar el éxito de tu iniciativa de IA? Ya sabes
por dónde empezar. Si quieres
aprovechar la IA, gestiona tu conocimiento.
Conclusiones:
Tu empresa no podrá ser inteligente (ni
aprovechar la IA) si no gestiona
su conocimiento. Nuestro sistema económico está basado en la inteligencia.
Ya estamos en la era donde fabricamos inteligencia que es el commodity más
demandado porque sostiene la ventaja competitiva de cualquier organización.
Y la IA nos va a permitir que la inteligencia sea más barata y se
masifique. Más inteligencia siempre será una buena idea y todo indica que
de aquí en adelante, trabajaremos apoyándonos en asistentes que serán “más
inteligentes” que nosotros. Eso sí, todo dependerá del input: al igual
que la IA no podría existir sin todo el conocimiento
sistematizado presente en Internet, la IA en tu empresa depende
del conocimiento que le entregues de tu negocio.
Hasta ahora nadie se ha tomado muy en serio el
conocimiento, pero eso está a punto de cambiar. Gestionar el conocimiento
es la ventaja competitiva para aprovechar la IA. Partimos de la base de que la Inteligencia es una prioridad y la IA puede cambiarlo todo. Si la IA se alimenta
del conocimiento de la empresa, tener una estrategia de GC te coloca en
situación privilegiada. Tu empresa no puede ser inteligente si no gestiona
su conocimiento y esto es algo que hemos hecho de manera negligente. Lo
curioso es que todas
las empresas son de conocimiento, sin excepciones, solo que no se han
dado cuenta. Todas las empresas gestionan su conocimiento, aunque sea
inconscientemente y de forma poco sistemática porque de lo contrario
habrían desaparecido. Lo único que tienen, la materia prima con la que
trabajan para elaborar productos y servicios es el conocimiento de sus
empleados ¿Cuándo serán conscientes
de que esto es así? Cuando traten de implementar la IA, comprueben que
los resultados que obtienen están muy lejos de lo que esperaban y se
convenzan de que necesitan una estrategia para gestionar su conocimiento.
No olvidemos que la IA somos todos nosotros
porque es una creación nuestra que se nutre del conocimiento de todos los seres humanos, pasados, presentes y futuros. Si el reto es utilizar la
IA para desarrollar una nueva forma de ventaja cognitiva, de lo que hablamos en realidad es de conocimiento crítico ¿De qué depende el éxito de la estrategia de IA
de tu empresa? De cómo gestione el conocimiento.
En ABRA Laboratorio de Aprendizaje ya lanzamos el Club de Pensamiento Crítico. El primer encuentro de reflexión mensual con Ricardo Aronsohn es el miércoles 3 de julio y te
puedes inscribir aquí y el grupo de Linkedin que hemos creado para
interactuar lo tienes aquí.
El 9 y 23 de julio en Cadabra la magia de aprender, abordaremos las sesiones “Universidad
corporativa como estrategia de aprendizaje organizacional” con Toni Ramos, Consultor RRHH, desarrollo del talento y KAM en Cegos y “Cómo aprende una empresa de
telecomunicaciones” con David Martín, responsable de la disciplina de aprendizaje en Telefonica.
El 29 de agosto estaremos en Vilcún (Chile) en
el Seminario de Liceos Técnicos en La Araucanía organizado por Fundación del Magisterio de La Araucanía con la
conferencia “Aprender del Futuro”.
El 10 de septiembre estaremos en México y el 3
de octubre en Ecuador en el Cirion Forum
2024 impartiendo la conferencia “Tu empresa no puede ser estúpida en
un mundo de inteligencia (artificial)”.
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