“En una economía donde la única certeza es la incertidumbre, la única fuente segura de ventaja competitiva duradera es el conocimiento.”
Ikujiro Nonaka
En síntesis: Muchas organizaciones adoptan la IA empezando por las herramientas, no por la estrategia. El reto menos visible: cómo aprende la organización. La espiral de Nonaka (socialización, externalización, combinación, internalización) convierte la experiencia individual en conocimiento colectivo. Sin estrategia clara, la IA queda en unos pocos; nunca es capacidad de todos.
Hace más de treinta años, Ikujiro Nonaka formuló una idea que sigue teniendo una enorme vigencia: las organizaciones no aprenden simplemente porque acumulen información. Aprenden cuando el conocimiento circula, se comparte, se hace explícito y termina incorporándose a la forma de trabajar.
Su conocido modelo SECI explica este proceso a través de cuatro movimientos: socialización, externalización, combinación e internalización. Puede parecer un planteamiento académico, pero resulta sorprendentemente útil para entender uno de los grandes retos que tenemos hoy con la inteligencia artificial: conseguir que deje de ser una herramienta que utilizan algunos (los “elegidos”) y se convierta en una verdadera capacidad de la organización.
En los últimos meses estoy viendo cómo muchas organizaciones están abordando la adopción de la IA siguiendo caminos bastante similares. Y también percibo que, en demasiados casos, el proceso no empieza por donde debería: la estrategia.
Antes de hablar de herramientas, licencias o casos de uso, tendría sentido responder a algunas preguntas básicas. ¿Para qué queremos utilizar la IA? ¿Dónde puede generar más valor? ¿Qué problemas queremos resolver? ¿Qué queremos hacer de forma diferente? ¿Cuáles son nuestras prioridades?
Sin embargo, la realidad que observo es bastante más pragmática. Las organizaciones han empezado a moverse. Identifican determinados perfiles o puestos, proporcionan formación en la herramienta seleccionada, contratan licencias, detectan casos de uso y comienzan a establecer modelos de gobierno para evaluarlos, priorizarlos y autorizarlos.
Es comprensible. La velocidad con la que está evolucionando la IA invita a experimentar y hace difícil esperar a tener todas las respuestas. El problema aparece cuando la experimentación se convierte en el camino y no existe una dirección suficientemente clara que la oriente.
Pero hay otro reto que me parece menos visible y al que quizá estamos prestando todavía menos atención: cómo aprende la organización de todo lo que está ocurriendo.
Y aquí es donde Nonaka resulta especialmente interesante.
Mientras se despliegan herramientas y se ponen en marcha casos de uso, las personas prueban, experimentan, descubren nuevas posibilidades, encuentran formas de hacer mejor determinadas tareas y aprenden de sus propios aciertos y errores. Después comentan lo que han descubierto con otros compañeros, intercambian formas de trabajar o enseñan cómo han resuelto un problema.
Es la socialización de Nonaka: aprendemos de la experiencia de los demás.
Pero buena parte de ese conocimiento corre el riesgo de quedarse en quienes lo han adquirido. Podemos saber que alguien utiliza muy bien la IA para preparar una reunión, analizar un documento o desarrollar una propuesta, sin saber exactamente cómo lo hace.
El siguiente paso es la externalización: convertir ese conocimiento individual en algo que pueda ser compartido. Explicar qué hacemos, cómo lo hacemos, qué instrucciones funcionan, qué errores hemos cometido y en qué situaciones aporta realmente valor.
Aquí comienza a producirse un cambio importante. La experiencia deja de pertenecer exclusivamente a una persona y empieza a convertirse en conocimiento de la organización.
Después llega la combinación. Las distintas experiencias se conectan entre sí. Lo aprendido por diferentes equipos permite identificar buenas prácticas, diseñar nuevos procesos, mejorar casos de uso, establecer criterios y desarrollar formas de trabajo comunes.
Ya no tenemos simplemente personas utilizando IA. Empezamos a tener una organización que sabe cómo utilizarla.
Y finalmente aparece la internalización. Lo aprendido deja de necesitar permanentemente una guía o manual porque se incorpora a la manera habitual de trabajar. Las personas utilizan la IA con naturalidad, entienden cuándo tiene sentido recurrir a ella, saben cómo revisar sus resultados y desarrollan nuevas capacidades a partir de su uso.
La IA deja entonces de ser “la nueva herramienta” y pasa a formar parte del trabajo.
Esta mirada ayuda a entender por qué la adopción de la IA es bastante más que un proyecto tecnológico.
Nonaka describía la creación de conocimiento como una espiral. El conocimiento pasa continuamente de las personas a la organización y de la organización de nuevo a las personas, enriqueciéndose en cada vuelta.
Con la inteligencia artificial estamos viviendo precisamente ese proceso.
Cada experimento, cada conversación entre compañeros, cada error compartido, cada caso de uso documentado y cada nueva forma de trabajar pueden alimentar esa espiral.
La diferencia no estará tanto en qué herramienta elija cada organización como en su capacidad para hacer girar esa espiral: convertir lo que aprende cada persona en algo que aprende toda la organización. Ahí es donde la IA deja de ser una herramienta en manos de unos pocos y se convierte, de verdad, en una capacidad de todos.
Puede que la pregunta que importe no sea qué IA vamos a usar, sino qué está aprendiendo nuestra organización mientras la usa.
Sigue leyendo:
- El reto del aprendizaje continuo
- La absurda estrategia de lanzar el producto a la caza del cliente
- Del saber al hacer
Ya lo decía Lucio Anneo Séneca, nacido en Córdoba alrededor del año 4 a.C. y fallecido en Roma en el 65 d.C. Proviene de sus Cartas a Lucilio, específicamente de la carta 71, donde escribió: “Ningún viento es favorable para quien no sabe a qué puerto se dirige”