Si queremos confiar en la inteligencia artificial, necesitamos entender los dos tipos de conocimiento.
Comprender el conocimiento significa que podemos distinguir dónde queremos que las máquinas realicen el trabajo rutinario y dónde queremos que las personas realicen tareas intuitivas.
Este enfoque será tan beneficioso para las empresas como para la educación.
A medida que los mundos virtual y físico se vuelven cada vez más interdependientes, el conocimiento –y la forma en que lo gestionamos– se convertirá en el ingrediente secreto para manejar la situación. Y prosperar.
Las tecnologías virtuales se están entrelazando rápidamente con nuestro mundo físico, y las empresas necesitan adaptarse. Pero eso no significa simplemente sustituir a las personas por robots ni depender de la inteligencia artificial (IA) para tomar todas nuestras decisiones.
Esto se debe a que la tecnología, aunque poderosa, es solo una parte de la ecuación. De hecho, la inteligencia humana será uno de los activos más valiosos de la actual Cuarta Revolución Industrial (FIR, por sus siglas en inglés), y las empresas podrían fracasar si no logran encontrar el equilibrio adecuado entre la tecnología automatizada y los conocimientos humanos.
Todo esto se reduce a la gestión del conocimiento. Al dirigir equipos formados tanto por personas como por máquinas, los directivos necesitan comprender los dos grandes tipos de conocimiento –implícito y tácito– y cómo utilizar mejor cada uno de ellos.
¿Cómo hemos llegado hasta aquí?
“La Cuarta Revolución Industrial crea un mundo en el que los sistemas virtuales y físicos de fabricación cooperan entre sí de forma flexible a escala global,” escribió fundador y presidente ejecutivo del Foro Económico Mundial, Klaus Schwab, en su libro de 2016 La cuarta revolución industrial.
En el mismo libro acuñó precisamente el término, escribiendo: “Estamos al inicio de una revolución que cambia radicalmente la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos unos con otros.”
Al igual que las tres revoluciones industriales anteriores, la FIR cambiará profundamente la forma en que vivimos y la manera en que operan las empresas. Las revoluciones precedentes nos trajeron desde las máquinas de vapor y la mecanización hasta la electricidad y la producción en masa. Más recientemente, la tercera añadió la digitalización y los ordenadores a la ecuación.
La FIR ya está provocando cambios sísmicos en muchos sectores. Y lo que es más importante, verá la convergencia de nuestras experiencias físicas con tecnologías en rápido avance, como la IA, el aprendizaje automático, la realidad virtual y aumentada, la robótica, la bioingeniería y la computación en la nube.
Difuminará las fronteras entre lo online y lo offline, y entre lo tecnológico y lo biológico: piensen en el reconocimiento de voz automatizado en tiempo real, los drones de rescate en catástrofes, la edición genética y los chatbots de atención al cliente impulsados por IA.
Aunque muchos describen la FIR como una revolución virtual, eso solo es la mitad de la historia. En esencia, la FIR es también una revolución del conocimiento: en adelante, nos basaremos en una combinación de inteligencia humana y artificial para crear empresas, servicios y productos verdaderamente transformadores.
¿Realmente sabe qué es el conocimiento?
Para tener éxito durante la FIR, los líderes empresariales deben entender primero cómo funciona el conocimiento. En resumen, existen dos tipos: explícito y tácito.
El conocimiento explícito puede articularse, cuantificarse, codificarse, compartirse y programarse con facilidad. Por ejemplo: manuales de empresa, informes de investigación, documentos técnicos (white papers), vídeos didácticos y conjuntos de datos. Se programan en tareas y procedimientos rutinarios, que después se asignan a las máquinas.
En cambio, el conocimiento tácito es mucho más difícil de definir. Es intangible, abarca desde los conocimientos adquiridos a través de experiencias personales hasta la experiencia acumulada e incluso los instintos básicos.
Por ejemplo, un representante de ventas veterano puede intuir de forma natural que puede cerrar una operación, mientras que un médico puede tener el instinto de solicitar una prueba diagnóstica para una enfermedad que no encaja con los síntomas de un paciente.
Las personas pueden transmitir fácilmente el conocimiento explícito a las máquinas, pero resulta significativamente más difícil, si no imposible, que una máquina interiorice y reproduzca el conocimiento tácito.
Dicho esto, el conocimiento tácito no tiene por qué existir aislado.
Podemos captar parte del conocimiento tácito mediante entrevistas, formación, mentoría, talleres y foros. Una empresa puede después transcribir, analizar y organizar los conocimientos utilizando software de reconocimiento de voz basado en IA para crear un valioso banco de conocimiento institucional y formar a los nuevos empleados.
La gestión del conocimiento determinará el éxito empresarial
La forma en que gestionamos el conocimiento influirá en todos los aspectos de las operaciones empresariales, desde los procedimientos de rutina hasta la formación, la toma de decisiones de alto nivel y la atención al cliente. Es natural que muchas personas se hayan resistido a la FIR, temiendo que los robots o la automatización hagan prescindibles a los seres humanos. Pero, en realidad, solo cambiará la naturaleza de nuestras funciones.
En los últimos 15 años, la tecnología eliminó 800.000 empleos en el Reino Unido, pero creó 3,5 millones de nuevos puestos. Cabe destacar que, de media, estos nuevos empleos pagaban 10.000 libras más al año que los que se perdieron, lo que supuso unos 140.000 millones de libras para la economía británica, según un estudio de Deloitte UK.
La IA y las máquinas se hicieron cargo de las tareas rutinarias y repetitivas basadas en el conocimiento tácito, elevando a las personas a puestos que requerían inteligencia, creatividad, experiencia, instinto y talento: conocimiento implícito.
Al señalar la importancia de este cambio, Schwab escribió: “Estoy convencido de una cosa: que en el futuro, el talento, más que el capital, será el factor de producción decisivo.”
Por supuesto, la gestión del conocimiento adopta formas distintas según el sector. Por ejemplo, en la banca, las empresas ya han automatizado procesos rutinarios como los depósitos, las transferencias e incluso las consultas habituales de atención al cliente.
Mientras tanto, las personas se encargan de las operaciones de alto nivel y de los problemas de atención al cliente más complejos.
El trading ha seguido una trayectoria similar. Aunque las máquinas pueden gestionar operaciones básicas, los analistas con amplios conocimientos tácitos gestionan estrategias de negociación complejas e introducen los datos reales –qué, cuándo y cuánto comprar y vender– para programar, en primer lugar, los algoritmos de negociación.
Gestión del conocimiento en la educación
En el ámbito educativo también existe un enorme potencial para mejorar la gestión del conocimiento.
Las escuelas podrían automatizar los objetivos de aprendizaje centrados en el conocimiento explícito –ya sean las tablas de multiplicar o los principios de química– así como las tareas administrativas, el papeleo, la planificación de las clases, la gestión de inventarios y la preparación de materiales.
Esto liberaría a los docentes, que ya están sobrecargados, para centrarse en tareas más intuitivas, como fomentar el pensamiento crítico, la creatividad, la retroalimentación personalizada, la formación práctica, el coaching, la mentoría y la formación profesional en contextos reales.
Por el contrario, el sector sanitario depende del conocimiento tácito: es enormemente complicado codificar años de formación médica, ya que muchos síntomas, diagnósticos y tratamientos no siguen patrones previsibles. Y el coste de los datos erróneos son vidas humanas
Sin embargo, la IA podría aplicarse al diagnóstico. Por ejemplo, las personas pueden entrenar a las máquinas para leer resultados de pruebas y radiografías y, después, ofrecer un diagnóstico preliminar antes de que un médico recomiende un tratamiento.
Independientemente del sector, si los líderes empresariales comprenden y gestionan verdaderamente el conocimiento tácito y explícito, podrán optimizar sus operaciones, crear mejores productos y servicios y, en última instancia, prosperar durante la Cuarta Revolución Industrial.
James Lin es doctor (Ph.D.) por el Instituto Tecnológico de Massachusetts, con especialización en modelización integrada de energía, economía y medio ambiente.
