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La IA socava el monopolio humano del conocimiento tácito
Las empresas innovadoras deben velar por que humanos y máquinas compartan lo que saben.
Las empresas basadas en el conocimiento tienen ante sí el reto de lograr que sus empleados compartan con los demás la experiencia y los saberes adquiridos, y convertir así el conocimiento tácito individual en inteligencia organizacional. La IA incorpora una nueva fuente de conocimiento a la ecuación, de modo que las compañías deben asegurarse además de que máquinas y empleados intercambien lo que saben.
Para Ikujiro Nonaka, influyente teórico de la dirección de empresas fallecido en 2025, la innovación en las empresas basadas en el conocimiento depende precisamente de su capacidad para crear un entorno fértil en el que el conocimiento organizacional pueda crecer. Ese crecimiento, según Nonaka, se produce mediante la constante interacción entre el conocimiento tácito (que es intuitivo, ambiguo y no lineal) y el explícito (recogido en manuales, analizado y enseñado).
En un artículo para un especial de Organization Science sobre el legado de Nonaka, Eduard Talamàs (IESE), Aaron Chatterji (Universidad de Duke) y Daniel Rock (Universidad de Pensilvania) exploran cómo la IA se suma al proceso de creación de conocimiento.
Las ideas de Nonaka son más relevantes que nunca, concluyen los autores. Pero mientras que Nonaka concebía un ciclo de innovación que arranca cuando los empleados con experiencia comparten lo que saben, la IA introduce un elemento nuevo: el conocimiento tácito de las máquinas. Es lo que la IA aprende con el tiempo: un conocimiento que no sigue reglas explícitas y que puede resultar difícil de articular o explicar.
Del conocimiento tácito individual al conocimiento organizacional compartido
En su libro de referencia La organización creadora de conocimiento, Nonaka sostiene que una organización desarrolla conocimiento en un proceso de cuatro fases:
1. Externalización
El conocimiento tácito que poseen los empleados a título individual se articula y se transforma en conocimiento explícito.
2. Socialización
Ese conocimiento se comparte con el resto de las personas de la organización.
3. Combinación
Los distintos puntos de vista individuales lo enriquecen hasta convertirlo en conocimiento nuevo.
4. Interiorización
Un mayor número de personas vuelve a interiorizar el nuevo conocimiento, más rico y subjetivo, y este pasa a ser el punto de partida de otro ciclo de creación de conocimiento.
Los conocimientos tácito y explícito vuelven a interactuar de forma dinámica, pero en un nivel superior. La innovación surge a medida que el conocimiento asciende en espiral.
5 formas de compartir conocimiento entre humanos y máquinas
Llega la IA, una tecnología que, a diferencia de sus predecesoras, aprende de los datos y no sigue reglas definidas de forma explícita, de modo que desarrolla un tipo de conocimiento también difícil de articular o explicar: el conocimiento tácito de las máquinas. En la era de la IA, un desafío crucial para las empresas es que el conocimiento humano y el de las máquinas estén disponibles el uno para el otro.
Para Chatterji, Rock y Talamàs, el proceso de intercambio y conversión de este conocimiento se produce en cinco movimientos, el último de los cuales conecta una máquina con otra:
Codificación
Del conocimiento explícito al conocimiento tácito de las máquinas
Las empresas pueden alimentar un sistema de aprendizaje con documentos, fórmulas, relaciones entre variables científicas, especificaciones técnicas y otros registros. Con este material, las máquinas establecen relaciones internas que dan forma a lo que reconocen y proponen.
Incorporación
Del conocimiento tácito humano al conocimiento tácito de las máquinas
El conocimiento tácito humano puede transferirse en parte a las máquinas mediante decisiones, demostraciones, correcciones, valoraciones y modificaciones. Este proceso es análogo a la socialización de Nonaka, pero en él intervienen máquinas.
Extracción
Del conocimiento tácito de las máquinas al conocimiento explícito humano
Las máquinas expresan lo que han aprendido en forma de predicciones, diseños, hipótesis o recetas. Este proceso refleja la externalización de Nonaka, del conocimiento tácito humano al conocimiento explícito humano.
Asimilación
Del conocimiento tácito de las máquinas al conocimiento tácito humano
Las personas también pueden aprender de las máquinas mediante la observación, experimentación y práctica. La asimilación es el proceso inverso de la incorporación: del mismo modo que el conocimiento tácito humano da forma al de las máquinas, el de estas reconfigura el conocimiento humano.
Transferencia entre máquinas
Del conocimiento tácito de una máquina al conocimiento tácito de otra
Crear conocimiento tácito de las máquinas es costoso, pero el coste adicional de transferirlo de una a otra es relativamente bajo. Una vez almacenado en los parámetros del modelo, en su arquitectura, en sus embeddings (representaciones numéricas de los datos), en sus memorias o en otros formatos que las máquinas pueden leer, puede copiarse, condensarse en un modelo más pequeño, adaptarse a otra tarea, ofrecerse mediante una API o integrarse en otro sistema.
Esto difiere sustancialmente del conocimiento tácito humano, que viaja despacio a través de las interacciones interpersonales. El conocimiento tácito de las máquinas, en cambio, puede moverse a gran escala y a la velocidad del software, aunque nunca llegue a articularse por completo. Un modelo entrenado en una organización puede servir de punto de arranque para otro modelo, producto, flujo de trabajo u organización.
Para los autores, la IA da aún más peso a la intuición de Nonaka: las empresas que quieran innovar y prosperar deben crear un entorno en el que el conocimiento pueda transferirse y ampliarse. Pero en la era de la IA, ese espacio debe compartirse ahora entre humanos y máquinas.
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