Muchas organizaciones quieren construir asistentes de inteligencia artificial para responder preguntas, orientar procesos o ayudar a tomar decisiones, aunque antes de pensar en la herramienta conviene revisar dónde vive realmente el conocimiento, porque si las respuestas importantes están repartidas entre documentos viejos, conversaciones, correos y la memoria de unas pocas personas, la IA solo podrá trabajar con fragmentos, de la misma forma en que una receta incompleta puede indicar los ingredientes y aun así no explicar el punto exacto que solo conoce quien la ha preparado durante años.
Pensemos en una persona con mucha experiencia que recibe una solicitud y, antes de aprobarla, revisa un dato adicional que no aparece en ningún procedimiento, porque hace tiempo aprendió que cierto tipo de caso suele traer un riesgo oculto, mientras alguien nuevo puede seguir todos los pasos escritos y llegar a una decisión equivocada, no porque le falte capacidad, sino porque la organización nunca convirtió aquella experiencia en una regla que otros pudieran consultar, de modo que cuando esa persona se ausenta el problema no es que se haya perdido un documento, sino que desapareció una parte de la forma en que la empresa entiende su propio trabajo.
Hacer visible ese conocimiento no significa pedirle a cada experto que escriba un manual enorme, sino aprender a capturar las preguntas que resuelve, las razones detrás de sus decisiones, las excepciones que reconoce y los casos que cambiaron su manera de actuar, porque una buena conversación, una reunión bien documentada o el análisis de una situación real pueden enseñar más que cien páginas llenas de pasos sin contexto, siempre que quede claro qué se decidió, por qué se decidió, hasta dónde aplica y quién debe revisar la respuesta cuando aparezca algo distinto.
Tampoco basta con reunir archivos y conectarlos a un buscador, porque el conocimiento necesita responsables, fechas, permisos y una forma de reconocer cuándo una fuente dejó de ser válida, ya que una inteligencia artificial puede encontrar rápidamente una respuesta y aun así equivocarse si el documento está desactualizado, si dos áreas usan criterios diferentes o si nadie definió cuál versión debe considerarse correcta, por eso muchas fallas atribuidas a la herramienta comienzan antes, cuando la organización todavía no puede explicar con claridad el proceso que espera automatizar.
El objetivo no debería ser reemplazar a las personas que saben, sino ampliar el alcance de lo que han aprendido, permitiendo que el equipo consulte criterios comunes, que los nuevos integrantes comprendan más rápido el contexto y que los expertos puedan concentrarse en los casos realmente difíciles, porque cuando solo una persona sabe por qué se hacen las cosas de cierta manera no existe todavía un sistema de conocimiento, existe una dependencia, y la pregunta más sencilla para reconocerla es también la más incómoda: si esa persona no estuviera mañana, ¿la organización sabría continuar o tendría que empezar a descubrirlo todo de nuevo?
Pregunta para conversar:
¿Qué parte del criterio de tu organización todavía vive solo en la cabeza de una persona?
