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Conocimiento tácito: ¿el único lugar donde la IA no llega?
Nuestra intuición nos permite obtener información y aprendizajes de un modo muy difícil de sistematizar; hay capacidades en las que realmente somos irremplazables
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PARA LA NACIONSonia Jalfin
Somos ultra competentes para notar que la persona que nos llama está enojada, antes de que termine de decir la primera palabra. Igual de eficaces para detectar que, en la habitación a la que acabamos de entrar, estaban hablando de nosotros. El psicólogo experimental Daniel Kahneman usa estos ejemplos para referirse a nuestra intuición experta: todo eso que hacemos con capacidad superlativa, pero sin saber bien cómo.
Es como esa escena de película en la que un gran maestro de ajedrez pasa al lado de una partida en la plaza y, sin detenerse, dice: “blancas, mate en tres”. La diferencia es que algunas intuiciones expertas las tenemos todos –como la de detectar que nos “sacaron el cuero”– y otras son muy exclusivas y solo algunos la tienen, como la del gran maestro de ajedrez.
En todos los casos, lo difícil es transmitir ese conocimiento a otros. No podríamos enumerar una serie de pasos para llegar a esa misma conclusión que nos llega como evidente. Mucho menos ponerlo en un Power point. Para el mundo del trabajo es un problema. ¿Cómo transmitir el conocimiento tácito de un empleado a otro, cuando alguien se jubila o llega alguien nuevo?”
En todos los casos, lo difícil es transmitir ese conocimiento a otros. No podríamos enumerar una serie de pasos para llegar a esa misma conclusión que nos llega como evidente. Mucho menos ponerlo en un Power point. Para el mundo del trabajo es un problema. ¿Cómo transmitir el conocimiento tácito de un empleado a otro, cuando alguien se jubila o llega alguien nuevo?
La respuesta convencional tiene miles de años y es artesanal: nada mejor para aprender algo que ver a un colega haciéndolo y repetir el proceso a su lado, pacientemente, como un aprendiz. La dificultad radica en que los procesos de trabajo hoy son complejos y muchas veces inmateriales. El trabajo intelectual es más difícil de ver en acción. A eso se suma que ya no solemos estar en la misma sala, sino en una videollamada, o mirando un tutorial. Y no hay nada más aburrido que un tutorial. Por algo los videos para renovar el registro están llenos de preguntas capciosas y pruebas intermedias para evitar que los pasemos en fast forward.
Descubrió que en las horas de espera y en las comidas se compartían historias que enseñaban qué hacer en situaciones inesperadas. Claro que nadie puede confiar en que el conocimiento circule sólo por poner una cafetera
Un profesor de la escuela de negocios Johns Hopkins, Christopher Myers, investigó cómo las anécdotas pueden ser un puente para transmitir conocimiento implícito. Su trabajo etnográfico se enfocó en un equipo de enfermeros que lleva heridos en helicóptero del lugar de un accidente al hospital. Descubrió que en las horas de espera y en las comidas se compartían historias que enseñaban qué hacer en situaciones inesperadas. Claro que nadie puede confiar en que el conocimiento circule sólo por poner una cafetera.
La llegada de la inteligencia artificial expone estas dificultades como nunca. Vivimos un auge del acceso al conocimiento. Las bases de datos con contenido de cualquier tipo, desde procesos industriales a recetas de cocina, hoy se exprimen con renovada eficacia. Todo ese conocimiento disponible es una red de nodos que nos permite ver cómo se agrupan las ideas, e interrogarlas sin necesidad de conocer las palabras exactas que las expresan, apelando directamente a los conceptos. Hay una fiebre del oro del knowledge management. Las empresas hacen chatbots para que los empleados consulten sus políticas internas. Los centros de investigación, para que sus investigadores recuerden los hallazgos de sus propios colegas. Los estudios de abogados, para explorar leyes. En suma, todos corremos a aprovechar el conocimiento explícito, el que está en los documentos, y en internet.
Pero el conocimiento implícito sigue siendo una frontera. No es que la IA se rinda frente a él. Hay algoritmos que leen entre líneas, tratando de inferir lo no dicho. Hay sistemas que tratan de capturar lo que no sabemos que sabemos. El experto en machine learning Marcelo Rinesi trabajó en un proyecto para extraer y codificar experiencia de un grupo de expertos en seguros. Ahora hace lo mismo con criterios médicos. Son aplicaciones complejas, lentas y promisorias de la IA.
Mientras tanto, el conocimiento implícito es nuestro refugio. No sabemos cómo lo obtuvimos y nos cuesta transmitirlo. Pero por eso mismo nos vuelve, de momento, irremplazables.
La autora es directora de Sociopúblico
Tipo de trabajo:opinión
