Una de las características que asociamos con la experiencia es la de alguien con un tesoro de conocimientos compuestos que puede recordar, sintetizar y aplicar a nuevas situaciones. Refiriéndose a Warren Buffet como ejemplo, el autor Shane Parrish lo describe como el «archivador de conocimientos almacenados en el cerebro de Warren Buffett».
En el caso de Buffett, dedicó mucho tiempo a leer en profundidad sobre ideas y empresas que le interesaban y visitó una amplia gama de empresas durante horas para comprenderlo todo, desde la producción hasta la gestión. A día de hoy, lee cientos de informes anuales de empresas de una amplia gama de sectores que no son de su propiedad. Todo para decir que es un voraz consumidor de información.
Parrish argumenta que Buffet hace algo diferente de lo que muchos de nosotros hacemos: la mayoría de nosotros consumimos «información que caduca», mientras que Buffet consume información con una «larga vida media». ¿Por qué esto es tan importante? Porque se centraba en información que cambiaba lentamente con el tiempo, lo que le permitía acumular conocimientos.
Información con fecha de caducidad vs. conocimiento compuesto
Tal como la describe Parrish, la información caduca tiene un ciclo de vida muy corto. Se comercializa para ti. Carece de matices. Es fácilmente digerible.
También se suministra en grandes cantidades y de innumerables formas que favorecen nuestro hábito de buscar información rápida y comprimida. Esto es lo que James Gleick reconoció en 2011 como «una inundación, donde la información es barata y abundante y ubicua». En todo caso, esto es aún más cierto hoy en día.
No es porque la gente se proponga ser trivial en sus esfuerzos por aprender. Hay presiones de tiempo que restringen cuánto tiempo o con qué frecuencia podemos investigar nuestros intereses. El mero volumen de información que se publica cada día es abrumador, al igual que una variedad de medios de comunicación igualmente abrumadora. Es más fácil. Sobre todo, nos hemos acostumbrado a depender en gran medida de los ordenadores para que guarden nuestros conocimientos por nosotros.
El conocimiento compuesto se asocia a la pericia que alguien adquiere mediante el aprendizaje y el desarrollo constantes a lo largo del tiempo. Un experto puede componer sus conocimientos en un conjunto de habilidades (por ejemplo, un analista que domina las hojas de cálculo y las fórmulas), una profesión (como un ingeniero familiarizado con múltiples lenguajes y tecnologías) o una competencia (por ejemplo, un consultor que entrena a ejecutivos en la toma de decisiones y la innovación).
Este tipo de conocimiento llega a través de la persistencia, el aprendizaje permanente y los esfuerzos constantes durante un largo periodo de tiempo. En lugar de confiar en otros para que nos ofrezcan información rápida, podemos indagar en los detalles nosotros mismos y pensar por nuestra cuenta. En cualquier situación nueva, este tipo de experto adaptativo tiene la ventaja de la flexibilidad cognitiva y el reconocimiento de patrones que le guían hacia decisiones bien fundadas.
Llega la IA
Aunque GPT significa Transformador Generativo Preformado, podría ser útil conservar un significado anterior e igualmente válido: Tecnología de Propósito General, como defiende Ethan Mollick. Podemos enmarcar la GPT como análoga a la Revolución Industrial o a Internet. Advierte que muchos dirigentes creen que el principal objetivo de la tecnología es la eficiencia, en la que la IA se convierte en una forma de reducir costes.
En cambio, cualquier ventaja real en la IA «provendrá de la experiencia de sus empleados, necesaria para desbloquear la experiencia latente en la IA». Necesitamos expertos, con ese conocimiento profundo y compuesto, tanto para construir como para ampliar las capacidades que queden disponibles a través de la IA.
La IA es todavía lo bastante nueva como para que sólo estemos especulando sobre cómo afectarán las tecnologías de la IA al aprendizaje y la experiencia. Los trabajadores del conocimiento, podemos enfrentarnos a retos como:
- Habilidades obsoletas. Algunas habilidades estarán dirigidas principalmente por la IA, y la IA será más competente en ellas. Esto está prácticamente garantizado.
- Dependencia de la IA. Si antes externalizábamos la capacidad de conocimiento a los ordenadores, ahora sólo va a ir a peor. La externalización de la toma de decisiones a la IA es un tema candente de debate como uno de los escenarios futuros potenciales más aterradores.
- Sesgos, datos sesgados, información falsa e intenciones maliciosas. Cualquier información en la que confiemos para componer nuestro conocimiento puede ser cada vez menos fiable. A medida que se nos pida que incorporemos la IA a la práctica, también habrá consideraciones éticas relacionadas con la privacidad/uso de los datos que tendremos que sortear.
- Competencia por la experiencia humana. En la medida en que se dé a la IA el alcance para resolver problemas complejos, adjudicar opciones y tomar decisiones estratégicas.
Un camino a seguir
Aunque las herramientas están cambiando y se requerirá más diligencia, los expertos seguirán teniendo un papel importante en el trabajo y en la sociedad. Hay algunos aspectos de cómo su relación con la construcción del conocimiento se verá reforzada con la IA:
- Automatización de tareas. En cualquier campo, hay tareas en las que la IA será mejor. Aquí hay dos consideraciones. Esto es bueno porque habrá más tiempo para centrarse en tareas de más alto nivel y tareas creativas, así como en la innovación (y estoy seguro de que la IA puede proporcionar algo de inspiración), pero seguimos necesitando humanos en el bucle que comprendan los principios y procesos subyacentes de esas tareas.
- Visión de los datos. Incluso con expertos en la materia, hay tantos datos disponibles que a veces se da el caso de que «no sabemos lo que no sabemos». La IA puede procesar grandes cantidades de datos rápidamente, proporcionando perspectivas que a los humanos les llevaría mucho más tiempo descubrir.
- Más formas de experimentar. Los expertos con un profundo conocimiento del dominio son realmente buenos viendo patrones y aplicando ideas de un conjunto de problemas a otro. En lo que probablemente pueda ayudar la IA es en potenciar su capacidad para probar escenarios «y si…», comprobar/verificar patrones o extrapolar una «corazonada» para ver a dónde conduce.
- Acelera la resolución y el análisis de problemas. Una de las ventajas de los conjuntos de herramientas de IA es que pueden aprender de ejemplares. Utilizar «plantillas» o resultados de expertos ayudará a éstos a aplicar más rápidamente lo que saben, pero también permitirá que otros se beneficien. Los expertos de toda la empresa deben participar en el aprendizaje de los modelos y en su entrenamiento.
- Aprendizaje personalizado. Las plataformas de IA pueden adaptar los contenidos y mejorar los recursos disponibles para el aprendizaje permanente. Pero, como Buffet, siempre debes buscar los materiales fuente que descubras de esta forma. El aprendizaje profundo no se producirá si utilizas la IA Generativa como una forma tramposa de ser un «experto»: realmente no está optimizada para eso.
- Verificador de ideas personales. Los expertos buscan puntos de vista opuestos como forma de comprobar sus propios puntos de vista y reforzar sus conocimientos. A veces no hay nadie cerca que pueda desempeñar ese papel. La IA está preparada para ello: puedes asignarle un papel o un punto de vista y abogará por él, y tú puedes utilizar las interacciones para comprobar mejor tu punto de vista.
- Ética y configuración de la IA. Es esencial aplicar la IA de forma responsable y ética. Sabemos que ya hay sesgos y rasgos engañosos que evolucionan en los Grandes Modelos de Lenguaje. Los expertos tienen que estar ahí para dar forma al desarrollo de la IA.
Sigue buscando nueva información, profundiza en los temas que te interesan y construye una sólida base de conocimientos que puedas aprovechar a lo largo de tu carrera. Puede que cambie la forma de hacerlo, pero el aprendizaje permanente seguirá siendo un compromiso digno.
A medida que la IA siga evolucionando, será inevitable que los expertos tengan que adoptar estos cambios y aprovechar las herramientas de la IA para mejorar su aprendizaje y crecimiento profesional:
- Mantén la curiosidad. Mantén la mente abierta y estate dispuesto a explorar nuevas tecnologías de IA y tecnologías ajenas a la IA en tu viaje de aprendizaje. Compilar conocimientos será el trabajo de toda una vida de aprendizaje constante y profundo que se produce de muchas maneras: leyendo, interactuando, observando, haciendo.
- Invierte en aprendizaje. Aprovecha las plataformas educativas impulsadas por la IA para mantenerte a la vanguardia en tu campo y exponerte a nuevos recursos y datos originales que pueden dar forma a tus conocimientos y ampliar los contextos y aplicaciones que consideres.
- Mantente flexible. Sé flexible y prepárate para adaptarte a nuevas formas de trabajar a medida que la IA siga transformando nuestras formas de aprender y trabajar.
La próxima generación de expertos verá la IA como una cointeligencia en el largo juego del conocimiento compuesto.
