Gestión del conocimiento ¿solo para nerds?

Hace unos días la presidenta del directorio de SQM, Gina Ocqueteau, publicó una columna llamada, “El conocimiento como un activo estratégico”. Tanto me sorprendió esa columna, que me animó a escribir estas ideas.

Pensé que aún estábamos lejos de considerar el conocimiento como un activo estratégico. Sin embargo, al parecer dejó de ser un tema reservado al mundo de los “nerds”. Afortunadamente.

En este contexto se hace especialmente pertinente relevar la importancia de la gestión del conocimiento, las tecnologías digitales y, en particular, de la inteligencia artificial.

Durante los últimos años, la conversación sobre inteligencia artificial ha estado principalmente asociada a la automatización, la eficiencia operativa y la productividad. Sin embargo, desde mi experiencia trabajando en gestión del conocimiento, innovación y transformación digital, considero que el potencial es mucho más profundo: la inteligencia artificial debiera estar asociada a los procesos de creación, transferencia, utilización y generación de nuevo conocimiento.

Esta diferencia es relevante porque el conocimiento, aunque no sea un tema “interesante” y más asociado a perfiles nerd, ha sido uno de los principales generadores de valor en las organizaciones. La capacidad de aprender más rápido que los competidores, reutilizar experiencias previas, transferir capacidades entre equipos y convertir información en decisiones efectivas, desarrollar nuevas capacidades, generar tecnologías e innovar, es lo que diferencia a las organizaciones que lideran en sus respectivas industrias, de aquellas que simplemente reaccionan a los cambios.

Me ha tocado participar en iniciativas de gestión del conocimiento en diversos contextos, en innovación, en transformación digital, en transferencia tecnológica y difusión de conocimientos, uno de los aprendizajes más importantes que he tenido, es el de distinguir entre dos enfoques que, aunque relacionados, responden a lógicas distintas de gestión: gestionar el conocimiento como un objeto (más cercano al uso de las tecnologías de la información) y gestionar el conocimiento como un proceso (más cercano a la personas y las tecnologías sociales).

El conocimiento como objeto: preservar y acceder

Durante décadas, gran parte de los esfuerzos de gestión del conocimiento se concentraron en capturar información y almacenarla para su reutilización futura. Bajo esta lógica se desarrollaron repositorios documentales, sistemas de lecciones aprendidas, bibliotecas técnicas, bases de conocimiento, procedimientos y plataformas colaborativas. El objetivo era evitar que el conocimiento se perdiera cuando las personas abandonaban la organización y facilitar que otros pudieran acceder a experiencias previas.

La llegada de la inteligencia artificial permite dar un salto muy significativo en este modelo. Ahora es posible consultar miles de documentos mediante lenguaje natural, identificar relaciones entre proyectos ejecutados en distintos momentos, resumir información compleja y encontrar conocimiento relevante en segundos.

Sin embargo, aunque valiosa, ya que permite fortalecer el capital estructural (en la jerga del capital intelectual) de las organizaciones, esta visión sigue considerando al conocimiento como un activo relativamente estático que debe ser almacenado y recuperado, mucho más cercano al concepto de información.

El conocimiento como proceso: aprender para crear valor

Cuando gestionamos el conocimiento como un proceso, la situación es distinta. El conocimiento deja de ser algo que se almacena y pasa a ser algo que se crea, comparte, transforma y aplica continuamente. Esa gestión del conocimiento tiene que ver entonces con personas colaborando, compartiendo, ideando y ejecutando acciones.

El foco en este caso ya no está en los documentos y la información, sino en el aprendizaje organizacional y la creación de valor. Así, el valor surge cuando las personas combinan experiencias, conectan disciplinas distintas, resuelven problemas inéditos y generan nuevas formas de actuar y producir.

No cabe duda de que este se ha convertido en uno de los grandes desafíos de las organizaciones. Los avances tecnológicos acelerados, el envejecimiento de la fuerza laboral, la creciente movilidad del talento y la necesidad permanente de adquirir nuevas capacidades están transformando el conocimiento en un recurso cada vez más escaso y estratégico.

En este ámbito de gestión del conocimiento, la inteligencia artificial adquiere un rol completamente diferente. Ya no se limita a recuperar información existente. Además de automatizar, comienza a formar parte activa de los procesos organizacionales de aprendizaje y toma de decisiones en entornos complejos.

Puede, por ejemplo, identificar patrones no evidentes en grandes volúmenes de datos, conectar experiencias provenientes de diferentes áreas, facilitar la transferencia de conocimiento entre generaciones de trabajadores, acelerar procesos de innovación y apoyar la construcción de nuevas capacidades organizacionales.

Incluso puede contribuir a preservar conocimiento crítico antes de que este se pierda producto de jubilaciones, rotación de personal o cambios organizacionales.

En este caso, la IA deja de ser una biblioteca inteligente y se transforma en un componente del sistema de aprendizaje y de innovación de las instituciones.

La relación entre transformación digital, conocimiento e IA

Con frecuencia se interpreta la transformación digital como la incorporación de nuevas tecnologías. Sin embargo, hay varias experiencias que muestran que digitalizar procesos existentes no necesariamente genera ventajas competitivas. En muchos casos solo permite hacer más rápido exactamente lo mismo que ya se hacía antes.

La transformación ocurre cuando las tecnologías permiten modificar la forma en que una organización opera y genera las condiciones para aprender, toma decisiones y crea valor, a partir de los datos, la información y el conocimiento.

En este contexto, la digitalización genera datos, la gestión del conocimiento transforma esos datos en capacidades, y la innovación convierte esas capacidades en mejores o nuevos resultados para las empresas. 

Si nos movemos al mundo de la innovación, sabemos que esta no surge únicamente de la creatividad individual, sino de la capacidad de combinar conocimientos y tecnologías para producir soluciones nuevas. Por esta razón, las organizaciones más innovadoras suelen ser aquellas que poseen mecanismos efectivos para movilizar conocimiento entre personas, áreas y proyectos.

La buena noticia es que y la IA tiene el potencial de amplificar significativamente esta capacidad. Puede acelerar ciclos de aprendizaje, reducir barreras entre disciplinas, facilitar el acceso al conocimiento experto y aumentar la capacidad de absorción tecnológica de las organizaciones.

Esto resulta particularmente relevante para nuestro país, cuya competitividad depende cada vez más de la capacidad para incorporar, adaptar y generar conocimiento en sectores estratégicos como minería, energía, agua, biodiversidad y salud, entre otros.

La revolución digital que estamos viviendo lo primero que nos ha mostrado es cuán mal o bien hemos manejado los datos y la información en las instituciones. Pero las tecnologías asociadas al campo de la inteligencia artificial van mucho más allá de los chatbots. Modelos fundacionales (LLM), arquitecturas transformer, grafos de conocimiento, gemelos digitales y sistemas de IA agéntica están comenzando a conformar una nueva infraestructura digital para capturar, conectar y movilizar conocimiento organizacional.

Estas tecnologías permiten acceder a información existente, pero además apoyar procesos de aprendizaje, toma de decisiones, adaptación e innovación en entornos cada vez más complejos.

Así, la gestión del conocimiento pasa a ser un tema estratégico de las empresas y las tecnologías digitales un habilitador clave del modelo de gestión.

En una economía donde la capacidad de aprender, adaptarse e innovar se está convirtiendo en la principal fuente de competitividad, el conocimiento deja de ser un recurso de apoyo y pasa a transformarse, tal como lo indicó Gina en su columna, en un activo estratégico.

La inteligencia artificial no cambia esta realidad, la hace aún más evidente.