Las organizaciones siempre trataron el conocimiento como algo que se acumula. Experiencia, dominio técnico, criterio formado en años de práctica. Todo eso se construía con tiempo y se capitalizaba después. Una persona valiosa era alguien que había recorrido un camino largo. Una organización fuerte era la que tenía ese conocimiento distribuido entre su gente.
Lo que una persona tarda años en dominar puede quedar rebasado en meses. No porque la persona se haya vuelto incompetente. Porque la herramienta que ahora está disponible puede unir puntos, crear escenarios y aprender de forma integral a una velocidad que no existía hasta hace dos años. El conocimiento organizacional se comporta cada vez menos como un activo que se acumula y cada vez más como uno que se vence.
Piensa en cómo se comprimieron los ciclos. Una carrera profesional se medía en décadas. Entrabas a una empresa, crecías ahí, te jubilabas. El conocimiento que adquirías al inicio seguía siendo útil al final porque el entorno cambiaba despacio. Las nuevas generaciones comprimieron eso a un lustro o menos. Dos a cinco años en un lugar y saltar al siguiente, no por deslealtad sino porque el ciclo de aprendizaje se agotaba más rápido que antes. Ahora, con la IA habilitando a las organizaciones, ¿cuánto tiempo necesita un profesional para demostrar competencia y dominio antes de que esa misma competencia se redefina? Cuánto antes de que la organización misma requiera vitalidad y reenfoque porque lo que la hizo fuerte ya no la distingue; el ciclo se sigue comprimiendo.
Las organizaciones han operado con dos opciones:mformar talento internamente -lento, costoso, pero con la ventaja de que esa persona conoce la cultura, las relaciones, el contexto-. O traer talento de fuera -rápido para cerrar brechas, pero con el riesgo de que el conocimiento nuevo no se absorba-. Aunque digan que buscan ideas de fuera, las organizaciones se resisten a la incorporación de conocimiento externo. Los equipos existentes abandonan menos sus formas de hacer las cosas cuando están profundamente entrelazadas con la cultura y la burocracia. Y cuando se contrata para aprender, múltiples voces nuevas pueden generar confusión en lugar de claridad.
El hallazgo que me queda es el del triunfo de los generalistas, los que tienen experiencia en varios dominios, son los que realmente difunden el conocimiento que los nuevos traen. Sin generalistas internos que funcionen como puente, la contratación externa es una inversión aislada. La persona nueva sabe, pero lo que sabe no permea. La IA cambia esta ecuación porque ya no es solo construir o comprar talento. Es un tercer camino que opera en como puente haciendo fluir los recursos en ambas direcciones al mismo tiempo.
Hacia adentro, comprime la curva de aprendizaje haciendo accesible conocimiento de campos que no domina, modelando escenarios que antes requerían semanas, cerrando brechas de información sin necesidad de que alguien externo intervenga. La visión de polímata: no convertirte en experto de algo nuevo, sino saber lo suficiente como para formular preguntas que antes no podías formular.
Hacia afuera, puede hacer más productiva la integración del talento que llega. Darle contexto cultural, operativo e histórico de la organización. Acelera los procesos de onboarding de una forma profunda y personalizada: entendiendo, desde la perspectiva del usuario y la organziación: cómo piensan, qué valoran, qué rechazan sin decirlo, dónde están las tensiones que nadie pone en un manual.
Sin embargo la misma herramienta que acelera el aprendizaje tiene un efecto en la caducidad de lo aprendido. Si la IA permite que cualquiera cierre brechas de conocimiento en horas, entonces lo que sabías ayer ya no te distingue hoy. La ventaja se mueve. Y se mueve más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones han actualizado en sus modelos de gestión del talento.
Esto me lleva a una reflexión que todavía estoy procesando. Si las habilidades técnicas se deprecian cada vez más rápido, qué es lo que realmente se mantiene valioso entre la persona y la organización.
Creo que son tres cosas. La capacidad de aprender y desaprender sin que eso signifique crisis de identidad. La red de relaciones que te permite acceder a conocimiento y capacidades que no tienes, lo que discutí en el artículo anterior sobre ecosistemas y confianza. Y el criterio para saber qué preguntarle a la herramienta y cuándo dudar de lo que responde, que es el tema que vengo desarrollando desde hace varios textos.
Ninguna de esas tres cosas se enseña en un curso. No se adquieren en cuatrocientas ochenta horas de bootcamp. Se forman en la práctica de haber estado equivocado, de haber navegado relaciones difíciles, de haber tomado decisiones con información incompleta y haber aprendido algo de cada error.
LinkedIn reportó que los empleados sin título universitario permanecen treinta y cuatro por ciento más tiempo en las empresas. Puede ser porque construyeron su valor desde habilidades demostrables que se actualizan naturalmente, no desde credenciales que se fijan en un momento del tiempo. La credencial o título, dice lo que supiste. La habilidad dice lo que puedes hacer ahora.
Las organizaciones que van a navegar lo que viene no son las que formen más rápido ni las que contraten de forma selectiva. Son las que redefinan qué consideran valioso en su gente, sus cultura y como aplicar sus inteligencias -la biológica y la de sistemas-. Si siguen midiendo solo por un compendio de habilidades, van a estar en un ciclo permanente de reentrenamiento. La IA no resuelve esto. Lo expone. Hace evidente que lo que sabías ya no basta y que lo que te distingue no es lo que sabes sino cómo usas lo que sabes cuando lo que sabes deja de ser suficiente.
