Con cada ola de cambio tecnológico se anticipa una migración de la fuerza laboral, así fue del trabajo intensivo a la tecnificación y así se argumentó desde los años cincuenta, de las fábricas a las oficinas. Con cada ciclo la productividad se reconfiguró alrededor de un saber, de una técnica; lo que durante siglos se había valorado como esfuerzo pasó a ser dominio de los educados. Pero esa migración también desplazó profesiones que la sociedad necesitaba -en el campo, en oficios técnicos, en funciones que requerían destreza manual- y creó una suerte de «elitismo» de aquellos que accedían a formarse y que se asumió como el destino natural del progreso.
Lentamente y ahora potenciado por IA, estamos por ver una especie de inversión de concepto porque los servicios de conocimiento son exactamente los más comprometidos. Análisis, síntesis, redacción, modelación, diagnóstico: todo lo que justificaba años de formación y especialización son delegados al software y veo que esto se ha venido desenvolviendo en capas por un par de décadas. Internet nos inundó de información y confundimos eso con saber. Las redes sociales lo potenciaron y confundimos visibilidad con conocimiento. Pero tener información no es saber, hay que saber qué hacer con lo que sabes.
Lo que pocas veces se dice es qué significa eso para las personas que construyeron sus carreras y su identidad profesional alrededor de esas capacidades. Generaciones enteras se formaron bajo la promesa de que saber las protegería, de que la universidad, la maestría, la especialización eran la inversión que garantizaba un lugar seguro en el mercado. Ahora descubren que saber no es el diferenciador que prometido. Nadie les está ayudando a ver que eso es lo valioso ahora, porque el sistema sigue premiando credenciales sobre criterio demostrado.
Hacia las organizaciones, el conocimiento que realmente importa no es el que puede escribirse en un manual sino el que vive en la experiencia de las personas. Las intuiciones, las formas de leer una situación que no se articulan completamente pero que producen decisiones acertadas, la capacidad de saber que algo no cuadra antes de poder explicar por qué o de anticipar un problema antes de que aparezca en los datos. Ese conocimiento tácito es lo que permite que alguien configure una solución ensamblando piezas que otros no conectan porque no acumularon la experiencia para ver la relación. Es también lo que la IA no replica -aún pero ya está en camino, al menos en tareas manuales- porque no se captura en datos sino en práctica.
El reto siempre fue hacer que ese conocimiento fluyera de quien lo tiene a quien lo necesita. Lo tácito se vuelve explícito cuando alguien logra articularlo, lo explícito se comparte y se combina, y ese conocimiento combinado se vuelve tácito de nuevo en quien lo absorbe y lo aplica de formas nuevas.
Y es lo que la mayoría no logra activar porque se premia la ejecución de lo conocido, no la creación de lo nuevo. Por experiencia diría que los operativos ejecutan sin que nadie les pregunte qué saben porque el sistema no tiene forma de capturar lo que depende de su experiencia y no cabe en un reporte; los mandos medios administran procesos y escalan problemas en lugar de funcionar como traductores entre lo que la base sabe y lo que la dirección necesita entender; y los directivos actualizan la estrategia desde consultores y presentaciones que nunca tocan lo que está pasando en la operación. Cada nivel opera en su circuito y la espiral que debería conectarlos no es visible.
Se ha planteado que la transición natural sería hacia una economía donde lo que distingue es la creatividad, el carácter y el espíritu colaborativo. Creo que suena bien, pero se queda en lo aspiracional cuando lo confrontas con la realidad, donde la brújula de la eficiencia siempre termina dictando el rumbo. Los reportes trimestrales no miden carácter. Los bonos no premian espíritu colaborativo -realmente-. Y las decisiones de inversión siguen favoreciendo lo medible sobre lo valioso por crear.
Creo que la transición que realmente se necesita es hacia una economía del diseño. No diseño en el sentido gráfico o estético sino en el sentido de configurar, ensamblar y crear. En la economía del conocimiento, el acceso al saber era la barrera; había que formarse, acumular credenciales, entrar a instituciones que te dieran acceso a información y relaciones que otros no tenían. Ahora el acceso está democratizado. Las herramientas están disponibles para todos. La información fluye sin restricción. Lo que distingue ya no es tener los componentes sino saber diseñar algo original con ellos, una solución, un modelo, una forma de operar que resuelva algo de una manera que otros no ven porque no tienen el criterio para ensamblar las piezas de esa forma.
En la práctica eso se ve distinto de lo que hacen las organizaciones orientadas al conocimiento. Una organización orientada al conocimiento acumula: contrata expertos, protege información, centraliza el saber en áreas especializadas. Una orientada al diseño combina: junta personas con experiencias distintas alrededor de un problema, les da acceso a herramientas que amplifican su capacidad de explorar, les da espacio a que se experimente con cierta libertad. La diferencia no es semántica. En la primera, el valor está en lo que sabes y lo proteges. En la segunda, el valor está en lo que produces combinando saberes con lo que la herramienta te permite articular.
Si la IA resuelve la ejecución eficiente de lo conocido, la razón por la que las personas buscan organizarse cambia. Ya no es para coordinar procesos -que la herramienta o los agentes de IA operarán mejor- sino para crear valor que individualmente no podrían producir. El propósito de la organización se desplaza de ejecutar a diseñar: ser el espacio donde personas con criterio diverso configuran juntas lo que ninguna configuraría sola, produciendo algo que no existía porque la combinación de experiencia, contexto y criterio que lo hizo posible solo se da en ese grupo, en ese momento, con esas capacidades.
Relocalizar el valor de creación es reconocer que la razón de organizarnos ya no es la eficiencia operativa sino la capacidad de diseño colectivo que la IA no produce. Puede procesar, puede modelar, puede simular. Pero no puede inferir qué vale la pena por si misma. Eso sigue siendo la lógica de por qué trabajamos juntos.
Creo que la forma que eso va a tomar se parece más a comunidades que a organizaciones tradicionales. Grupos de personas con criterio diverso que se forman alrededor de un problema que les importa, que combinan lo que saben con lo que la herramienta les permite explorar, que producen algo y que se reconfiguran cuando el problema cambia. No departamentos fijos con funciones permanentes sino configuraciones que se ensamblan, crean y se reorganizan según lo que se necesita resolver. La economía del conocimiento nos enseñó que saber era poder. La que está emergiendo nos va a enseñar que saber qué hacer con lo que se sabe, de forma original y en comunidad, es dónde se localizará un nuevo estado de productividad.