Inteligencia Artificial y la Gestión del Conocimiento

En el contexto de la gestión del conocimiento, las herramientas y soluciones basadas en inteligencia artificial generativa (IAG) pueden ser buenas aliadas para incrementar la eficiencia y productividad de los procesos de captura/sistematización y de consulta/aprovechamiento del conocimiento, en virtud de la capacidad que tiene esta tecnología para analizar grandes volúmenes de datos, realizar inferencias sobre ese análisis y en consecuencia generar respuestas emulando (en algunos casos con asombrosa precisión) respuestas de personas experimentadas en la materia.

La relación entre la inteligencia artificial generativa y la gestión del conocimiento comienza a transformar  la forma en que las organizaciones manejan este activo, precisamente por el incremento de velocidad y precisión en cuanto a interpretar, aprender y generar nuevo contenido a partir de grandes conjuntos de datos se refiere.

Esto es particularmente relevante en el contexto económico actual, donde el conocimiento mantiene (e incluso incrementa) su posición como activo clave para todas aquellas organizaciones que buscan mantenerse competitivas en un entorno frágil (Brittle), ansiosos (Anxious), no lineal (Non-linear) e incomprensible (Incomprehensible).

Captura y sistematización del conocimiento con inteligencia Artificial

Utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa para automatizar  generación de documentación transcribiendo reuniones, entrevistas a expertos y otras interacciones verbales (p.e. narrativas sobre lecciones aprendidas), puede ayudar a "elicitar" o sistematizar conocimiento con mayor velocidad y efectividad,  convirtiendo estas transcripciones en documentos (piezas de conocimiento) que luego puedan alimentar las bases de conocimiento corporativas.

Apoyo de la inteligencia artificial en la consulta y aprovechamiento del conocimiento

Una vez que el conocimiento ha sido capturado y sistematizado  estas herramientas pueden ser aprovechadas para mejorar la gestión  de bases de contenidos utilizando componentes de IA  para entrenar asistentes virtuales (p.e. chatbots corporativos) que que puedan ofrecer interacciones dinámicas y con ello generar respuestas rápidas y precisas a consultas sobre el conocimiento que ha sido sistematizado: procedimientos, políticas y otras piezas de conocimiento que se haya utilizado para alimentarlos (por ejemplo: lecciones aprendidas, buenas prácticas, casos de éxito, etc.).

Beneficios y riesgos potenciales del uso de la inteligencia artificial en procesos de gestión del conocimiento

Beneficios de la inteligencia artificial en la gestión del conocimieto

1. Aumento de la productividad: Automatizar procesos de captura y consulta de conocimiento reduce el tiempo y esfuerzo requeridos por los empleados, aumentando la productividad y permitiendo que  puedan enfocarse en tareas de mayor valor agregado.

2. Retención de conocimiento: La captura sistemática del conocimiento asegura que este se retenga dentro de la organización, incluso cuando los empleados dejan la empresa. Esto es crucial para mantener la continuidad y evitar la pérdida de conocimientos críticos.

3. Personalización del aprendizaje: Utilizando IAG, las organizaciones pueden personalizar las oportunidades de aprendizaje para los empleados, basándose en sus roles, habilidades y necesidades individuales. 

Riesgos potenciales de la inteligencia artificial  en procesos de gestión del conocimiento

1. Calidad y sesgos en los datos: La efectividad de la IAG depende de la calidad de los datos que se utilizan para entrenar los modelos. Datos de baja calidad o sesgados pueden llevar a resultados incorrectos. Es importante implementar prácticas de gestión de datos para asegurar la integridad y calidad de la información.

2. Disminución de la capacidad de aprendizaje y profundidad del kowhow: Existe un riesgo de que los empleados dependan excesivamente de la IAG para obtener respuestas y soluciones, lo que podría disminuir su capacidad para aprender y generar conocimiento de manera crítica e independiente. Es crucial fomentar un equilibrio entre el uso de la IAG y el desarrollo de habilidades analíticas y de resolución de problemas por parte de los empleados.

3. Privacidad y seguridad de los datos: La implementación de herramientas de IAG debe acompañarse de medidas robustas de seguridad para proteger la privacidad y confidencialidad de la información. Esto incluye la gestión adecuada de accesos y la implementación de protocolos de seguridad cibernética.

Ojo con la resistencia al cambio,  la introducción de tecnologías de inteligencia artificial generativa puede encontrar resistencia por parte de los empleados en virtud del actual enfrentamiento entre  la "sustitución" vs la "transformación".

Si, es cierto que ahora muchas mas funciones pueden "codificarse" y ser objeto de un apoyo, o en algunos casos de una completa delegación, a un asistente virtual, lo cual supone una necesidad y un reto de trasladar el foco de atención, el esfuerzo y el talento de las personas a tareas/responsabilidades de mayor valor o que requieran competencias aún no logradas por la IAG aún no ha llegado, en otras palabras.

Lo anterior no sólo hace esencial tener un plan concienzudo de las oportunidades reales de aprovechamiento de la IAG, sino que requiere de acciones para asumir la inteligencia artificial como una nueva herramienta dentro de la dinámica de la organización en la cultura organizacional considerando entro otras cosas programas de formación y comunicación clara sobre la estrategia de adopción de la IAG y sobre los beneficios y riesgos antes descritos.