En cada organización, el conocimiento que realmente hace la diferencia no está escrito. No vive en documentos ni en procedimientos. Vive en la experiencia del veterano, en los atajos del experto, en las conversaciones que nunca se registran. Y sin embargo, es ese saber no dicho el que define la calidad de las decisiones, la eficiencia de los procesos y la innovación que emerge del hacer cotidiano.
En este contexto emergen los entornos con alta concentración de personas (virtual o presencial): espacios donde convergen múltiples personas con saberes diversos, que interactúan de manera simultánea y caótica. Comunidades técnicas, redes internas, grupos de aprendizaje, equipos interdisciplinarios. Espacios que son potencias ocultas de sabiduría colectiva.
La pregunta es: ¿Cómo hacemos visible ese saber tácito sin traicionar su esencia? ¿Puede la inteligencia artificial ayudarnos a revelar lo que ni siquiera sabíamos que sabíamos?
El dilema del conocimiento tácito para la inteligencia Artificial
Para bien o para mal, “Sabemos más de lo que podemos decir”. El conocimiento tácito es intuitivo, contextual, emocional. No se transmite fácilmente, y por eso se pierde cuando una persona se va, cuando un equipo cambia, cuando la experiencia no se comparte.
Durante décadas hemos intentado capturarlo con entrevistas, lecciones aprendidas, storytelling, mentoring… pero estos mecanismos son valiosos solo en pequeña escala. ¿Cómo hacerlo en organizaciones con miles de voces, culturas técnicas y saberes distribuidos?
Aquí aparece un nuevo actor: la inteligencia artificial. Pero no cualquier IA. Hablamos de IA generativa, contextual, adaptativa. Sistemas capaces de analizar, inferir, conectar y sintetizar lo que está disperso y oculto. Y que hoy se posicionan como aliados clave para extraer conocimiento tácito mediante inteligencia artificial.
Inteligencia artificial como catalizador del conocimiento tácito
La IA puede ayudarnos a “leer entre líneas”. Analizar grandes volúmenes de datos no estructurados: conversaciones de chat, audios de reuniones, anotaciones técnicas, decisiones tomadas en sistemas operativos. Y detectar patrones, intuiciones, regularidades que reflejan saberes implícitos.
- Mapear las relaciones entre expertos y sus decisiones.
- Detectar reglas no escritas en procesos productivos.
- Identificar saberes emergentes en comunidades técnicas.
- Crear resúmenes inteligentes de conversaciones tácticas.
Pero cuidado: si no entendemos el contexto humano, la IA solo sistematiza ignorancia con elegancia. Por eso, siempre hablamos de ecosistemas de conocimiento donde la IA convive y dialoga con las personas, no las reemplaza.
Casos de éxito reales de uso de inteligencia artificial para capturar conocimiento tácito
Caso 1: Energía – Detectando saberes clave antes de la jubilación
Una empresa del sector energético aplicó IA para analizar conversaciones y documentos producidos por expertos próximos a retirarse. El objetivo: identificar conocimientos tácitos clave y crear rutas de transferencia para las nuevas generaciones.
Resultados: protocolos de mentoring automatizado, mapas de experticia emergente, prevención de fugas de conocimiento crítico.
Caso 2: ONG en Latinoamérica – Saber implícito del trabajo territorial
En una ONG que trabaja en zonas rurales, se aplicó IA para procesar notas de campo, audios de WhatsApp y minutas informales. La IA identificó microprácticas que hacían la diferencia en la efectividad del trabajo comunitario.
Resultados: sistematización de saberes que nunca habían sido registrados, diseño de programas de formación basados en experiencia real.
Caso 3: Industria alimentaria – Conocimiento operativo entre operarios
Una compañía alimentaria usó IA para correlacionar comentarios verbales de operarios veteranos con el comportamiento de las máquinas y la calidad del producto. Se identificaron “saberes de ajuste fino” que mejoraron el rendimiento.
Resultados: rediseño de manuales operativos, capacitación contextualizada, aumento de productividad.
Requisitos para que funcione
- Diseñar ecosistemas de aprendizaje humano-IA.
- Sensibilizar a los equipos sobre el valor de su saber implícito.
- Trabajar la privacidad, el consentimiento y la ética.
- Formar a los líderes para interpretar lo que la IA revela.
Solo me resta por decir que la IA no reemplaza al experto. Lo obliga a pensar mejor y la revolución no está en la tecnología. Está en la forma en que las organizaciones se animan a escuchar, conectar y activar los saberes escondidos. Se debe tener presente que extraer conocimiento tácito no es exprimir a las personas. Es generar condiciones para que lo que saben fluya, se comparta y se transforme en valor colectivo.
Seguramente me quedaron mas cosas afuera de este articulo y dejo abierto este canal de dialogo para que me escribas a [email protected] y conversemos. Si no queres conversar y solo decirme lo pensas, también es valido. Aca te dejo el link a mi bio
