El valor empresarial estará en acumular conocimiento propio sobre IA

El post de Satya Nadella, CEO de Microsoft, sobre el futuro de las empresas en una economía impulsada por inteligencia artificial se convirtió en uno de los análisis más relevantes publicados hasta ahora sobre el verdadero impacto corporativo de esta tecnología. Y, al mismo tiempo, en uno de los más malinterpretados. Su idea central es que la inteligencia artificial no es solo una herramienta digital más, sino un cambio de paradigma que redefine la forma en que trabaja y aprende una organización.

La realidad radica en que la mayoría de las discusiones actuales sobre el impacto de esta tecnología en las compañías siguen centradas en modelos, benchmarks, agentes o herramientas. Nadella plantea algo mucho más profundo: la competencia ya no ocurrirá en torno a quién tiene acceso al mejor modelo, sino a quién logra construir un ciclo de aprendizaje continuo entre humanos y sistemas inteligentes.

Es innegable que muchas organizaciones siguen abordando la IA como una herramienta de automatización, buscando reducir costos, eliminar tareas redundantes, minimizar la cantidad de errores y reemplazar trabajo humano. Sin embargo, la verdadera cuestión es un tanto más profunda.

Cuando un desarrollador emplea Cursor, un arquitecto recurre a agentes para analizar un "landscape" tecnológico, o un consultor se apoya en la IA para acelerar una estrategia, tenemos un beneficio directo y de corto plazo —la respuesta generada—, pero hay otro activo mucho más importante y de largo plazo. Cada interacción deja evidencia, contexto, decisiones, criterios y patrones que pueden reutilizarse en el futuro. Estamos en un momento de la industria donde el conocimiento pasa a ser un activo tangible que debemos gobernar.

Cómo transformar las tareas diarias en un capital de conocimiento reutilizable para toda la empresa

Pasamos de preguntarnos "¿Cómo uso la IA para hacer esto más rápido?" a pensar en "¿Cómo convierto cada ejecución en un activo organizacional reutilizable?". Esto último es lo que Nadella llama "token capital".

La mayoría de las empresas todavía está obsesionada con la productividad individual: cuántos prompts escribió alguien, cuántas líneas de código generó o cuántas horas ahorró, lo que solo responde a optimizaciones locales y de corto plazo. Estratégicamente, debemos preguntarnos si la compañía aprende algo nuevo como consecuencia del uso de IA. Si la respuesta es no, la mejora desaparece cuando la persona cambia de proyecto o abandona la empresa. Se sigue perdiendo el conocimiento.

Pero si la respuesta es sí, aparece un efecto compuesto. Un agente mejora, una especificación se vuelve reutilizable, una decisión arquitectónica queda registrada, un flujo se automatiza. Crece el saber organizacional como un capital. Eso genera un círculo virtuoso donde, luego de cada iteración, la empresa parte de un nivel de comprensión superior al anterior, ya no desde cero. Pero para eso hay que gobernar el conocimiento.

Esta transición es diferente a cualquier cambio de plataforma anterior. En el pasado, utilizábamos sistemas digitales para mejorar el capital humano. Esta es la primera vez que podemos crear un bucle cognitivo real entre las personas y los sistemas digitales.

La frase de Nadella se alinea con lo que muchas firmas están empezando a implementar internamente, con plataformas que ponen las reglas del juego a las IA que ya usa la organización, asegurándose de que trabajen de forma segura, ordenada y bajo la supervisión humana (de los cyborg engineers). Es decir, que todo forma parte de la memoria organizacional, lo que es precisamente lo que evita que el valor quede encapsulado únicamente dentro de un modelo fundacional.

Queda claro entonces que si todo el conocimiento de una empresa termina absorbido por unos pocos modelos generalistas, la diferenciación desaparece. La soberanía tecnológica del futuro no será solo contar con acceso a los mejores sistemas, sino desarrollar loops de aprendizaje propios.

Otro eje inspirador de la publicación del CEO de Microsoft es su argumento de que el capital humano aumenta su valor a medida que crece el capital tokenizado, lo cual contradice la narrativa dominante de reemplazo. Algunos expertos están observando en los procesos de adopción es que los profesionales más valiosos no son quienes más tareas ejecutan, sino aquellos que detectan patrones, cuentan con una mirada sistémica para conectar dominios, definen criterios con una construcción previa de contexto y le "enseñan" a los agentes a escalar.

Es decir, son profesionales capaces de amplificar inteligencia, no sólo de producir entregables. Por eso es imprescindible afirmar que estamos transitando desde organizaciones digitales hacia organizaciones cyborg. Empresas donde humanos y agentes forman un único sistema de aprendizaje. Esto no significa que la IA sustituya personas, sino que se va lograr operar a través de una capa creciente de inteligencia delegada.

Santiago Blanco. Foto cedida por Ingenia.

Hasta ahora, la ventaja competitiva la venimos discutiendo en torno a quién maneja mejor el software, genera los mejores algoritmos, gestiona de forma óptima los datos o logra escala mediante el uso correcto de la dinámica cloud / on premises; a lo que se suma ahora quién tiene acceso a los mejores modelos. Pero es momento de sentenciar que estamos entrando en una etapa diferente: la ventaja competitiva será la capacidad de una organización para transformar experiencia en aprendizaje acumulativo.

Las empresas que ganen no serán necesariamente las que tengan acceso a GPT-7, Gemini 6 o cualquier modelo futuro, sino aquellas que logren que cada interacción, cada proyecto, cada decisión y cada ejecución aumenten el conocimiento disponible para la siguiente generación de humanos y agentes. En definitiva, pronto la IA será una commodity: el aprendizaje organizacional compuesto será el verdadero diferencial. Es momento de prepararnos y estar a la altura de lo que se viene.

(*) Cofundador y director ejecutivo de Ingenia.

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