Dos personas salen de la misma reunión. Han escuchado lo mismo y recibirán la misma acta. Una tiene que revisar si su equipo puede asumir lo acordado. La otra necesita hablar con un cliente porque lo decidido cambia un compromiso que adquirió la semana pasada.
Si las dos le piden a una IA «ayúdame a preparar lo que viene después», necesitan respuestas diferentes. Para dárselas, el asistente tiene que conocer los acuerdos de la reunión y entender qué significan para cada una.
En Ingeniería de contexto personal te conté cuánto cambia el resultado cuando la IA conoce cómo trabajas. Hoy quiero ampliar esa idea, porque en nuestro trabajo conviven dos fuentes de conocimiento que merece la pena distinguir: lo que sabes tú y lo que sabe tu organización.
La primera tiene un nombre: PKM, del inglés Personal Knowledge Management, o gestión del conocimiento personal. Es la forma en que organizas lo que sabes, conservas lo que aprendes y lo relacionas con tu trabajo.
Ahí caben tus notas, las conclusiones de una lectura, tus criterios para decidir y lo que has aprendido después de equivocarte. También tus objetivos y los asuntos que tienes entre manos. Mucho de eso vive repartido entre documentos, conversaciones y tu propia cabeza. Darle cierta estructura permite recuperarlo cuando hace falta y ponerlo al alcance de un asistente.
La segunda es el OKM, del inglés Organization Knowledge Management, como llamamos en entaina al modelo de conocimiento organizativo. Recoge lo que la empresa sabe y necesita poder utilizar de forma compartida: cómo funcionan sus productos, qué se ha acordado, por qué se tomó una decisión, qué procedimientos siguen vigentes y qué ha aprendido el equipo.
Parte de ese conocimiento está en documentos. Otra parte, en el CRM, el gestor de proyectos o las actas de las reuniones. El trabajo consiste en organizarlo de manera que las personas y sus asistentes puedan encontrar lo pertinente y reconocer qué información merece confianza.
Cuando hablamos de los miles de agentes creados por empleados de McKinsey, insistimos en ese requisito: detrás había un conocimiento de la organización sobre el que trabajar. El valor de los agentes dependía también de aquello que podían consultar.
Volvamos a las dos personas de la reunión.
El OKM aporta una base común: qué se ha aprobado, los plazos y las responsabilidades. El PKM permite relacionarlo con el trabajo de cada una: qué compromiso había adquirido, qué necesita resolver y con qué criterio está tomando esa decisión.
La empresa puede tener su conocimiento bien organizado y tu asistente seguir necesitando contexto sobre ti. Y también ocurre al revés: puede conocer muy bien tus prioridades y trabajar con una versión antigua de lo que ha decidido el equipo.
En mi caso, Alfred, el asistente que te presenté en julio, necesita ambas cosas. Para ayudarme a preparar una conversación de trabajo, debe poder consultar la información de entaina que corresponde y cruzarla con mis proyectos, mis compromisos y los hilos que tengo abiertos. Explicarle quién soy resuelve una parte. Mantenerlo conectado con la realidad en la que trabajo resuelve otra.
Hay una distinción que conviene conservar. Una idea que estoy explorando en mis notas todavía no es una decisión de la empresa. Si descubro una forma mejor de hacer algo, puedo compartirla, contrastarla y convertirla en un procedimiento que otros utilicen. Ese paso hace que un aprendizaje personal se convierta en conocimiento compartido.
En La IA y el interés compuesto te conté por qué conservar lo aprendido hace más valioso el trabajo siguiente. Aquí aparece una posibilidad adicional: que algo que aprende una persona pueda servirle también al resto del equipo.
Conservarlo, por supuesto, no basta. El asistente tiene que recuperar la información adecuada para cada encargo y comprobar que sigue vigente. Una carpeta llena de archivos es un comienzo; después toca aprender a trabajar con ella.
Puedes empezar por tu próxima reunión importante. Piensa qué necesitaría saber alguien para ayudarte a prepararla. Una parte será información compartida de la empresa. Otra tendrá que ver contigo: qué quieres conseguir, qué has prometido y qué asunto llevas días intentando resolver. Ese pequeño ejercicio permite ver dónde falta contexto.
En los entrenamientos de IA de entaina trabajamos contigo sobre situaciones así. Un entrenador te acompaña para organizar tu contexto personal, combinarlo con la información de tu empresa a la que tienes acceso y construir un asistente que te resulte útil en el trabajo de cada día. Lo probamos con tus tareas y vamos ajustándolo con lo que ocurre al usarlo.
También ayudamos a las organizaciones a construir su OKM: organizar el conocimiento que hoy está repartido, conectarlo con sus fuentes y establecer cómo mantenerlo al día. Así, el contexto personal de cada miembro del equipo puede apoyarse en una base compartida que crece con lo que aprende la empresa.
Si quieres avanzar en tu forma de trabajar o construir esa base para tu organización, reserva una llamada de orientación de 25 minutos. Nos cuentas dónde estáis y vemos por dónde tiene sentido empezar.
