Conocimiento · Eleodoro Ventocilla

Dime cómo crees que se aprende y te diré cómo enseñas

Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 -0500

Cuando el conocimiento productivo reside cada vez más en máquinas, aprender ya no consiste solo en acumular saber individual. Exige criterio para trabajar con sistemas inteligentes, capacidad para actuar cuando fallan y equipos capaces de aprender más allá de la rotación de sus integrantes.

Esto obliga a revisar cómo enseñamos, dónde instalamos el conocimiento, qué capacidades humanas queremos proteger y quién aprenderá a hacer lo que las máquinas ya hacen.

Todos recordamos a algunos maestros decisivos y olvidamos a muchos otros. Recordamos aún menos cómo adquirimos los hábitos, valores y procedimientos que nos permiten actuar en una comunidad y crear valor. Pero aprender no es simplemente incorporar información: es cambiar. Si una experiencia no modifica lo que comprendemos, decidimos o hacemos, difícilmente puede llamarse aprendizaje. Ese cambio no solo debe aumentar nuestra capacidad de responder a lo que emerge del contexto; también debe ampliar nuestra capacidad de imaginar y cocrear futuros de bienestar personal y organizacional.

Dos supuestos que parecen obvios

En muchas empresas, el aprendizaje se diseña sobre dos ideas poco examinadas: que aprender es acumular conocimientos y que ese proceso ocurre, ante todo, en el cerebro de cada individuo. Ambos supuestos influyen en cómo se conectan talento, productividad y creación de valor. Pero ¿siguen siendo suficientes?

Un artista en la pizzería

Pensemos en un artista que nunca ha preparado una pizza y consigue empleo en una franquicia que no exige experiencia. Puede producirla correctamente porque opera un sistema que contiene recetas, secuencias y criterios de producción. La persona aporta habilidades básicas, atención al cliente y capacidad para responder ante lo imprevisto.

El desempeño no reside por completo en quien trabaja ni en la máquina: emerge de su articulación. Si cientos de locales deben ofrecer resultados similares y los trabajadores rotan con frecuencia, parece razonable incorporar al artefacto el conocimiento de producción y concentrar la formación humana en la relación con el cliente, el juicio y la respuesta ante excepciones.

La lógica se extiende a la IA. En una empresa de software, un asistente generativo elevó en 15 % los casos resueltos por hora por 5.172 agentes de atención al cliente; las mejoras fueron especialmente importantes entre los menos experimentados (Brynjolfsson, Li y Raymond, The Quarterly Journal of Economics, 2025). El sistema acercaba a los novatos los patrones de trabajo de los agentes más capaces.

El conocimiento no desaparece: cambia de ubicación y se distribuye entre personas, procedimientos y artefactos. Estos funcionan como prótesis cognitivas: amplían lo que alguien puede hacer, pero no le transfieren automáticamente el saber que contienen.

Por eso, enseñar debe ir más allá de la acumulación individual. Debe preparar a las personas para comprender la tarea, relacionarse con otros, interactuar con los sistemas y responder ante situaciones inéditas. No se trata de prescindir de ellas, sino de fortalecer lo que el artefacto no garantiza: juicio, responsabilidad, imaginación y capacidad de aprender.

La cuestión no es elegir entre conocimiento humano y conocimiento incorporado en máquinas. Es decidir qué conviene delegar, qué capacidades debemos conservar y cómo evitar que la eficiencia inmediata destruya las condiciones para formar a los expertos del futuro.

Lo que el artefacto no debe llevarse

Delegar conocimiento no debe significar abandonar capacidades humanas. En cuatro centros de endoscopia de Polonia, después de incorporar una IA que señalaba pólipos, la detección de adenomas en colonoscopias realizadas sin la herramienta descendió del 28,4 % al 22,4 % (The Lancet Gastroenterology & Hepatology, 2025). El estudio fue observacional y no demuestra por sí solo una pérdida de habilidades, pero plantea una pregunta crucial: ¿qué debemos conservar para advertir cuándo el sistema se equivoca o para actuar cuando no está disponible?

La IA generativa no ejecuta recetas fijas: trabaja con probabilidades y puede equivocarse con aplomo. Operarla intuitivamente no basta. Mediar exige criterio, y el criterio se forma con conocimiento y práctica.

También aparece un riesgo de largo plazo: si las máquinas absorben las tareas de iniciación, ¿dónde se formarán los expertos de mañana? En Estados Unidos, el empleo de jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA está 19 % por debajo del de sus pares en ocupaciones menos expuestas, principalmente por una menor contratación (Brynjolfsson, Chandar y Chen, 2026). El dato no prueba una causa única, pero refuerza la alerta: sin oportunidades para practicar, equivocarse y asumir responsabilidades crecientes, no habrá nuevos maestros ni nuevas fuentes de conocimiento para los sistemas.

La respuesta no es volver a la memorización, sino enseñar a mediar con criterio: comprender la tarea, formular buenas preguntas, reconocer límites, contrastar respuestas, saber cuándo desconfiar y conservar la capacidad de actuar sin la herramienta. A la vez, las organizaciones deben preservar trayectorias en las que quienes empiezan puedan observar, practicar y asumir desafíos crecientes.

Cuando el que aprende es el equipo

El desafío cambia de escala cuando el conocimiento debe quedar instalado en un equipo y seguir disponible aunque sus integrantes se renueven. Tampoco una organización aprende si permanece igual: aprende cuando modifica sus conversaciones, decisiones, rutinas, capacidades o formas de crear valor. Ese cambio no puede limitarse a una adaptación más rápida ante presiones externas. Debe habilitar al colectivo para anticipar posibilidades, acordar propósitos y cocrear futuros que favorezcan tanto el bienestar de las personas como la vitalidad de la organización. El aprendizaje organizacional no es la suma de aprendizajes individuales, sino una transformación colectiva que puede conservarse, cuestionarse y evolucionar.

La escala vuelve a cambiar cuando el equipo combina personas y agentes de IA. No es todavía una realidad homogénea: según el Work Trend Index 2025 de Microsoft, el 46 % de los líderes encuestados afirmó que su organización ya utilizaba agentes para automatizar por completo flujos de trabajo o procesos. El dato revela la velocidad de la aspiración corporativa, no necesariamente la madurez de las implantaciones.

El impacto más profundo puede recaer sobre la inteligencia colectiva. La investigación muestra que esta depende menos del talento individual que de la calidad de la interacción (Woolley, Malone y colaboradores, Science, 2010; metaanálisis en PNAS, 2021). La IA puede difundir el saber de los mejores, pero también homogeneizar las respuestas: un experimento encontró relatos individualmente más creativos, aunque más parecidos entre sí, cuando sus autores usaban IA (Doshi y Hauser, Science Advances, 2024). Consultar al mismo oráculo puede elevar el desempeño individual y reducir la diversidad colectiva. Por eso, la inteligencia de un grupo no crece acumulando artefactos, sino cultivando miradas distintas y el diálogo entre ellas.

Lo que toca a quienes dirigen

La gerencia del conocimiento, el aprendizaje en el flujo del trabajo y la organización basada en habilidades son ahora más urgentes. No basta adquirir IA ni impartir cursos: hay que construir un sistema de aprendizaje que convierta la experiencia en cambios observables en la manera de trabajar, decidir y coordinarse. Su propósito no debe ser únicamente reaccionar mejor ante lo inesperado, sino desarrollar la agencia necesaria para imaginar, elegir y construir futuros de bienestar compartido. Esto incluye alfabetizar al personal, definir responsabilidades y conservar espacios de práctica que formen criterio y nuevos expertos.

La pregunta para quienes dirigen ya no es solo qué deben saber sus colaboradores. También deben decidir dónde residirá el conocimiento, qué capacidades humanas no están dispuestos a perder, cómo formarán a los expertos futuros y quién enseñará a aprender a equipos compuestos por personas y agentes. La inteligencia de una organización dependerá menos de cuánto sepan por separado sus integrantes y sus máquinas que de la calidad con que aprendan juntos: no solo para adaptarse a los cambios emergentes, sino para cocrear futuros en los que el bienestar personal y el organizacional se refuercen mutuamente. Diseñar esa relación es, quizá, una de las responsabilidades centrales del liderazgo contemporáneo.

Nota del autor

Estos temas se desarrollan con mayor amplitud en mis libros La Creación de Mundos y El Umbral, disponibles en Kindle.

Una primera versión de este artículo fue publicada por el autor el 24 de noviembre de 2004 en la página web de DKV Group, para distribución entre sus clientes. Aunque en su momento fue una reflexión anticipadora, esta versión ha sido corregida y aumentada en respuesta a la circunstancia actual.

El olvido de Epimeteo

Thu, 15 Oct 2026 00:00:00 -0500

Una mañana en Gamarra y un premio en Estocolmo

Son las siete de la mañana en Gamarra, el emporio textil de Lima. La dueña de un taller con doce operarias consulta en su teléfono un pronóstico de demanda preparado por un asistente de inteligencia artificial, compara los precios de tres proveedores y le pide que redacte una respuesta para un cliente de Santiago de Chile. Hace diez años, eso le habría ocupado buena parte de la mañana; hoy, veinte minutos. La pregunta de fondo no es cuánto tiempo ahorró, sino qué parte de su pensamiento ocurre ahora fuera de su cabeza.

En la frontera de la ciencia ocurre algo análogo. En 2024, el Premio Nobel de Química distinguió, entre otros, a los creadores de AlphaFold, un sistema que predice la estructura tridimensional de las proteínas y aborda un problema que había resistido medio siglo de esfuerzos. En mayo de 2026, un modelo de OpenAI refutó una conjetura geométrica planteada por Paul Erdős en 1946 y considerada cierta durante ochenta años; cinco meses después, la empresa publicó cientos de demostraciones nuevas producidas por sistemas similares. En escalas distintas, el taller y el laboratorio muestran la misma transformación: la inteligencia humana ya no trabaja sola, sino acoplada a artefactos que recuerdan, calculan, combinan y, cada vez más, proponen.

No es una novedad. Es la continuación de una historia muy larga. Los quipus andinos guardaban censos, tributos y calendarios en nudos de algodón; la escritura sumeria nació para llevar cuentas de grano; la partida doble que Luca Pacioli describió en 1494 permitió a los comerciantes ver la salud de un negocio que ya no cabía en su memoria. Cada uno de esos inventos fue una prótesis cognitiva: un artefacto que extiende lo que es posible pensar, recordar e imaginar. Lo que cambia hoy es la velocidad, el alcance y algo más inquietante: por primera vez, la prótesis no solo guarda y procesa, sino que genera.

Este artículo lee esa historia como un proceso evolutivo cuyo punto de partida simbólico es el mito griego de Epimeteo, el titán que, al repartir los dones de la naturaleza, olvidó al ser humano. La tesis es simple de enunciar y exigente de sostener: desde su origen, el ser humano es protésico, y su futuro depende de cómo diseña, adopta y gobierna las prótesis cognitivas que amplían su capacidad de pensar. Para quien dirige una organización, la consecuencia es inmediata: el conocimiento y la inteligencia ya no son solo atributos personales, sino capacidades ampliables mediante artefactos. Diseñar su acoplamiento y gobernar sus efectos es tan concreto como administrar capital o personas.

Seis conceptos que conviene no confundir

Estos seis conceptos suelen usarse como equivalentes, aunque cumplen funciones distintas en el argumento.

Inteligencia. La inteligencia es la capacidad de resolver problemas en un contexto que cambia. No es un depósito sino una actividad: se ve cuando alguien enfrenta una situación nueva y encuentra un camino.

Conocimiento. El conocimiento es inteligencia acumulada y transmisible: el resultado de problemas ya resueltos, organizado para que otros puedan usarlo mediante conceptos y procedimientos. Como advirtió Michael Polanyi, sabemos más de lo que podemos decir: una parte es explícita y puede escribirse; otra es tácita y vive en el oficio. La primera pasa con facilidad a los artefactos; la segunda se resiste.

Creatividad. La creatividad produce algo nuevo y valioso: lo nuevo sin valor es ocurrencia; lo valioso sin novedad, repetición. Margaret Boden distinguió tres formas: combinar ideas conocidas de manera inesperada, explorar un espacio conceptual y transformarlo para hacer posible lo antes impensable.

Artificialidad. La artificialidad es la condición de lo diseñado. Herbert Simon, en Las ciencias de lo artificial, la describió como la interfaz entre la organización de un artefacto y el ambiente en que opera. Lo artificial no se opone a lo natural ni a lo auténtico: se opone a lo que existe sin propósito. Un puente, un contrato y un algoritmo son artificiales en el mismo sentido.

Prótesis cognitiva. Con estas cuatro piezas puede definirse una quinta, que articula todo el argumento. Una prótesis cognitiva es un artefacto diseñado que se acopla a la inteligencia humana para ampliar lo que puede recordar, calcular, percibir o imaginar. La palabra viene del griego y significa «poner delante» o «añadir». Una prótesis no reemplaza al cuerpo: lo prolonga y, al hacerlo, lo modifica.

Ser protésico. El ser humano no existe «completo» antes de sus técnicas. El mito lo cuenta con precisión: Epimeteo distribuyó entre los animales garras, pelaje y velocidad, pero al llegar al ser humano ya no le quedaba nada. Prometeo robó el fuego y las artes para compensar el olvido. Sus nombres condensan el contraste: Prometeo, «el que ve antes», es el previsor; Epimeteo, «el que ve después», comprende cuando ya es tarde. La especie nace del descuido del segundo y sobrevive por la previsión del primero. Bernard Stiegler retomó el mito para sostener que una falta originaria, suplida por la técnica, define lo humano.

La espiral protésica: cómo se alimentan entre sí

Por separado, los conceptos describen capacidades y artefactos; juntos explican una espiral que se repite en la evolución humana y, a pequeña escala, en cada organización.

La inteligencia resuelve un problema y produce conocimiento; ese conocimiento se exterioriza en un artefacto —un nudo, un libro, una hoja de cálculo, un modelo entrenado—; el artefacto se acopla de vuelta a la inteligencia y la amplía; y la inteligencia ampliada enfrenta problemas que antes no podía ni plantear. Hay un quinto movimiento, el decisivo: la creatividad impide que la espiral se cierre en círculo. Transforma el espacio de problemas y obliga a diseñar prótesis nuevas. Sin ella, el ciclo solo produciría más de lo mismo, cada vez más rápido.

El prehistoriador André Leroi-Gourhan describió este proceso como una exteriorización progresiva: primero sale la herramienta de la mano; luego, la memoria hacia la escritura; por último, parte del pensamiento hacia las máquinas. Cada salida libera capacidad y, al mismo tiempo, crea una dependencia.

Un segundo modelo distingue tres grados de acoplamiento, porque no toda prótesis se integra igual.

La herramienta. Se usa y se deja. El ábaco, el martillo, la regla. La relación es instrumental y la atención permanece del lado humano.

La extensión. Se integra al pensamiento. Andy Clark y David Chalmers (1998) propusieron el ejemplo de Otto, un hombre con pérdida de memoria que consulta su libreta como cualquiera consulta sus recuerdos. Para funcionar así, el artefacto debe estar siempre disponible y merecer confianza sin revisión constante. La agenda del teléfono o el sistema contable de una empresa cumplen esas condiciones.

El socio. Propone y genera. Ya en 1960, J. C. R. Licklider imaginó una simbiosis entre personas y computadoras en la que cada parte haría lo que mejor sabe hacer. Los modelos de lenguaje son la versión más visible de ese tercer grado: no solo responden, sugieren.

En el primer grado, la prótesis obedece. En el segundo, se confía en ella. En el tercero, se la escucha. Cada grado multiplica el alcance y también el riesgo.

Ese riesgo pide un tercer modelo. En el Fedro, Platón pone en boca de Sócrates una advertencia: la escritura daría apariencia de sabiduría y debilitaría la memoria. Los griegos llamaban pharmakon —remedio y veneno a la vez— a inventos así. Toda prótesis cognitiva lo es: la calculadora libera de la aritmética, pero puede borrar el sentido de la magnitud; el navegador conduce a cualquier dirección, pero puede atrofiar la orientación. La ampliación se paga en las capacidades que dejamos de ejercer.

Las prótesis cognitivas sirven, ante todo, para anticipar: la escritura permitió planear cosechas; la contabilidad, proyectar flujos; la simulación, ensayar escenarios antes de vivirlos. Así visitamos futuros posibles sin pagar el costo de equivocarnos en el mundo real. Frente a la evolución biológica, que es ciega, la evolución protésica puede ser deliberada: esa es su promesa y su responsabilidad. Cada prótesis es prometeica porque intenta ver antes, pero también epimeteica porque sus costos —atrofia o dependencia— suelen descubrirse después.

El fuego y lo que vino después

Gobernar una prótesis cognitiva exige que una organización responda tres preguntas: qué capacidad amplía —memoria, cálculo, percepción, anticipación o imaginación—; cuál puede debilitar por falta de ejercicio; y quién conserva la responsabilidad de verificar, decidir y responder por sus efectos. Así, la conversación pasa de la fascinación por la herramienta a la calidad del acoplamiento entre personas, conocimiento y tecnología.

El viaje al futuro no lo hace la prótesis, sino quien aprende a llevarla. Para ello necesita la previsión de Prometeo, que imagina lo venidero, y la mirada retrospectiva de Epimeteo, que aprende de lo ocurrido. Pero el mito no termina con el fuego. En respuesta al robo, Zeus hizo crear a Pandora, la «dotada de todos los dones», y la envió a Epimeteo, quien la recibió pese a la advertencia de su hermano. Pandora llegó asociada a una jarra que contenía los males destinados a la humanidad. Al abrirse la jarra, los males se dispersaron y solo la esperanza permaneció dentro. Cómo recibir hoy esos regalos —cómo diseñar, elegir y verificar una prótesis antes de liberar sus consecuencias— será el tema del próximo artículo, «El regalo de Pandora».

Nota del autor: en mis libros La creación de mundos*, sobre el horizonte de posibilidades de solución para los males globales, y* El Umbral*, sobre las capacidades organizacionales y competencias humanas para el tránsito a una sociedad cuántica, disponibles en Kindle, abordo con mayor profundidad y extensión estos temas.*