Parte 61 - ¿Cuál será el papel más importante de los seres humanos?
A medida que la inteligencia artificial puede realizar más y más tareas, el juicio humano, la experiencia, la creatividad, las relaciones y la responsabilidad adquieren mayor importancia.
La inteligencia artificial puede escribir.
Analizar.
Resumir.
Traducir.
Programa.
Comparar.
Encontrar patrones.
Generar imágenes.
Procesar enormes cantidades de información.
Y poner el conocimiento a disposición en segundos.
Las tareas que antes requerían horas de trabajo humano ahora se pueden realizar
Algunos casos se resuelven en minutos.
Por lo tanto, es natural que una de las cuestiones más importantes en el debate sobre la IA sea el trabajo:
¿Qué se supone que deben hacer los humanos cuando las máquinas pueden hacer cada vez más?
Pero quizás la pregunta debería plantearse de otra manera.
No solo eso:
¿Qué puede controlar la IA?
Pero:
¿Qué se vuelve más valioso cuando la IA puede hacer más?
Esto abre una perspectiva mucho más interesante.
Porque la inteligencia artificial puede dar una respuesta.
Pero uno debe considerar si la respuesta es buena.
La IA puede encontrar patrones.
Pero alguien tiene que entender qué significan esos patrones.
KI puede sugerir alternativas.
Pero alguien tiene que elegir.
La IA puede optimizar un proceso de trabajo.
Pero alguien debe preguntarse si el proceso de trabajo debería existir en su
forma actual.
La IA puede ayudar al cliente.
Pero alguien tiene que decidir qué significa realmente un buen servicio al cliente.
La IA puede calcular.
Pero la gente debe seguir asumiendo la responsabilidad de las consecuencias.
Por lo tanto, el papel más importante de los humanos en la era de la IA podría volverse menos importante.
relacionado con la producción de cada respuesta individual y más relacionado con:
juicio,
profesionalismo,
creatividad,
pensamiento crítico,
relaciones,
cooperación,
empatía,
curiosidad,
responsabilidad,
y la capacidad de aprender.
Eso no significa que desaparezcan todas las tareas rutinarias.
Tampoco significa que la tecnología mejore automáticamente el trabajo.
Pero la división del trabajo entre humanos y tecnología puede cambiar.
fundamentalmente.
Y luego tenemos que entender qué agregan las personas que no solo pueden
reducido a un procesamiento de información más rápido.
La inteligencia artificial está transformando tareas antes de que necesariamente reemplace profesiones enteras.
El futuro de la vida laboral debe entenderse a través de las tareas, las competencias y las nuevas combinaciones entre personas y tecnología.
Un trabajo rara vez consiste en una sola tarea.
Un profesor no solo enseña.
Una enfermera no solo mide.
Un ingeniero no solo calcula.
Un empleado de una tienda no solo vende.
Un líder no solo decide.
Un representante de atención al cliente no solo responde preguntas.
Las ocupaciones constan de muchas tareas diferentes.
Algunas son rutinarias.
Otros requieren conocimientos profesionales.
Algunos requieren presencia física.
Otros requieren relaciones.
Algunos procesos pueden automatizarse.
Otros pueden recibir apoyo de KI.
Y algunos pueden volverse más importantes precisamente porque la tecnología se hace cargo de partes.
del resto del trabajo.
Por lo tanto, puede resultar engañoso hablar del futuro del trabajo únicamente como:
humano o máquina.
La pregunta más interesante es:
¿Cómo se reparten las tareas entre humanos y tecnología?
La mejora mediante IA puede aumentar el valor de la experiencia humana cuando la tecnología se utiliza como amplificador.
La inteligencia artificial puede liberar tiempo del trabajo rutinario y brindar a las personas una mayor capacidad para la evaluación, la resolución de problemas y la creación de valor.
Piensa en un profesional que dedica varias horas a buscar información.
en documentos.
Si la IA puede reducir este trabajo a minutos, la empresa tiene una opción.
Puede utilizar los beneficios para producir más documentos.
O bien puede dedicar su tiempo a aquello en lo que el profesional realmente es bueno:
analizar,
considerar,
habla con la gente,
resolver problemas,
desarrollar nuevas ideas,
y mejorar el servicio.
Esta es la diferencia entre automatización y aumento .
La automatización pregunta:
¿Qué puede hacer la tecnología en lugar de los humanos?
La ampliación pregunta:
¿Qué pueden hacer mejor los seres humanos con la ayuda de la tecnología?
Es probable que ambos aspectos afecten a la vida laboral.
Pero el segundo enfoque plantea una reflexión importante:
La IA no solo necesita reducir la necesidad de mano de obra humana.
También puede hacer que las habilidades humanas sean más productivas .
El juicio humano cobra mayor importancia cuando la inteligencia artificial puede producir muchas respuestas plausibles.
Ser capaz de generar una respuesta no es lo mismo que saber qué respuesta se debe utilizar.
La IA generativa puede ofrecer una respuesta con una certeza lingüística impresionante.
Pero el mundo está lleno de situaciones en las que no hay una respuesta correcta obvia.
Un líder debe equilibrar:
economía,
empleados,
clientes,
riesgo,
ética,
tiempo,
y consecuencias a largo plazo.
Un médico puede tener datos extensos, pero aún así debe considerar un
persona en una situación específica.
Un representante de atención al cliente puede tener reglas, pero reunirse con un cliente cuyo problema no se ajusta al proceso estándar.
Un profesor puede recibir sugerencias de KI, pero debe comprender al alumno.
Esto requiere criterio .
El discernimiento no se trata solo de tener información.
Se trata de utilizar el conocimiento y la experiencia en un contexto concreto.
contexto en el que deben tenerse en cuenta varias consideraciones.
"El conocimiento es un proceso de acumulación de hechos; la sabiduría reside en su simplificación." — Martin H. Fischer
En un mundo donde la producción de hechos, propuestas y formulaciones es cada vez más económica, la capacidad de evaluar lo que realmente importa puede volverse aún más importante.
La competencia profesional cobra mayor importancia cuando los humanos deben controlar y desafiar a la inteligencia artificial.
Necesitas saber algo para detectar cuándo una respuesta convincente de la IA es en realidad errónea.
Existe una paradoja en la idea de que la IA crea experiencia.
menos necesario.
Cuanto más utilicemos la IA para tareas profesionales, más importante puede llegar a ser que alguien pueda controlar el resultado.
Un abogado con experiencia puede descubrir que a un argumento le falta una premisa crucial.
Un ingeniero puede darse cuenta de que una propuesta no funciona en la práctica.
Un electricista puede responder a consejos peligrosos.
Un economista podría descubrir que el modelo se basa en una suposición incorrecta.
Un vendedor experimentado puede comprender que la recomendación no se ajusta a las necesidades del cliente.
Si nadie en la organización tiene la experiencia para detectar los errores,
¿Puede un sistema de IA aparentemente eficaz hacer que el negocio...
más propensos a tomar malas decisiones .
Por lo tanto, la competencia profesional no es solo algo que las personas utilizan para realizar la tarea por sí mismas.
También será necesario:
Haz buenas preguntas,
considera las respuestas,
detectar errores,
comprender la incertidumbre,
y saber cuándo no se debe utilizar la IA.
El pensamiento crítico y la crítica de fuentes se convierten en competencias básicas a medida que la IA generativa aumenta la cantidad de información.
Los futuros empleados deben ser capaces de distinguir entre formulaciones plausibles, conocimiento documentado y afirmaciones inciertas.
Hemos vuelto a este tema varias veces a lo largo de la serie KI.
Más información no es lo mismo que más conocimiento.
La IA generativa permite producir cantidades masivas de contenido de alta calidad.
Esto aumenta la necesidad de personas que pregunten:
¿De dónde viene esto?
¿En qué se basa la afirmación?
¿Existe documentación?
¿Es creíble la fuente?
¿La información está actualizada?
¿Qué falta?
¿Existen otras explicaciones?
¿Qué desconocemos?
Esto es pensamiento crítico .
Y paradójicamente, una tecnología que facilita la obtención de respuestas puede
hacer que la capacidad de hacer preguntas críticas sea más importante.
La creatividad en la era de la IA va más allá de producir texto, imágenes e ideas rápidamente.
La creatividad humana también consiste en comprender problemas, romper patrones e imaginar algo que aún no existe.
La IA generativa puede producir cien ideas en segundos.
Eso es impresionante.
Pero la innovación no se trata solo de la cantidad de ideas.
Se trata de comprender:
¿Qué problema merece la pena resolver?
por qué las soluciones existentes no son lo suficientemente buenas,
las necesidades que tienen las personas,
qué oportunidades abre la tecnología,
y qué ideas deberían llevarse a la práctica.
La creatividad humana está estrechamente ligada a la experiencia, la curiosidad, la cultura y el contexto.
Puede surgir cuando alguien pregunta:
¿Por qué lo hacemos de esta manera?
¿Y si le damos la vuelta al problema?
¿Qué necesita la clienta que no puede expresar con palabras?
¿Qué podemos hacer que nadie nos haya pedido todavía?
La IA puede ser un poderoso aliado creativo.
Pero el ser humano aún debe ser capaz de discernir qué problema merece creatividad .
"La creatividad consiste en idear cosas nuevas. La innovación consiste en hacer cosas nuevas." — Theodore Levitt
La diferencia cobra importancia en la era de la IA.
Generar ideas se vuelve más económico.
La capacidad de transformar las buenas ideas en creación de valor real sigue siendo un reto.
La empatía y la competencia relacional se vuelven más importantes a medida que se automatizan más transacciones y tareas rutinarias.
El contacto humano crea valor cuando la situación requiere comprensión, seguridad, confianza y atención.
No todos los encuentros humanos deberían automatizarse.
A veces, el cliente solo necesita una respuesta rápida.
Entonces la IA puede ser excelente.
Otras veces la situación es difícil.
Un cliente está frustrado.
Un paciente está asustado.
Un familiar está preocupado.
Un empleado experimenta un conflicto.
Un residente se encuentra en una situación de vida difícil.
Entonces puede ser crucial conocer a otra persona.
No porque los humanos necesariamente tengan más información que las máquinas.
Pero porque la relación en sí misma tiene valor.
Escuchar.
Entender.
Interpreta la situación.
Muestra respeto.
Crear seguridad.
Generar confianza.
Y a veces, simplemente estar presente.
Cuanto más se automatice la rutina, más evidente se vuelve el valor de estos encuentros humanos.
La responsabilidad no puede eliminarse mediante la automatización, incluso si el sistema de apoyo a la toma de decisiones se vuelve inteligente.
Las empresas y las personas deben seguir siendo responsables de cómo se utiliza la inteligencia artificial.
KI puede sugerir.
Analizar.
Priorizar.
Rangos.
Recomendar.
Pero cuando se utiliza un sistema de IA en una empresa, la responsabilidad no desaparece con el modelo.
Alguien ha decidido que el sistema debe utilizarse.
Alguien ha seleccionado los datos.
Alguien ha definido el proceso de trabajo.
Algunos han determinado el grado de control humano.
Alguien tendrá que afrontar las consecuencias si algo sale mal.
Esto convierte la rendición de cuentas en un rol humano fundamental.
Cuanto más apoyo a la toma de decisiones deleguemos en la tecnología, más importante será saber:
¿Quién es el responsable?
¿Quién puede anular esta decisión?
¿Quién tiene el control?
¿Quién está haciendo el seguimiento?
¿Y quién puede explicar por qué la empresa hizo lo que hizo?
La tecnología puede automatizar acciones.
No puede automatizar las responsabilidades de la empresa .
La capacidad de formular buenas preguntas cobra mayor importancia a medida que la inteligencia artificial abarata las respuestas.
La formulación del problema puede convertirse en una habilidad más escasa que la propia generación de la respuesta.
En gran parte de la sociedad del conocimiento, generar respuestas ha resultado costoso.
Encuentra información.
Analízalo.
Escribir.
Lluvia.
Visualizar.
Programa.
La IA reduce el coste de muchas de estas actividades.
Entonces, otra parte del trabajo del conocimiento puede adquirir mayor importancia relativa:
Definir el problema.
¿Qué es lo que realmente estamos tratando de comprender?
¿Qué suposiciones hacemos?
¿Cuál es la verdadera necesidad del cliente?
¿Qué falta en el análisis?
¿Qué pregunta no se ha hecho aún?
¿Qué no deberíamos optimizar?
¿Qué ocurrirá si nuestras premisas son erróneas?
Una mala pregunta puede generar una respuesta increíblemente mala.
Una buena pregunta puede abrir una nueva perspectiva para comprender el problema.
Esto va mucho más allá de la ingeniería rápida .
Se trata de curiosidad, profesionalidad y capacidad para formular problemas.
La capacidad de aprendizaje se vuelve crucial cuando tanto la tecnología como las tareas laborales cambian constantemente.
La competencia del futuro no se trata solo de lo que el empleado sabe hoy, sino de la rapidez con la que puede desarrollar nuevos conocimientos.
Nadie puede aprender "Inteligencia Artificial" una sola vez y dar por terminado el aprendizaje.
Los modelos cambian.
Las herramientas cambian.
Los procesos de trabajo están cambiando.
La normativa está en desarrollo.
Las expectativas de los clientes están cambiando.
Y están surgiendo nuevos usos.
Por lo tanto, el aprendizaje continuo se convierte en parte de la propia vida laboral.
Esto se aplica tanto a la competencia tecnológica como a la profesional.
El empleado debe ser capaz de aprender a usar nuevas herramientas.
Pero también es importante comprender cuándo no deben utilizarse.
Debe ser capaz de combinar las nuevas tecnologías con las ya existentes.
conocimientos profesionales.
Y debe ser capaz de rechazar métodos de trabajo que ya no tienen sentido.
«Los analfabetos del siglo XXI no serán aquellos que no sepan leer ni escribir, sino aquellos que no sepan aprender, desaprender y reaprender.» — Alvin Toffler
En un mundo de rápidos cambios tecnológicos, la capacidad de aprender no se limita al desarrollo personal.
Se convierte en parte de la competitividad de la empresa.
La colaboración entre humanos e IA se convierte en una nueva forma de división del trabajo.
El empleado del futuro debe comprender tanto las fortalezas de la tecnología como las áreas donde la experiencia humana genera mayor valor.
Es fácil formar dos bandos.
El hombre contra la máquina.
Los optimistas contra los pesimistas.
Pero es probable que la vida laboral se vuelva mucho más compleja.
Un empleado puede utilizar la IA para el primer borrador.
Luego, utilice su propia experiencia profesional para mejorarlo.
Otro método permite utilizar la IA para el análisis e interpretar los resultados por sí mismo.
Un tercero puede automatizar tareas rutinarias y pasar más tiempo con
clientes.
Una cuarta opción es utilizar la IA como compañera de debate en el desarrollo de ideas.
Una quinta opción puede garantizar la calidad del trabajo generado por IA.
Esto significa que la alfabetización en inteligencia artificial se vuelve importante.
No se trata solo de saber usar una herramienta específica.
Pero para entender:
lo que la IA puede hacer,
lo que no puede hacer,
qué datos utiliza,
qué errores puede cometer,
cómo deben evaluarse los resultados,
y cuando sea necesario el control humano.
El liderazgo en la era de la IA se trata de personas, organización y dirección, no solo de tecnología.
Los líderes deben crear marcos donde los empleados puedan experimentar, aprender y utilizar la IA de forma responsable.
Una empresa no alcanza la madurez en inteligencia artificial solo porque la dirección compre licencias.
Los empleados deben comprender por qué se utiliza la tecnología.
Hay que darles la oportunidad de aprender.
Necesitan saber qué reglas se aplican.
Deben poder informar cuando los sistemas no funcionen.
Deben poder compartir experiencias.
Y la empresa debe tolerar el fracaso de algunos experimentos.
Esto requiere liderazgo.
No solo gestión tecnológica.
Pero la gestión de personas a través del cambio tecnológico .
Si los empleados experimentan la IA únicamente como un control o
Al reducir el tamaño de las herramientas, puede afectar tanto la confianza como el aprendizaje y la voluntad.
compartir conocimientos.
Sin embargo, si la tecnología se utiliza para ayudar a los empleados a resolver mejor sus tareas, puede surgir una dinámica diferente.
"La cultura se come la estrategia en el desayuno." — comúnmente atribuido a Peter Drucker
Independientemente del origen de la frase, apunta a un punto importante:
La estrategia tecnológica siempre se ajusta a la cultura real de la organización.
La experiencia humana y el conocimiento tácito se convierten en parte del capital estratégico de la empresa.
La inteligencia artificial permite que haya más conocimiento disponible, pero ese conocimiento primero debe existir.
Piensa en el empleado con experiencia.
Ella detecta un problema y reacciona de inmediato.
No porque haya buscado la respuesta.
Pero es porque ha visto situaciones similares cientos de veces.
Ella conoce el patrón.
Ella sabe qué preguntas hay que hacer.
Ella sabe cuándo funciona el procedimiento estándar.
Y cuando no lo hace.
Este es conocimiento tácito .
Experiencia que no siempre puede reducirse a una instrucción.
La empresa puede intentar documentar partes del mismo.
La IA puede ayudar a estructurarla y hacerla accesible.
Pero no debemos confundir la representación de la experiencia con
la experiencia en sí misma.
Las personas siguen aprendiendo a través de la práctica.
Y es precisamente por eso que el lugar de trabajo también se convierte en un espacio donde se adquieren nuevos conocimientos.
se crea.
La creación de valor humano se hace más evidente cuando la producción rutinaria se automatiza.
El valor del trabajo puede desplazarse de producir más a comprender mejor, mejorar más y asumir una mayor responsabilidad.
Si la IA puede producir el primer borrador, los humanos podrán dedicar más tiempo a la calidad.
Si la IA puede encontrar la información, los humanos podrán dedicar más tiempo a la evaluación.
Si la IA puede responder a las preguntas estándar, los humanos podrán dedicar más tiempo a las conversaciones difíciles.
Si la IA puede analizar los patrones, los humanos podrán dedicar más tiempo a comprender las consecuencias.
Si la IA puede automatizar la rutina, los humanos podrán dedicar más tiempo a la mejora continua.
No hay garantía de que la vida laboral se desarrolle realmente de esta manera.
Las empresas también pueden utilizar la tecnología principalmente para reducir costes, controlar o aumentar el ritmo de trabajo.
Por lo tanto, la tecnología no es el destino.
La forma en que se utilizan las ganancias es una decisión tanto de la organización como de la sociedad.
El capital invisible podría volverse más visible en una economía con inteligencia artificial.
La competencia, la experiencia, las relaciones, la confianza y la cultura organizacional pueden adquirir mayor importancia a medida que la tecnología se vuelve más fácil de copiar.
Un competidor puede comprar la misma herramienta de IA.
Puede suscribirse al mismo modelo.
Puede adquirir software similar.
Pero no se puede comprar tan fácilmente:
treinta años de experiencia,
confianza del cliente,
colaboración de los empleados,
la cultura de la empresa,
aprendizaje histórico,
la comunidad profesional,
las relaciones,
o el entendimiento que ha crecido a través de miles de reuniones
entre personas.
Estas son partes del capital invisible de la empresa .
Y a medida que la tecnología en sí misma se vuelve más accesible,
Los recursos humanos complementarios obtienen una mayor ventaja estratégica.
importancia.
La perspectiva de Magne: la tecnología ha cambiado muchas veces, pero las personas han creado los valores cada vez.
Desde los teléfonos e internet hasta el comercio electrónico, la digitalización y la inteligencia artificial, la tecnología ha sido una herramienta
Magne ha superado varios cambios tecnológicos importantes.
Las herramientas han cambiado drásticamente.
Pero detrás de las buenas soluciones digitales siempre ha habido personas.
Alguien ha entendido al cliente.
A alguien se le ocurrió la idea.
Alguien ha escrito el código.
Alguien ha diseñado la solución.
Alguien ha hecho la prueba.
Alguien lo ha explicado.
Alguien ha desafiado.
Alguien ha dicho:
“Esto no está funcionando lo suficientemente bien.”
Y algunos han asumido la responsabilidad de mejorarlo.
La inteligencia artificial está cambiando la forma en que la tecnología puede contribuir.
Pero eso no elimina la necesidad de que haya personas que sepan por qué hacemos algo y para quién lo hacemos .
Desde la perspectiva del amigo, el mejor uso de la inteligencia artificial podría ser para mejorar a las personas.
La inteligencia artificial no debe juzgarse por su apariencia humana, sino por el valor que los humanos pueden crear con ella.
El compañero no tiene por qué convertirse en humano.
Ese tampoco es el objetivo.
El amigo puede hacer otra cosa.
Estar disponible.
Procesar información.
Encontrar conexiones.
Crear borradores.
Cuestiona un argumento.
Sugiera alternativas.
Ayuda para estructurar los pensamientos.
Y tal vez plantear la pregunta que haga pensar al hombre por una vez.
a.
Entonces la IA no será el personaje principal.
Se convierte en la herramienta que rodea al hombre .
Y quizás esa sea una ambición mejor que intentar construir tecnología que pretenda ser nosotros.
Términos técnicos para la competencia humana, el aumento de la IA y el futuro del trabajo.
Los conceptos que describen la nueva división del trabajo entre humanos e inteligencia artificial
Aumento mediante IA: El uso de la inteligencia artificial para mejorar la capacidad, la competencia o la productividad humanas.
Automatización – Automatización – El uso de la tecnología para realizar tareas con una menor intervención humana.
Juicio humano: La capacidad de considerar la información, el contexto, la experiencia, los valores y las consecuencias antes de tomar una decisión.
Pensamiento crítico: evaluación sistemática de información, argumentos, suposiciones, fuentes y explicaciones alternativas.
Alfabetización en IA: comprender cómo se puede utilizar la inteligencia artificial, qué limitaciones tiene la tecnología y cómo se deben evaluar críticamente los resultados.
Conocimiento tácito: conocimiento basado en la experiencia que a menudo resulta difícil de formular o documentar completamente.
Conocimiento explícito: conocimiento documentado que puede compartirse mediante texto, datos, modelos u otras formas de expresión.
Metacognición: La capacidad de reflexionar sobre el propio pensamiento, aprendizaje y comprensión.
Resolución de problemas: El proceso de comprender un problema, desarrollar alternativas, evaluarlas e implementar soluciones.
Aprendizaje continuo: desarrollo constante de conocimientos y habilidades a través del trabajo, la experiencia y la educación.
Interacción humana: un modelo de trabajo en el que los humanos participan activamente en la evaluación, el control o la toma de decisiones con respecto a los resultados del sistema de IA.
Competencia relacional: La capacidad de comprender, comunicarse y colaborar con otras personas de manera que se construyan buenas relaciones.
Habilidades complementarias: habilidades humanas que complementan las capacidades tecnológicas y que, en conjunto, crean mayor valor.
Responsabilidad: Que las personas y las organizaciones puedan ser consideradas responsables de sus decisiones, acciones y consecuencias.
El papel más importante de una persona no será una sola habilidad, sino la capacidad de combinar conocimiento, juicio y responsabilidad.
La creación de valor futuro se produce cuando los seres humanos utilizan la inteligencia artificial sin delegar la responsabilidad humana en la tecnología.
¿Cuál será, entonces, el papel más importante de los seres humanos?
Prácticamente no hay una sola respuesta.
No se trata solo de creatividad.
No solo empatía.
No solo competencia profesional.
No solo pensamiento crítico.
No solo la gerencia.
No solo relaciones.
Lo interesante reside en la combinación .
Los humanos pueden comprender el contexto.
Utiliza la experiencia.
Hacer las cuestiones.
Considera las consecuencias.
Crea relaciones.
Cuestiona las verdades establecidas.
Aprender.
Asume la responsabilidad.
Y decidir qué merece la pena hacer.
La inteligencia artificial puede mejorar gran parte de esto.
Pero esto exige que la empresa desarrolle a su personal al mismo tiempo que desarrolla su tecnología.
Desde el papel del ser humano hasta la cuestión de cómo debería construirse todo el negocio.
El reto final consiste en conectar a las personas, el conocimiento, el aprendizaje, los clientes y la inteligencia artificial en un único sistema funcional.
Nos acercamos al final del camino recorrido por la IA.
Hemos investigado la tecnología.
Hemos visto cómo encuentra y procesa la información.
Hemos estado trabajando en el contenido.
Sitios web.
Conocimiento.
Comercio electrónico.
Información del producto.
Consejos para el cliente.
Nos hemos preguntado qué sucederá cuando todos tengan acceso a la IA.
Hemos visto cómo pueden cambiar las expectativas de los clientes.
Y ahora hemos vuelto al hombre.
No es una coincidencia.
Porque cuanto más capaz se vuelve la tecnología, más importante resulta comprender cómo deben organizarse conjuntamente las personas y la tecnología .
No basta con comprar IA.
No basta con recopilar datos.
No basta con documentar el conocimiento.
No basta con enviar a los empleados a cursos de formación.
Todo debe estar conectado.
Las personas deben ser capaces de aprender.
El conocimiento debe poder compartirse.
Hay que comprender a los clientes.
La tecnología debe utilizarse con un propósito.
La dirección debe marcar el rumbo.
La organización debe ser capaz de cambiar.
Y esas experiencias deben utilizarse para mejorar el sistema.
Esto deja solo una pregunta pendiente en toda la serie KI.
¿Cómo construimos el negocio del conocimiento del futuro?
Ahí es donde vamos a reunir todo.
Y no nos detendremos en la inteligencia artificial.
Pero para terminar donde realmente comienza todo el Capital Invisible :
con personas que aprenden, comparten conocimientos y crean valor juntas.
Antecedentes académicos y lecturas complementarias
Esta serie también se basa en mi propia trayectoria profesional a través de los estudios de Diseño Web , Marketing Digital , Innovación y Comercialización , y seminarios profesionales en San Francisco y Oxford . Aquí encontrarás los antecedentes, los entornos profesionales y las experiencias que han acompañado el desarrollo desde los inicios de la web hasta la digitalización actual.
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