Usando ONA e IA para la transferencia de conocimiento crítico en una organización
En el corazón de cada organización, hay personas clave que son depositarias de conocimiento técnico crítico, esencial para la continuidad y el éxito del negocio. Sin embargo, esta concentración de conocimiento puede convertirse en un riesgo si no se gestiona adecuadamente. La historia que compartimos a continuación ilustra cómo combinamos el análisis de redes organizacionales (ONA, por sus siglas en inglés) y herramientas de inteligencia artificial (IA) para abordar este desafío de manera efectiva y transformadora.
El Desafío: Conocimiento Técnico Concentrado en una Persona
Una organización nos buscó para resolver un problema evidente: varios temas de conocimiento técnico estaban concentrados en una sola persona. Si bien esta situación no es rara, representa un riesgo significativo. Si esa persona se ausenta, decide retirarse o simplemente no puede transmitir adecuadamente su conocimiento, el negocio podría enfrentar interrupciones o pérdidas importantes.
El reto era claro: entender cómo estaba distribuido el conocimiento en el área y diseñar un plan para transferirlo a otras personas de manera efectiva y sostenible.
Paso 1: Entendiendo la Red de Conocimiento con ONA
Lo primero que hicimos fue realizar un análisis de redes organizacionales (ONA). Esta metodología nos permitió mapear cómo las personas en el área estaban conectadas entre sí y cómo fluía el conocimiento dentro de la organización.
Para profundizar aún más, utilizamos la ONA no solo para visualizar las conexiones generales, sino también para crear redes específicas relacionadas con los temas de conocimiento crítico. Esto nos permitió:
Identificar nodos clave: Personas que, aunque inicialmente invisibles, tenían un conocimiento relevante o acceso a información importante.
Mapear la distribución del conocimiento: Entender cómo el conocimiento técnico estaba compartido (o no compartido) en el área.
Detectar potenciales transmisores: Aquellas personas que tenían las capacidades, conexiones y disposición para recibir y compartir este conocimiento.
Figura 1: Red de conexiones del área en cuestión
Figura 2: Red de conexiones del conocimiento específico. Las líneas representan las conexiones específicas del conocimiento analizado.
El resultado fue un mapa detallado que iluminó no solo el rol central de la persona identificada inicialmente, sino también otros nodos relevantes que podían ser involucrados en la estrategia de transferencia.
Paso 2: Apalancando IA para Transferir Conocimiento
Con los hallazgos de la ONA en mano, diseñamos una estrategia de transferencia de conocimiento basada en herramientas de inteligencia artificial. Nuestro enfoque fue crear materiales dinámicos y accesibles para facilitar la diseminación del conocimiento técnico. Estas fueron las soluciones implementadas:
De documentos a podcasts: Transformamos los entrenamientos y materiales escritos en podcasts. Este formato permitió a los empleados consumir contenido técnico de una manera más atractiva y flexible, ya sea durante su trayecto al trabajo o en momentos de ocio. La narrativa oral ayudó a simplificar conceptos complejos, haciendo el contenido más digerible.
Chatbot especializado: Desarrollamos un chatbot en WhatsApp entrenado específicamente con el conocimiento técnico relevante. Este chatbot permitió a los empleados hacer preguntas específicas y recibir respuestas inmediatas como si estuvieran hablando con el experto. Esta solución redujo la dependencia directa del experto humano y amplió el alcance del conocimiento.
Videos con avatares personalizados: Creamos una serie de videos cortos, de aproximadamente 5 minutos, utilizando avatares digitales. Estos videos ofrecían explicaciones visuales y dinámicas sobre conceptos técnicos. Los avatares permitieron humanizar el contenido sin depender de la disponibilidad constante de las personas expertas.
Figura 3: Imágen del chatbot experto en el conocimiento técnico.
Resultados: Transferencia de Conocimiento Rápida, Económica y Escalable
Estas soluciones no solo lograron su objetivo, sino que también destacaron por ser:
Rápidas de implementar: El uso de IA permitió generar contenido en días o semanas, en lugar de los meses que podrían requerir enfoques más tradicionales.
Económicas: Todas las herramientas utilizadas fueron de bajo costo y altamente accesibles para la organización.
Editables: Los materiales generados son fáciles de actualizar, lo que permite adaptarse rápidamente a nuevos desarrollos técnicos o necesidades específicas.
Además, el enfoque combinado de ONA e IA permitió a la organización no solo transferir conocimiento crítico, sino también fomentar una cultura de aprendizaje colaborativo, donde las conexiones y el flujo de información se convirtieron en activos valiosos.
Lecciones Aprendidas y Próximos Pasos
Esta experiencia resalta la importancia de abordar el conocimiento organizacional desde una perspectiva estratégica y tecnológica. Algunas lecciones clave incluyen:
La importancia de mapear antes de actuar: La ONA es fundamental para identificar conexiones y oportunidades ocultas.
La tecnología como habilitador, no como reemplazo: La IA complementó, pero no sustituyó, la experiencia humana en la transferencia de conocimiento.
La necesidad de formatos flexibles: Los empleados valoraron los materiales que podían consumir a su propio ritmo y en diferentes formatos.
Como próximos pasos, planeamos expandir este modelo para incluir análisis más avanzados, como el impacto de la transferencia de conocimiento en el desempeño organizacional y el monitoreo de redes en tiempo real para prevenir riesgos futuros.
Conclusión
El uso de ONA e IA para la transferencia de conocimiento crítico no solo resuelve un problema inmediato, sino que también fortalece la resiliencia organizacional. Este enfoque innovador demuestra cómo las herramientas modernas pueden transformar uno de los mayores desafíos en gestión del talento: garantizar que el conocimiento fluya y prospere, sin depender exclusivamente de unas pocas personas clave.
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