Hace unos años, cuando llegaba un nuevo programador al equipo, lo normal era darle un portátil, acceso al repo y un documento de onboarding que nadie había leído desde 2015. A partir de ahí, a remar. Tareas sencillas, mucho copy-paste, y a ver si con el tiempo aprendía algo entre commits. Esto era así en muchas consultoras. Y funcionaba… más o menos.
La IA como junior eterno (que no se va a otra empresa)
Creo que estamos ante una disrupción silenciosa. Me explico:
Al principio, la IA se va a parecer mucho a un perfil junior. Uno que no cobra, no se queja y no se va con la competencia cuando le ofrecen un poco más. Le puedes encargar tareas repetitivas, simples, y poco a poco va mejorando. Pero no porque “aprenda”, sino porque tú, o alguien, le vas dando más contexto, más ejemplos, más datos. En definitiva: lo entrenas.
Ahora bien, en los humanos está claro: si te vas, el conocimiento que tienes se va contigo. Pero con una IA, la pregunta se vuelve jugosa: ¿quién es el dueño del conocimiento que va acumulando?
Y aquí es donde entra el riesgo: si no defines bien desde el principio cómo y para quién aprende esa IA, puedes estar entrenando gratis a un activo que ni te pertenece ni te protege.
¿Quién entrena al entrenador?
Aquí hay dos modelos que se están empezando a perfilar:
- Proveedor-entrenador: tú pones la IA, la entrenas, y eso se convierte en tu ventaja competitiva. Es decir, el valor añadido ya no es solo el equipo humano, sino ese “junior digital” que sabe cómo quiere el cliente sus informes, su código, su documentación. Y eso no se lleva el cliente si decide cambiarte por otro proveedor más barato. Touché.
- Cliente-propietario: el cliente pone la IA, asume el coste y la entrena según sus procesos. Así, si cambia de proveedor, el conocimiento no se pierde. Porque está en su “junior digital”, que no se va con nadie, ni le ficha otra consultora.
Un nuevo campo de batalla: la propiedad del conocimiento
Este escenario cambia muchas cosas:
- La lógica de fidelización de clientes.
- El rol de los proveedores.
- La propia estructura de costes del conocimiento.
Y todavía no tenemos todas las respuestas. Solo sé que estamos en un punto similar a cuando empezamos a usar máquinas virtuales y se rompieron muchos esquemas. Esto va a ser igual.
No es solo una cuestión técnica, es estratégica: quien entrena mal, replica errores. Y quien entrena sin marco, entrega ventaja competitiva sin saberlo.
Moraleja
Si vas a introducir IA en tus procesos, pregúntate desde ya: ¿quién va a entrenarla? ¿Quién va a pagar ese coste? ¿Y quién se queda con el conocimiento si el proveedor o el cliente cambia?
Aquí es donde entra la paradoja: retener conocimiento solía ser una estrategia… hasta que llegó la IA. Como expliqué en mi artículo [Cuando esconder el conocimiento ya no es estrategia] —donde planteo si tu saber vive solo en ti o también en una IA—, esa dinámica está cambiando radicalmente.
¿Tú cómo lo ves? ¿Quién debería quedarse con el conocimiento en la era IA? Me encantará leerte en LinkedIn.
Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT, de momento el conocimiento lo tengo yo, ya veremos por cuanto tiempo 🤷♂️