Hace unos días descubrí Google Apps Script. Al conversar sobre el tema con un analista de la empresa, entendí que podía integrar algunas acciones de inteligencia artificial de una manera más sencilla de lo que imaginaba, sin recorrer un camino técnico que sentía más distante de mis conocimientos.
Yo ya estaba explorando la herramienta. Pero fue hablando con otra persona como apareció una posibilidad que todavía no había visto.
La conversación me permitió aprender algo sobre lo que podía hacer y también sobre a quién podía acudir para seguir aprendiendo. Llegué con una exploración en marcha y salí con otra forma de pensar cómo continuarla.
Eso me hizo detenerme en esas pequeñas consultas que forman parte del trabajo. A veces buscamos resolver una duda concreta. Otras veces simplemente contamos lo que estamos intentando y alguien reconoce una conexión que a nosotros se nos había escapado.
Hoy podemos dirigir muchas de nuestras preguntas a la inteligencia artificial. Yo lo hago con frecuencia y encuentro mucho valor en esa posibilidad. Pero una conversación con un colega puede cambiar incluso la pregunta que íbamos a hacer.
Para consultar algo, primero necesitamos imaginar que existe. A veces es otra persona quien nos ayuda a verlo.
Aprender también es descubrir a quién preguntar
Al incorporarnos a un equipo, rara vez conocemos de inmediato todo lo que saben sus integrantes. Lo vamos descubriendo mientras trabajamos.
Alguien entiende por qué una cuenta requiere una revisión especial. Otra persona recuerda una decisión que no quedó bien documentada. Un compañero conoce una dependencia entre áreas que el procedimiento describe apenas en una línea.
Ese conocimiento se vuelve visible cuando alguien lo necesita y pregunta. También cuando compartimos una idea todavía incompleta y otra persona encuentra cómo ayudarla a avanzar.
Con el tiempo, aprendemos a quién acudir según el problema. Reconocemos cómo piensa cada persona, qué suele revisar y en qué situaciones su experiencia puede ampliar nuestra perspectiva.
Una publicación de Harvard Business Review sobre las relaciones dentro de los equipos me llevó a pensar en lo que podría ocurrir si empezamos a consultar cada vez menos a nuestros compañeros. En mi comentario propuse preservar un intercambio muy concreto: aquel en el que un colega explica por qué una respuesta no serviría para esa situación particular.
La conversación con el analista me mostró otra posibilidad, igualmente valiosa. Un compañero también puede ayudarnos a descubrir que algo es más accesible de lo que creíamos.
En ambos casos, aprendemos sobre la tarea y sobre la persona. Su experiencia deja de ser una capacidad que suponemos que tiene y se convierte en algo que pudimos conocer.
Una consulta puede resolver una tarea y, al mismo tiempo, enseñarnos a quién acudir cuando aparezca la siguiente pregunta.
Lo que todavía no sabemos contar
Pensemos en una situación sencilla: alguien prepara con IA una comunicación para un cliente. El texto es claro, correcto y responde a los antecedentes incluidos.
Antes de enviarlo, un colega advierte que existe un compromiso reciente que cambia el sentido de la respuesta. Quizá se acordó una fecha distinta o quedó pendiente una conversación que todavía no aparece en los registros consultados.
La herramienta trabajó con la información disponible. La persona que preparó el mensaje tampoco sabía que faltaba ese antecedente.
La consulta aporta algo más que una corrección: permite comprender qué información conviene buscar, quién la tiene y por qué importa antes de responder.
Parte de ese contexto podría documentarse e incorporarse a futuras consultas con IA. Me parece una mejora necesaria. Pero primero alguien debe reconocer que existe y explicar su relevancia.
Tampoco daría por hecho que el colega siempre tiene razón. La experiencia puede conservar supuestos que ya no son válidos. Precisamente por eso vale la pena contrastar, entender qué sostiene cada respuesta y revisar qué cambió.
Si únicamente recibimos la versión corregida, podemos terminar la tarea sin comprender el motivo del cambio. Cuando alguien explica su criterio, nos deja algo que podremos utilizar en otra situación.
Preguntar sin sentir que molestamos
Hay una razón por la que consultar a la IA resulta tan cómodo: podemos hacerlo sin exponernos al juicio de otra persona.
Podemos pedir una explicación básica, volver sobre el mismo punto o admitir que seguimos sin entender. No necesitamos calcular si el compañero está demasiado ocupado ni anticipar una respuesta impaciente.
Esa libertad tiene un valor enorme. También debería hacernos revisar cómo recibimos las preguntas dentro del equipo.
Si alguien aprende que preguntar provoca fastidio, que una duda será interpretada como falta de capacidad o que tendrá que justificarse antes de recibir ayuda, es comprensible que busque otro lugar donde resolverla. Sería poco honesto atribuir después toda la distancia a la tecnología.
Al escribir sobre liderar un equipo donde no todos usan la IA de la misma manera, me planteaba cómo convertir el avance individual en una capacidad compartida. Aquí aparece otra parte de esa responsabilidad: conseguir que consultar a una persona siga siendo una opción accesible y útil.
Eso requiere cuidar también el tiempo de quien responde. Compartir conocimiento no debería convertir a algunos compañeros en un servicio permanente de consultas, ni obligarlos a resolver una y otra vez lo que podríamos documentar mejor.
Podemos reducir interrupciones repetitivas y conservar espacios para las preguntas que necesitan contexto, contraste o experiencia. Distinguir unas de otras forma parte del trabajo.
Que el aprendizaje pueda salir del chat
No creo que conversar con IA implique dejar de pensar. Muchas veces nos ayuda a formular mejor una duda, explorar alternativas o comprender un asunto que antes resultaba difícil abordar.
Un estudio presentado por Stanford HAI sobre la colaboración entre personas e IA encontró, en las conversaciones analizadas, numerosos intercambios en los que los usuarios pedían explicaciones y participaban activamente en la revisión de las respuestas.
Al comentar esa publicación, me interesó añadir una pregunta: ¿qué puede explicar la persona después de que termina la conversación?
¿Por qué aceptó una respuesta? ¿Qué cuestionó? ¿Qué evidencia la haría reconsiderar?
Esas preguntas también pueden abrir un intercambio entre colegas. La persona llega con algo elaborado, con alternativas que ya exploró y con una duda más precisa. El compañero puede aportar desde otro punto, sin tener que comenzar desde cero.
Así, la IA puede mejorar la calidad de nuestras consultas. Podemos dedicar menos tiempo a reconstruir información básica y más a discutir aquello que realmente cambia una decisión.
Pero para que ese aprendizaje circule, hace falta compartir algo del razonamiento. Una entrega impecable no muestra por sí sola qué comprendimos, qué descartamos ni dónde seguimos teniendo dudas.
Darle un propósito al encuentro
Esto también conecta con lo que escribí en El café de las diez que ya no existe: el valor de dejar espacio para conversaciones que ninguna agenda había previsto.
Compartir un lugar puede facilitar que alguien escuche lo que estamos intentando, se interese y aporte una perspectiva que no habíamos considerado. Estar en la misma oficina, por sí solo, no garantiza ese intercambio. Hace falta disponibilidad para conversar y libertad para mostrar algo que todavía no sabemos resolver.
Estas conversaciones también pueden ocurrir a distancia. Lo que quisiera preservar es la oportunidad de encontrarnos alrededor de una duda o una idea en construcción, sin que cada intercambio necesite llegar con una presentación y una conclusión previstas.
Si defendemos el valor de la presencia, vale la pena cuidar las condiciones que permiten aprender unos de otros. Una jornada llena de compromisos, sin tiempo para escuchar, puede dejar muy poco espacio para aquello que supuestamente queríamos favorecer al reunirnos.
Mi conversación con aquel analista me recordó cuánto puede abrirse cuando compartimos algo que todavía estamos explorando.
Un caso concreto puede ser suficiente
No tengo una fórmula resuelta para preservar esos intercambios. Tampoco me gustaría convertir cada tarea en una reunión adicional.
Sí veo una práctica que valdría la pena probar: recuperar brevemente un caso real dentro de una conversación que el equipo ya tenga.
¿Qué propuso la IA? ¿Qué observó un colega? ¿Qué cambió después de escucharlo?
El caso puede ser pequeño. Una condición que faltaba, una interpretación que necesitó contexto o una posibilidad que alguien ayudó a descubrir. Lo importante sería explicar qué hizo la diferencia.
También convendría registrar lo que pueda reutilizarse. Si una conversación descubre una excepción recurrente, ese conocimiento podría incorporarse a la documentación o a las instrucciones de la herramienta. Así, la siguiente persona empieza desde un punto mejor.
A veces será la IA la que permita cuestionar una costumbre que el equipo llevaba años dando por buena. Otras veces, alguien aportará un antecedente que cambie la recomendación inicial. Ambas situaciones merecen compartirse.
Compartir el resultado permite continuar el trabajo. Compartir lo que nos hizo cambiar de opinión permite aprender de él.
Seguir sabiendo encontrarnos
Me entusiasma que podamos resolver más cosas por nuestra cuenta. Hay una autonomía valiosa en no depender de la disponibilidad de otra persona para avanzar en cada paso.
Quisiera que esa autonomía conviviera con la capacidad de reconocer cuándo alguien puede ayudarnos a ver lo que falta. Dentro de un equipo, saber a quién preguntar también es conocimiento. Se construye con consultas, explicaciones y ocasiones en las que descubrimos que otra persona entendía algo que nosotros todavía no veíamos.
La IA puede ampliar mucho lo que cada uno consigue hacer. Me gustaría que también nos ayudara a llegar mejor preparados a esas conversaciones, con preguntas más precisas y disposición para revisar las respuestas.
Hace unos días descubrí una herramienta. Al hablar de ella con un compañero, descubrí una posibilidad. Quiero seguir teniendo espacio para las dos cosas.