Si trabajas acompañando procesos de innovación —en territorio, en organizaciones, en redes productivas— ya lo estás viendo: la inteligencia artificial dejó de ser promesa y empezó a convertirse en infraestructura cotidiana. Redacta informes, analiza datos, sugiere escenarios, ordena conversaciones, detecta patrones invisibles.
Porque si la innovación es un proceso social —no meramente
técnico— entonces el diferencial no estará en el algoritmo, sino en la calidad
del acompañamiento.
El cambio en las reglas del juego
Durante siglos, la promoción de innovaciones —como cualquier
otra actividad humana— descansó sobre un supuesto básico: el conocimiento era
escaso, costoso de adquirir y residía principalmente en las personas. En ese
contexto, la ventaja competitiva de un productor, de una organización o de un
sistema de extensión o promoción de innovaciones estaba en “saber más” que
otros. Quien dominaba el conocimiento técnico tomaba mejores decisiones y
lideraba los procesos de cambio.
Ese fue el primer juego: competir por stock de conocimiento.
Con la escritura, la imprenta y más tarde Internet,
comenzamos a delegar conocimiento a la tecnología. El saber dejó de estar solo
en la memoria de expertos para almacenarse en documentos, bases de datos y
plataformas digitales. En la tarea de extensión y promoción de innovaciones, esto
se tradujo en manuales, protocolos, repositorios de buenas prácticas y
comunidades de intercambio. El conocimiento se volvió heredable y accesible.
Con la irrupción de la Inteligencia Artificial, esta
delegación se acelera y escala. La IA no solo almacena conocimiento: lo
organiza, lo combina y lo pone a disposición en tiempo real. Lo que antes era
una ventaja diferencial —manejar información técnica, dominar bibliografía,
conocer recomendaciones productivas— tiende a convertirse en un commodity. Si
cualquier interesado puede consultar a una IA sobre prácticas productivas, o de
mercados, el promotor o extensionista ya no compite por “saber más”.
Se
cierra así la primera ventana: la del conocimiento como ventaja
competitiva.
El segundo movimiento del juego es aún más disruptivo. No
solo delegamos conocimiento, sino también aprendizaje. Con el machine learning,
las máquinas aprenden de los datos, detectan patrones y ajustan sus respuestas
sin intervención humana directa. Esto desplaza la ventaja hacia la capacidad de
aprender más rápido que otros.
Para quienes promovemos innovaciones, esto es crítico.
Tradicionalmente hemos puesto el foco en transferir información y recrear conocimiento
técnico. Sin embargo, el
verdadero diferencial empieza a estar en la capacidad de generar aprendizaje
colectivo: leer contextos cambiantes, interpretar señales débiles,
experimentar, equivocarse y ajustar. La pregunta ya no es “¿quién sabe más
sobre esta tecnología?”, sino “¿quién aprende mejor en este territorio
específico?”.
Aquí aparece la segunda ventana, todavía abierta, pero
reduciéndose: la del aprendizaje
organizacional como ventaja. Si las organizaciones de asistencia técnica y extensión
no desarrollan deliberadamente su músculo de aprendizaje —sistematizar
experiencias, convertir errores en insumos, combinar saber técnico con
conocimiento local— quedarán rezagadas frente a sistemas que integren IA para
aprender más rápido y con mayor profundidad.
En el siguiente gráfico se muestran las etapas descriptas de
la delegación progresiva del conocimiento y el aprendizaje en actantes externos
a lo humano.
Tomado de https://www.linkedin.com/pulse/el-juego-va-cambiar-javier-martinez-aldanondo-jlp9e/
El horizonte extremo del gráfico plantea un escenario
límite: ¿qué ocurre si la IA asume tanto el conocimiento como el aprendizaje?
En entornos estables y con reglas claras, ya supera a los humanos en múltiples
tareas. Pero la promoción de innovaciones rara vez ocurre en escenarios
estables. Trabajamos en contextos
sociales complejos, con intereses en tensión, incertidumbre climática,
dinámicas institucionales cambiantes y dimensiones culturales que no se reducen
a datos estructurados.
Allí emerge la pregunta estratégica: si el conocimiento
técnico y parte del aprendizaje pueden delegarse, ¿qué queda bajo liderazgo
humano?
Quedan —al menos por ahora— la capacidad de dar sentido, formular preguntas relevantes, definir propósitos, gestionar conflictos, construir confianza y decidir hacia dónde orientar el proceso. La IA puede sugerir opciones tecnológicas; el extensionista o promotor de innovaciones decide con quién, para qué y en qué condiciones vale la pena impulsarlas.
El cambio en las reglas del juego no es tecnológico sino estratégico. Si seguimos compitiendo por acumular información técnica, estaremos jugando un partido que ya terminó. Si orientamos nuestra tarea a potenciar el aprendizaje colectivo y a ejercer liderazgo ético y relacional en procesos de innovación, estaremos jugando el nuevo juego.
La cuestión no es si la IA participará en la promoción de
innovaciones, sino bajo qué reglas y con qué dirección. Y esa definición —los
objetivos, el sentido y los criterios de decisión— sigue siendo una
responsabilidad humana indelegable.
A continuación, dejo un listado inicial de 5 pautas para
añadir valor humano a la IA en la tarea de promoción de innovaciones. Sirva
como estimulante crítico para encontrar los caminos de reposicionamiento de
nuestras prácticas en el tema, y como instrumento para el debate si lo deseas.
¡Te leo en los comentarios!
1. La IA no reemplaza la mediación relacional
La innovación no ocurre por disponibilidad de información,
sino por construcción de confianza, sentido compartido y acuerdos prácticos. La
innovación es un emergente de los sistemas de información y conocimiento
que las personas construimos para cambiar algo. En tal sentido:
Un sistema de IA puede:
- Analizar
datos productivos.
- Identificar
brechas tecnológicas.
- Sugerir
tendencias de mercado.
Pero no puede:
- Leer
tensiones históricas entre actores.
- Percibir
resistencias no explícitas.
- Reconocer
cuándo una propuesta amenaza identidades profesionales.
👉 Principio: La IA
amplifica información; el extensionista construye legitimidad.
2. El valor humano está en ampliar el “campo semántico”
Eso implica:
- Conectar
disciplinas.
- Traducir
lenguajes.
- Integrar
saber técnico con saber práctico.
- Incorporar
dimensiones sociales y culturales.
👉 Principio: Innovar no es optimizar variables; es redefinir el problema.
3. La actitud frente a la IA condiciona el proceso
Si el equipo técnico usa la IA desde el miedo (“nos va a
reemplazar”) o desde la fascinación acrítica (“la máquina sabe más”), pierde
autoridad.
La clave está en ejercer lo que podríamos llamar autoridad
interpretativa:
- No
delegar los criterios.
- No
suponer neutralidad.
- Interrogar
los supuestos del modelo.
👉 Principio: La decisión final es humana, aunque esté informada por algoritmos.
4. La innovación no es solo eficiencia: es dirección
Si no definimos hacia dónde queremos ir, la tecnología
simplemente acelerará la inercia existente.
Sin dirección estratégica compartida, la IA sugerirá aumentar
la productividad de lo que ya hacemos.
👉 Principio: Primero el propósito, luego la herramienta.
5. La tarea educativa es central
Los desafíos de cambio no son solo de tipo regulatorio, sino
educativos y de valores. En extensión e innovación esto es evidente:
- Formular
mejores preguntas.
- Evaluar
respuestas.
- Detectar
sesgos.
- Integrar
resultados en decisiones complejas.
La tarea de asistencia técnica o extensionista del futuro no
estará basada centralmente en la condición de tener más información, sino principalmente
en saber organizar
inteligencia distribuida (humana y artificial) al servicio de procesos
colectivos.
Resumen de los 5 aspectos básicos a tener en cuenta
- No
delegar la interpretación estratégica. La IA apoya el análisis; la
orientación la define el facilitador con los actores.
- Ampliar
siempre el marco del problema. Evitar soluciones puramente técnicas a
desafíos sistémicos.
- Usar
la IA como herramienta de exploración, no como oráculo.
- Cuidar
la dimensión relacional. La confianza sigue siendo el principal motor
de la adopción de innovaciones.
- Mantener
claridad de propósito. La tecnología debe estar subordinada a
objetivos territoriales y humanos explícitos.
La creatividad y la dimensión gnoseológica ganan valor a medida que la IA absorbe todo los demás.
Muchas veces la idea que se tiene de la
creatividad entra en tensión con las ideas de productividad, propósito o
eficacia. Quizás porque sea más común asociarla con el arte o el
entretenimiento. Pero en el contexto actual y contingente que se establece a
partir de la IA, deberemos redimensionar el valor de la creatividad en el vínculo
humano/máquina.
Si bien cualquiera puede hoy en día componer una canción sin
haber nunca estudiado música gracias a la IA, consolidando la idea de la
creatividad asociada al arte, ¿Qué pasaría si esa misma persona pudiera alterar
creativamente con la ayuda de la IA una cadena de valor establecida, o liberar
la inversión de capital en nuevas formas, o movilizar mano de obra o acceder a
recursos de forma diferente? Aquí la noción de creatividad cambia aplicada
junto con la IA. El cambio implica sacar a la luz las concepciones subyacentes
del significado que le damos a la creatividad, ya sea dentro de las
organizaciones, o entre las personas que nos dedicamos a promover innovaciones.
De igual modo la dimensión gnoseológica (conocimiento) suele quedar entendida y relegada en los procesos de síntesis, generación de hipótesis o elaboración de análisis, pero eso ya lo hace la IA en segundos. Ante esta situación, la capacidad humana de conocimiento debe migrar de la recuperación de información, a la reformulación de los problemas, discriminando que vale la pena o no, o reconociendo los límites de los resultados de los algoritmos de la IA, descubriendo lo que no supo o no consideró en su producción. La función gnoseológica ya no será la “creación” como se propone en la cúspide de la taxonomía de Bloom, sino el “juicio” o la “evaluación”.
Atentos a esta realidad, debemos proponernos un cambio en
nuestra labor como promotores de innovaciones, ante la irreversible conquista
cognitiva de la IA en los ámbitos de la producción de información y
conocimiento.
Nuestra tarea deberá migrar desde la simple distribución de
información o la acumulación de saberes hacia una función más profunda: ayudar
a decodificar los sentidos humanos que permitan validar la producción
que nos ofrezca una IA. También deberemos caracterizar la integralidad
sistémica que subyace en toda innovación, formulando preguntas críticas que nos
permitan rastrear e identificar las fallas o vacíos que pueda contener el
producto entregado por la IA.
Mientras tanto, “ella” seguirá gestionando todo lo que rodea
este cometido.
En la medida en que todo se sigue automatizando,
reconfigurara estas capas creativas y cognitivas darán sentido a nuestra tarea.
¿Por cuánto tiempo? No lo se. Aprovechemos ahora.
Una pregunta para tu práctica
Si has llegado hasta aquí es porque te preocupa el tema. Por
eso a continuación te dejo algunas ideas para poner en práctica tu sinergia con
la IA.
La próxima vez que uses IA para preparar una reunión,
diseñar una propuesta o analizar datos, pregúntate:
·
¿Estoy usando la IA para reemplazar pensamiento…
o para enriquecerlo?
·
Si tu respuesta es la segunda, estás añadiendo
valor humano.
·
Si es la primera, quizá estés perdiendo
protagonismo sin advertirlo.
Llamada a la acción
Esta semana te propongo un ejercicio concreto:
- Elegí
una tarea habitual de tu trabajo (diseño de taller, análisis de datos,
preparación de informe).
- Usa
IA para apoyarte.
- Luego,
identifica explícitamente:
- Qué
hizo la IA.
- Qué
hiciste vos.
- Dónde
estuvo el verdadero valor agregado.
Compartí esa reflexión con tu equipo o en esta comunidad de
práctica. Escríbelo en los comentarios para ayudar a otros que lean este texto.
Porque el desafío no es adaptarnos pasivamente a la
inteligencia artificial.
El desafío es ejercer nuestra inteligencia humana con más
conciencia, intención y autoridad que nunca.
Bonus Track
Video resumen
Palabras claves
#Inteligencia Artificial #IA #Innovación #Valor humano #Conocimiento
#Aprendizaje colectivo #Liderazgo humano #Confianza #Creatividad #Propósito
estratégico #Interpretación crítica
Recursos usados
Investigación: Creatividad en la era de la IA https://www.linkedin.com/pulse/research-creativity-age-ai-julian-stodd-5sgie/?trackingId=MsJllHwWb8cqvvtCNZMiDw%3D%3D
El juego va a cambiar https://www.linkedin.com/pulse/el-juego-va-cambiar-javier-martinez-aldanondo-jlp9e/
El territorio cognitivo que gana valor a medida que la IA
absorbe todo lo demás https://www.linkedin.com/pulse/cross-subsidy-map-what-newspaper-revenue-already-revealed-manucci-fxo5f/?trackingId=g3420butQky97ua9NEIkEg%3D%3D
El poder de la información se ha mudado. https://redextensionrural.blogspot.com/2012/10/el-poder-de-la-informacion-se-esta.html
ChatGPT / NotebookLm / Canva
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