En este segundo artículo de la serie que estamos escribiendo, nos centramos en el conocimiento tácito. Recuerda que se caracteriza porque es personal, subjetivo y difícil de formalizar, es lo que «sabemos pero no podemos decir fácilmente». Lo tácito vive de sensación y de intuición; la IA lo traduce a datos y estadística. La IA descubre correlaciones que los humanos no son capaces de ver. El ser humano parece «sentir» lo que la IA solo puede traducir a variables fisiológicas. La IA maneja la sensación a través de variables proxy.
Supongo que buena parte del asunto tiene que ver con esta pregunta básica: ¿la IA puede pensar como una persona y «saber» como tal? La respuesta simple es que «artificial», no «humana». No le demos más vueltas. Michael Polanyi nos dijo hace más de 50 años que «sabemos más de lo que podemos decir». Claro que en la actualidad «decir» se puede materializar en muy diferentes formatos, con o sin ayuda de la tecnología. Lo que sabemos se puede traducir a una imagen o a un vídeo. Y usando medios adecuados, a otros formatos de la escena digital.
Casi seguro que conoces personas que saben pero a las que les cuesta explicar lo que se saben. Richard Sennett en su libro El artesano da muchas vueltas a la pericia, a la repetición o a la observación. Hay un cierto aire mágico en el aprendizaje. Sin embargo, la IA dice que ha hecho suyo el pensamiento mediante redes neuronales, esas que eran estrictamente humanas. Esto quiere decir que no necesita reglas, sino ejemplos. La IA crea una representación matemática interna (vectores) de conceptos complejos. Por ejemplo, una IA de diagnóstico médico «siente» que una sombra en una placa es maligna no por una regla fija, sino por haber procesado millones de píxeles. ¿Es intuición digital?
¿Lo tácito tiene que ver con la repetición? Sennett recurre a ella, pero con matices. Su idea de la repetición la aleja de la cadena de montaje industrial y la acerca, por contra, al refinamiento del espíritu y la técnica. No es simple cuestión de cantidad, sino que hay algo que sucede. La repetición del ser humano que aprende no es simple repetición. No necesita un nuevo dato estadístico. El artesano realiza un movimiento, nota un error o una resistencia en el material, y en la siguiente repetición ajusta su técnica. Es un bucle de retroalimentación donde la mano educa a la mente y la mente guía a la mano.
Sennett, además, habla del ritmo. Cuando una persona domina el ritmo de una tarea, esta deja de ser «aburrida» porque su cerebro empieza a anticipar el siguiente paso y puede concentrarse en los matices más sutiles: la rutina es, entonces, una forma de investigación. Y en este recorrido encuentra resistencias. Ya te puedes imaginar que estas se convierten en un auténtico acicate para el humano. Cada resistencia es un reto. Superarlo es la dopamina que alimenta el proceso. Eso sí, Sennett no olvida algo en lo que la IA es excelsa: sí, se necesita volumen de repetición. ¿El artesano necesita diez mil horas de práctica? La IA se puede permitir escalar mediante lógicas logarítmicas y no lineales. ¿Por qué no millones de horas?
| Concepto | Repetición en la IA | Repetición en Sennett |
|---|---|---|
| Objetivo | Optimización estadística (minimizar el error). | Comprensión y refinamiento personal. |
| Conciencia | Procesa datos masivos sin «sentir» el proceso. | Desarrolla una sensibilidad táctil y emocional. |
| Resultado | Un modelo capaz de predecir. | Un ser humano transformado por su oficio. |
El tiempo que un ser humano necesita para generar conocimiento tácito salta por los aires cuando entra de por medio la IA. Ese humano que aprende de una repetición que le ofrece resistencias reconvertidas en progreso sabe que, a su lado, la IA solo quiere más y más. Las diez mil horas de repetición son, para la IA, una simple gota de agua de los enormes océanos con los que trabaja.
Las redes neuronales son humanas. Pero han aparecido las redes neuronales artificiales. Las primeras son biológicas; las segundas, matemáticas. La información entra, se analiza y de ella se obtienen resultados. Todo con procesos intensos de retropropagación para ir minimizando errores. ¿Una de las grandes diferencias? Las redes neuronales artificiales necesitan millones de ejemplos. Tú y yo, en cambio, podemos aprender con un solo ejemplo. Somos más eficientes. Que no se nos olvide en este mundo en el que la eficiencia aparece envuelta en poderosas luces de neón.
Nuestro conocimiento tácito habita en el mundo de la causalidad. La IA habita en el mundo de la correlación. Ya hemos escrito de esto otras veces. Además, nuestra causalidad a veces es intuida. Este es un terreno resbaladizo, pero nos hace humanos. Prejuicios y sesgos de confirmación se traducen en causalidad. La IA –pretenden convencernos– es aséptica. Pero no. Los datos son ideología.
Creo, no obstante, que nuestro conocimiento tácito puede ganar en interacción con la IA. ¡Sí, por fin, mi lado optimista! Me gusta mucho recurrir a la combinación entre consciencia e inconsciencia para explicar cómo aprendemos. Lo suelo emplear habitualmente. El recorrido pasa por estos cuatro momentos:
- II = Inconscientemente Incompetentes. Nada sucede si «no sabemos que no sabemos». La ignorancia es una habitación en la que a veces vivimos a gusto; no hay que olvidarlo. No podemos saber de todo y eso nos aboca a habitar un vasto territorio en el que somos irrelevantes.
- CI = Conscientemente Incompetentes. Es el gran salto, es la toma de conciencia. Es el momento eureka en el que descubrimos nuestra ignorancia. Sin él, no hay movimiento alguno. Ojo, que duele saber que somos ignorantes.
- CC = Conscientemente Competentes. Aprender se presenta como un proceso activo mediante el cual abandonamos la ignorancia. Hay que entrenar, hay que estudiar, hay que repetir. No «dominamos» y, por tanto, toca dedicar tiempo para adquirir la competencia. Puede que necesitemos acompañamiento, ejemplos, retroalimentación. Aprender, algo tan brutalmente humano. Hasta ahora.
- IC = Inconscientemente Competentes. Puede llegar el momento en que el piloto automático se activa. No podemos dedicar recursos cognitivos al simple hecho de andar o de respirar. Después de un pie va el otro. Ya, pero eso es así. Sin embargo, ahí, en la inconsciencia, está el peligro. Y, a la vez, es lo normal. En parte, necesitamos ser insconscientemente competentes.
Encontramos lo tácito, sobre todo, en el último paso. Lo tácito ha viajado hacia el interior de la persona que somos. Se vuelve a veces indistinguible de nuestro ser. Son patrones que se quedan a vivir con nosotras. Ahí, la IA dice que puede ayudarnos para que veamos en un espejo nuestras estructuras inconscientes. Dice que externalizará lo que hemos sepultado bajo muchas capas de humanidad. Pero no solo nos promete esta ayuda. Preguntada por la forma en que ayudarnos para ganar más conocimiento tácito, nos propone, siguiendo la lógica de Sennett, convertirse en «un nuevo material (como la madera o el barro) con el que el artesano moderno debe aprender a dialogar para expandir sus propias capacidades.»
En fin, lo tácito se construye sobre la base de encontrar resistencias, al estilo de lo que nos explica Sennett, y también, no hay que olvidarlo, del estado de flujo, tal como lo formula Mihály Csíkszentmihályi. Dos condiciones que parecen dibujar una paradoja. Dame bloqueos y dame velocidad. Dame obstáculos y dame fluidez. Así somos. Conviene que sigamos sin entender del todo lo tácito. Simplemente nos debe servir con saberlo nuestro. Es un diamante en bruto que, en buena parte, quizá no convenga ni pulir. Cada vez que la IA quiera dar un paso para venir a jugar en este terreno se encontrará con lo indescifrable. Y sí, se empeñará en descifrarlo. Mientras, el mundo que habitamos se vuelve, en muchas ocasiones y por emplear un acrónimo que nos viene del management, no ya VUCA, sino BANI. Lo tácito y lo incomprensible.
Continuará…
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