{"id":1554,"date":"2026-04-27T15:31:55","date_gmt":"2026-04-27T18:31:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.imagen.cl\/blog\/?p=1554"},"modified":"2026-04-27T15:31:55","modified_gmt":"2026-04-27T18:31:55","slug":"aprendizaje-sin-aprendiz","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.imagen.cl\/blog\/index.php\/2026\/04\/27\/aprendizaje-sin-aprendiz\/","title":{"rendered":"Aprendizaje sin aprendiz"},"content":{"rendered":"\n

En octubre de 2021, Mark Zuckerberg present\u00f3 el nuevo logo corporativo de Meta: una cinta de Moebius tridimensional<\/strong> que representaba el infinito y la continuidad sin fronteras del metaverso<\/strong>. Cinco a\u00f1os despu\u00e9s, esta representaci\u00f3n ha adquirido un cariz mucho m\u00e1s perturbador y revelador del que sus dise\u00f1adores gr\u00e1ficos posiblemente previeron. La cinta de Moebius, esa superficie donde interior y exterior se confunden sin soluci\u00f3n de continuidad<\/strong>, representa hoy el enfoque de gesti\u00f3n del conocimiento empresarial que Meta est\u00e1 impulsando.<\/p>\n\n\n\n

Reuters revel\u00f3 el 21 de abril de 2026 que Meta hab\u00eda comenzado a instalar en los computadores de sus empleados el Model Capability Initiative<\/em><\/strong> (MCI)<\/strong>, un software que registra movimientos del mouse, clics, pulsaciones de tecla y capturas peri\u00f3dicas de pantalla en aplicaciones laborales. El prop\u00f3sito declarado: dotar a los modelos de IA de ejemplos reales sobre c\u00f3mo los empleados usan los computadores<\/strong>, desde la navegaci\u00f3n entre men\u00fas desplegables hasta el uso de atajos de teclado, para entrenar agentes de IA<\/strong> capaces de ejecutar tareas de oficina de forma aut\u00f3noma.<\/p>\n\n\n\n

El despliegue de este programa coincide con una recomposici\u00f3n profunda del liderazgo intelectual de Meta en materia de IA. En junio de 2025, Meta pag\u00f3 14.300 millones de d\u00f3lares por el 49% de Scale AI<\/strong> y nombr\u00f3 a su cofundador, Alexandr Wang, al frente de su nuevo equipo de superinteligencia<\/strong>. Scale hab\u00eda construido su negocio sobre la recolecci\u00f3n de datos del trabajo realizado por contratistas externos; ahora Meta aplica esa l\u00f3gica con sus propios empleados. El MCI se inserta en una iniciativa m\u00e1s amplia que Meta ha rebautizado Agent Transformation Accelerator<\/em> (ATA)<\/strong>, liderada por el director de tecnolog\u00eda Andrew Bosworth. En un comunicado interno, Bosworth describi\u00f3 el prop\u00f3sito de esta medida: la visi\u00f3n que se construye es aquella en la que los agentes “principalmente hacen el trabajo”<\/strong> y los empleados pasan a “dirigir, revisar y ayudarles a mejorar”<\/strong>. Es “un bucle cerrado”<\/strong> en el que los agentes puedan “autom\u00e1ticamente ver d\u00f3nde sentimos la necesidad de intervenir, para mejorar la pr\u00f3xima vez”. <\/strong>No describe una espiral de mejora dial\u00f3gica entre humano e IA, sino un circuito en el que la intervenci\u00f3n humana es el dato que entrena al sistema para no requerir esa intervenci\u00f3n en el futuro. Cada correcci\u00f3n del trabajador es, t\u00e9cnicamente, una contribuci\u00f3n a su propio reemplazo gradual.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El 23 de abril de 2026, Meta anunci\u00f3 el despido de aproximadamente 8.000 empleados, el 10% de su plantilla global, a partir del 20 de mayo de 2026, con reorganizaci\u00f3n del personal restante en equipos centrados en IA y una nueva categor\u00eda laboral gen\u00e9rica llamada “AI builder”.<\/strong> Empleados de Meta calificaron el programa como “dist\u00f3pico”, <\/strong>preocupados por la exposici\u00f3n potencial de contrase\u00f1as, informaci\u00f3n sobre productos en desarrollo e incluso datos sensibles sobre el estado migratorio, salud o familia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lo que est\u00e1 en juego no es solo la extracci\u00f3n de datos para automatizar tareas, sino la propia naturaleza del conocimiento en las organizaciones.<\/strong> Durante tres d\u00e9cadas, el pensamiento de gesti\u00f3n empresarial ha descansado sobre la premisa de que el conocimiento organizacional es un fen\u00f3meno esencialmente humano, anclado en la experiencia corporal, la intuici\u00f3n y la interacci\u00f3n social. La irrupci\u00f3n del conocimiento artificial<\/strong>, producto directo de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI<\/strong>), obliga a reexaminar esa premisa desde sus cimientos.<\/p>\n\n\n\n

La primac\u00eda de lo t\u00e1cito. <\/strong>Para comprender la magnitud de la fractura actual es preciso recordar el modelo que ha dominado la gesti\u00f3n del conocimiento desde los a\u00f1os noventa. Ikujiro Nonaka e Hirotaka Takeuchi, en The Knowledge-Creating Company<\/em><\/strong> (1995), postularon que la innovaci\u00f3n organizacional surge de una din\u00e1mica espiral de conversi\u00f3n entre conocimiento t\u00e1cito y expl\u00edcito. <\/strong>Esta din\u00e1mica, conocida como modelo SECI<\/strong>, articula cuatro procesos: comienza con \u201cSocializaci\u00f3n\u201d<\/strong>, en la que los individuos comparten conocimiento t\u00e1cito como resultado de la observaci\u00f3n y la imitaci\u00f3n, seguido de \u201cExternalizaci\u00f3n\u201d<\/strong>, similar a la digitalizaci\u00f3n, en la que el conocimiento t\u00e1cito se transforma en conocimiento expl\u00edcito mediante met\u00e1foras y analog\u00edas, luego \u201cCombinaci\u00f3n\u201d<\/strong>, en la que conocimientos expl\u00edcitos dispersos se combinan a nivel organizacional para transformarlo en conocimiento colectivo que puede compartirse social y sistem\u00e1ticamente, y cerrando el ciclo \u201cInternalizaci\u00f3n\u201d<\/strong>, en la que cada individuo enriquece su conocimiento t\u00e1cito al practicar el conocimiento colectivo. Con la estrategia de Meta, la externalizaci\u00f3n ya no la realiza el trabajador articulando su conocimiento, sino que la organizaci\u00f3n captura directamente sus micro-comportamientos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La distinci\u00f3n entre conocimiento t\u00e1cito y expl\u00edcito fue formulada por Michael Polanyi en The Tacit Dimension<\/em><\/strong> (1966). Su c\u00e9lebre frase \u201csabemos m\u00e1s de lo que podemos decir”<\/strong> encapsula una verdad que la ingenier\u00eda contempor\u00e1nea tiende a olvidar: el conocimiento humano est\u00e1 encarnado, es personal, subjetivo y, en su capa m\u00e1s profunda, inarticulable.<\/strong> El conocimiento expl\u00edcito, que reside en textos, manuales, bases de datos, procedimientos, ser\u00eda apenas la punta visible del \u201ciceberg\u201d<\/strong>; debajo residir\u00eda una gigantesca masa sumergida de intuiciones, habilidades corporales, emociones y valores. Meta intenta capturar las manifestaciones conductuales de aquello que Polanyi consideraba inarticulable.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En The Learning Company<\/em><\/strong> (1997), Pedler, Burgoyne y Boydell postulaban que una empresa que aprende<\/strong> era la que facilitaba el aprendizaje de sus personas y se transformaba continuamente. <\/strong>En esta l\u00ednea, el experto en educaci\u00f3n David Kolb en su libro Experiential Learning<\/em><\/strong> (1984) propuso que \u201cEl aprendizaje es el proceso mediante el cual se crea conocimiento, a trav\u00e9s, de la transformaci\u00f3n de la experiencia”.<\/em><\/strong> Seg\u00fan Kolb, el conocimiento individual emerge idealmente de un ciclo de cuatro etapas: experiencia concreta, observaci\u00f3n reflexiva, conceptualizaci\u00f3n abstracta y experimentaci\u00f3n activa.<\/strong> Ambos modelos, el organizacional de Nonaka-Takeuchi y el individual de Kolb, comparten el concepto de Polanyi: \u201cTodo conocimiento es t\u00e1cito o se basa en el conocimiento t\u00e1cito\u201d, <\/strong>supuesto que la era de la GenAI<\/strong> ha vuelto problem\u00e1tico. En la iniciativa de Meta, la experiencia concreta permanece en el empleado, pero la reflexi\u00f3n y la conceptualizaci\u00f3n se transfiere directamente al sistema, que internaliza el aprendizaje. El ciclo es unidireccional: \u201caprendizaje sin aprendiz\u201d.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, el conocimiento t\u00e1cito del artesano, el ceramista que reconoce por el tacto cu\u00e1ndo la arcilla est\u00e1 lista o el m\u00e9dico experto que percibe un diagn\u00f3stico antes de articularlo, sigue siendo, en lo esencial, inasequible para la captura algor\u00edtmica porque est\u00e1 genuinamente encarnado en trayectorias biogr\u00e1ficas irreproducibles.<\/strong> Pero buena parte de lo que se denominaba t\u00e1cito en el trabajo de oficina: rutinas de navegaci\u00f3n, microjuicios al redactar un correo, atajos mentales de priorizaci\u00f3n, son en rigor comportamiento expl\u00edcito, solo que nadie hab\u00eda tenido las herramientas para registrarlo a la granularidad adecuada. La apuesta de Meta consiste, precisamente, en disolver esa distinci\u00f3n que durante d\u00e9cadas oper\u00f3 como una unidad incuestionada.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Esto modifica el diagn\u00f3stico. La automatizaci\u00f3n por IA no amenaza indistintamente a “lo humano”: amenaza espec\u00edficamente a aquella franja del trabajo cognitivo donde lo que se viv\u00eda como pericia t\u00e1cita era en realidad rutina explicitable.<\/strong> La pericia genuinamente encarnada: el juicio en situaciones ambiguas, la lectura corporal del m\u00e9dico veterano, la creatividad que rompe patrones, resiste mejor, por ahora, la captura.<\/strong> Y all\u00ed donde la automatizaci\u00f3n avanza sobre lo explicitable, parad\u00f3jicamente, lo verdaderamente t\u00e1cito se revaloriza.<\/p>\n\n\n\n

La cinta de Moebius como heur\u00edstica. <\/strong>En abril de 2026, los investigadores Constantin Bratianu, Ruxandra Bejinaru y Doina Banciu publicaron en la revista Sustainability<\/em><\/strong> un art\u00edculo donde proponen un modelo para articular el conocimiento humano y el conocimiento artificial. Seg\u00fan los autores, el conocimiento artificial<\/strong> no trata de ninguna \u201cverdad\u201d<\/strong>, y no se origina en un marco sem\u00e1ntico, por el contrario, es producto de algoritmos basados en reglas sint\u00e1cticas, destilaci\u00f3n estad\u00edstica de patrones textuales y visuales presentes en los datos de entrenamiento<\/strong>, carente tanto del anclaje corporal como de la intencionalidad que caracterizan al conocimiento humano. No ser\u00eda una “creencia verdadera justificada”<\/strong>, sino el resultado probabil\u00edstico de una funci\u00f3n matem\u00e1tica. Su tesis: modelar la din\u00e1mica de creaci\u00f3n de conocimiento organizacional como una cinta de Moebius que contiene dos ciclos abiertos y acoplados: el ciclo SECI para el conocimiento humano y un ciclo distinto para el conocimiento artificial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Como el logo de Meta, este modelo acad\u00e9mico, captura la idea de que el conocimiento humano y el artificial no son independientes, sino planos de una misma realidad que se transforman uno en otro sin soluci\u00f3n de continuidad.<\/strong> El conocimiento t\u00e1cito permanece en el ciclo humano, donde puede ser socializado y externalizado seg\u00fan los procesos SECI tradicionales; el conocimiento artificial circula en su propio ciclo, generado por algoritmos y validado (o invalidado) por intervenci\u00f3n humana. El acoplamiento entre ambos ciclos permite que el conocimiento expl\u00edcito humano alimente el entrenamiento de los modelos y que el conocimiento artificial resultante sea internalizado, en el mejor de los casos, por trabajadores humanos que tras un escrutinio filtren alucinaciones y sesgos.<\/p>\n\n\n\n

La gesti\u00f3n del conocimiento h\u00edbrido. <\/strong>La emergencia del conocimiento artificial como categor\u00eda diferenciada redefine el papel de la gesti\u00f3n de conocimiento organizacional.<\/strong> Ya no se trata de facilitar la conversi\u00f3n entre t\u00e1cito y expl\u00edcito en comunidades humanas, sino de dise\u00f1ar, gobernar y calibrar ecosistemas h\u00edbridos donde humanos y m\u00e1quinas cocrean conocimiento que ninguno podr\u00eda generar aisladamente.<\/strong> Esto exige competencias nuevas: alfabetizaci\u00f3n algor\u00edtmica, capacidad de auditar sesgos en datos de entrenamiento, sensibilidad para detectar alucinaciones y, sobre todo, una comprensi\u00f3n matizada de qu\u00e9 tipo de conocimiento puede ser delegado a las m\u00e1quinas y cu\u00e1l debe permanecer anclado en la experiencia humana.<\/p>\n\n\n\n

El caso de Meta con su programa MCI ilustra la urgencia de esta reflexi\u00f3n. El memorando de Bosworth asegura que los datos “no se utilizar\u00e1n para evaluaciones de desempe\u00f1o”<\/strong>, pero la ambig\u00fcedad deja abierta la puerta a una vigilancia que podr\u00eda normalizarse. Cuando Bosworth respondi\u00f3 internamente a los empleados: “si tienes preocupaciones quiz\u00e1 sea mejor no revisar correo personal desde el computador de trabajo”<\/strong>, dejaba claro la porosidad de la frontera.<\/p>\n\n\n\n

Monopolios epist\u00e9micos. <\/strong>La concentraci\u00f3n del conocimiento en unas pocas corporaciones que controlan los datos de entrenamiento, la capacidad de c\u00f3mputo y los modelos de aprendizaje plantean un riesgo de monopolio cognitivo sin precedentes en la historia moderna. La iniciativa de Meta forma parte de una tendencia de la industria: no solo se concentra el conocimiento ya existente, sino la propia capacidad de generar conocimiento nuevo sobre c\u00f3mo se trabaja. Si Meta, Google, OpenAI o Anthropic se convierten en las \u00fanicas entidades con capacidad de capturar a gran escala c\u00f3mo las personas deciden, priorizan y producen conocimiento, estamos ante una forma de asimetr\u00eda epist\u00e9mica que ninguna legislaci\u00f3n antimonopolio del siglo XX contempl\u00f3.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La instalaci\u00f3n del MCI en los computadores de Meta no es una an\u00e9cdota corporativa:<\/strong> es un s\u00edntoma de una transformaci\u00f3n civilizatoria. Asistimos al desbordamiento de los modelos epist\u00e9micos que heredamos del siglo XX, dise\u00f1ados para un mundo donde solo los humanos generaban conocimiento. El conocimiento artificial, fundamentalmente expl\u00edcito, no puede ser asimilado sin fracturar esos marcos; pero la fractura tambi\u00e9n nos obliga a distinguir con mayor precisi\u00f3n qu\u00e9 parte dentro de lo que llam\u00e1bamos conocimiento t\u00e1cito es genuinamente irreductible y qu\u00e9 parte es rutina esperando ser capturada.<\/strong> El desaf\u00edo para los gestores del conocimiento, los l\u00edderes corporativos, los reguladores y la ciudadan\u00eda es may\u00fasculo: navegar la tensi\u00f3n entre la fascinaci\u00f3n por la eficiencia algor\u00edtmica y la preservaci\u00f3n de lo irreductiblemente humano, sin romantizar ninguno de los dos polos. La cinta de Moebius describe una topolog\u00eda donde interior y exterior se confunden sin fronteras, pero no decreta c\u00f3mo recorrerla. <\/strong>La pregunta pol\u00edticamente decisiva no es si el conocimiento humano y el artificial se acoplar\u00e1n, ya lo est\u00e1n haciendo, sino bajo qu\u00e9 reglas, en beneficio de qui\u00e9n, y con qu\u00e9 garant\u00edas para quienes producen el conocimiento que alimenta a las m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n

Polanyi y Nonaka siguen teniendo raz\u00f3n en lo esencial: hay intuici\u00f3n, juicio y creatividad que emergen del encuentro encarnado entre experiencia y reflexi\u00f3n, y que ninguna captura granular de comportamientos lo alcanza por completo. Pero la capa de lo que cre\u00edamos conocimiento t\u00e1cito y que hoy resulta ser explicitable est\u00e1 siendo redibujada en tiempo real, y con ella se redibuja el contorno de lo que significa trabajar, decidir y crear.<\/strong> La cinta de Moebius, una vez tendida, admite recorridos muy distintos. Cartografiar el territorio es, en s\u00ed mismo, un modo de intervenir en \u00e9l.<\/strong> Ikujiro Nonaka en una entrevista con The Beautiful Truth<\/em><\/strong> en abril de 2024 se\u00f1al\u00f3:<\/p>\n\n\n\n

En mi opini\u00f3n, la gesti\u00f3n tiene dos aspectos fundamentales: la creatividad y la \u00e9tica.<\/strong>\u00a0La gesti\u00f3n es un acto altamente creativo porque\u00a0cada empresa existe para crear un nuevo valor para la sociedad<\/strong>, para hacer realidad el futuro que desea. La gesti\u00f3n tambi\u00e9n implica contribuir al bien com\u00fan de la sociedad.\u00a0Las empresas no deben limitarse a perseguir el inter\u00e9s propio de maximizar las ganancias o el valor para los accionistas, sino que deben esforzarse por hacer de la sociedad un lugar mejor.<\/strong><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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