Hace un siglo Alfred P. Sloan, el padre de la gerencia moderna desde General Motors, tuvo que resolver cómo delegar decisiones en las divisiones manteniendo la coordinación y el control. Ahora, la Gestión del Conocimiento le permitirá a la empresa agéntica resolver cómo delegar el trabajo y las decisiones a agentes manteniendo los objetivos, los límites, la gobernanza, la supervisión y el control. La Gestión del Conocimiento no es un tema antiguo recuperado por casualidad, la IA le está dando una segunda vida. Anteriormente, capturar conocimiento servía principalmente para que otra persona pudiera encontrarlo y reutilizarlo, y además la Gestión del Conocimiento era extremadamente difícil de digitalizar. La Gestión del Conocimiento adquiere una importancia nueva, los agentes necesitan acceder no solamente a datos, sino también al contexto, a la experiencia y al conocimiento de la organización. La Gestión del Conocimiento no es otra iniciativa tecnológica, sino el siguiente capítulo lógico de cien años de evolución de la gerencia empresarial.

La IA introduce una nueva frontera, la de organizar y activar el conocimiento de la empresa para que personas y agentes puedan aprender, decidir y actuar juntos. Ahora, la Gestión del Conocimiento puede servir para que personas, copilotos y agentes puedan utilizar colectivamente la memoria de la empresa para decidir y actuar. La evolución de la gerencia empresarial puede entenderse como una expansión progresiva de la capacidad de la organización para coordinar, automatizar, medir, aprender y, ahora, actuar inteligentemente.  La IA transforma el conocimiento corporativo en algo que puede utilizarse activamente. Esta es la secuencia desde Sloan a la IA: organizamos el trabajo → automatizamos los procesos → digitalizamos la empresa → aprendimos a gestionar los datos → y ahora debemos gestionar el conocimiento para que la IA pueda ponerlo a trabajar. A continuación, se resume la evolución gerencial y tecnológica a través de las siguientes etapas:

1. 1920-1950 – La empresa organizada

Con Alfred P. Sloan en General Motors nace la corporación moderna. Se introducen elementos que hoy se dan por sentados: estructura divisional, delegación, responsabilidad por resultados, presupuestos, indicadores financieros, planificación, coordinación corporativa. La gerencia se convierte fundamentalmente en una secuencia de planificar → organizar → delegar → controlar. El activo estratégico dominante es el capital y capacidad productiva y las herramientas principales son el lapiz, el papel, la tijera y las calculadoras mecánicas y los ábacos.

2. 1950-1980 – La empresa automatizada

El gran desafío deja de ser solamente organizar grandes compañías, la pregunta pasa a ser el cómo producir más, con mayor consistencia y menor costo. Aparecen y se expanden la mecanización, la automatización industrial, la computación empresarial, los sistemas de planificación, el control de inventarios, el procesamiento electrónico de transacciones y aparecen las primeras aplicaciones empresariales. La tecnología empieza a sustituir tareas manuales repetitivas y la lógica dominante pasa a ser estandarizar → mecanizar → automatizar → escalar. La gerencia continúa siendo jerárquica, pero empieza a apoyarse cada vez más en sistemas y los procesos eficientes se convierten en el activo estratégico dominante.

3. 1980-2000 – La empresa informatizada

El siguiente salto ocurre cuando la computadora deja de estar confinada al centro de computación y comienza a penetrar toda la organización. Los ERP, CRM, las bases de datos, las hojas de cálculo y sistemas corporativos permiten representar digitalmente una parte creciente de las operaciones. El reto es la integración de la empresa y hacer que la información fluya entre sus distintas funciones. Ventas, finanzas, producción, inventarios, clientes y recursos humanos comienzan a formar parte de los sistemas empresariales. La lógica dominante gerencial evoluciona hacia: procesar → integrar → estandarizar → controlar información. La empresa también empieza a desarrollar una representación digital de sí misma y el activo estratégico dominante ahora es la información.

4. 1990-2010 – La empresa basada en datos

Con la informatización aparecen como una consecuencia extraordinaria las gigantescas cantidades de datos de las empresas. Tener los datos genera la incógnita de cómo se les convierte en decisiones. Se desarrollan el Data Warehouse, Business Intelligence, los dashboards, los KPI, la analítica, el data mining, los sistemas de apoyo a decisiones. Ahora se puede observar sistemáticamente lo que está ocurriendo en la empresa y la gerencia ya no depende exclusivamente de la experiencia, de la intuición y de reportes periódicos. La secuencia lógica se vuelve: capturar → consolidar → analizar → decidir y ahora el activo estratégico dominante son los datos.

5. 2000-2020 – La empresa digital

Internet, la nube, la movilidad, la colaboración y el software como servicio cambian nuevamente la naturaleza de la organización. El problema deja de ser únicamente automatizar funciones individuales, ahora se busca la forma de digitalizar procesos completos y conectar personas, clientes, proveedores, información y sistemas. Surgen la transformación digital, la computación en la Nube, las plataformas colaborativas, los flujos de trabajo, el comercio electrónico, los ecosistemas digitales, la automatización de procesos y el trabajo remoto. La empresa pasa gradualmente de informatizar las funciones existentes a rediseñar su funcionamiento alrededor de lo digital. La secuencia lógica en esta etapa pasa a ser: digitalizar → conectar → integrar → automatizar y el activo estratégico dominante son las plataformas y los procesos digitales.

6. 2020-2025 – La empresa aumentada por la IA

Aquí ocurre un cambio cualitativo, el software tradicional ejecutaba principalmente reglas que habían sido previamente programadas. La IA añade la posibilidad de interpretar la información, de encontrar patrones, de generar contenido, de recomendar y asistir decisiones. La llegada de la IA generativa acelera esta transición. Los copilotos y los asistentes llevan la IA directamente al flujo de trabajo. Ahora la búsqueda gerencial se enfoca en qué debe hacer la persona y qué puede hacer la máquina. Acá evolucionamos de automatizar tareas a aumentar capacidades humanas y el activo estratégico dominante son los datos y los algoritmos.

7. 2023-2026 – Redescubrimiento del conocimiento

Aquí aparece, uno de los fenómenos más interesantes. Las empresas invirtieron durante décadas en organizar datos, pero una enorme parte de lo que determina su desempeño nunca estuvo realmente en las bases de datos. El secreto que no había sido digitalizado incluye la experiencia de las personas, los criterios de decisión, las mejores prácticas, los casos resueltos, las excepciones, los errores cometidos, el conocimiento técnico, las metodologías, el know-how comercial, la memoria institucional. De allí nace la búsqueda de cómo acceder a aquello que la organización sabe que es un activo corporativo. La evolución se puede sintetizarse así: documentos → información → conocimiento → inteligencia.

8. 2025 en adelante – La empresa agéntica

Finalmente llegamos al salto que se está comenzando a vivir. La IA ya no solamente responde preguntas o genera contenido. Los agentes comienzan a poder participar en procesos orientados a objetivos. La búsqueda futura de la gerencia será cómo diseñar  una organización en la que personas, sistemas y agentes de IA trabajan forma coordinada. La evolución conceptual sería: el humano hace → el software automatiza → la IA asiste → el agente ejecuta → el humano supervisa.

Aquí curiosamente se regresa de nuevo a Sloan. Sloan tuvo que resolver cómo delegar decisiones en las divisiones manteniendo la coordinación y el control. Ahora la empresa agéntica tendrá que resolver cómo delegar el trabajo y las decisiones a agentes manteniendo los objetivos, los límites, la gobernanza, la supervisión y el control. Ese paralelismo entre la descentralización de Sloan y la gobernanza de agentes ya está siendo planteado explícitamente en importantes análisis contemporáneos. La Gestión del Conocimiento adquiere una importancia nueva, los agentes necesitan acceder no solamente a datos, sino también al contexto, experiencia y conocimiento de la organización. La secuencia planteada fue precisamente documentos → información → conocimiento → agentes.

La historia completa en una sola línea

EraLa gerencia intenta responder
Sloan¿Cómo organizamos?
Automatización¿Cómo hacemos más con menos?
Sistemas empresariales¿Cómo integramos?
Data / BI¿Qué está ocurriendo?
Analítica¿Qué ocurrirá?
Gestión del Conocimiento¿Qué sabemos?
IA¿Qué deberíamos hacer?
IA agéntica¿Podemos hacerlo automáticamente?

El cambio profundo de los activos empresariales

Otra forma muy ejecutiva de mostrar el siglo sería la siguiente: Capital → Procesos → Información → Datos → Conocimiento → Inteligencia → Capacidad autónoma de acción.  Esto explica por qué, tal como se mencionó arriba, la gestión del Conocimiento no es un tema antiguo recuperado por casualidad. La IA le está dando una segunda vida. Anteriormente, capturar conocimiento servía principalmente para que otra persona pudiera encontrarlo y reutilizarlo. Ahora puede servir para que personas, copilotos y agentes puedan utilizar colectivamente la memoria de la empresa para decidir y actuar.

Se hace referencia a Rewire Organizational Knowledge With GenAI, a  Turbocharging Organizational Learning With GenAI y se aprovecha Inteligencia Artificial como asistente. La imagen es cortesía de Google Gemini.