Aprendizaje (colectivo) inteligente

Evolucionando la percepción para actuar mejor

Si funcionamos a través de modelos (mentales) es importante ver en más detalle el proceso de su formación y evolución. Simplificando mucho, en primer lugar, tenemos que percibir la existencia en nuestro alrededor, cosas, entes. Esta parte sería la preocupación de ontología. Por ejemplo, considerar o no los universos paralelos o temas como la ecología.

La epistemología sería el grado siguiente con su formulación de cómo aprendemos y asimilamos estos entes dentro de nuestro marco conceptual. Un paso más allá tenemos ya a los modelos y metodologías. Éstos nos permiten aunar las causas y las consecuencias, concebir la realidad y actuar según los mismos. La etapa última, pero no por ello menos importante, sería el proceso de retroalimentación, ver si los resultados coinciden con lo esperado y si no es así, revisar qué es lo que ha pasado, y realizar los ajustes correspondientes.

En cuanto al aprendizaje mismo, la manera de enriquecerlo y evolucionarlo tiene dos vertientes principales, una sería la horizontal, expresada por la así llamada polinización (cruzada) de conocimiento e ideas (Boutang), donde los diferentes campos del conocimiento confluyen y se enriquecen mutuamente, se presta la innovación entre los diferentes sectores. Por ello, se hace evidente la necesidad de la diversidad y la inclusión. Estilo abejas, que a propósito se consideran el animal más relevante para la vida en nuestro planeta Tierra.

En la parte vertical estarían los loops, lazos o espiras de aprendizaje en espiral (según Mulgan). En el primer lazo tendríamos los modelos disponibles, según los cuales adoptaríamos nuestro pensamiento y actuación, según el proceso mencionado anteriormente. Este paso es bien relevante, porque el conocimiento de sus propios modelos de funcionamiento es clave ya en el éxito de organizaciones.

El descuadre entre la realidad y el modelo, si consistente, nos debería llevar al segundo loop o espira, que sería aplicar la creatividad, revisar los medios y objetivos y tal vez añadir (o quitar) las categorías de nuestro modelo original.

No obstante, a veces la brecha entre como entendemos la realidad y su funcionamiento es tan grande que tenemos que pasar al tercer paso de aprendizaje donde precisamos replantearnos los significados y los principios. Si teníamos la pregunta, al no encontrar la respuesta, necesitaríamos reformular la misma, cambiar de pregunta.

El tema es que nuestros sistemas informáticos, por su origen (se hacen sobre todo para campos como marketing o finanzas), están más bien centrados en la primera espira, en el primer loop. La inteligencia artificial, con el aprendizaje de las máquinas en un principio debería ayudarnos a ampliar sus horizontes.

No obstante, generalmente podemos asumir que dónde mejor prosperan las espiras de aprendizaje inteligente más avanzadas es en los colectivos humanos, desde luego con el buen apoyo de las máquinas.

Significa ello que ¿siempre debemos buscarle las vuelcas a la tuerca e intentar evolucionar nuestro conocimiento? No necesariamente, el pensar conlleva un gasto energético y de tiempo lo suficientemente importante, como para plantearnos la necesidad de velar por un balance entre el aprovechamiento de los modelos que conocemos y la búsqueda de los modelos nuevos (explotación vs exploración).

Desde luego, como el colectivo, nuestra sociedad no será nunca inteligente si asumimos que con los mismos modelos ya desgastados con la realidad nueva podemos abordar los grandes desafíos de nuestros tiempos, como la crisis ecológica o Futuro del Trabajo. Y para ello, desde luego, debemos buscar desarrollar los procesos de inteligencia colectiva.

Súmate al proceso en CID-N, Red de Desarrollo de Inteligencia Colectiva. Próximo encuentro versa sobre Futuro del Trabajo y Tecnología.