Vivimos en una era definida por una creciente complejidad y un cambio constante, un periodo en el que las certezas se han diluido y las soluciones tradicionales ya no bastan. Este marco de trabajo surge como respuesta a una realidad que requiere nuevas formas de pensar, aprender y colaborar. En el pasado, durante la Revolución Industrial, la mayoría de los retos se catalogaban como complicados: problemas cuya solución podía encontrarse mediante la aplicación de conocimientos preexistentes, herramientas concretas o la adquisición de saberes especializados. Sin embargo, hoy enfrentamos una realidad plagada de problemas complejos, caracterizados no solo por su dificultad, sino por la incertidumbre inherente de no saber siquiera qué no sabemos.
La evolución de los retos y el conocimiento
En la época de la Revolución Industrial, el paradigma dominante era la eficiencia y la especialización. El sistema educativo, la estrategia empresarial y los métodos de aprendizaje se enfocaban en formar especialistas capaces de resolver problemas repetitivos de manera eficiente. La base de esta estrategia era la comprensión de que sabíamos lo que no sabíamos: existía un conocimiento identificable que podía ser adquirido, compartido o comprado para abordar los retos complicados del momento.
Esta transición hacia una época de problemas complejos cambia por completo las reglas del juego. Los problemas complejos no son simplemente más difíciles; son fundamentalmente diferentes porque no sabemos qué elementos desconocidos necesitamos explorar para encontrar soluciones. Esto demanda una evolución en cómo pensamos y resolvemos problemas, moviéndonos de un enfoque individualista y experto a uno colaborativo y co-creativo. En este nuevo contexto, el conocimiento ya no se trata de acumular datos o habilidades, sino de generar juntos nuevas perspectivas que nos permitan navegar la incertidumbre.
De los átomos a los bits y al conocimiento
La historia de los negocios también refleja esta transición. Durante la Revolución Industrial, los negocios estaban anclados en el mundo material, con los átomos como su unidad fundamental. La producción, distribución y comercialización de bienes físicos definían la economía.
Con la llegada de la transformación digital, los bits se convirtieron en la unidad mínima de los negocios. La información digital, los datos y las plataformas tecnológicas transformaron las reglas del mercado, permitiendo una eficiencia y alcance sin precedentes. Sin embargo, esta transformación digital aún no está completa; muchas organizaciones confunden digitalización con transformación y no han abrazado plenamente las oportunidades que los bits ofrecen.
Hoy, nos encontramos en un nuevo umbral, donde el conocimiento se posiciona como el “core” del negocio. La capacidad de hacer las preguntas correctas, de explorar lo desconocido y de co-crear soluciones innovadoras se convierte en la ventaja competitiva por excelencia. En este contexto, las preguntas representan la unidad mínima del conocimiento. Las organizaciones que no aprendan a formular mejores preguntas y a fomentar el pensamiento crítico están condenadas a quedar rezagadas.
La inteligencia artificial generativa y el valor de las preguntas
Es en este marco donde la inteligencia artificial generativa (GENAI) se convierte en una herramienta transformadora. A menudo, el debate en torno a la IA se centra en las respuestas que puede proporcionar, pero su verdadero valor radica en las preguntas que plantea y en la forma en que las personas interactúan con ella. El propósito humano y la intencionalidad son clave para aprovechar al máximo su potencial. La IA generativa no debe ser vista como un simple proveedor de respuestas, sino como un catalizador para la exploración, el aprendizaje y la co-creación.
Las organizaciones deben repensar cómo se relacionan con la IA, enfocándose en desarrollar habilidades para plantear preguntas poderosas y utilizar la IA como un socio en la resolución de problemas complejos. Esto implica también un cambio cultural: abandonar la obsesión por las respuestas rápidas y adoptar una mentalidad de exploración continua.
Implicaciones para la educación y el aprendizaje
La transición hacia una era de problemas complejos también tiene profundas implicaciones para la educación y la forma en la que nos relacionamos con el aprendizaje en el desarrollo progrsional. El sistema educativo tradicional y nuestra concepción de «carrera profesional», diseñado para formar expertos en tareas repetitivas, debe transformarse para fomentar el aprendizaje colaborativo, el pensamiento crítico y la creatividad. Esto requiere un rediseño de los métodos de enseñanza y una reevaluación de cómo medimos el éxito educativo así como el aprendizaje en si a lo largo de nuestro crecimiento profesional.
En este contexto, la IA generativa puede desempeñar un papel crucial como herramienta de aprendizaje. Al ayudar a los estudiantes y profesionales a formular mejores preguntas y explorar nuevas ideas, la IA puede complementar y potenciar el aprendizaje humano. Sin embargo, esto solo es posible si las instituciones educativas y organizaciones, empresas, adoptan una actitud intencional y reflexiva hacia el uso de la tecnología, priorizando el desarrollo humano sobre la mera eficiencia.
Conclusión
Nos encontramos en un punto de inflexión histórico, donde las antiguas estrategias de resolución de problemas ya no son suficientes. En este mundo de complejidad creciente, el éxito dependerá de nuestra capacidad para co-crear conocimiento, plantear mejores preguntas y relacionarnos de manera intencional con herramientas como la inteligencia artificial generativa. Este marco de trabajo no solo ofrece una visión para navegar la incertidumbre, sino también un llamado a transformar cómo pensamos, aprendemos y trabajamos juntos para construir un futuro más adaptativo y humano.
En definitiva, no podemos seguir compitiendo en ser eficientes haciendo tareas repetitivas pues eso nos convierte en robots cutres donde tenemos la partida perdida frente a la IA, incluso antes de empezar a jugarla.
Diseño de Experiencias Educativas 
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