Numerosos estudios que examinan el papel del conocimiento tácito afirman que representa entre el 80 % y el 90 % del conocimiento de una organización. Sin embargo, dado que el conocimiento tácito no está codificado ni documentado, este importante conjunto de conocimientos no puede compartirse fácilmente, y mucho menos a gran escala. Además, este conocimiento a veces se considera la parte más vital de la propiedad intelectual de una organización, dado que a menudo reside en manos de sus trabajadores más experimentados. No hacerlo explícito ni utilizarlo más ampliamente puede resultar en una pérdida de ventaja competitiva e innovación. El valor potencial del conocimiento tácito ha generado un interés continuo y nuevos enfoques para capturarlo, a pesar de los desafíos de capitalizar algo que puede estar oculto a simple vista.
Sacar a la luz el conocimiento en tiempo real
Los centros de contacto han dependido durante mucho tiempo de un conjunto de repositorios de información que respaldan las ventas y el servicio. Un desarrollo más reciente ha sido la capacidad de analizar conversaciones entre agentes y clientes para extraer conocimiento rápidamente mediante IA. Esta capacidad permite la transferencia de información que podría no estar documentada ni compartible a un recurso de amplio acceso.
Fundada a finales de los 90, eGain comenzó como una empresa de software de atención al cliente digital. «En un principio, nuestro enfoque principal en el uso del conocimiento eran los centros de contacto que brindaban servicio al cliente», afirmó Anand Subramaniam, vicepresidente sénior de marketing global de eGain. «Pero ahora nos hemos expandido a toda la empresa con nuestra plataforma de gestión del conocimiento con IA, que incluye recursos humanos, soporte técnico de TI, servicio de campo y ventas». Gracias a un amplio conjunto de conectores prediseñados, eGain también se integra fácilmente con otros sistemas empresariales.
Las cuatro ofertas principales (eGain AI Knowledge Hub, eGain Conversation Hub, eGain Analytics Hub y eGain AI Agent) constituyen una suite unificada que incorpora compatibilidad con diversos canales digitales, como mensajería y chat. El AI Knowledge Hub proporciona una rica fuente de contenido que refleja tanto la información existente en eGain Knowledge Hub como el conocimiento que los agentes proporcionan a los clientes prácticamente en tiempo real. «Utilizando la IA generativa más reciente [GenAI], extraemos información de las conversaciones de los clientes con los mejores agentes para desarrollar conocimiento fiable y útil», añadió Subramaniam.
Las conversaciones pueden ser de voz o digitales. Una vez capturadas, se pueden extraer información valiosa. Parte de la información obtenida puede ser consejos sobre cómo gestionar un problema específico con un producto. La información del proceso también puede ser valiosa. Por ejemplo, puede mostrar cómo los mejores agentes identifican la intención de la llamada, mantienen una conversación como lo haría un experto y resuelven el problema o brindan asesoramiento.
Es posible que parte de esta información no esté documentada explícitamente en el Centro de Conocimiento de eGain, pero una vez descubierta en grabaciones u otros datos, se puede capturar y gestionar allí. «Las empresas tienen numerosas opciones para configurar nuestro sistema y utilizar esta información, así como para decidir cuándo y cómo usar la IA», comentó Subramaniam. «Con nuestra arquitectura abierta, pueden incorporar sus propios bots y LLM y, con la potencia de la GenAI actual, también pueden usar el razonamiento para resolver consultas más complejas».
Los agentes del centro de contacto también pueden sugerir contenido de forma proactiva para el Centro de Conocimiento de eGain. Están en primera línea de la atención al cliente y poseen conocimientos y sugerencias útiles para resolver problemas más complejos relacionados con el aspecto humano, como la atención a clientes molestos al llamar. Se pueden ofrecer incentivos para obtener esta información tácita, como recompensas económicas o gamificación, donde las
puntuaciones de intercambio de conocimientos pueden aprovechar el instinto competitivo de los agentes para compartir estrategias que, aunque no estén documentadas en ningún sitio, serían valiosas para la base de conocimiento.
Narración de historias para la captura de conocimiento tácito
La literatura neurocientífica afirma que los humanos estamos predispuestos a las historias, según John Lewis, director ejecutivo de Explanation Age LLC. «Así es como le damos sentido a la información: escuchándola en contexto como parte de una narrativa significativa». Una lista de instrucciones es menos eficaz para proporcionar perspectivas y comprensión. En particular, en el ámbito de la innovación, la narración (o, como también la denomina Lewis, «pensamiento narrativo») permite a las personas captar matices de una manera que el conocimiento prescriptivo no puede.
El ciclo de la historia comienza y termina con un método establecido o automatizado para llevar a cabo una acción. Si dicho método empieza a fallar, se inicia una evaluación para identificar las causas raíz. Se consideran y prueban soluciones alternativas, y luego se implementa un nuevo método para completar el ciclo. «Existen muchos modelos de historia diferentes», continuó Lewis, «pero la clave es tener una visión holística de la evolución y analizar la fase de identificación del problema, la fase de innovación y la fase operativa final».
A medida que un grupo atraviesa este proceso, puede surgir conocimiento tácito que revela obstáculos y por qué algo no funciona bien, ya sea una experiencia del cliente, un proceso de fabricación o una estrategia de marketing. El debate sobre posibles soluciones también genera conocimiento tácito. «Guiar a un grupo a través de la secuencia de una historia ayuda a que el conocimiento tácito o no articulado se articule», explicó Lewis. «Está presente en la mente de las personas, pero no se ha expresado ni captado mediante métodos puramente de investigación». Tener un modelo mental compartido del ciclo de la historia ayuda a las personas a comprender la secuencia para que puedan aportar perspectivas adecuadas en cada etapa.
Lewis compara la narración con mirar un mapa en lugar de seguir las instrucciones de un GPS. «Cuando miras un mapa para llegar a tu destino, tienes mucho contexto. Puedes ver el principio y el final del viaje, los hitos del camino y, a veces, el terreno real», observó. «Si simplemente introduces el destino en un GPS, recibes una serie de instrucciones de ‘gira a la izquierda, gira a la derecha’. Nunca sabes necesariamente dónde estás».
Una historia puede comenzar con una serie de preguntas específicas, como por qué algo no funciona en la organización. Con el tiempo, todo se ensambla: primero surge la reflexión y, a lo largo del camino, se captura conocimiento previamente no expresado. Muchos de los métodos para difundir este conocimiento revelado no son principalmente tecnológicos. Estos incluyen la mentoría, la realización de talleres y la formación de grupos de discusión (que pueden ser presenciales o virtuales). Las organizaciones deben integrar este paso en su plan para capitalizar el conocimiento tácito.
El experto en narración Steve Denning lo describe así: «La narración renuncia a un viaje directo de A a B y, al final, proporciona un vehículo para revelar conocimiento tácito oculto. Se nutre de profundas corrientes de significado y de patrones de narrativas primarias de las que los oyentes apenas son conscientes, catalizando así visiones de un futuro diferente y renovado» ( stevedenning.com/Business-Narrative/storytelling-to-capture-tacit-knowledge.aspx ).
Capturar el conocimiento antes de que salga por la puerta
Uno de los principales impulsores para lanzar una iniciativa de captura de conocimiento tácito es garantizar que el conocimiento institucional no se pierda con la jubilación o la renuncia de las personas. Otro factor es la planificación de la sucesión y el crecimiento organizacional. La falta de planificación de la sucesión conlleva la pérdida de conocimiento, socava la estabilidad organizacional e impide la innovación. Pocas soluciones de software están diseñadas específicamente para capturar conocimiento tácito, aunque algunas aplicaciones empresariales pueden ampliarse para asumir esta tarea.
Lcubed Consulting cuenta con una amplia experiencia en transformación empresarial para alinear a las personas y los procesos en grandes empresas, de modo que los trabajadores puedan contar con el apoyo de la tecnología adecuada que mejore su productividad. La empresa también presta servicios a empresas medianas con coaching sobre efectividad de liderazgo, promoviendo la toma de decisiones distribuida para una mayor agilidad al responder al cambio. Ante el reto de colaborar con la planificación de la sucesión de una gran organización estatal que preveía unas 100 jubilaciones en los próximos años, Lcubed decidió recurrir a Sugarwork para agilizar su análisis de patrones de liderazgo y preservar la memoria institucional.
Sugarwork ofrece un método estructurado para entrevistar a personas y capturar sus conocimientos en grabaciones, además de proporcionar un análisis de las grabaciones mediante IA. “Nuestro objetivo original era entrevistar al 50 % de las personas que se marchaban. Sin embargo, pudimos entrevistarlas a casi todas”, declaró Lisa Levy, directora ejecutiva de Lcubed Consulting. “Cada sesión consistió en entre 10 y 15 horas de entrevistas grabadas. Posteriormente, utilizamos el LLM (modelo de lenguaje extenso) de Sugarwork para comprender mejor los procesos y roles de las personas”. El LLM reveló temas, dificultades y valores fundamentales del personal que no se habían documentado previamente.
“El nivel de detalle que logramos fue fantástico”, informó Levy. “Fue mucho mayor de lo que habríamos logrado con entrevistadores que tomaban notas y las comentaban en un entorno tradicional con pizarras y gráficos. Con Sugarwork, pudimos captar matices, como qué empleados estaban contentos, cuáles estaban frustrados y por qué, así como cuáles eran sus actividades laborales habituales”. Lcubed no solo entrevistó al doble de personas de lo previsto, sino que también logró obtener aproximadamente el doble de detalles de lo que se habría logrado de otra manera, lo que multiplicó por cuatro el impacto.
Lcubed también documentó 250 procesos en la organización. Sin embargo, se enfrentó a la cuestión de cómo integrarlos en los portales de la organización e involucrar a los empleados, así como de cómo hacer que los datos fueran consultables para todo el personal. “Ese será el siguiente paso”, comentó Levy: “cómo preservar este conjunto de conocimientos y, por ejemplo, incorporarlo a un chatbot que pueda mantener un diálogo. El objetivo es convertir la base de conocimientos resultante en un conjunto de conocimientos dinámicos”. Para que esta gran cantidad de información sea más manejable, un posible paso intermedio sería que el equipo directivo identificara algunos procesos clave en cada función que todos deban comprender, y luego definiera y conservara el conocimiento fundamental.
Sugarwork se fundó como una plataforma de software para preservar el conocimiento institucional de los expertos en la materia, especialmente tras la salida de empleados. Esto facilita la planificación de la sucesión y la incorporación de nuevos empleados. Ha sido utilizada por clientes de los sectores de fabricación, tecnología y bienes raíces comerciales. «Aunque existen otros productos de software que ayudan a las organizaciones a mapear procesos, y existen otros sistemas de toma de notas con IA», afirmó Vanessa Liu, directora ejecutiva y cofundadora de Sugarwork, «Sugarwork es único por su capacidad para proporcionar información sobre el conocimiento tácito».
En un caso práctico, una empresa que se preparaba para externalizar sus actividades de ingeniería buscaba una forma sistemática de recopilar los conocimientos de los ingenieros. “Proporcionamos una plantilla a 130 ingenieros para que pudieran compartir sus conocimientos en la plataforma Sugarwork mediante entrevistas”, declaró Liu. “El tiempo de incorporación previsto para los nuevos empleados se redujo en un 70 %, se elaboraron manuales de procedimientos operativos estándar utilizando nuestra plataforma de IA, y todo esto se realizó en menos de cuatro semanas”.
La plataforma Sugarwork también puede identificar cuellos de botella mucho más rápido y a un costo mucho menor que otros métodos, como el uso de consultores o equipos internos. Los procesos detallados se pueden mapear en tan solo dos días, en comparación con los tres meses que suele tardar, una ventaja crucial para recopilar la información necesaria para la automatización de procesos que muchas empresas buscan implementar con IA. Facilita la reestructuración de las organizaciones y escala procesos críticos al hacerlos explícitos.
En otro caso práctico, muchos obreros altamente cualificados se jubilaban de una empresa de fabricación de dispositivos médicos. Se utilizó Sugarwork para desarrollar una base de datos consultable mediante entrevistas grabadas y análisis con IA. «Para lograrlo correctamente, es necesario comprender cómo extraer conocimiento», añadió Liu. «Y con la llegada de ChatGPT, nos dimos cuenta de que podíamos aprovecharlo para analizar contenido a un nivel muy profundo y obtener información tácita difícil de obtener».
Las organizaciones tienen a su disposición numerosas vías para descubrir fuentes de conocimiento tácito y utilizar este valioso recurso (a menudo desaprovechado), ya sea mejorando las aplicaciones que ya utilizan, buscando significados más profundos mediante la narración de historias o implementando una plataforma diseñada específicamente para extraer y analizar información tácita. Esta información puede escalarse y compartirse para aportar nuevas dimensiones de innovación y productividad a toda la empresa.