Como combatir la fuga de conocimientos con IA y automatización

Los estudios sugieren que alrededor de medio millón de personas se jubilarán -sin duda merecidamente- cada año a partir de 2020. ¿Qué hacer cuando compañeros experimentados se jubilan y se llevan consigo sus valiosos conocimientos? Teniendo en cuenta que uno de cada tres empleados en Alemania procede de la generación del baby boom de los años 50 y 60, no hace falta mucha imaginación para visualizar el dramático impacto que su marcha tendrá en los conocimientos disponibles en las empresas.

"No se puede enseñar ni comprar experiencia, sólo se puede traer" es el credo generalmente reconocido en muchas salas de juntas. Por tanto, esta experiencia se pierde irremediablemente cuando los especialistas experimentados abandonan la empresa después de 30 años o más. En concreto, esto significa que los empleados más jóvenes ya no tienen a nadie a quien preguntar cuando surge un problema: "¿Cómo lo resolvíais siempre?". O: "¿Qué significa este mensaje del sistema y qué tengo que hacer?". 

Conocimientos valiosos

Entonces, ¿qué se puede hacer para que los valiosos conocimientos que atesoran estos empleados tan competentes y, sobre todo, experimentados, puedan ser aprovechados por sus sucesores y por la empresa en su conjunto? ¿Puede la tecnología moderna, incluida la inteligencia artificial, ayudar en este sentido?

Los escenarios en los que la pérdida de conocimientos suele ser especialmente virulenta se dan, entre otros, en el sector informático. Un ejemplo típico son las soluciones de software de desarrollo propio que se han ido ampliando y adaptando a las necesidades cambiantes a lo largo de los años. Sin embargo, estas soluciones suelen estar insuficientemente documentadas o, en casos extremos, no están documentadas en absoluto. Por tanto, representan un clásico "silo de conocimiento": una "caja negra" que funciona, pero nadie puede decir exactamente cómo, y mucho menos desarrollarla más. Cuando sus desarrolladores se jubilan, no es raro que el único camino viable en estos casos conduzca a soluciones estándar, algunos incluso dirían que de vuelta a las soluciones estándar. De hecho, muchos proveedores de software informan de clientes que prácticamente no tienen más remedio que sustituir sus sistemas, que han funcionado bien durante años, por sistemas estándar, aunque éstos no ofrezcan todas las mejoras que han llegado a apreciar. En el caso de los programas informáticos desarrollados internamente, el método más sencillo consiste probablemente en "obligar" a los desarrolladores a documentar detalladamente sus programas con la suficiente antelación para que sus sucesores puedan seguir utilizándolos y, sobre todo, mantenerlos. Aunque es un enfoque posible, probablemente se quede corto. Significaría que los colegas menos experimentados tendrían que estudiar laboriosamente la documentación de cada problema para encontrar una solución. ¿No sería más eficaz conservar los conocimientos en otra forma "fácilmente digerible"? 

Documentar los sistemas y programas informáticos es sin duda una forma de evitar que desaparezcan los conocimientos de los empleados "veteranos". Sin embargo, tendría mucho más sentido procesar estos conocimientos de forma que también puedan ser utilizados directamente por personal menos experimentado o especializado. Esto podría incluir, por ejemplo, la adición de un contexto adecuado para obtener mensajes de alarma o de estado más significativos. La siguiente etapa consistiría en instrucciones específicas que también indiquen a los usuarios menos formados técnicamente qué hacer en un caso concreto. En ambos casos, la inteligencia artificial y de aprendizaje puede proporcionar un valioso apoyo, ya que es capaz de reconocer con precisión las correlaciones y generar las declaraciones correspondientes para la acción. Constituye así el vínculo entre la experiencia de los colegas más veteranos y el apoyo de sus sucesores.

Y si un sistema es capaz de emitir instrucciones basadas en el contexto, recomendaciones e incluso instrucciones específicas para la acción, el paso hacia la automatización no está lejos. Y es que, a menudo, estas instrucciones pueden ejecutarse sin interacción humana o directamente en el sistema correspondiente tras la verificación y confirmación del usuario. Por ejemplo, la IA podría decidir automáticamente apagar un sistema amenazado o llevar a cabo una actualización específica, teniendo en cuenta varias condiciones.

Soluciones estándar

Aquí es donde se recurre a los proveedores de software y sistemas: Por un lado, se necesitan soluciones estándar que sustituyan a los programas "caseros" -y normalmente mal documentados- de muchas empresas. Pero, sobre todo, se necesitan urgentemente soluciones inteligentes: Soluciones que puedan registrar y acceder al conocimiento existente en las empresas. Idealmente, también deberían ser capaces de situar el conocimiento en el contexto adecuado utilizando IA y automatizar tantos procedimientos como sea posible. En el sector de las TI, las plataformas AIOPs, es decir, las plataformas que pueden automatizar y asegurar el funcionamiento de paisajes de sistemas enteros utilizando inteligencia artificial, son ideales para esto.

"La situación está ahí", dijo el primer Canciller alemán, Konrad Adenauer. Y así es exactamente hoy: Ahora hay que evitar que se pierdan los valiosos conocimientos de los empleados más veteranos y experimentados. Aparte de la opción de retener a estos empleados durante más tiempo, la única opción es transferir esta riqueza de conocimientos a sistemas inteligentes.

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