El criterio que no se puede automatizar

La conversación invisible · Tristán Elósegui

¿Qué parte de ti no suele aparecer cuando los demás hablan de tu trayectoria?

Las señales externas que la gente percibe son los resultados de un trabajo que muchas veces no se ve. Hay datos objetivos, proyectos que han salido bien y resultados concretos, pero con lo que normalmente se queda la gente es con los reconocimientos, los libros, las conferencias, los artículos o cualquier otra cosa que te dé visibilidad.

Sin embargo, creo que lo realmente importante es bastante menos visible. Es una combinación de conocimientos, experiencia e instinto profesional. Y cuando hablo de instinto no me refiero a una intuición casi mágica, sino a todo lo que vas acumulando después de muchos años viendo empresas, problemas, decisiones que funcionan y otras que no.

Con el tiempo desarrollas una capacidad para detectar patrones, establecer relaciones entre cosas que aparentemente no la tienen y encontrar soluciones que desde dentro de la empresa muchas veces cuesta ver. Quizá porque quien está dentro conoce muchísimo su negocio, pero también está demasiado cerca de él.

Esa es probablemente la parte de mí que menos aparece cuando se habla de mi trayectoria. Los hitos son fáciles de contar. Mucho más difícil es explicar esa forma de pensar que vas construyendo con los años y que, en buena medida, acaba siendo conocimiento tácito. Cosas que sabes hacer, pero que no siempre puedes convertir en una metodología de diez pasos.

Y creo que ahí está también una parte importante del valor que la inteligencia artificial todavía no puede sustituir fácilmente. El contexto, el criterio y la experiencia acumulada que te permiten conectar puntos que, a primera vista, no tenían relación.

Los hitos son fáciles de contar. Mucho más difícil es explicar esa forma de pensar que vas construyendo con los años.

Después de tantos años siendo reconocido por lo que sabes, ¿qué lugar conservas para aquello que todavía no entiendes?

Un espacio prioritario. Creo que una de las cosas que te da la experiencia es precisamente ser más consciente de lo que no sabes. Al principio de nuestra carrera solemos sentir cierta necesidad de tener respuestas. Con los años ocurre casi lo contrario. Aprendes a detectar antes cuándo todavía no tienes suficientes elementos para contestar.

La experiencia ayuda muchísimo porque te permite reconocer patrones, comparar situaciones y descartar caminos que ya has visto que no funcionan. Pero también tiene un peligro evidente. Pensar demasiado rápido que esto ya lo has visto.

Y dos empresas aparentemente iguales casi nunca lo son. Cambian las personas, el momento, los recursos, la competencia, la cultura de la compañía, el mercado o simplemente pequeños detalles que pueden hacer que una solución que funcionó perfectamente en un sitio fracase en otro.

Por eso intento afrontar cada proyecto con mentalidad de escucha. No analizo nada al principio. Empiezo escuchando y haciendo preguntas. Más tarde llegará el momento de utilizar la experiencia para asimilar la información y alcanzar las primeras conclusiones.

Es mucho más importante saber hacer las preguntas correctas que tratar de deducir únicamente a partir de los datos objetivos. Esta es una de las cosas que la inteligencia artificial no puede hacer mejor, al menos de momento.

En cierta manera, creo que lo que he ganado con la experiencia no es la seguridad de saber más, sino cierta facilidad para detectar cuándo todavía no sé lo suficiente y qué caminos debo seguir para encontrar la respuesta adecuada.

Y esa sensación de no entender del todo algo sigue siendo una de las cosas que más me motiva de mi trabajo. No encontrar una solución a la primera, analizar una situación, buscar diferentes enfoques y finalmente encontrar el camino.

En tu trabajo actual ayudas a gerentes de pymes que ya hacen marketing, pero necesitan ordenar acciones, ventas, datos, tecnología y decisiones. ¿Dónde encuentras hoy el bloqueo que casi nunca aparece en el primer diagnóstico?

En una pyme la respuesta suele ser bastante clara. El principal bloqueo no está tanto en saber qué hacer como en conseguir que eso siga siendo prioritario cuando vuelve el día a día. Muchas veces pensamos que es pura priorización de tareas, pero es algo mucho más sutil.

En el primer diagnóstico todo parece bastante sencillo. Detectamos el principal problema, trazamos un plan, ponemos fechas, definimos responsables y, sobre el papel, todo encaja. El papel lo aguanta todo.

El problema empieza después, cuando hay que apostar de verdad con tiempo, presupuesto y personas. Ahí entran en juego muchos factores. Falta de experiencia y conocimientos sobre marketing, ausencia de resultados previos suficientemente claros como para justificar nuevas inversiones, la multitarea permanente de muchos gerentes, urgencias comerciales, problemas operativos, clientes o equipo.

Poco a poco, lo importante empieza a competir con lo urgente. Y normalmente pierde.

Además, hay otro factor más cercano a lo psicológico. Cuando entra un asesor con experiencia, en la cabeza del gerente empieza a producirse una cierta delegación de responsabilidad. Es casi involuntaria. Ya tengo a alguien ocupándose del marketing. Pero un asesor puede aportar criterio, estructura, presión, seguimiento y experiencia. Lo que no puede hacer es sustituir las decisiones, los recursos o la implicación que corresponden a la empresa.

Por eso, para que un proyecto avance, no basta con hacer bien las cosas y medir. También hay que demostrar de forma frecuente que estamos avanzando. Necesitamos conseguir pequeñas evidencias de progreso que mantengan la atención y el esfuerzo de la propia empresa.

Si nos ceñimos únicamente a un plan de medio plazo, corremos el riesgo de perder esa prioridad antes de empezar a ver resultados importantes. Hay que trabajar siempre con un ojo en el horizonte y otro en el camino. Construir algo sólido a medio plazo sin dejar de demostrar, en el corto, que merece la pena seguir dedicándole recursos.

Poco a poco, lo importante empieza a competir con lo urgente. Y normalmente pierde.

¿Cómo reconocemos el dolor verdadero de una organización cuando quienes trabajan en ella han terminado normalizándolo?

Cuando te pones a hacer preguntas y a escarbar en los verdaderos motivos de las cosas, sueles encontrar asuntos enterrados que no quieren ver o que han perdido por el camino. Unos tienen una solución relativamente fácil y otros suponen una transformación tan grande que a veces es mejor dejarlos.

Hablamos de los típicos esto lo llevamos haciendo así desde hace años y nos funciona.

Y si enfrentamos este contexto con la tendencia de las empresas a introducir inteligencia artificial como sea, nos encontramos con que los problemas reales, los enterrados o los olvidados, no suelen entrar en estos proyectos.

Es más fácil tratar de automatizar un proceso inocuo, que no afecta a las raíces de la empresa, porque nos da la sensación de avanzar con la inteligencia artificial. Y esto no está mal. Algo de valor estaremos capturando. Pero si realmente queremos que las cosas cambien, ya sabemos por dónde habría que empezar.

¿Qué descubriste al observar los procesos que las empresas querían automatizar?

No esperaba que la realidad fuese tan parecida a lo que me temía encontrar. Antes hablaba del peligro de dejarse llevar por la experiencia y por la facilidad para detectar patrones. Pero, por mucho que intentemos evitarlo, la historia se repite.

Me encontré con empresas que querían introducir inteligencia artificial en un proceso repetitivo. Es un primer paso acertado. El problema es que el objetivo era casi más la inteligencia artificial que el proceso. Les ofrecimos una solución a su necesidad, pero esta era un noventa por ciento de solución estándar y una mínima capa de inteligencia artificial.

Por otro lado, me he encontrado con empresas que ven la inteligencia artificial solo como aquello que permite amortizar puestos de trabajo. No cabe duda de que, si automatizamos un proceso, ahorramos tiempo. Pero ese proceso sigue necesitando supervisión y la clave es que permita a la persona responsable aportar mayor valor a la empresa.

En realidad estamos en una nueva fase de la transformación digital en la que llevamos inmersos tantos años, con la diferencia de que ahora contamos con una herramienta que nos ayuda a hacer las cosas mejor. Pero, lamentablemente para los más entusiastas, la magia sigue sin existir. Los grandes desarrollos, con o sin inteligencia artificial, siguen necesitando tiempo, personas y presupuesto.

¿De una forma diferente a la de antes? Sí. ¿Más rápido y más barato? Ya no lo tengo tan claro. Todavía tenemos que aprender a hacer mejor los proyectos con inteligencia artificial para que los resultados sean buenos sin que los costes se disparen.

Seguimos en una fase muy inicial, aunque la velocidad a la que avanzan las cosas nos haga sentir que llevamos media vida con ella.

¿Cómo podemos automatizar un proceso sin perder ese conocimiento invisible?

No podemos.

Para automatizar un proceso, primero hay que definir cuál es el proceso que deberíamos automatizar. Después, la empresa debe ser capaz de dibujarlo con detalle y, finalmente, podremos decidir qué herramientas utilizar y si tiene sentido incorporar inteligencia artificial.

Pero, por mucho que queramos introducir el conocimiento invisible en un proceso, este no será capaz de reproducirlo por completo. Podrá suplir algunas partes o acercarse a otras, pero no sustituir la suma de los intangibles que aporta una persona con experiencia.

¿Será factible en el futuro? No lo sé. De momento, no; al menos, no a un coste que una empresa pueda permitirse.

Un proceso puede recoger lo que hacemos. Mucho más difícil es conseguir que comprenda todo lo que una persona experimentada sabe ver.

Cuando la tecnología permite que casi todos parezcamos saber, ¿cómo reconoces tú a quien realmente ha aprendido?

La inteligencia artificial ha democratizado, en cierto modo, la apariencia de conocimiento y experiencia. Hoy cualquiera puede preparar un texto correcto, una presentación impecable, unas gráficas razonables o un análisis aparentemente profesional en muy poco tiempo.

El problema es que, si escarbas mínimamente, muchas veces descubres que detrás hay bastante menos de lo que parecía. Aparecen inexactitudes, faltan datos importantes, no se profundiza en lo esencial, se repiten patrones o, simplemente, la persona que ha realizado el trabajo no sabe explicar por qué ha llegado a determinadas conclusiones.

Por eso creo que cada vez es menos útil juzgar el conocimiento por la calidad aparente del resultado final. Hay que mirar una capa más abajo antes de que esa acción o ese documento pasen a otros departamentos o se ejecuten y terminemos pagando las inexactitudes con errores.

Para mí, alguien ha aprendido realmente cuando es capaz de explicar por qué, cuando distingue lo importante de lo accesorio, cuando detecta errores aunque la respuesta parezca convincente, cuando hace buenas preguntas y cuando incorpora contexto. También cuando es capaz de decir esto no lo sé o de discrepar con una respuesta aparentemente perfecta de la inteligencia artificial.

La calidad de lo que hacemos con ella depende muchísimo de la calidad de los datos que proporcionamos, pero también de la capacidad de quien la utiliza para estructurar el trabajo, detectar errores, hacer las preguntas adecuadas, encontrar enfoques más potentes y decidir qué merece la pena conservar y qué no.

La diferencia no está en usar o no usar inteligencia artificial. Está en el valor que eres capaz de añadir sobre lo que te devuelve.

Por eso no me interesa demasiado la idea de utilizarla simplemente para multiplicar por diez los mensajes, producir más contenido o automatizarlo todo esperando que, aunque la conversión sea baja, algo termine dando resultados. Tampoco creo que ahorrar tiempo sea malo. Al contrario. El problema aparece cuando el ahorro de tiempo es el único criterio.

Desde los inicios de Internet vemos iniciativas, herramientas y automatizaciones con ese único objetivo. La búsqueda del camino más corto o del chollo para conseguir resultados más rápidos, baratos y mejores forma parte de la naturaleza humana. Yo soy el primero que cada día trata de hacer mejor las cosas y utilizo la inteligencia artificial para casi todo. Pero una cosa es optimizar y otra buscar un atajo donde no lo hay.

Hay cosas cuya solución simplemente no se puede automatizar ni recortar en el tiempo. Requieren criterio, experiencia y dedicación. Para el resto, veamos cuál es el mejor camino. Hace ya bastantes años, en 2015, escribí un artículo que refleja bien esta filosofía. El camino fácil es más rápido, pero no siempre te lleva a tu destino.

El uso realmente interesante de la inteligencia artificial aparece cuando ese tiempo y esa capacidad adicional se utilizan para pensar mejor, profundizar más o llegar a soluciones que antes no habríamos encontrado. Además, debemos tener en cuenta que nos ofrece respuestas a partir de lo que ya está publicado y cruza unas cosas con otras, pero no genera por sí sola aquello verdaderamente nuevo. Esa es nuestra responsabilidad.

Ahí es donde sigo viendo la diferencia entre aparentar conocimiento y tener criterio.

La diferencia no está en usar o no usar inteligencia artificial. Está en el valor que eres capaz de añadir sobre lo que te devuelve.

¿Puede una organización ser cada vez más inteligente y, al mismo tiempo, estar formada por personas cada vez menos capaces de decidir sin ayuda?

Es un escenario posible. Al menos de momento, y espero que maduremos antes, la inteligencia artificial está eliminando pensamiento crítico.

Nos da respuestas aparentemente correctas, le preguntemos lo que le preguntemos. Pero qué ocurre si damos por bueno o casi bueno todo lo que nos dice. Lo primero es que cometeremos errores y, si llegan a aplicarse sin que nadie los corrija, supondrán pérdidas económicas para la empresa. Lo segundo es que reinterpreta lo que ya existe y no aporta ese intangible tan humano. Por eso tenderemos a hacer todos lo mismo.

Me gusta pensar en las oportunidades que aparecen en los espacios que quedan libres cuando todo el mundo avanza en una misma dirección. Qué oportunidades se abren para las empresas más humanas. Qué lugar ocuparán los procesos casi artesanos. Si la interacción de persona a persona se convertirá en un bien de lujo.

¿Qué oportunidades se abren para las empresas más humanas? ¿La interacción entre personas se convertirá en un bien de lujo?

Las innovaciones funcionan como un péndulo. Al principio todo el mundo corre para ser el primero o, mejor dicho, para no quedarse atrás. Cuando la tecnología por fin madura, muchos reniegan o se alejan de ella. Y poco a poco ese péndulo va encontrando su sitio.

¿Cómo puede una empresa comprender y mejorar sus procesos cuando una parte cada vez mayor de las decisiones, las relaciones y el comportamiento de las personas sucede en un entorno digital que ya no puede observar directamente?

Pues creo que pasa, o podría pasar, lo contrario. Me explico.

Como bien dices, hasta hace poco una buena parte de la actividad que había alrededor de un proceso de digitalización era invisible. Reuniones, cafés para profundizar en ideas, dudas… Allí es donde los proyectos evolucionaban en una especie de proceso paralelo informal.

Es cierto que, si esas dudas las debato con una inteligencia artificial, perdemos esa observación humana, esa contraargumentación que tanto enriquece estos procesos de ideación. Pero tanto esas conversaciones como las reuniones son ahora fácilmente digitalizables. Por lo tanto, perdemos una parte, pero obtenemos otra. No digo que ganemos, porque no sé hasta qué punto sería positivo comparado con lo anterior.

El reto sería ver cómo podemos usar la inteligencia artificial para registrar y analizar todas esas conversaciones que antes eran invisibles sin perder una parte tan fundamental como la interacción humana.

¿Cómo podemos registrar lo que antes era invisible sin perder la conversación que le daba sentido?

Posiblemente será cuestión de tiempo que nos acostumbremos a integrar estas herramientas para aportar valor y no para interrumpir la comunicación. Para conseguirlo, tenemos que evitar la tentación de intentar gestionarlo todo desde nuestro ordenador. Suelo decir que, si tienes un problema o un bloqueo, lo mejor es que cierres el ordenador y salgas a la calle, que te reúnas con diferentes personas para debatir y romper ese bloqueo.

Pero, claro, todo esto es un escenario algo utópico. Espero que la parte humana no se vea afectada y que seamos capaces de aprovechar la inteligencia artificial para ser mejores personas y no para deshumanizarnos.

Has publicado durante años, has escrito libros y has compartido una parte importante de lo que sabes. ¿Qué has dejado de necesitar demostrar durante ese recorrido?

Hace tiempo que me liberé de la aparente necesidad de tener que saberlo todo.

Llevo muchos años dedicado al marketing digital y, si sé de algo, es de esto. Pero eso no significa que tenga que tener todas las respuestas. Tampoco tengo que aparentarlo.

Creo que durante una parte de nuestra carrera profesional todos construimos señales de autoridad. Libros, conferencias, reconocimientos, artículos, cargos o seguidores. Tiene todo el sentido hablar de ellas. Yo soy el primero que lo hace. Te ayudan a generar credibilidad y a demostrar lo que sabes hacer.

Pero llega un momento en el que seguir intentando demostrar constantemente que tienes éxito puede resultar incluso contraproducente.

De hecho, durante bastante tiempo, y creo que todavía sucede, he percibido que algunas personas me tienen situado tan arriba que directamente no se acercan. Piensan que no voy a contestarles o, si son empresas, que les voy a cobrar una millonada.

Y eso genera una distancia que no me interesa.

Mis clientes y las personas que leen mis contenidos no necesitan una lista permanente de éxitos. Necesitan saber si puedo entender su problema, si pueden confiar en mí, si puedo ofrecerles una solución y si detrás de lo que digo hay alguien con quien puedan hablar con normalidad.

Si interpreto constantemente el papel de profesional de éxito, me alejo de ellos. Pero, sobre todo, me alejo de quien soy en realidad. Y eso va bastante en contra de mis principios.

Con los años creo que he dejado de necesitar demostrar tanto y he empezado a valorar mucho más la coherencia entre lo que proyecto y lo que soy.

Soy algo parecido a los antiguos editores WYSIWYG. Esto solo lo entenderán directamente quienes lleven muchos años en Internet. What You See Is What You Get.

Lo que ves es lo que hay.

Y, a estas alturas, prefiero que sea así.

Lo que ves es lo que hay.

¿Qué pregunta quieres dejarle al siguiente invitado, sin saber quién será?