¿Se pueden conservar los conocimientos y la experiencia incluso después de que la gente se vaya?
Cuando una persona deja una organización o ya no es capaz de explicar sus experiencias, ¿cuánto del conocimiento y el know-how que ha acumulado a lo largo del tiempo queda?
Podrán permanecer informes, artículos, libros, patentes, documentos de diseño y códigos.
Sin embargo, es difícil comprender todo el proceso de pensamiento que condujo al resultado mirándolo únicamente.
-¿Por qué decidiste que este tema era importante? -¿Qué opciones se compararon? -¿Qué intentaste y por qué fracasaste?
- ¿Qué excepciones y riesgos encontró? -¿Cuáles fueron los criterios para tomar la decisión final? -¿Cuál fue el conocimiento práctico que no quedó escrito en el documento?
No es sólo información la que desaparece cuando una persona se va.
Contexto en el que se interpreta la información, se emiten juicios y se resuelven problemas reales.
Estas son las preguntas que 5BY intenta abordar a largo plazo.
¿Es posible comprender y continuar el conocimiento y el saber hacer de una persona incluso después de su partida?
Los resultados permanecen, pero el proceso de juicio desaparece.
Las organizaciones se quedan con numerosos resultados.
Se almacenan planos, actas de reuniones, código fuente, archivos de diseño, contratos, datos de investigación y manuales operativos.
Sin embargo, en el trabajo real, los juicios no documentados son muy importantes.
Por ejemplo, es difícil saber todo acerca de por qué una característica está estructurada de la forma en que está con solo mirar el código.
- ¿Qué obstáculos se presentaron en el método anterior?
- ¿Por qué no utilizaste un método aparentemente más sencillo? -¿Qué necesidades de los clientes tuvieron prioridad?
- ¿Se excluyeron ciertas funciones debido a qué riesgos? -¿Qué condiciones eran correctas en ese momento pero necesitan ser reexaminadas ahora?
Esta información a menudo permanece en los recuerdos y conversaciones del personal.
Si el responsable deja la empresa o el equipo se disuelve, los antecedentes de la sentencia pueden desaparecer aunque los resultados permanezcan.
Por qué es difícil dejar todo el know-how a través de la documentación
La documentación es importante.
Sin embargo, documentar todos los procesos de pensamiento y experiencias prácticas requiere mucho tiempo y esfuerzo.
En situaciones de mucha actividad, solo se registran los resultados finales y los métodos de uso, y los juicios intermedios se omiten fácilmente.
Además, las personas a menudo no reconocen el conocimiento que conocen naturalmente como conocimiento separado.
- El primer punto a comprobar cuando ocurre una falla.
- Un método para identificar las necesidades reales a partir de las expresiones de los clientes.
- Razones para no confiar en ciertos números
- Malentendidos que ocurren repetidamente durante la colaboración.
- Condiciones informales que deben comprobarse antes de los procedimientos formales.
- Orden natural a seguir para evitar el fracaso.
Este conocimiento es más evidente al hacer preguntas, explicar cosas o resolver problemas del mundo real.
Por lo tanto, para preservar el conocimiento, no sólo es importante el documento completo sino también el flujo de pensamientos, explicaciones y juicios de las personas.
Los procesos de pensamiento siguen siendo naturales en las conversaciones de IA
Cuando la gente habla con ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity, DeepSeek, Mistral o Grok, no solo intercambian preguntas y respuestas.
Los usuarios describen el problema, agregan condiciones, editan respuestas y comparan opciones.
A medida que continúa la conversación, naturalmente quedan rastros como el siguiente.
- Estándares que los usuarios consideran importantes
- Riesgo de comprobar repetidamente
- Ofertas aceptadas y rechazadas.
- Cuando cambió la sentencia
- Una forma de dividir los problemas.
- Cómo comprender y reconstruir explicaciones.
- El proceso de decidir qué hacer a continuación.
Las conversaciones sobre IA no son documentos de conocimiento completos.
Sin embargo, puede ser un recurso importante para descubrir sus procesos de pensamiento y criterios de juicio.
Guardar el texto original de todas las conversaciones de IA no es la respuesta
También puedes guardar transcripciones ilimitadas de todas tus conversaciones para preservar tu conocimiento.
Pero cuantos más registros tenga, más difícil será volver a comprenderlos.
- Se mezclan juicios clave con conversaciones sin importancia.
- Se acumulan registros de repetir la misma pregunta varias veces.
- No hay distinción entre sentencias antiguas y decisiones nuevas.
- Es posible que se deje información personal y contenido sensible de forma innecesaria.
- Tienes que releer textos originales largos para encontrar el conocimiento que necesitas.
5BY no tiene como objetivo central el archivo a largo plazo de todo el texto original.
En cambio, nuestro objetivo es dejar atrás puntos de referencia y relaciones a las que valga la pena regresar.
Lo importante no es conservar cada frase, sino permitir que los futuros usuarios respondan las siguientes preguntas:
-¿Qué intentabas resolver? -¿Qué hechos confirmó?
- ¿Qué decidiste? -¿Por qué se tomó esa decisión? -¿Por qué se excluyeron algunas opciones? -¿Cuáles son los problemas que aún no se han solucionado?
Coordenadas de conocimiento según 5BY
En 5BY, las coordenadas no son sólo frases o ubicaciones de archivos.
Se refiere a un punto de referencia que permite al usuario redescubrir en qué problema estaba pensando en un momento determinado y en qué contexto tomó la decisión.
Unas buenas coordenadas requieren los siguientes elementos:
- Propósito del problema
- Antecedentes y condiciones de la época.
- Hechos confirmados
- Dirección seleccionada
- Principios a mantener
- Opciones y motivos excluidos.
- Siguiente punto para continuar
Tener esta información vinculada permite a los futuros usuarios no sólo ver los resultados, sino también comprender el contexto en el que se crearon.
Anchor es un punto de referencia para tomar decisiones importantes
Anchor es una característica que permite al usuario dejar un punto de referencia para un flujo que el usuario determina que vale la pena reutilizar en una conversación con IA.
Por ejemplo, el siguiente momento podría ser un Ancla:
- El momento en que se confirman los principios básicos del proyecto.
- El momento en que se comprobó la verdadera causa del trastorno de repetición
- El momento en que se elige una de varias opciones como dirección final.
- El momento de una nueva comprensión de las importantes necesidades del cliente.
- El momento en que se fijan las condiciones que deben observarse en el trabajo futuro.
Si estos puntos de referencia permanecen, no es necesario que adivine el trasfondo de su juicio simplemente mirando los resultados más adelante.
Guardado deja una conversación que vale la pena revisar
No todo el conocimiento importante existe en una larga corriente.
Una pregunta y una respuesta específicas pueden convertirse en importantes conocimientos prácticos.
Guardado permite a los usuarios seleccionar conversaciones que consideren que vale la pena volver a visitar.
Por ejemplo:
- Método de diagnóstico que es decisivo en la resolución del problema.
- Expresiones clave utilizadas al explicar cosas a los clientes.
- La respuesta que explica con mayor precisión conceptos complejos.
- Condiciones que deben comprobarse repetidamente en trabajos futuros.
- Advertencia para evitar juicios erróneos.
Si Anchor es el punto de referencia para el flujo general, Saved es el diálogo interno que vale especialmente la pena revisar.
La vista gráfica muestra las relaciones entre el conocimiento.
El conocimiento humano no existe como un documento único e independiente.
Un juicio influye en otro proyecto, los fracasos pasados conducen a nuevos estándares y principios similares se repiten en diferentes conversaciones.
Graph View ayuda a explorar este flujo a través de la relación entre Anchors y Packs.
Los usuarios deberían poder ver las siguientes conexiones:
-¿Qué problema partió del mismo principio?
- ¿Cómo influyó una experiencia de fracaso en sus decisiones posteriores?
- ¿Cuáles son los criterios de juicio que se repiten en diferentes proyectos?
- ¿Cuándo se formó por primera vez el know-how específico?
- ¿Dónde se conectan las viejas ideas con los nuevos problemas?
El conocimiento no se acumula simplemente, sino que adquiere un mayor significado a medida que se conecta entre sí.
La preservación del conocimiento individual y la preservación del conocimiento organizacional son diferentes
Las personas pueden mantener un registro de sus pensamientos pasados para volver a comprenderlos y utilizarlos en su próximo juicio.
Las organizaciones necesitan dejar atrás el conocimiento para que el trabajo pueda continuar incluso después de que una persona se vaya.
De particular importancia para las organizaciones es el conocimiento de:
- Experiencia operativa no incluida en documentos oficiales.
- Secuencia de respuesta ante fallos repetitivos.
- Estándares de interpretación para los clientes y el mercado.
- Antecedentes de decisiones importantes.
- Intentos fallidos y motivos para no volver a intentarlo
- Conocimientos prácticos centrados únicamente en personal específico.
Sin esta información, el personal nuevo tendrá que repetir fracasos pasados o empezar de cero con problemas que ya han resuelto.
La dirección de preservación del conocimiento a largo plazo de 5BY comienza con el registro de pensamientos individuales, pero también puede vincularse a la cuestión de cómo la organización continúa el contexto de juicio.
La preservación del conocimiento requiere control y consentimiento
Los pensamientos y conversaciones humanos pueden contener información confidencial.
Por lo tanto, la retención de conocimientos no se puede resolver simplemente almacenando mucho.
Los siguientes principios son importantes:
- Los usuarios deben elegir qué dejar atrás.
- No se debe guardar innecesariamente el texto original completo.
- Distinguir entre información personal y conversaciones sensibles.
- Las organizaciones no deberían poseer automáticamente las conversaciones de una persona.
- El alcance del intercambio y el propósito del uso deben ser claros.
- Deberán garantizarse los derechos de supresión y control de acceso.
Recopilar todas las conversaciones de una persona en nombre de preservar el conocimiento de una persona no es la dirección a la que apunta 5BY.
5BY apunta a una estructura que permita a los usuarios dejar coordenadas de pensamientos que consideren importantes y controlar el alcance en el que se utilizarán esas coordenadas.
El conocimiento no se copia palabra por palabra, sino que se reinterpreta
Es posible que los juicios del pasado no siempre sean correctos en el futuro.
A medida que las circunstancias cambian y la tecnología avanza, es posible que sea necesario modificar decisiones pasadas.
El propósito de la preservación del conocimiento no es replicar conclusiones pasadas.
El objetivo es ayudar a los futuros usuarios a comprender:
-¿Qué información estaba disponible en ese momento? -¿Qué limitaciones existían? -¿Por qué consideró razonable la decisión? -¿Qué condiciones han cambiado ahora?
Este contexto permite a los futuros usuarios respetar los conocimientos técnicos pasados y al mismo tiempo reevaluarlos para nuevas situaciones.
Algo que debe continuar incluso después de que una persona se vaya
Las personas abandonan proyectos y organizaciones en algún momento.
Puede cambiar de rol, jubilarse o llegar a un punto en el que ya no pueda describir sus experiencias.
Lo que debería quedar entonces no son sólo los resultados.
- Una forma de ver un problema.
- Estándares para distinguir cosas importantes.
- Lecciones aprendidas del fracaso
- Principios seguidos repetidamente
- Una advertencia que quería transmitir a los demás.
- Ideas aún no completadas
- Un punto para la siguiente persona que asuma el control.
Cuando este flujo permanece, el conocimiento se convierte no sólo en datos sino en un punto de partida para la siguiente persona.
Las preguntas a largo plazo del 5BY
Actualmente, 5BY está comenzando con el problema de encontrar y continuar el flujo de pensamientos del usuario en la conversación de IA.
Deje puntos de referencia importantes con Anchor, seleccione conversaciones para volver a visitarlas con Saved, conecte el contexto con nuevas conversaciones con Handoff y explore la relación entre pensamientos y conocimientos con Graph View.
Estas características conducen en última instancia a una pregunta a largo plazo:
¿Puede otra persona comprender y continuar con los pensamientos y conocimientos que una persona ha acumulado durante un largo período de tiempo incluso después de que esa persona se haya ido?
5BY no intenta hacer discos que reemplacen a las personas.
Queremos crear coordenadas donde podamos revisar las preocupaciones y juicios que estuvieron detrás de los resultados que la gente dejó atrás.
La gente puede irse.
Sin embargo, los pensamientos y conocimientos importantes que esa persona dejó atrás no necesariamente tienen que desaparecer con ella.
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