A día de hoy, todos estaremos más o menos de acuerdo con la idea de que estamos viviendo una de las mayores transformaciones tecnológicas en las últimas décadas. La inteligencia artificial es el tema que ocupa el grueso de titulares y publicaciones, por la forma en que está cambiando nuestra forma de trabajar, acceder a la información y generar conocimiento. Los profesionales empezamos a usar herramientas de IA generativa para casi todo y los gestores se preguntan cómo aprovechar su potencial en sus organizaciones.
Y en medio de esta fascinación tecnológica surge una pregunta incómoda ¿estamos dedicando tanta atención a la inteligencia artificial que nos olvidamos de desarrollar la inteligencia colectiva?
Porque podemos caer en la tentación (spoiler: ya está pasando) de incorporar herramientas ultra sofisticadas y seguir teniendo organizaciones en las que el conocimiento está desconectado y permanece en silos, de forma que las experiencias innovadoras no van más allá del equipo que las desarrolla, de forma que lo que pasa en un servicio no permea a otros ni, por supuesto, tampoco fuera de la propia organización. Y podemos seguir generando información a una velocidad extraordinaria sin mejorar nuestra capacidad para compartirla, interpretarla o convertirla en cambios reales.
Parece que quizás el problema no está en cuánto conocimiento somos capaces de generar, sino en cuanto podemos aprovechar de forma colectiva.
El conocimiento que no fluye
En nuestras organizaciones sanitarias existe de forma natural una enorme cantidad de conocimiento distribuido entre profesionales, equipos y centros. Conocimientos adquiridos en años de experiencia y, soluciones e iniciativas innovadoras desarrolladas para resolver problemas concretos.
Sin embargo, una parte muy importante de ese conocimiento se encuentra dispersa, resulta difícil de localizar y nunca llega a quienes podrían beneficiarse más de él. Y el resultado es que seguimos reinventando la rueda, cuando bastaría en descubrir qué soluciones existen, cómo se desarrollaron y cómo podemos adaptarlas en nuestro contexto (uno de los axiomas de la ética hacker es que ningún problema debería ser resuelto dos veces).
Aquí ya no hablamos de un problema meramente tecnológico: disponer de más información o mejores herramientas tampoco garantiza que una organización aprenda más. Los silos de conocimiento son también culturales, organizativos y relacionales. Surgen cuando faltan espacios de colaboración, cuando compartir experiencias no forma parte del trabajo reconocido o cuando las propias inercias y estructuras organizacionales dificultan la conexión entre profesionales. Hablamos de cultura de innovación, de organizaciones que aprenden.
Antes de la llegada de la IA ya habíamos descubierto el poder de conectarnos
Hace ya algunos años que comenzamos a explorar nuevas formas de compartir conocimiento gracias a la web social, el entorno 2.0 en el que la web dejaba de ser un espacio de consumo de información a otro de participación, conversación y creación colectiva. Sin dejarnos llevar por la nostalgia, los profesionales empezamos a publicar experiencias, mantener blogs, participar en comunidades y establecer relaciones a través de una herramienta llamada Twitter.
Y en el ámbito sanitario surgieron comunidades de práctica, redes profesionales, grupos de colaboración y bancos de buenas prácticas que pretendían hacer más fácil el aprendizaje entre iguales y la difusión de experiencias innovadoras.
Aquella evolución, incorporaba una dimensión cultural muy interesante y era que el conocimiento salía de los canales tradicionales institucionales, y los profesionales podían encontrarse con otros con los que compartían inquietudes y nuevas formas de colaboración.
Tampoco debemos idealizar esa etapa, porque por el camino aprendimos que muchas comunidades dependían del esfuerzo voluntario de unas pocas personas (véase la mayoría de comunidades de pacientes), y poco a poco la información quedó dispersa entre cada vez más nuevas plataformas.
Pero entre esas limitaciones y más allá de las herramientas existía algo de mucho valor: una manera distinta de entender cómo se genera y comparte el conocimiento, y una nueva forma de aprendizaje y de establecer relaciones, que dio como resultado un conocimiento que iba más allá de la experiencia individual.
La innovación necesita de la inteligencia colectiva
Muchas veces hablamos de la innovación como si fuera suficiente con identificar una buena idea, demostrar sus resultados y comunicarla para que otros la adopten. Pero una innovación puede ser eficaz en un contexto y no funcionar en otro, porque depende de los recursos, los proceso de trabajo, la adquisición de nuevas competencias y de las propias resistencias (volvemos a la cultura).
Pero la innovación también necesita conexiones personales, oportunidades de intercambio, confianza y oportunidades para compartir tanto los éxitos como las dificultades.
Y aquí es donde habita una de las grandes oportunidades de la inteligencia colectiva: la capacidad de transformar experiencias aisladas en capacidades compartidas. Cuando varias organizaciones comparten sus aprendizajes, son capaces de identificar problemas comunes, evitan duplicar esfuerzos y desarrollar nuevas soluciones.
La innovación sanitaria necesita profesionales innovadores, pero también organizaciones capaces de conectar, difundir y aprovechar la innovación.
Construir inteligencia colectiva es una decisión organizativa y necesita condiciones que debemos construir de forma deliberada, en forma de comunidades de práctica, repositorios de buenas prácticas, y redes que conecten con otras organizaciones y disciplinas. Necesita en definitiva espacios de encuentro donde puedan surgir conversaciones, relaciones y proyectos, más allá de las estructuras formales. Y todo ello necesita liderazgo.
Volvamos a poner el foco en la herramienta
¿Y si usáramos la inteligencia artificial para impulsar la inteligencia colectiva?
La IA abre oportunidades extraordinarias para afrontar muchos de los problemas que están dificultando el intercambio de conocimiento. Nos puede ayudar a facilitar la búsqueda en repositorios documentales, a sintetizar informes y experiencias, a identificar temas recurrentes y a relacionar la información que hasta ahora permanecía dispersa.
Puede ayudar a preservar y organizar los aprendizajes de una comunidad de práctica y facilitar que los profesionales encuentren respuestas a preguntas que otros ya han formulado.
Imaginemos una red de organizaciones sanitarias que comparten conocimientos sobre un problema asistencial. LA Ia podría ayudarnos a identificar qué centros han desarrollado iniciativas relacionadas, localizar sus evaluaciones y facilitar que los equipos contacten con los que ya han pasado por el problema y tienen experiencia en ese ámbito.
En lugar de empezar cada proyecto desde cero, los profesionales podrían partir de un conocimiento acumulado.
Pero para que todo eso funcione, seguimos necesitando lo básico. Romper los silos de conocimiento, crear cultura de aprendizaje y establecer ecosistemas de innovación donde florezcan puntos de encuentro y repositorios de buenas prácticas. Y precisa además una buena organización de la información, fuentes fiables, mecanismos de validación, protección de los datos y una evaluación rigurosa de las soluciones propuestas. Pero su potencial es evidente.
No deberíamos preguntarnos únicamente cómo podemos incorporar la IA al a gestión del conocimiento, sino cómo podemos construir sistemas de inteligencia colectiva que utilicen la IA cuando realmente aporte valor. Y esta diferencia es fundamental: en lugar de partir de la solución (la IA) y ver dónde podemos aplicarla, partimos de los problemas clásicos de aprendizaje e innovación y elegimos las herramientas que pueden ayudarnos a resolverlo.
¿Cómo construimos organizaciones que aprenden?
La literatura científica sobre comunidades de práctica nos da algunas pistas sobre cómo avanzar en esta dirección. Un artículo publicado en 2024 que analizó comunidades de práctica y estructuras para favorecer el cambio en sistemas sanitarios, destacó la importancia de proporcionar apoyo organizativo. Además, nos invitan a pensar que la colaboración no siempre surge de forma espontánea y que no podemos asumir que el simple hecho de tener iniciativas colaborativas va a mejorar necesariamente los resultados. Necesitamos diseñar estas estructuras, dotarlas de recursos y evaluar sus aportaciones.
También necesitamos conectar las iniciativas locales con redes más amplias de aprendizaje. Una comunidad puede resolver problemas dentro de una unidad; una red de comunidades puede facilitar que ese aprendizaje llegue a otros equipos; y un ecosistema de organizaciones puede ayudar a compartir experiencias, desarrollar capacidades y extender innovaciones entre instituciones.
El objetivo no debería ser entonces disponer de más repositorios, más comunidades o más herramientas, sino construir organizaciones capaces de aprender de sí mismas y de las demás.
Parece que la inteligencia artificial puede ayudarnos a avanzar en esa dirección, pero necesitamos algo más que algoritmos: necesitamos personas dispuestas a compartir, organizaciones que faciliten la colaboración y líderes que comprendan que aprender colectivamente también requiere inversión, tiempo y, sobre todo, compromiso.
Un par de lecturas para seguir explorando:
- How to use communities of practice to support change in learning health systems: A landscape of roles and guidance for management. Artículo completo
- The aims and effectiveness of communities of practice in healthcare: A systematic review. Artículo completo
Este artículo se publicó originalmente en la newsletter Salud Conectada. Si quieres recibir los próximos en tu correo, suscríbete gratis.
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