La gestión del conocimiento, potenciada por la Inteligencia Artificial Generativa, sin duda, plantea oportunidades sin precedentes. Sin embargo, es crucial reconocer las limitaciones actuales de la IAG y los riesgos de depender excesivamente de ella. Un enfoque equilibrado que combine las bondades de la IAG con la experiencia y el juicio humano es esencial para una gestión del conocimiento verdaderamente efectiva. Las organizaciones que logren este equilibrio, aprovechando las fortalezas de la IAG mientras mitigan sus limitaciones, estarán mejor posicionadas para aprovechar esta tecnología desde una perspectiva realista y productiva.

Aprovechar la IAG en la Gestión del Conocimiento

La IAG está transformando la forma en que las organizaciones distribuyen y aprovechan el conocimiento, algunos usos realistas pueden ser:

• Creación de contenido automatizado: Generar documentos, informes y resúmenes de forma automática, siempre y cuando se provea/entrene con información filtrada, validada, vigente y contextualizada a la organización.
• Asistentes virtuales inteligentes: Implantación de ChatBots que proporcionen soporte continuo a los empleados, respondiendo preguntas y guiando en procesos complejos. 
• Apoyo al análisis predictivo: Incorporación de soluciones basadas en IAG que proporcionen patrones necesidades y tendencias mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, facilitando la planificación estratégica.
• Traducción y localización: Facilita la comunicación multilingüe y la adaptación de contenidos a diferentes contextos culturales, ampliando el alcance de divulgación e intercambio del conocimiento entre los distintos actores de la organización (empleados, clientes y proveedores).

... y seguro muchos mas ejemplos, pero lo importante es tener en cuenta que estas aplicaciones son para tareas algorítmicas, se basan en datos e información que han sido sistematizados y en cualquier caso es una aproximación probabilística (muy buena eso si) que le permite generar contenido plausible que en la mayoría de los casos es precisa.. y por que no, fiable (aunque de momento se recomienda la verificación / contraste).

Sin duda.. una palanca de la productividad.

Limitaciones de la IAG en la Gestión del Conocimiento

A pesar de sus beneficios, la IAG tiene limitaciones importantes (al menos para la fecha en la que se han escrito estas reflexiones):

• Falta de comprensión contextual: La IAG puede malinterpretar situaciones complejas o matices culturales, limitando su efectividad en ciertos contextos.
• Dependencia de datos: La calidad de los resultados de la IA depende de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento, lo que puede limitar su precisión.
• Dificultad para manejar información ambigua: La IAG puede tener problemas con conceptos abstractos o información contradictoria, afectando su capacidad de análisis.
• Falta de creatividad genuina: Aunque puede generar contenido, la IAG no puede realmente generar cosas "nuevas" como lo hace la mente humana, su "generación" está fundamentada en los datos/información utilizada par su entrenamiento, cualquier afirmación en otro sentido en este momento es cuanto menos audaz.
• Problemas de ética: La IAG puede perpetuar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, generando resultados injustos imprecisos o discriminatorios.

... la inteligencia artificial generativa es un aliado de gran apoyo con altas capacidades de análisis, de interpretación y de estimación.... pero cuando se trata de gestionar el conocimiento, de sus tres siglas (IAG) sólo podemos fiarnos y afirmar la segunda.

Riesgos de confiar demasiado en la IAG

Una dependencia excesiva de la IAG en la gestión del conocimiento puede conllevar riesgos significativos:

• Pérdida de habilidades críticas: La sobre-dependencia en la IAG puede llevar a atrofiar nuestra capacidad de pensamiento crítico y la resolución de problemas. 
• Toma de decisiones "a la ligera" por delegar todo a la automatización sin reflexión o verificación: Confiar ciegamente en las recomendaciones de la IAG puede llevar a decisiones erróneas o perjudiciales (recodemos las limitaciones ante el contexto y la ambigüedad)
• Deshumanización del conocimiento: El uso excesivo de la IAG (por la comodidad) puede llevarnos a perder el valor del conocimiento tácito y la experiencia humana, cruciales para la toma de decisiones informadas.
• Problemas de privacidad y seguridad: El uso extensivo de IA en la gestión del conocimiento puede plantear riesgos de seguridad de datos y privacidad.
• Superficialidad y falsa sensación de "saber": Una persona con conocimiento profundo sobre una materia, tendrá en la IAG una poderosa herramienta que lo haga mucho mas eficiente. Pero una persona con poco conocimiento, tendrá una falsa sensación de seguridad que le puede llevar a cometer errores, pero más aún le puede generar una falta de interés o de sentido de utilidad de incrementar su nivel de comprensión de dicha materia porque para eso ya está "la máquina".

..por supuesto que debemos aprovechar las capacidades que nos aporta la IAG para hacernos mas productivos y precisos, delegando tareas para lo que realmente esta tecnología es potente (las algorítmicas) pero es necesario seguir "entrenando" la inteligencia humana (no sólo los modelos de IA) para aprovechar nuestras capacidades para la generación conocimiento, el razonamiento y la toma decisiones complejas (heurística).