Reaprendiendo a aprender en la era de la IA
La verdadera disrupción no es tecnológica, sino humana: reaprender a aprender frente a la IA es el nuevo desafío vital que define nuestra capacidad de adaptarnos, evolucionar y liderar el cambio.
Vivimos en un momento histórico donde la disrupción tecnológica se acelera exponencialmente a un ritmo sin precedentes. La inteligencia artificial, el big data y la automatización no solo transforman industrias, sino que también desafían la manera en que los individuos y las organizaciones aprenden, trabajan y se relacionan.
En este contexto, no basta con acumular conocimientos técnicos: es indispensable reaprender a aprender.
El modelo de Fredy Kofman sobre los cuadrantes de la competencia ofrece un marco poderoso para entender cómo las personas y las empresas transitan el camino desde la ignorancia hasta la maestría.
Aplicado al desafío actual de la IA, nos ayuda a reconocer dónde estamos parados y cómo avanzar hacia una cultura que abrace el cambio. El riesgo más grande hoy no es la tecnología, sino permanecer ciegos o estancados frente a ella.
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Fredy Kofman plantea que el proceso de aprendizaje puede representarse en cuatro cuadrantes que combinan dos ejes: la competencia (incompetente/competente) y la conciencia (consciente/inconsciente).
Estos cuadrantes, aplicados al desafío de la IA en las empresas, nos permiten identificar las actitudes y prácticas que diferencian a quienes se rezagan de quienes lideran el cambio.
El Ciego – “No sabe que no sabe”
Este cuadrante refleja a las organizaciones que niegan la relevancia de la IA.
Son empresas que repiten frases como “eso no aplica a nuestro negocio” o “es solo una moda”. No perciben que su inacción las pone en riesgo de quedar obsoletas. Es el caso de industrias que durante años desestimaron la nube y hoy dependen de ella para sobrevivir.
Estar en este cuadrante es peligroso porque se combina la incompetencia con la falta de consciencia. El resultado: decisiones tardías, pérdida de competitividad y, en muchos casos, la desaparición.
El Ignorante – “Sabe que no sabe”
Aquí encontramos a quienes ya reconocen la brecha. Admiten que la IA es clave, pero no saben cómo aplicarla. Esta etapa, lejos de ser negativa, representa un avance: implica humildad cognitiva y apertura al aprendizaje.
El ignorante es consciente de su limitación y busca ayuda, sea a través de consultores, programas de capacitación o alianzas estratégicas.
En la práctica, muchos bancos tradicionales se encuentran en esta etapa: saben que están retrasados en el uso de IA para la prevención del fraude o la personalización de servicios, y comienzan a invertir en reskilling de su talento interno.
El Principiante – “Sabe que sabe”
Este cuadrante marca el inicio de la acción. Son organizaciones que han pasado de la reflexión a la experimentación consciente.
Implementan pilotos, forman equipos especializados y comienzan a ver resultados concretos. Los principiantes saben lo que saben, aunque todavía requieren esfuerzo consciente para aplicar su conocimiento. Aquí el error deja de ser un fracaso para convertirse en parte del aprendizaje.
Un ejemplo típico: empresas que lanzan chatbots internos para atención al cliente y reconocen abiertamente sus limitaciones. Este es un estadio valioso porque transforma la intención en práctica, aunque todavía frágil y dependiente de ensayo y error.
El Experto – “No sabe que sabe”
El nivel más alto del aprendizaje ocurre cuando la competencia se vuelve inconsciente.
La IA ya no se percibe como un proyecto experimental, sino como parte del ADN organizacional. Las decisiones basadas en datos, la automatización inteligente y la innovación continua se integran de forma natural.
Es el caso de muchas fintech o insurtech, donde la IA no es un departamento aislado, sino la base sobre la cual se construyen productos, servicios y experiencias de usuario. Aquí la organización opera con fluidez, sin necesidad de justificar el uso de la tecnología: simplemente ocurre.
El Cretino – “Hace que sabe, pero no sabe”
Exite un cuadrante extra que resulta especialmente relevante en la era de la IA: el “cretino”. Es quien finge competencia sin tenerla.
En el ámbito corporativo, lo vemos en ejecutivos que repiten buzzwords como “machine learning”, “blockchain” o “IA generativa” sin comprender realmente su significado ni implicancias.
El riesgo de este perfil es enorme: puede desinformar al equipo, bloquear el aprendizaje genuino y conducir a decisiones erróneas basadas en apariencias.
La transición entre cuadrantes
El paso de un cuadrante a otro no es automático. Requiere procesos de concientización, acompañamiento y, sobre todo, la disposición a transitar la incomodidad del “no saber”.
En términos organizacionales, significa reconocer la ceguera, aceptar la ignorancia, dar los primeros pasos como principiante y finalmente consolidar una cultura experta.
Los cuadrantes no solo son un mapa del aprendizaje, sino un espejo cultural. Identificar dónde se encuentra una organización frente a la IA permite trazar la ruta hacia el futuro y evitar caer en la trampa de la inacción o de la falsa seguridad.
El rol del coaching transformacional es clave aquí: guiar a las personas y equipos en ese viaje, promoviendo la autocrítica, la curiosidad y el aprendizaje continuo.
Dimensión psicosocial del aprendizaje
La irrupción de la IA no solo es técnica, sino profundamente humana. En el plano individual, despierta resistencias: miedo a la irrelevancia, ansiedad frente a lo desconocido y sensación de pérdida de control. En el plano colectivo, genera tensiones intergeneracionales y choques entre mentalidades tradicionales y digitales.
Aquí la clave es fomentar humildad cognitiva: reconocer que nadie tiene todas las respuestas y que el aprendizaje es compartido. Las empresas que logran este enfoque reducen la resistencia al cambio y convierten la ansiedad en energía creativa.
La IA dispara expectativas y temores. Dos músculos clave: vulnerabilidad y resiliencia inteligente. “La vulnerabilidad suena como la verdad… pero nunca representa debilidad” (Brené Brown) . Decir “no sé” abre la puerta al aprendizaje; ocultarlo nos lleva a improvisaciones caras.
Honremos el error útil: “El fracaso es la oportunidad de empezar de nuevo con más inteligencia” y, en lo práctico, diseñemos “errores baratos y pronto” con métricas de aprendizaje .
Conciencia y cambio cultural
El verdadero desafío no es tecnológico, sino cultural. Adoptar IA requiere transformar hábitos, valores y modos de trabajar. El coaching transformacional permite acompañar este cambio, llevando a los equipos de la ceguera a la práctica consciente.
Prácticas como laboratorios de innovación, comunidades internas de práctica o el mentoring inverso —donde jóvenes talentos digitales enseñan a líderes experimentados— ayudan a instalar una cultura de aprendizaje continuo.
La clave es pasar del discurso a la práctica. El cambio cultural se da en la conversación: “El lenguaje genera acción y cambia el mundo… Somos lo que conversamos” . Por eso propongo tres reglas de oro:
De imposible a posible (reencuadre lingüístico).
De opinión a evidencia (datos y pilotos).
De aislamiento a comunidad (aprendizaje entre pares).
Capacitación para el futuro
El cambio cultural debe complementarse con programas de upskilling y reskilling que desarrollen competencias en IA. No se trata solo de aprender a usar herramientas, sino de desarrollar pensamiento crítico para decidir con ellas.
El concepto de AI literacy es fundamental: desde el C-Level hasta el personal operativo, todos deben comprender qué es la IA, cómo funciona y cuáles son sus límites.
Ejemplos incluyen formación en prompts, alfabetización en datos y ética digital.
Transformar el mundo para un futuro mejor, transformando lo imposible en posible
El recorrido por los cuadrantes nos deja una lección clara: reaprender a aprender es hoy el mayor activo estratégico de cualquier organización.
La IA no es solo una herramienta, es un espejo que nos obliga a revisar nuestra cultura, nuestra capacidad de adaptación y, sobre todo, nuestra humanidad.
Transformar lo imposible en posible requiere más que tecnología: exige consciencia, apertura y acción. No se trata de competir contra la IA, sino de integrarla como aliada en un viaje de evolución colectiva.
Cada líder y cada organización se pregunte en qué cuadrante está hoy y cuál es el próximo paso que necesita dar:
¿En qué cuadrante está hoy cada área de tu empresa frente a la IA y qué micro–evidencia lo demuestra?
¿Qué tres conversaciones (lenguaje generativo) necesitamos abrir esta semana para mover al equipo un cuadrante?
¿Cuál será el primer experimento de 30–60 minutos que diseñarán para entrenar foco, medir aprendizaje y generar confianza?
El futuro no será de quienes tengan más datos, sino de quienes tengan la valentía de aprender, desaprender y reaprender constantemente. Solo así podremos transformar el mundo para un futuro mejor.
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