Estamos entrando en una etapa incómoda: muchas empresas tendrán acceso a modelos de IA muy potentes, pero cada vez más parecidos. Estos modelos seguirán evolucionando al igual que lo están haciendo los agentes con el resultado de que automatizar tareas, analizar información, generar contenido o apoyar decisiones resulta cada más sencillo. Al tener las organizaciones acceso a los mismos modelos de IA, agentes y plataformas, la ventaja tecnológica se diluye. Por lo tanto, ¿qué hará que esa inteligencia se transforme en un diferencial en cada una de las compañías?
La respuesta está en algo que las empresas llevan décadas construyendo, aunque pocas lo gestionan todavía como una capacidad central: su forma de decidir, ejecutar y aprender, y que se centra en:
- Sus procesos.
- Sus datos.
- Sus excepciones.
- Sus decisiones históricas.
- Su experiencia acumulada.
- Su cultura operativa.
Esto es lo que hace que dos compañías con productos, tecnologías y perfiles parecidos obtengan resultados completamente distintos.
La verdadera propiedad intelectual de una compañía
Cada empresa tiene una manera propia de hacer las cosas. Ha desarrollado durante años criterios para tomar decisiones, formas de ejecutar sus procesos, políticas, controles, excepciones, metodologías y maneras particulares de interpretar su negocio.
Una parte está formalizada en procedimientos y sistemas, otra está representada en los datos, y una cantidad enorme permanece distribuida entre documentos, reuniones, decisiones históricas y, sobre todo, una parte enorme sigue residiendo en las personas. En quienes saben cuándo una excepción es razonable, en aquellos que entienden por qué una regla se aplica de una forma en un país y de otra forma en otro, y en los que conocen el significado que su organización da a conceptos como calidad, riesgo, experiencia de cliente o eficiencia.
Sin embargo, existe una paradoja: hemos protegido durante décadas las patentes, marcas, algoritmos y datos, pero una parte fundamental del conocimiento que explica cómo sabemos hacer el negocio sigue siendo difícil de capturar, reutilizar y escalar. Es probablemente una de las formas más importantes de Corporate Intellectual Property de una organización.
Mientras las personas eran las principales responsables de ejecutar los procesos, esta situación podía funcionar, pero la llegada de los agentes de IA cambia las reglas del juego.
La IA será común, el conocimiento operativo no
Cuando trabajamos en el despliegue de agentes en entornos empresariales complejos vemos que un agente puede tener acceso al modelo más avanzado del mercado, a una inteligencia super potente y a todos los sistemas corporativos y, aun así, no saber cómo debe actuar en multitud de situaciones.
Para poder confiar en agentes operando nuestro negocio, tenemos que conseguir que estos agentes sepan cómo se opera. En el modelo pre-IA Generativa esta forma de operar reside en parte en las aplicaciones, pero el modelo Agentic AI es diferente, y su flexibilidad y adaptación, están basadas en no tenerlo todo prefijado.
Por ejemplo, una IA puede conocer perfectamente la regulación bancaria, pero no los criterios de riesgo de la organización. Puede comprender cómo funciona una cadena de suministro, pero no las decisiones y excepciones aprendidas durante veinte años de operación. Puede saber las mejores prácticas de atención al cliente, pero no qué significa ofrecer una experiencia diferencial para una marca concreta.
Un modelo aporta inteligencia general, pero es la empresa la que debe dar el conocimiento específico que convierte esa inteligencia en su forma de operar. Es decir, la IA necesita el contexto necesario para actuar correctamente en cada proceso y para tomar cualquier decisión.
Y ahí creo que estará una de las diferencias fundamentales entre las compañías durante la próxima década: saber capturar, modelar, gobernar y mantener vivo su conocimiento diferencial para hacerlo AI-ready; es decir, utilizable por personas y agentes.
Este conocimiento va mucho más allá de datos y semántica. Incorpora procesos, reglas, políticas, decisiones, excepciones, experiencia, contexto histórico, y debería incorporar también algo mucho más difícil de representar: los principios y criterios que materializan la cultura de una organización. Y es que, si los agentes van a convertirse progresivamente en actores de los procesos, no basta con que conozcan los datos, necesitan entender “cómo hacemos las cosas aquí”.
Por lo tanto, ¿qué parte de la forma de decidir, ejecutar y aprender estamos convirtiendo en contexto vivo para esos agentes? A esa capacidad la llamamos “Company Brain”: la memoria operativa que puede convertir décadas de experiencia de una compañía en ventaja competitiva en la era de la IA. Company Brain será tu diferenciación en el mercado cuando la tecnología empiece a parecerse demasiado.
Y aquí planteo otra pregunta: ¿ese conocimiento operativo ya está estructurado y gobernado para que lo usen personas y agentes, o sigue viviendo disperso en sistemas, documentos y en la cabeza de los expertos?
En la próxima publicación entraré en qué es y qué no es Company Brain.