¿Cuánto vale tu experiencia? La IA puede monetizarla, con una condición.

Hace unos años, al tomar la gestión de un equipo de estrategia de marketing, alguien me preguntó: "¿Qué herramientas vas a necesitar contratar?" Todavía no habíamos visto cómo se trabajaba, qué se entregaba a clientes, ni qué problemas operativos existían. La pregunta ponía el foco en las herramientas antes de entender para qué tenerlas. Esto fue mucho antes de que existieran OpenAI, Anthropic, y todo lo que hoy domina las conversaciones sobre IA.

Hoy recibo versiones de aquella pregunta todos los días: "¿Qué herramienta de IA me recomiendas para hacer marketing / automatizar mi operación / generar contenido / actualizar mi modelo de negocio?" Todos los días aparecen decenas o centenas de nuevas aplicaciones para cualquiera de esas necesidades. La pregunta de cuál elegir parece urgente, pero recordemos que lo urgente no siempre es lo importante.

Adquirir una herramienta de IA y esperar resultados se parece a comprar los mismos tenis que usó quien ganó el oro olímpico en maratón y creer que eso ya trae consigo todo lo necesario para correr y ganar carreras. Sí, los tenis son reales y su promesa básica también lo es. Pero no pueden sustituir el entrenamiento, la técnica, la alimentación, ni todo lo que hace posible que alguien cruce una meta, con o sin esos tenis.

Muchos profesionales y organizaciones están sentados sobre un cofre de riqueza que no pueden convertir en liquidez cuando la necesitan. En finanzas ese problema tiene nombre: activo ilíquido. Es como tener un lingote de oro; su valor es grande y real. Pero no puedes pagar con él en el súper.

En conocimiento, en la era de la IA, es como tener mentes sin cuerpo.

La mente es el contenido. Años o décadas de criterio acumulado, formas de resolver problemas, lecturas de situación que otros no hacen, metodologías que funcionan porque alguien las domina. El cuerpo es lo que hace ese contenido operable: documentación, estructura, información en formato transferible y listo para operar.

Sin cuerpo, la mente existe pero no puede actuar, no puede escalar, no puede sobrevivir fuera de la entidad o persona que la sostiene. El día que esa persona sale de su entorno conocido, el valor parece esfumarse. No porque no esté. Sino porque nunca tuvo forma.

En áreas organizacionales el mecanismo es el mismo. Más que documentos, hay personas que saben cómo funciona todo. Cuando hay rotación sin documentación, el proceso original se deforma silenciosamente. Al paso de 6, 12, 18 meses el proceso ya no es el original pero nadie lo nota porque no hay contra qué compararlo. El conocimiento institucional sin forma es exactamente eso: un activo que existe pero no tiene liquidez.

Y aquí entra la contraparte. Sin mente, el cuerpo se mueve, produce, genera. Solo que ejecuta cualquier cosa. Sin dirección, sin criterio, sin saber qué significa un buen resultado.

Ahí está la IA para la mayoría de quienes la usan (no quienes la aprovechan productivamente) hoy: capacidad operativa extraordinaria generando contenido con limitado valor.

Los números lo confirman. Según Gartner, solo 28% de los proyectos de IA cumplen sus expectativas de retorno y 85% fallan por mala calidad de datos o falta de información relevante. El MIT encontró que apenas 5% de los pilotos de IA generativa logran resultados de impacto real. Lo que estos números describen no es un problema de tecnología sino un problema de lo que existe, o no existe, antes de que la tecnología llegue.

La IA magnifica lo que le das. Un proceso documentado se vuelve más eficiente. Un proceso roto se rompe más rápido y a mayor costo. Lo más peligroso no es que falle: es que produce algo que se ve bien aunque esté construido sobre huecos. Y nadie nota que algo se perdió hasta que ya tuvo un costo o impacto negativo.

También en finanzas, existe el concepto de liquidity on demand: activar valor en el momento exacto que lo necesitas, sin capital inmovilizado esperando. Hacer operable el conocimiento de personas, áreas operativas, y organizaciones es la misma idea aplicada: convertir lo que existe en algo activable.

En la próxima edición exploramos cómo se construye eso.

Lo que describimos arriba no es teoría. Se manifiesta cada vez que alguien llega a una herramienta de IA con lo que cree que tiene, no con lo que realmente existe en formato operable.

La señal más común: alguien afirma "eso ya lo tenemos" y al pedirle la información concreta, llegan ejemplos más que datos. Conocimiento tácito que existe, pero no tiene cuerpo operable.

Pensemos en la receta de un restaurante galardonado. Tener ingredientes y pasos no garantiza el mismo resultado. El chef sabe el momento preciso en que hay que retirar del fuego, el aroma que indica que algo está listo. Ese conocimiento no está en la receta. Está en años de práctica. Igual que cuando la abuela dice "un pedacito de cebolla": no es que no sepa, es que nunca tuvo que medirlo. El conocimiento existe fusionado con la persona. Sin ella, el resultado varía de forma impredecible.

En la IA hay un principio: garbage in, garbage out (basura entra, basura sale). Indicaciones vagas producen resultados genéricos. Una hoja de cálculo con columnas a medias produce una lectura engañosa. Una base de datos limpia produce análisis confiables. Y mientras en operaciones humanas el retrabajo genera estrés y tiempo mal aprovechado, en IA cuesta además dinero a modo de inversión mal gastada: tokens quemados, licencias sin retorno, prueba y error sin resultados favorables.

Si eres empleada o empleado: Tu empresa probablemente ya tiene una licencia de Copilot, Gemini for Workspace, o algo similar. La herramienta ya está. Lo que falta es saber qué problema concreto resuelve y con qué información necesita trabajar. Un prompt genérico sobre un proceso que nadie documentó produce exactamente lo que merece: una respuesta genérica sobre un proceso que nadie documentó.

Si eres solopreneur o tú eres tu negocio: Cada vez que una herramienta no entrega lo esperado, la conclusión natural es que falló la herramienta. Pero una herramienta sin contenido estructurado no falla en silencio: genera información, informes, aplicaciones. Solo que en cualquier dirección menos en la que tu negocio necesita ir. Tu criterio acumulado, tus procesos, tu lógica de decisión son la mente de tu negocio. Al darles un cuerpo operable, la IA amplifica lo que la mente del negocio dicta.

Si eres estudiante: La ventaja competitiva no va a estar en saber usar más herramientas que los demás sino en saber estructurar mejor lo que le das a esas herramientas. Eso no lo instala ningún curso: se construye con proyectos reales y con el hábito de definir antes de ejecutar.

Si trabajas en proyectos de impacto o en una ONG/OSC: Muchas organizaciones de impacto suelen tener metodologías de inmenso valor que viven en conversaciones, en cultura, en la memoria de quienes las crearon. Sin cuerpo operable, esas metodologías no pueden ser procesadas por ninguna herramienta. Si adicionalmente no hay definiciones sobre cómo luce un resultado tangible, es difícil saber si algo funciona o no, con IA o sin ella.

Y algo que aplica a todos los perfiles: el profesional con años de experiencia no está en desventaja frente a quien llega con más habilidades técnicas. Está en ventaja, ya que ese criterio acumulado es justamente el contenido que la IA necesita para producir algo que valga la pena.

El reto, en todos los casos, es el mismo: darle cuerpo operable al conocimiento tácito.

Sin duda hay algo en tu operación que quisieras que tomara mucho menos tiempo o que funcionara con menos fricción. Antes de buscar qué herramienta lo resuelve, documenta cómo funciona hoy.

Usa este orden, tomado del Círculo de Oro de Simon Sinek pero adaptado al proceso de hacer operable el conocimiento:

1. ¿Por qué? Para qué existe esta tarea. Qué pasaría si no se hiciera. Qué valor produce para quien recibe su resultado.

2. ¿Cómo? Qué pasos tiene el proceso hoy. Cómo se completa cada uno. Qué decisiones se toman en el camino. Qué varía según el contexto. Si hay sub-pasos, o si algo necesita estar preparado antes.

3. ¿Qué? Qué información, herramientas o recursos necesita cada paso. Qué se produce al final y cómo se ve cuando está bien hecho.

Un hallazgo que aparece casi siempre al hacer este ejercicio: estructurar duele cognitivamente porque te obliga a encontrarte con lo que no tienes claro, lo que creías que sabías y no estaba tan definido, los huecos que preferías no ver. Eso no es un fallo del ejercicio. Es exactamente el punto. Lo que duele al escribirlo es lo mismo que la IA va a hacer invisible si no lo resuelves antes.

Puedes usar cualquier herramienta de IA para ayudarte a estructurar esto en un documento. Pero el trabajo de pensarlo es tuyo.

Si pudieras convertir en un servicio comercializable cada una de tus habilidades profesionales, ¿sabrías cómo comenzar a estructurarlas y ponerles precio?

Todo eso tiene valor. El reto es convertirlo en algo disponible cuando lo necesitas, no en conocimiento atrapado en tu mente o en tus notas.

Antes de decidir si la respuesta a algo es IA, hay una pregunta anterior que vale la pena responder: ¿cuál es realmente el problema?

Para uno de mis talleres de mejora, rediseño y transformación de procesos con IA desarrollé esta herramienta: un clarificador.

En esta herramienta sin costo, puedes describir la situación, explorar cómo luciría la solución ideal, hacer un inventario de tus capacidades técnicas y presupuestales, evaluar ideas en una matriz de impacto y factibilidad, y obtener un prompt listo para llevar a tu herramienta de IA favorita, para empezar a ver el reto con más claridad antes de decidir si la respuesta es IA o algo más.