Dedica un momento a pensar en Sam Altman o cualquiera de los socios fundadores de OpenAI ¿Crees que trabajan más o menos que cuando pusieron en marcha su empresa enfocada en el desarrollo de la Inteligencia Artificial? lo cierto es que ahora que han dado con la tecla de la tecnología del momento, lo normal es que estén trabajando más que nunca, o al menos lo mismo que antes.

Por esto cuando hablamos del aumento de la productividad provocado por el uso de la Inteligencia Artificial Generativa, especialmente ChatGPT, lo primero en lo que deberíamos pensar es qué vamos a hacer con el tiempo que dejemos de dedicar a las tareas repetitivas que podamos automatizar gracias a esta nueva tecnología. Y a eso es de lo que vamos a hablar en la segunda parte de este artículo, porque en la primera lo que queremos es comentar precisamente cómo lograr ese aumento de la productividad.

Lo que proponemos aquí es un proceso para el aprendizaje en el uso de GPT que se basa en tres fases y una serie de ejercicios a realizar en cada una de las fases, hasta que descubras qué es lo mejor que esta tecnología puede hacer por ti y puedas llegar a automatizar una parte de tu trabajo, para dedicar el tiempo disponible a otras actividades que te permitan obtener un mayor beneficio por tu trabajo.

• Fase 1: copiloto. Mejora la toma de decisiones y amplifica tu creatividad. Antes de lanzarte a automatizar tareas es muy recomendable que uses ChatGPT como un compañero de viaje, con el que puedes ir compartiendo lo que vas haciendo en tu trabajo, pero en el que aún no delegas responsabilidades, hasta que has podido comprobar que no comete errores en las cosas que le pides y sobre todo que el trabajo que realiza resulta realmente valioso. Aquí es muy importante pensar en cómo esta herramienta puede ayudarnos a potenciar la creatividad y mejorar la calidad del trabajo que ya estamos habituados a hacer en nuestro día a día.
• Fase 2: entrenador. Mejora tus habilidades. A partir de ahora asume el hábito de recurrir a ChatGPT para que te acompañe en el proceso de aprendizaje de las cosas nuevas que quieras aprender, sin dejar de leer los libros o hacer los cursos que tuvieras pensado, pero recurriendo a esta nueva compañía que puede acelerar y amplificar el proceso de aprendizaje. De hecho, puedes pedir a ChatGPT que te ayude a diseñar el propio proceso de aprendizaje, una vez elegido el tema sobre el que quieres aprender dile que te ayude a trazar un plan al respecto.
• Fase 3: piloto automático. Aumenta tu productividad. Ahora que ya sabes en qué cosas puede ayudarte, tanto a nivel de trabajo como de aprendizaje, puedes empezar a automatizar determinadas tareas, lo cual te dará tiempo disponible para hacer otras cosas donde puedas aportar un valor añadido mayor. Este punto es muy importante porque uno de los mayores riesgos de esta tecnología es que acabe deteriorando el valor del trabajo humano, por ejemplo si lo usamos para crear contenido basura, como el que muchas veces se escribe para el SEO, pero en este caso elevado a la máxima potencia.

A este respecto de usar GPT como piloto automático se están empezando a dar los primeros pasos para un nuevo vector de escalabilidad de esta tecnología, más allá del de los plugins para ChatGPT que traerán multitud de nuevas utilidades gracias al desarrollo del modelo de negocio de plataforma de Apps, lo que vamos a ver surgir en los próximos meses es el concepto de Agente, que es aquel programa basado en GPT que puede funcionar de manera autónoma en base a unas primeras instrucciones pero donde a continuación el propio robot es capaz de ir dando pasos en determinado proceso sin necesitar de las instrucciones humanas.

Uno de estos primeros Agentes basados en GPT es AutoGPT y a medida que se vayan produciendo novedades en este tema os lo iremos comentando por aquí porque seguro que nos van a sorprender.

Cómo usar la Inteligencia Artificial para ganar más

Si en las últimas décadas los trabajos en el sector tecnológico se convertían en los mejor remunerados, lo que podría ocurrir ahora es que se amplifiquen mucho las posibilidades al respecto de qué tipo de profesionales pueden usar tecnología para mejorar su cualificación y correspondiente remuneración.

Así vemos como personajes muy relevantes de este sector, como Andrej Karpathy, nos hablan de que una vez que están desarrollada las infraestructuras, en este caso los LLM, Grandes Modelos de Lenguaje, como los de OpenAI o Google, lo que va a ser necesario es saber sacarles provecho, obtener todo el jugo de ellos, como ya ha ocurrido anteriormente con la digitalización, que ha permitido el surgimiento de muchos trabajos digitales que hace pocas décadas no existían.

Entonces el reto en estos momentos es convertirse en uno de esos profesionales que son capaces de reinventarse para darle un nuevo impulso a su carrera, lo cual resultará más sencillo para aquellos que ya lo hayan hecho con anterioridad. Algo que también debería ser considerado por cualquier persona que vea que en un mundo que cambia a la velocidad de la luz ya no se puede dar nada por seguro.

• Aprender: como dijo Ruth Baza, «El día que deje de aprender estaré muerta» y más ahora, aunque no se trate de una cuestión de supervivencia física, sino más bien intelectual o profesional, tenemos delante de nosotros una de las mejores oportunidades de la historia para amplificar la forma en la que aprendemos y poner en práctica de manera inmediata todo lo que aprendemos.
• Crear: la buena noticia de 2022 con el desarrollo de la Inteligencia Artificial Generativa de imagen, como Dalle, Stable Diffusion y Midjourney, fue que la tecnología no acabó con la creatividad de la gente, al contrario está permitiendo que mucha gente se lance a desarrollar su faceta creativa, como nos han contando por aquí recientemente Javier López y Javier Jiménez.
• Innovar: no solo los profesionales tenemos una gran oportunidad por delante si empezamos a trabajar cada día con esta tecnología, de hecho las empresas deberían comenzar a plantearse cómo va a cambiar su modelo de negocio y qué pasos deberían empezar a tomar para no quedarse fuera de esta gran revolución. Un tema del que también hemos hablado hace poco con Ángel Alba, al respecto del concepto de innovación aumentada.
• Emprender: qué bueno es ver el auge que está suponiendo para el emprendimiento tecnológico la posibilidad de acceder a las APIs de tecnologías como GPT, algo que se visualiza muy bien a través de directorios como Futurepedia donde ya se han registrado más de 1.700 proyectos. También es muy interesante fijarse en proyectos concretos como Poe y Luzia que muestran un gran potencial para facilitar el acceso a esta tecnología al gran público.

Monoceros, ejemplo de emprendimiento en Inteligencia Artificial

Y para terminar con este artículo dedicado a buscar oportunidades para ganar más con la Inteligencia Artificial te recomendamos conocer el proyecto Monoceros, liderado por Nieves Ábalos y Carlos Muñoz-Romero, que nos han concedido la entrevista que puedes leer a continuación.

¿Cómo surge la idea de poner en marcha Monoceros y quiénes sois sus promotores?

Los fundadores de Monoceros Labs somos Nieves Ábalos y Carlos Muñoz-Romero, y junto a nuestro equipo trabajamos en proyectos de innovación sobre tecnologías del habla y síntesis de voz en español.

Comenzamos a trabajar juntos hace 10 años en el equipo de Innovación de una empresa de tecnología de BBVA (BEEVA, ahora BBVA Next Technologies) investigando, entre otras cosas, tecnologías del habla y sus aplicaciones en interfaces conversacionales. Decidimos tomar una excedencia a finales de 2017 e iniciar algunos proyectos de emprendimiento durante el primer año, 2018, que coincidió con el lanzamiento de los asistentes de voz en español: Google Assistant y Amazon Alexa.

Fue entonces cuando apostamos por enfocarnos en las tecnologías de voz para nuestro idioma, con la motivación de crear las mejores experiencias conversacionales posibles y derribar las barreras de comunicación con la tecnología. Nos apasionaba la posibilidad de emplear algo tan natural como la voz y el lenguaje hablado.

Además de haber conseguido ser agencia destacada de Amazon Alexa en España, hace algo más de 2 años comenzamos un proyecto de investigación sobre tecnologías de síntesis de voz en español que ha sido apoyado por CDTi a través de un NEOTEC. Esto nos ha llevado a poder crear voces sintéticas TTS (text-to-speech) en español personalizadas, que son más expresivas y naturales de escuchar. Esto nos permite no sólo imitar la voz de una persona en concreto con gran fidelidad, sino también crear voces mediante modelos generativos que no identifican a una persona, dándonos la posibilidad de crear voces de marca y otras identidades de voz para la creación de contenido sonoro. Tener este tipo de voces permite no solo que las empresas y marcas se diferencien, sino también nos permite llevar contenidos de voz donde las personas no podemos hacerlo, ya sea por incapacidad humana, por falta de recursos o por tiempo. Para ello, estamos trabajando en una plataforma online llamada Fonos que facilita la creación de contenido de audio con voces sintéticas personalizadas.

¿Qué tecnologías habéis utilizado para desarrollarlo?

Para el desarrollo de nuestras tecnologías de síntesis de voz, hemos creado nuestra propia adaptación de Autoencoder Variacional (VAE) y GANs. Estas arquitecturas están incluidas en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa. Tras contrastar varias alternativas de arquitecturas del estado del arte académico para el español, decidimos apostar por crear nuestro propio modelo generativo que nos ofrece muy buen rendimiento en términos de velocidad y naturalidad. Para esto contamos con el apoyo de un equipo de investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Además, estamos creando nuestro propio procesamiento lingüístico personalizado para español y sus dialectos. Entrenamos nuestros modelos utilizando PyTorch y desplegamos los modelos y nuestro API en el cloud de Amazon Web Services (AWS).

¿Cuál ha sido el mayor reto tecnológico que habéis tenido que resolver?

Entre todos los retos a los que nos estamos enfrentando, el más importante ha sido el de crear nuevas identidades de voz, metiéndonos en las tripas de nuestra arquitectura de redes neuronales. Clonar una voz es ya una realidad, con los retos que ello conlleva: éticos, legales y humanos. En cambio, crear una voz que suene natura, con unas características concretas, y que no identifique a una persona real no estaba tan resuelto. Utilizar un modelo generativo de redes neuronales nos dio la posibilidad de crear estas nuevas voces, que se pueden utilizar para la creación de contenido sonoro o en asistentes virtuales.

Otros retos a los que nos estamos enfrentando son los relativos a la diversidad de acentos del español, otras lenguas cooficiales y ser capaces de expresar mayor rango de emociones y estilos en el habla.

¿Puedes hablarnos de algún caso de éxito del uso de vuestra tecnología?

Tenemos dos casos de éxito innovadores con medios de comunicación: narración de noticias para RTVE y la creación de “Victoria, la voz del fútbol” en colaboración con Prisa Media y Amazon Alexa.

Con “Victoria, la voz del fútbol”, creamos la primera voz femenina de marca para una locutora virtual en la radio de Cadena Ser, que también se puede escuchar en Alexa y que ofrece un estilo de narración único al informar sobre los próximos partidos de fútbol de equipos de primera y segunda división, así como la narración de noticias de As.

Además, hemos tenido la oportunidad de colaborar con el área de innovación tecnológica de RTVE para llevar contenido informativo generado automáticamente a formatos de audio y asistentes conversacionales, con la intención de ofrecer noticias en municipios pequeños sin cobertura informativa. A raíz de esta colaboración, estamos trabajando en un proyecto para transmitir los resultados electorales a estos mismos municipios durante las próximas elecciones municipales, utilizando dos voces generadas con IA.

¿Puedes contarnos vuestros planes de futuro para este proyecto?

Nuestros planes de futuro para el proyecto incluyen lanzar la beta abierta de Fonos durante el segundo trimestre del año. Queremos ofrecer a quienes crean contenido la posibilidad de usar voces sintéticas (su propia voz clonada, u otras voces con estilo personalizado) para ayudarles tanto en la creación, como en la edición de contenido sonoro.

También estamos trabajando en una línea de accesibilidad para asegurarnos de que nuestro producto pueda ser utilizado por personas con diferentes necesidades y en diferentes contextos. Podemos crear voces para lectura de páginas web, hasta voces para quienes la están perdiendo y necesitan comunicarse (manteniendo su identidad).

Además, queremos ampliar la diversidad de las voces sintéticas incorporando nuevos estilos, emociones, idiomas y dialectos hasta finales de año. Esto nos permitirá llegar a una base de clientes más amplia y ofrecer experiencias más personalizadas en español.

Por último, estamos explorando nuevos verticales donde las voces sintéticas ayuden a quienes trabajan en la creación de contenido, como en audiolibros, videojuegos, contenido educativo, y asistentes conversacionales. Aquí, hay muchos problemas en los que esta tecnología puede aportar un valor diferencial. El de las voces sintéticas es un mundo lleno de oportunidades.

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Si este artículo te ha parecido interesante te recomendamos participar en nuestros cursos de Inteligencia Artificial Generativa y ChatGPT, gracias a los cuales podrás convertirte en GPT Champion.

Etiquetas: aprendizaje, creatividad, emprendimiento, innovación, redes neuronales

El origen de OKRgen por Hugo Lopes

Mi interés por los OKR comenzó hace unos años, aproximadamente cuando coincidí con Javier Martín como compañero en Sngular. Luego se redobló durante mi etapa como Director de Estrategia en Neock y, hoy en día, se ha convertido en una herramienta que muchas veces surge en los procesos de transformación que acompaño: En un mundo en constante cambio y con una creciente competitividad, el establecimiento de objetivos claros y medibles se ha vuelto esencial.

Inspirado por mi propio interés en los OKR y por una publicación de Javier Martín, decidí sumergirme en la creación de una herramienta simple que utilizara la inteligencia artificial generativa para ayudar a las personas a dar los primeros pasos, explorar e inspirarse en el trabajo con OKRs.

ChatGPT se ha incorporado en mi flujo de trabajo diario desde que me ayudó a crear un escape room para el noveno cumpleaños de mi hija . Fue mi momento «Aja» y desde entonces no nos hemos separado.

Como formador, facilitador y consultor, me interesaba indagar:

• Hasta qué punto alguien como yo, que no programa hace más de 15 años, podría utilizar una herramienta no-code para implementar una app integrada con ChatGPT que facilitara el acceso a personas que no necesariamente quieren o saben utilizar la interfaz de OpenAI o pagar una mensualidad.
• Hasta qué punto una herramienta sencilla podría apoyar un proceso de aprendizaje sobre OKRs
• Podría incluso generar ideas sobre sectores y áreas de negocio que un consultor o formador experimentado desconozca

Decidido a probar, seleccioné una herramienta de no-code (Bubble.io) y me puse manos a la obra para implementar OKRgen, un generador de OKRs impulsado por ChatGPT. En total, le habré dedicado unos dos o tres días de trabajo, lo que incluye el tiempo de aprender la herramienta de no-code y la API de OpenAI.

Estoy contento con el resultado en función del tiempo dedicado. 😊 Creo que esta herramienta tiene el potencial de abrir horizontes tanto para profesionales como para principiantes en el ámbito de los OKR, permitiendo explorar una infinidad de sectores y ejemplos que pueden inspirar y guiar en la elaboración de objetivos y resultados clave.
He cargado la cuenta de OpenAI de OKRGen con lo que pienso pueda cubrir gastos de cerca de 20.000 OKRs, por lo que os animo a que la probéis y me encantaría recibir vuestro feedback a través de mi Linkedin.

La evolución de los Prompts de OKRGen

Un prompt es una sugerencia o idea que le das a una inteligencia artificial para iniciar o guiar una conversación. Es una pista que ayuda a la IA a entender de qué quieres hablar y a generar respuestas adecuadas.

El proceso de crear OKRgen me llevó a reflexionar sobre la importancia de optimizar y simplificar las «prompts» utilizadas para guiar a una IA. Un buen ejemplo es cómo evolucionó el prompt original, que era extenso y detallado, hasta convertirse en uno mucho más simple. Esta optimización es especialmente relevante cuando se tiene en cuenta el coste de utilización de la API, que se mide en tokens (algo parecido al número de palabras).

El prompt inicial de OKR gen fue inspirada en una publicación de Javier Martín y básicamente explicaba de forma muy detallada algunos principios clave a la hora de redactar OKRs:

Es importante tener en cuenta que los OKRs deben ser ambiciosos, pero alcanzables y medibles, para poder evaluar su progreso y logros. Además, es fundamental que estén alineados con la misión y visión de la empresa, y que sean claros y comprensibles para todo el equipo.

Para una buena definición de los Objetivos es importante tener en cuenta los siguientes criterios:

1. El enunciado del Objetivo contiene un verbo, a ser posible que indica un logro, cambio, transformación. Por ejemplo: convertir, transformar, lograr, alcanzar, …
2. El Objetivo no debe llevar una métrica, debe ser cualitativo, porque los números los dejamos para los resultados clave que es la parte cuantitativa del OKR
3. Además los Objetivos deben enunciarse de forma cualitativa ya que es la forma en la que trabajamos para lograr el propósito, que del mismo modo será cualitativo y no cuantitativo
4. El Objetivo debe ser Ambicioso (transcendente e inspirador) y Práctico (concreto y orientado a la acción)
5. El Objetivo debe estar orientado al impacto en la organización y no a una actividad concreta a desarrollar
6. El plazo del Objetivo y su nivel de aplicación queda en el OKR, si es trimestral o anual, de empresa o de equipo
7. Y para terminar algo muy importante, un Objetivo nunca es una tarea, actividad o iniciativa a desarrollar, sino una muestra del impacto que tienen todo eso en una organización

Por otro lado, a la hora de enunciar correctamente los Resultados Clave deberías seguir estos criterios:

1. Los Resultados Clave deben ser específicos, realistas, verificables y medibles.
2. Un Resultado Clave siempre debe ser cuantitativo porque debe ser una medida del progreso que estamos logrando con nuestro trabajo hacia la consecución del Objetivo.
3. Hay gente que considera que sirve también un Resultado Clave de Sí o No, lo he logrado o no lo he logrado, pero nosotros pensamos que es mejor que sea siempre numérico para ser más precisos en el grado de consecución.
4. Si enunciamos el Resultado Clave en pasado estaremos poniéndonos en situación de haber logrado el Objetivo y esto nos ayudará a mentalizarnos mejor sobre ello. Por ejemplo: hemos logrado, hemos conseguido, …
5. El Resultado Clave también debe llevar un verbo que muestre avance o progreso, como por ejemplo aumentar, mejorar, incrementar, …
6. Siempre debe haber varios Resultados Clave por Objetivo porque de esta forma tenemos una visión más clara de si realmente estamos logrando lo que nos proponemos.
7. Un Resultado Clave nunca debe ser una tarea, porque debemos huir del conformismo de hacer el trabajo pero no preocuparnos del impacto que este tiene en nuestra estrategia.

¿Podrías empezar por darme un ejemplo para una empresa que se dedica a “X”?
En un proceso de prueba y error, fui simplificando el prompt, una vez que el proprio ChatGPT ya “sabe” cómo generar OKRs y solo necesitamos darle un mínimo de contexto y subrayar algunos aspectos concretos. De esta forma la prompt original se ha convertido en esta:

«Eres un experto en okr, empleado de una empresa y generas 1 Objetivo y 3 resultados. El objetivo no debe contener números. Resultados Clave deben estar siempre: cuantificados a un horizonte temporal a X meses indicando forma de medir el progreso. Empresa del sector .

En las primeras pruebas nos dimos cuenta de que ¡ChatGPT tenía un enfoque total en el cliente! y el casi 100% de los OKR decían respecto a la satisfacción del cliente. Entonces decidimos dar la posibilidad de que el usuario pudiera seleccionar una área y también un departamento. Así llegamos a la versión actual.

El potencial de herramientas cómo OKRgen en procesos de aprendizaje

Me parece que esta herramienta puede ser una aliada en el aprendizaje y la comprensión de la metodología OKR. Invita a los usuarios a aprender jugando y experimentando, facilitando el desarrollo de habilidades y conocimientos prácticos y potencialmente aplicables en empresas reales.

Al ofrecer ejemplos de OKRs, los usuarios pueden experimentar con diferentes sectores y áreas, obteniendo una comprensión más profunda de cómo se pueden establecer objetivos y resultados clave en distintos contextos. Esto permite a los usuarios aplicar sus conocimientos de manera práctica y adaptarlos a sus propias necesidades, completando así un ciclo de aprendizaje experiencial.

Dado su amplio conocimiento en diversos sectores y áreas, ChatGPT puede ofrecer a los usuarios una experiencia de aprendizaje enriquecedora, incluso si están trabajando solos. Al explorar ejemplos de OKRs en diferentes contextos, los usuarios pueden obtener una amplia variedad de ejemplos, similares a los que podrían adquirir al participar en una comunidad de práctica con personas de otros contextos profesionales.

Por otra parte, consultores y profesionales de OKR pueden también utilizarla para generar ejemplos que les permitan conectar y empatizar con las necesidades y objetivos potenciales de clientes de sectores de actividad que no conocen en detalle.

¿Qué os parece? ¿Os animáis a probarla? http://okrgen.hugolopes.es/

¿Te gustaría convertirte en OKR Champion?

Si quieres convertirte en OKR Champion ya puedes apuntarte a uno de los cursos que vamos a realizar en los próximos meses. Así podrás aprender todo lo necesario para poner en práctica esta metodología en tu trabajo. Puedes apuntarte por ejemplo a la edición 31 que será los días 28, 29 y 30 marzo.

El curso se realiza de manera online con horario de 17 a 19h, teniendo un enfoque totalmente práctico, ya que desde el primera día puedes empezar a diseñar tus OKR y realizar ejercicios en equipo con otros compañeros del curso.

Este curso está certificado por Sngular, una de las empresas pioneras en España en sacar provecho de los OKR. A través de este curso queremos que tú también puedas aprovechar esta herramienta, convirtiéndote en un OKR Champion.

Etiquetas: aprendizaje, ChatGPT, OKR, prompts

Creo que una de las cosas más llamativas que he escuchado en un curso de OKR es cuando un participante dijo que él no necesitaba mejorar, que ya hacía bien su trabajo y correspondientemente no tenía que ponerse objetivos.

El problema de la transformación cultural de las organizaciones, para que no se produzcan este tipo de situaciones, es que muchas veces no sabes por dónde empezar o no cuentas con herramientas que te ayuden a dar los primeros pasos.

La estrategia de aprendizaje puede ser una de esas herramientas. El interés por aprender cosas nuevas te lleva a querer mejorar, pero si no es así, cuando tienes que aprender algo nuevo, la mente se va abriendo hacia una nueva actitud de mejora.

Con OKR también puedes disponer de una herramienta que ayuda a la transformación de la cultura de la organización, porque te invita a pensar en qué cosas se pueden mejorar y ponerte retos para avanzar hacia un modelo mejor de trabajo.

Sobre esto de usar OKR para impulsar el aprendizaje y gestionar el cambio en la organización es de lo que vamos a hablar el jueves 16 de marzo en este webinar en el que te invitamos a participar.

Próximos cursos de OKR Champion

Si quieres convertirte en OKR Champion ya puedes apuntarte a uno de los cursos que vamos a realizar en los próximos meses. Así podrás aprender todo lo necesario para poner en práctica esta metodología en tu trabajo. Puedes apuntarte por ejemplo a la edición 31 que será los días 28, 29 y 30 marzo.

El curso se realiza de manera online con horario de 17 a 19h, teniendo un enfoque totalmente práctico, ya que desde el primera día puedes empezar a diseñar tus OKR y realizar ejercicios en equipo con otros compañeros del curso.

Este curso está certificado por Sngular, una de las empresas pioneras en España en sacar provecho de los OKR. A través de este curso queremos que tú también puedas aprovechar esta herramienta, convirtiéndote en un OKR Champion.

Etiquetas: aprendizaje, cultura, OKR, OKR Champion, transformación, webinar

Cuando IBM dio a conocer su tecnología Watson apenas se hacía referencia al concepto de Inteligencia Artificial, sino que se hablaba de computación cognitiva y quizás deberíamos rescatar esta forma de referirnos a la tecnología a la que solemos denominar como IA porque expresa mejor su verdadero estado de desarrollo. Lo digo porque en las últimas semanas, tras la aparición de ChatGPT se está generando mucho debate al respecto de si se debería hablar de Inteligencia, porque no tiene verdadera capacidad de razonar y seguramente ni siquiera es necesario que lo tenga, porque precisamente para eso estamos los humanos.

El caso es que si le preguntamos al propio ChatGPT ¿Cuál es la diferencia entre la entre cognición e inteligencia? nos explica que la cognición se refiere al proceso de adquirir, procesar, almacenar y utilizar la información. Se trata de un término amplio que incluye procesos mentales como la percepción, el razonamiento, el aprendizaje, la memoria y el lenguaje. La inteligencia, por otro lado, se refiere a la capacidad de razonar, planear, resolver problemas, pensar abstractamente y aprender de manera rápida y eficiente. Es una medida de la habilidad de una persona para adaptarse y aprender de su entorno. En general, se puede decir que la inteligencia es una parte importante de la cognición, pero no es lo único que la conforma.

Como puedes ver lo de razonar se encuentra tanto en la cognición como en la inteligencia, por lo que tampoco vamos a salir de dudas con esta explicación, ni siquiera leyendo las definiciones en Wikipedia de Cognición e Inteligencia va a ser sencillo llegar a una conclusión, por lo que quizás mejor vamos a dejar de pensar cómo llamar a ChatGPT en particular y las GenAI en general, para enfocarnos en la utilidad que puede ofrecernos. Sobre todo considerando que ni siquiera los humanos obramos siempre usando el razonamiento, de hecho actuamos en muchas ocasiones justo como la hace la inteligencia artificial, en base a una programación, que en nuestro caso son los instintos y también los sesgos cognitivos.

Pero hablando de la utilidad que puede ofrecernos esta tecnología es interesante entender su estado de desarrollo porque nos ayudará a encajar nuestra expectativa al respecto y comenzar a sacarle todo el provecho que sea posible. Para ello nos vamos a fijar en la explicación que realiza François Chollet en su artículo la IA es automatización cognitiva, no autonomía cognitiva, donde nos habla de la Asistencia Cognitiva que es aquella IA que puede ayudarnos a dar sentido al mundo y tomar mejores decisiones. IA para ayudarnos a percibir, pensar, comprender y hacer más. IA que podrías usar como una extensión de tu propia mente. Hoy en día, algunas aplicaciones de aprendizaje automático entran en esta categoría, pero son pocas y distantes entre sí. Sin embargo, creo que aquí es donde reside el verdadero potencial de la IA.

Y aquí es donde entra en juego ChatGPT porque si lo sabemos usar adecuadamente, si sabemos realizar las preguntas correctas puede ser esa asistencia o esa amplificación de nuestra capacidad cognitiva, que nos ayudará a hacer mejor nuestro trabajo, a mejorar nuestra toma de decisiones y a amplificar nuestro potencial profesional y personal. Del mismo modo que la tecnología puede aumentar nuestra capacidad sensorial para ver y oír mejor, también lo puede hacer para ayudarnos a pensar mejor, sin que esto implique que tenga que pensar por nosotros.

Algunas ideas para empezar a usar ChatGPT

Igual que ocurre con los vehículos que tienen capacidad de conducción autónoma, donde es obligatorio mantener determinados hábitos, como llevar las manos sobre el volante y la vista puesta en la carretera, porque las características de la carretera o del entorno pueden hacer que se desactive el sistema autónomo, con las herramientas GenAI también tenemos que aplicar ciertos criterios que nos ayudarán a sacarle el máximo partido y evitar posibles problemas que puedan generarse al respecto. Vamos a continuación algunas de estas recomendaciones:

1. Comienza por preguntarle sobre temas de los que sabes ya un poco, pero no de los que sabes mucho o de los que no sabes nada, ya que si las expectativas que has puesto en ello son muy altas, te puede defraudar y esto puede que haga que no quieras seguir en la conversación. Sin embargo si le preguntas de cosas de las que ya tienes cierto conocimiento, poco a poco le puedes ir poniendo a prueba, viendo hasta donde es capaz de llegar, en qué se equivoca y en qué te sorprende, porque así podrás comprobar el potencial que tiene para ayudarte a seguir aprendiendo de un tema del que tienes interés.
2. Observa lo que otros están haciendo para sacarle provecho a esta tecnología, porque es con situaciones reales como mejor se aprende y también mejor se entiende el potencial que puede tener. Es curioso que precisamente estemos siendo los humanos los que tengamos que estar encontrando estos casos de uso y no directamente la propia tecnología, lo cual representa muy bien esa dualidad donde su gran potencial no está en dejarla que trabaje de manera independiente sino que seamos nosotros los que trabajemos codo con codo con ella.
3. Aprende a descubrir los errores como parte del proceso de trabajo con las GenAI, porque como sabes, uno de los principales problemas de esta tecnología es que no resulta infalible, no deberíamos hacer los cálculos para construir un avión o un puente con este tipo de IA’s, pero sí que pueden ayudarnos a muchas cosas en las que el riesgo que asumimos no es tan alto. Por lo tanto aprender a diferenciar cuándo debemos fiarnos de ella es tan importante como cuando se conduce un coche autónomo saber cuándo deja de tener el control porque se ha desactivado la función de conducción autónoma, por ejemplo al ir a tomar una rotonda.
4. Hazlo como un juego, aprender muchas veces puede ser divertido y también trabajar debería proporcionarnos ese tipo de satisfacciones. Así que la mejor forma de empezar a usar esta tecnología es como en un juego donde tienes un contrincante o un compañero con el que vas interactuando, como si fuera una partida de ping pong. De esta forma, como en todo juego o deporte, podrás ir viendo cómo vas mejorando a medida que lo practicas y el resultado acabará siendo mucho mejor que si comienzas con la presión de obtener buenos resultados a corto plazo.
5. Encuentra en lo que es mejor la GenAI en base a las necesidades que tú puedas tener. Por ejemplo no debe ser casualidad que ChatGPT sea tan malo para las matemáticas, del mismo modo que muchas personas pueden ser malas para las matemáticas pero buenas para la comunicación, y viceversa, de lo que se trata en este caso es de encontrar aquello en lo que es capaz de hacer las cosas mejor que nosotros, o quizás no mejor pero sí de forma más rápida, barata o eficiente.

Aprendiendo en comunidad a usar la Inteligencia Artificial

Ser autodidacta está muy bien, de hecho ahora con las GenAI ya no se podrá decir que estás aprendiendo completamente en solitario, sino con la asistencia de esta tecnología que puede ser muy buena compañera en este camino del aprendizaje. Pero también aprender en comunidad es tremendamente recomendable, sobre todo cuando se trata de algo tan nuevo en donde apenas nadie tiene ventaja ni puede considerarse aún un experto.

Por esto, desde Futurizable queremos contribuir a mejorar la productividad de profesionales y empresas usando la Inteligencia Artificial, para lo cual vamos a desarrollar en los próximos meses varias iniciativas relacionadas con la divulgación y el aprendizaje, de las que os iremos informando por aquí. Y la primera de ellas es el Curso de Inteligencia Artificial Generativa y ChatGPT que vamos a realizar los días 17, 18 y 19 de enero con horario de 17 a 19h, de manera online y síncrona.

Queremos que sea un curso 100% práctico y colaborativo, que además estará mentorizado para que cada participante pueda sacarle el máximo provecho a estas 6 horas de trabajo y a todas las dinámicas que en él se generen. Luego nuestra intención es ir creando comunidad con los participantes en los cursos de cara a generar un espacio de aprendizaje continuado en el que nos podamos mantener al día de las novedades que se vayan produciendo en esta tecnología.

Estamos convencidos de que la Inteligencia Artificial va a generar unas enormes oportunidades para los profesionales y las empresas que sepan utilizarlas correctamente, del calibre de las que hace décadas generaron la informática e Internet. En una época de constante cambio y enorme incertidumbre, nos acaban de regalar una nueva herramienta con la que navegar el futuro, pero tenemos que aprender a extraer de ella todo su potencial.

Etiquetas: aprendizaje, ChatGPT, comunidad, GenAI, Inteligencia Artificial Generativa

El artículo de hoy va a ser un poco diferente ya que no vamos a hablar de metodologías ni de tecnologías, sino de algo menos concreto o práctico, aunque de vez en cuando no viene mal reflexionar sobre aquellas ideas que rondan en nuestra cabeza y que nos pueden ayudar a seguir mejorando como personas y como profesionales.

El tema sobre el que queríamos reflexionar es la razón por la cual en nuestra sociedad se valoran más las respuestas que las preguntas o dicho de otra forma, por qué aceptamos muchas respuestas como válidas sin haber pensando si eso es lo mejor para nosotros o para los que nos rodean.

Por ejemplo en lo que se refiere a valorar más las respuestas que las preguntas lo vemos claramente en el sistema educativo convencional, donde los alumnos aprueban si aportan las respuestas correctas pero no se valora ni se fomenta para nada que sean capaces de formular buenas preguntas. Del otro lado, en lo relativo a aceptar muchas respuestas como válidas vemos situaciones como la vuelta al trabajo presencial en empresas cuyos trabajadores realizan trabajo de oficina, que podrían seguir haciendo de manera remota, pero no se plantean cómo organizar el trabajo para enfocarse en objetivos que se puedan medir y no en tareas que se puedan supervisar.

Como te puedes imaginar, esta forma convencional de aprender y de trabajar, donde son más importantes las respuestas que las preguntas, están mucho más cerca de un modelo taylorista, donde la educación y el trabajo se organizan de manera supuestamente racional para maximizar su eficiencia, pero cometen el error de base de pensar que las personas somos como máquinas cuando aprendemos o trabajamos, lo cual dista mucho de la realidad.

Volviendo a hacernos preguntas, tendríamos que pensar al respecto de por qué todos cuando vamos a la escuela tenemos que aprender las mismas cosas o por qué cuando estamos en una empresa tenemos que trabajar 8 horas al día 5 días a la semana.

Pero como no somos capaces de responder satisfactoriamente a estas preguntas proponiendo modelos alternativos que realmente resulten satisfactorios para mucha gente, preferimos quedarnos como estamos y asumir las grandes limitaciones que para muchas personas suponen estos modelos basados en realidades e ideas que se han mostrado claramente obsoletas.

Por verlo con algunos ejemplos, en el sistema educativo tenemos desde hace años alternativas como el unschooling, el flipping classroom o el learning by doing, pero apenas se utilizan o incluso algunas no están permitidas por las autoridades, porque delegan demasiada responsabilidad en el aprendiz frente al que se ha otorgado el derecho de enseñar lo que considera que procede o es más conveniente.

En el ámbito del trabajo se produce la misma situación, porque por ejemplo desde que Tim Ferris publicó el libro La Semana Laboral de 4 Horas mucha gente ha sido consciente de que para tener éxito a nivel profesional no es necesario trabajar exactamente 8 horas al día 5 días a la semana, lo cual tampoco quiere decir que todo el mundo pueda ser exitoso trabajando muchas menos horas, pero al menos podemos plantearnos que puede haber otras opciones válidas más allá de la socialmente establecida en la era industrial.

Entonces el problema que nos encontramos en este punto es quién tiene la clave para salir de esta situación y evolucionar a un modelo mucho más flexible, adaptativo y personalizable, al que podríamos llamar modelo evolutivo, porque se parece mucho más a una visión de la persona que aprende y que trabaja, como ser vivo y racional, que como la máquina que muchas veces se espera que actúe siguiendo unas instrucciones u órdenes preestablecidas.

En este punto vale la pena recurrir a la filosofía para entender por qué se produce esta situación y especialmente tenemos que referirnos a las ideas de Thomas Hobbes que han tenido una gran influencia en cómo se ha organizado la sociedad occidental en los últimos siglos, especialmente en lo relativo a como se ostenta la autoridad, pero también en cómo se percibe la responsabilidad personal. Porque Hobbes abogaba por una idea mecanicista del ser humano, es decir, como una máquina natural sometida a la sucesión estricta de causas y efectos, teniendo como propiedades naturales el desear y obrar, deliberar y moverse, en función de la primera circunstancia que es el deseo.

Por lo tanto frente a esta visión de que las personas somos máquinas que aprendemos o máquinas que trabajamos, es lógico que haya mucha gente que piense que la mejor forma de organizar eficientemente el sistema educativo o el mercado de trabajo sea dando instrucciones, como se hace con una máquina, en lugar de pidiendo responsabilidad y facilitando la autonomía, como debería hacerse con las personas.

Esta situación ha llegado a ser tan extrema que algunos científicos aseguran que todo lo que ocurren en el ser humano es cuestión de química, que son las hormonas y otras sustancias químicas las que nos gobiernan, rechazando incluso que esto nos deje algún tipo de margen para actuar de la forma que comúnmente se ha denominado como racional. Y aunque es cierto que en nuestra actitud influyen infinidad de aspectos químicos y físicos, tanto internos como externos, por lo que no debemos destacar la influencia que por ejemplo tiene sobre nosotros nuestra propia microbiota, el error es reducirlo todo al extremo de que somos como máquinas con un manual de instrucciones del que algún día conoceremos todas las claves de su funcionamiento.

Por suerte la vida nos va a poniendo a cada uno en nuestro lugar y cada vez que se produce un descubrimiento, por ejemplo de cómo funciona el cerebro, este nos lleva a ser conscientes de todo lo que aún os falta por conocer, hasta el punto de pensar que sabemos mucho menos de lo que realmente nos queda aún por descubrir. Así por ejemplo vemos cómo cuando estudiamos al cerebro cómo una máquina gobernada por la química, poco a poco nos vamos dando cuenta de que hay otros fenómenos muy relevantes que pueden determinar su funcionamiento, como es el caso de la mecánica cuántica, ya que cada vez parece estar más claro de que ciertas funciones cerebrales no están determinadas exclusivamente por reacciones químicas sino que también influyen en ellas determinados fenómenos cuánticos que aún no conocemos.

Este es solo un ejemplo de la falacia del conocimiento, porque reducir el cerebro a una máquina química nos puede llevar a cometer el error de pensar que podemos controlarlo simplemente sabiendo que sustancia suministrarle, por ejemplo para mejorar su capacidad para aprender, cuando la realidad es muchísimo más compleja de lo que parece a primera vista y por eso debemos evitar la arrogancia de pensar que todo se puede controlar por el mero hecho de creer que es posible.

A esta situación que nos lleva la realidad en la que vivimos en la que cada vez sabemos más sobre muchas cosas, podríamos llamarla inflación del conocimiento, porque frente a la manera de pensar que nos lleva a considerar que cuanto más sabemos mayor control podemos tener sobre las cosas y sobre las personas, la realidad nos devuelve como contrapartida que aún nos queda muchísimo por descubrir y mucho más por entender.

De esta forma lo que hasta ahora hemos denominado como sociedad del conocimiento debería pasar a llamarse como sociedad de lo desconocido, algo de lo que nos habló Félix Lozano en la presentación de la nueva era de TeamLabs y que representa muy bien la importancia que tiene saber hacer las preguntas en lugar de tener las respuestas.

Lo malo es que hablar de desconocimiento suena peyorativo y de hecho es terrible que haya aún mucha gente que no quiera aprender, que se acomode en la ignorancia, pero por otro lado los que amamos aprender y consideramos que la vida es un viaje de aprendizaje, tenemos que partir de la idea de que gracias al desconocimiento, o de la ignorancia, evitamos el error de basar nuestra estrategia en respuestas preconcebidas en lugar de en las preguntas que nos ayudan a avanzar.

Aprender a transitar la incertidumbre, es de lo que nos hablaba también Félix Lozano, como el remedio a ese engaño que supone pensar que tenemos las respuestas, en lugar de desarrollar la habilidad de explorar nuevas opciones, de experimentar nuevas formas de hacer las cosas, de ver el error como parte del aprendizaje y el obstáculo como parte del camino. Porque cuando aprendes a ver los problemas como oportunidades se derriban muchos prejuicios y se abren muchas puertas a una nueva forma de hacer las cosas.

¿Cómo puedo aprovechar esto a mi favor?

Ahora ya dejamos de filosofar y vamos a proponer algunas ideas prácticas para enfocar esta nueva forma de pensar:

• Dale la vuelta: si alguien te hace una pregunta, no le des una respuesta, sino hazle una pregunta, como si fueras gallego. Qué mejor forma de entender realmente lo que te está preguntando y por qué lo está haciendo, que entablar una conversación. Si te preguntan y das una respuesta, se acabó la conversación. Si te preguntan y haces una pregunta, se inicia un diálogo y un proceso de entendimiento fundamental para llegar conjuntamente a obtener la mejor respuesta posible.
• Haz lo contrario: como comentamos hace un tiempo convertirse en un «optimistic contrarian» puede ser una forma muy buena de progresar personalmente y profesionalmente, porque como dice la canción: solo los peces muertos siguen la corriente, o dicho de otra forma, dejarse llevar por lo que hace la masa es una de las mejores formas de navegar a la deriva. Así que cuando veas que todo el mundo sigue la corriente, te debes preguntar qué camino debes tomar tú en su lugar.
• Explora la incertidumbre: exponte a nuevas experiencias, a nuevas personas, elige el camino menos transitado, ponte en situaciones incómodas, aprende lo que nadie quiere aprender, trabaja en lo que nadie quiere trabajar, aprende como si no hubiera un mañana, estudia filosofía, psicología, neurociencia o física cuántica, porque las respuestas no están en los libros de texto, la Wikipedia está aún por escribir.
• Exponte a los estresores naturales: la naturaleza tiene mucho que enseñarnos, porque siempre nos hace más preguntas que las respuestas que nos ofrece. El Universo es tan vasto y complejo que el hombre nunca acabará de entenderlo en su totalidad. Si lo que nos hizo progresar como especie fue luchar contra la naturaleza hasta encontrar la comodidad, ahora nos hemos pasado de la raya, no solo por destruir la naturaleza sino por el exceso de comodidad ante todo, lo cual nos ha acabado amuermando.
• Aprende como un niño: otra idea de Félix Lozano, los niños nacen con una capacidad infinita para aprender, pero la estructura social en la que les hacemos vivir poco a poco va coartando esa capacidad de aprender porque nos empeñamos en que memoricen las respuestas en lugar de dejarles que se sigan haciendo preguntas y vayan obteniendo las respuestas por sí mismos en ese fantástico proceso de aprendizaje que implica caerse una y otra vez hasta que aprendes a caminar. Volvamos a la infancia, cambiemos experiencia por experimentación.
• Observa e imita: la humanidad no ha llegado tan lejos exclusivamente por su capacidad de innovación, sino sobre todo por su capacidad de observar lo que le rodea e imitar aquello que resulta exitoso, porque lo cierto es que hay muchas cosas que tenemos comprobado que funcionan, que conocemos perfectamente que ofrecen una utilidad y que vale la pena aprovechar. Con esta idea de hacerse preguntas y transitar la incertidumbre no se trata de empezar de cero todo el tiempo, porque podemos aprender muchísimo de lo que otros han aprendido en los miles de años de evolución del ser humano.

Etiquetas: aprendizaje, filosofía, incertidumbre, preguntas, respuestas

Talento – Aprendizaje – Liderazgo

Es genial la sensación que se siente cuando las cosas cuadran, cuando se cierra el círculo, ese momento en el que se unen los puntos. Porque este comienzo de curso estamos experimentando esa sensación al ver que confluyen en un mismo momento y lugar muchas de las iniciativas que hemos venido desarrollando en Sngular y Futurizable en los últimos años, como son el Observatorio de Talento Autónomo Descentralizado, el Observatorio de Aprendizaje de Alto Rendimiento y el Tech Team Leadership Lab.

Aunque ya tratamos este tema la semana pasada cuando hablamos del Servant Leadership de Sarah Harmon, hoy queremos darle otra vuelta de tuerca para hablar de Conscious Leadership, un término que hemos conocido gracias a Ricardo Forcano, que precisamente está trabajando para ayudar a que esta nueva forma de liderar o característica que tienen que tener los líderes, llegue también a las empresas con las que él trabaja, como es el caso de Sngular.

Aquí es interesante destacar que tanto el Servant Leadership como el Conscious Leadership nos hablan de la humildad como una de las características más destacables de un buen líder, una cualidad que ciertamente no está muy de moda, o que al menos no solemos asociar con los líderes, a los que es habitual asignar otros rasgos como la tenacidad, la elocuencia o la inteligencia.

Conscious Leadership

Ricardo Forcano nos explica qué es y cómo desarrollar un liderazgo consciente:

El nivel de conciencia del equipo de liderazgo ejerce una influencia multiplicadora sobre el resto de la organización, ya que el nivel de conciencia de una organización difícilmente puede ser superior al de su equipo de liderazgo. De manera similar, un aumento en la conciencia del equipo de liderazgo probablemente impulsará la conciencia del resto de la organización. El problema es que en ocasiones los miembros del equipo de liderazgo tienden a ser egocéntricos por haber tenido carreras muy exitosas y estar rodeados de equipos halagadores. Por lo tanto, aquellos líderes que sean capaces de avanzar en trascender sus egos y crecer en su conciencia pueden tener un gran impacto en sus organizaciones. Desde esta perspectiva, desarrollar un liderazgo consciente puede ser una forma muy eficaz de mejorar el funcionamiento de una organización y facilitar el surgimiento de su inteligencia colectiva aumentada . Podemos definir el liderazgo consciente como un tipo de liderazgo que se basa en la autoconciencia (saber quién eres) y la visión sistémica (entender el mundo como un sistema interconectado), que te lleva a trascender tu ego y desarrollar una vocación de servicio a otros.

Como vemos, el concious leadership coincide con el servant leadership en la vocación de servicio, pero no solo eso, sino que también nos habla del awareness como uno de los pilares a desarrollar por un buen líder: reconocer la necesidad de ser consciente de sí mismo y observar el  entorno para asegurarse de que sea adecuado para prosperar, desafiando aquello que no sea adecuado y trabajando para arreglarlo. Esto nos ayudará a conocer nuestras fortalezas y talentos, así como las debilidades y áreas de mejora, lo cual es esencial para nuestro propio crecimiento y desarrollo como líder en servicio. Del mismo modo es importante comprender las fortalezas y debilidades de nuestro equipo, ya sea en su conjunto y de cada una de las personas que lo conforman.

Gracias a esta comprensión sólida de nuestras propias capacidades y las capacidades de nuestro equipo, estaremos en una mejor posición para utilizarlas a nuestro favor y en beneficio de la organización. Sin embargo, la conciencia no debe limitarse solo a las capacidades individuales o del equipo, sino que también tenemos que ser capaces de entender cómo esto afecta a la cultura de la empresa y al clima en el entorno de trabajo, ya que cómo líderes tenemos que ser capaces de adaptarnos, empatizar y responder de manera adecuada a las necesidades que se puedan presentar.

Conócete a ti mismo

En la antigua Grecia, el Oráculo de Delfos, antes de plantear cualquier consulta a los dioses, obligaba al viajero a investigar su propia esencia. Este, y no otro, debía ser el punto de partida para comprender el mundo. Del mismo modo el liderazgo consciente nos propone que cual aspirante a alcanzar la sabiduría de los dioses, debemos partir también por hacer el ejercicio de conocernos a nosotros mismos.

Y así nos lo explica Ricardo Forcano: un líder consciente debe trabajar en la búsqueda de su identidad personal: esa identidad personal que lo define a sí mismo, se mantiene estable en el tiempo y se nutre de un entorno cambiante manteniendo su esencia. Esa identidad no depende de mi contexto profesional (ya que mi posición o mi carrera no definen quién soy) ni depende de mis conexiones profesionales (ya que no me defino por quién me reporto o quién me reporta) sino que, en última instancia, conecta con mi yo, con ese yo que queda ahí si dejo mi trabajo. En consecuencia, la primera y principal tarea de un líder es conocerse a sí mismo. El liderazgo consciente sólo puede surgir de saber quién soy, cómo me expreso y cuál es mi entelequia (el propósito intrínseco de mi Ser). Reflexionar sobre mis raíces (de dónde vengo) y mis valores (qué defiendo) me ayudará a comprender quién soy, cuál es mi propósito en la vida y qué tipo de líder quiero llegar a ser.

Ahora bien, ¿cómo se hace eso de conocernos a nosotros mismos? sin duda existen muchas formas de hacerlo y cada uno tiene que encontrar la que mejor le funciona. Algunos expertos en desarrollo personal recomiendan llevar un diario, algo que también recomendaban los filósofos estoicos, ya que nos permitirá reflexionar sobre aquellas cosas que nos van sucediendo en la vida, las cosas buenas y también las cosas malas. Solo por el hecho de escribirlas y dedicar un tiempo a pensar sobre ellas esto tendrá un resultado muy positivo para nosotros.

También la meditación puede resultar de gran utilidad para conocernos a nosotros mismos ya que todos necesitamos tiempo para parar, para respirar pausadamente y para asentar nuestros pensamientos. De esta forma a través de la meditación podremos ir observando nuestros pensamientos según van viniendo a nuestra cabeza y sin llegar a juzgarlos, poder ir formando una mejor conciencia al respecto de lo que nos importa, lo que nos interesa, lo que nos motiva o lo que nos preocupa.

Otras formas de conocerse a uno mismo podrían ser las que han sido desarrolladas como herramientas en el ámbito de la psicología, la sociología o la productividad y algunas de ellas son:

• DISC es una herramienta creada por el William Marston que clasifica el comportamiento de las personas en cuatro tipos: dominancia (D), influencia (I), estabilidad (S) y cumplimiento (C). Como metodología de evaluación personal es utilizada para mejorar la productividad, la comunicación y el trabajo en equipo.
• Belbin es una metodología desarrollada para identificar los tipos de roles en un equipo de trabajo, identificando los puntos fuertes y débiles del comportamiento de las personas con las que trabajas.
• MBTI es una herramienta que permite clasificar los diferentes tipos de personalidad y que es muy utilizado en el ámbito de la psicología y del coaching.

Del mismo modo en el nivel de la organización también es importante que podamos realizar ciertas reflexiones al respecto de nuestra razón de ser, nuestra misión, visión, propósito y valores, algo que en TeamLabs se resume a través del concepto de los  Leading thoughts que son los principios fundacionales y rectores de la organización. En el sustrato filosófico de la organización son los valores practicables que sostenidos en el tiempo permiten construir los modelos mentales y las maneras de entender el trabajo y el mundo.

Ignorantes bienvenidos

Conocerse a sí mismo implica ser consciente, entre otras cosas, de nuestras fortalezas y debilidades. Lo de «solo se que no se nada» de Sócrates, lo explica perfectamente en una sola frase, ya que proviene de una de las personas más sabias de la antigüedad, posiblemente una de las primeras en ser consciente de la importancia de reconocer las limitaciones a la hora de iniciar un proceso de aprendizaje, ya que nada puede entrar en una mente que ya se cree llena de conocimiento.

Un ejemplo más reciente de esto y muy representativo de esto, lo encontramos en la idea anti biblioteca de Marcos Vazquez de Fitness Revolucionario, que es uno de los mejores divulgadores sobre salud, deporte, nutrición y filosofía de vida de habla hispana y sin embargo es totalmente consciente de que aún le queda mucho por aprender, como muestra esta reflexión por su parte:

Los libros que compro más los que me regalan superan con creces los que puedo leer. Cuando me agobio por todos los libros pendientes de leer pienso en el concepto de la anti biblioteca. Se refiere a nuestra colección de libros no leídos y que quizás nunca leamos. Visualizar todos los libros que nos quedan por leer nos recuerda que nos queda mucho por aprender. Tener una gran anti biblioteca nos hace más humildes intelectualmente y menos categóricos en nuestras afirmaciones. Muchos de nuestros problemas vienen de sobrevalorar lo que sabemos y subestimar lo que desconocemos. La anti biblioteca es el antídoto contra el exceso de confianza causado por un poco de conocimiento.

Algo similar lo he podido vivir personalmente en la inauguración del nuevo curso de TeamLabs que cumple ahora 10 años desde su puesta en marcha y donde el equipo de mentores que participamos en los diferentes programas de aprendizaje tuvimos la suerte de escuchar las palabras de Felix Lozano al respecto de todo lo que nos queda aún por aprender en este camino de reinvención de la universidad, en este propósito que nos hemos marcado de lograr que las universidades y las escuelas se conviertan en laboratorios de aprendizaje.

Todo eso que nos queda aún por aprender nos hace tener que reconocer que somos unos ignorantes, porque lo que sabemos es mucho menos que lo que no sabemos, porque no tenemos las respuestas, pero sí que nos hacemos un montón de preguntas, porque lo que estamos queriendo hacer se encuentra completamente en el terreno de lo inexplorado, es mucha la incertidumbre y son pocas las certezas que tenemos al respecto, más allá de las ganas de lograr la misión que nos hemos propuesto.

Y gracias a esta forma de ver las cosas logramos alejarnos de uno de los males de todos aquellos que se dedican al estudio para posteriormente intentar aplicar lo aprendido, lo que el premio Nobel de economía Friedrich Hayek denominó la pretensión del conocimiento que se explica así: para que el hombre no haga más mal que bien en sus esfuerzos por mejorar el orden social, deberá aprender que aquí, como en todos los demás campos donde prevalece la complejidad esencial organizada, no puede adquirir todo el conocimiento que permitirá el dominio de los acontecimientos. En consecuencia, tendrá que usar el conocimiento que pueda alcanzar, no para moldear los resultados como el artesano moldea sus obras, sino para cultivar el crecimiento mediante la provisión del ambiente adecuado, a la manera en que el jardinero actúa con sus plantas. En el sentimiento de excitación generado por el poderío siempre creciente engendrado por el adelanto de las ciencias físicas, y que tienta al hombre, existe el peligro de que éste, «embriagado de éxito», para usar una frase característica del comunismo inicial, trate de someter al control de una voluntad humana no sólo nuestro ambiente natural sino también el ambiente humano. En realidad, el reconocimiento de los límites insuperables de su conocimiento debiera enseñar al estudioso de la sociedad una lección de humildad que lo protegiera en contra de la posibilidad de convertirse en cómplice de la tendencia fatal de los hombres a controlar la sociedad, una tendencia que no sólo los convierte en tiranos de sus semejantes sino que puede llevarlos a destruir una civilización no diseñada por ningún cerebro, alimentada de los esfuerzos libres de millones de individuos.

Esa lección de humildad de la que habla Hayek es la que recibimos en el momento en el que nos confesamos como unos ignorantes, no porque no sepamos nada, sino porque conscientes de todo lo que nos queda aún por aprender no nos atrevemos a dar lecciones a nadie ni a imponer a los demás nuestra forma de pensar. De esta forma evitaremos la fatal arrogancia que manifiestan aquellos que se creen con la autoridad de decir otros lo que deben pensar o lo que deben hacer, en lugar de hablarles de lo que han aprendido y poner de manifiesto las dudas que tienen aún al respecto de cómo funcionan las cosas.

Por suerte la complejidad con la que funciona el mundo se encarga de que cada vez seamos más conscientes de que desconocemos mucho más de lo que sabemos, de que vivimos en la incertidumbre y de que lo importante en este punto es ser capaz de navegar por esa tempestad, en lugar de intentar controlarla.

El reto de la medición del impacto y el valor aportado

Reconocer lo que no sabemos y tener la humildad necesaria para afrontar un nuevo proceso de aprendizaje, por duro e infructuoso que pueda resultar, es fundamental para los que nos dedicamos a la innovación, ya que tenemos un reto muy importante por delante demostrar el impacto que estamos logrando y el valor que aportamos al cliente o al mercado. Porque el que se dedica a vender manzanas o tornillos, tiene muy clara la propuesta de valor y le resulta sencillo conocer la satisfacción que tienen sus clientes, pero cuando se trata de desarrollar nuevos productos o servicios esto resulta bastante más complicado.

Por ejemplo en Sngular, que nos dedicamos sobre todo al desarrollo de software para empresas, tenemos que confiar en que lo que nos pide el cliente o lo que decidimos conjuntamente que hay que desarrollar, realmente va a cumplir con unas expectativas o cubrir unas necesidades de un cliente final. Otras veces al tratarse de software a nivel interno tenemos que ver cómo esto mejora la eficiencia de la empresa o reduce algunos de los problemas que pueda tener.

Es por esto por lo que en el ámbito de las metodologías ágiles, que nacen con la necesidad de mejorar la forma en la que gestionamos proyectos y nos organizamos en equipo, también se insiste mucho en la importancia de maximizar la entrega de valor y hacerlo de manera rápida para poder validar con el cliente que realmente el producto que se está desarrollando realmente cumple con sus expectativas.

A partir de aquí es cuando comienza a complicarse la cosa porque cumplir con la expectativa del cliente no siempre significa que realmente estemos logrando aportar valor, por ejemplo si el producto tiene que ser utilizado por un cliente final. Esto puede ocurrir cuando la empresa para la que estamos trabajando tiene clientes cautivos, que están insatisfechos con el servicio que reciben de la empresa, pero no pueden o no quieren cambiarse de proveedor o si lo hacen tampoco están seguros de ir a mejorar.

Algo parecido lo encontramos en relación con el impacto ambiental, porque una vez que hemos llegado a la conclusión de que es importante reducir el impacto que realizamos con nuestra actividad en el entorno, aunque sea por el mero hecho de no molestar al resto de seres vivos con los que convivimos, lo siguiente que tenemos que pensar es cómo de molesta, nociva o contaminante está resultando nuestra actividad en relación con el valor que nos está aportando a nosotros o a otras personas.

Un ejemplo lo encontramos en las baterías de las vehículos eléctricos, porque una vez que habíamos llegado a la conclusión que era mejor tener un vehículo que no necesita quemar combustible con los efectos de contaminación de la atmósfera que eso supone, empezamos a ver que la fabricación de las baterías tiene otros inconvenientes a nivel de contaminación, por lo que se hace necesario desarrollar modelos o criterios que nos permitan tomar mejores decisiones al respecto del impacto generado.

Y aquí es donde nos quedamos por ahora, porque está resultando un viaje apasionante esto de ir descubriendo cada vez más cosas en relación con el talento, el aprendizaje y el liderazgo, a lo que habrá que ir añadiendo con el tiempo también el impacto/valor.

 

Etiquetas: aprendizaje, conocimiento, humildad, incertidumbre

El MBA de Sngular

¿Podríamos trasladar el estilo de trabajo de los profesionales de Sngular a un programa de aprendizaje? ¿Podríamos contribuir a desarrollar un modelo de talento basado en los valores que sustentan nuestra organización? ¿Es el liderazgo la principal habilidad a trabajar en el marco de un programa de aprendizaje basado en la gestión de empresas?

Con estas y otras preguntas se inicia el trabajo que llevamos realizando en los últimos meses en Sngular y TeamLabs con el objetivo de diseñar el MBA que contribuya a entrenar a los líderes de los equipos que permitirán que nuestra organización siga creciendo y mejorando, adquiriendo nuevas habilidades que nos ayuden a aportar cada vez más valor a nuestros clientes y a la sociedad en general.

Es interesante porque muchos de los sngulares ya han realizado un MBA o se plantean hacerlo, y cuando les contamos que estábamos trabajando en tener nuestro propio máster relacionado con los aspectos de negocio, percibimos bastante entusiasmo, lo cual es un indicativo de que las personas que trabajan en la empresa ven mucho más allá de los aspectos técnicos a los que dedican su día a día y perciben el valor que puede aportarles tener también conocimientos e incluso experiencia a nivel de negocio.

Tengo la impresión de que muchos de los sngulares, al haber vivido muy de cerca el gran crecimiento experimentado por la empresa desde sus inicios y haber presenciado la reciente salida a bolsa, han comprendido mucho mejor lo que implica el trabajo que están haciendo en los proyectos con los clientes y el valor que están aportando, por lo que perciben que su carrera profesional debe ir mucho más allá de lo habitual para cualquier otro profesional de la tecnología.

Además aquí se percibe muy bien la actitud emprendedora que tienen muchos de los sngulares, lo cual ha quedado patente a lo largo del tiempo, porque muchos de ellos han creado sus propias startups o participan en otro tipo de proyectos, donde se demuestra su capacidad de iniciativa e interés por poner en práctica lo que van aprendiendo a nivel de tecnología más allá de los proyectos en los que participan en las empresas.

Un MBA abierto a la comunidad

Aunque este MBA surja por el interés de una empresa concreta, como suele ocurrir en todo lo que hacemos a nivel de innovación, la idea desde el inicio es que también sea un proyecto abierto a la comunidad, en el que puedan participar profesionales de otras empresas y sobre todo que se vaya construyendo gracias a las aportaciones de mucha gente que pueda aportar nuevas ideas o formas de hacer las cosas. A este respecto desde luego que es una garantía la experiencia de la Universidad de Mondragón, como parte del accionariado de TeamLabs y su aportación desde el punto de vista académico, de cara a que este proyecto también cuente con el respaldo institucional y un título oficial.

Diseñando un MBA

Así que con estos mimbres es como se inicia el diseño del MBA de Sngular o más bien el Master in Team Leadership que es el nombre con el que trabajamos actualmente, ya que lo que queremos que destaque es la importancia que tiene el liderazgo de equipos, más allá del propio aprendizaje relacionado con la gestión de empresas, desde el punto de vista de negocio, financiero, legal, marketing, …

A este respecto hay que tener claro que la mayor inspiración que podemos tener en este momento de cara a desarrollar este proyecto es contar con la experiencia de éxito del grado LEINN, pero en esta ocasión aumentando la apuesta que supone trabajar con un perfil de participantes que llevan tiempo en el mundo de la empresa y correspondientemente vendrán con un nivel de exigencia mayor al respecto de los conocimientos y habilidades a adquirir, para realizar de la mejor forma posible esa actividad liderando los equipos con los que trabajan.

Y con esta mentalidad es como se está construyendo el Máster, evitando dar por hecho que sabemos que es lo que el mercado necesita y con la premisa de tomarnos nuestra propia medicina, ya que está siendo una iniciativa que se va construyendo sobre la marcha, involucrando desde el principio a los que queremos que sean los participantes y aplicando las propias técnicas que se enseñarán en el programa. De esta forma lo primero que hemos hecho para diseñar el Máster ha sido hablar con quienes creemos que pueden estar interesados en participar y posteriormente co-crear juntos las bases del programa.

• Entrevistas a los futuros participantes. Hemos entrevistado a los posibles participantes, con niveles diferentes, de Senior a Head, de Project manager a Business manager, y de diferentes Teams dentro de Sngular, gracias a lo cual hemos podido sacar una idea general sobre sus experiencias en liderazgo de equipos. Casi todos han llegado a su actual posición por experiencia, años de práctica, y estar rodeados de otros líderes que les han ayudado a crecer. Con ellos hemos hablado de liderazgo de equipos, de sus experiencias, las dificultades que han experimentado y de cómo las han superado. También les hemos preguntado por su visión al respecto del negocio y de la gestión de los proyectos donde participan donde también se han tenido que enfrentar a muchos retos y donde el aprendizaje adquirido resultará de gran valor para construir este Máster.
• Taller de Co-creación. Esta ha sido otra de las actividades que nos está ayudado a diseñar el Máster, juntando a un buen número de líderes tanto de Sngular como de Teamlabs que pudimos trabajar y debatir para entender cuáles pueden ser las necesidades, conocimientos o habilidades que necesitan aprender los participantes en el programa en relación con el liderazgo de equipos, negocio, tecnología y gestión de proyectos.

De curso a Laboratorio de Aprendizaje Radical

Aún no hemos puesto en marcha el MBA y ya estamos pivotando sobre el concepto inicial, porque la idea de realizar el MBA al uso, dista mucho del modelo de aprendizaje con el que trabaja TeamLabs y correspondientemente puede ser esta una gran oportunidad para poner en práctica la idea de Laboratorio de Aprendizaje Radical hasta sus máximas consecuencias. Porque un laboratorio no es algo que empieza y acaba, como puede ser un experimento, sino que es algo que tiene continuidad a lo largo del tiempo y correspondientemente tiene todo el sentido que ya que nos ponemos con este proyecto tan motivador lo hagamos de forma diferente.

Con lo cual lo que nos está rondando la cabeza actualmente es cómo podemos llevar al modelo de Máster hacia el aprendizaje continuo y la mentalidad de aprendizaje, que son los estandartes que queremos ondear desde Sngular y TeamLabs en relación el tipo de talento con el que trabajamos y que queremos potenciar a través de esta iniciativa.

Y por lo tanto, si lo que queremos es construir un Laboratorio de Aprendizaje Radical enfocado en el liderazgo de equipos, lo primero en lo que debemos trabajar es en la temporalidad, porque claramente un Máster es algo que comienza y acaba, donde se trabajan una serie de temas y donde al final se obtiene un título, pero en este caso lo que queremos es que los participantes nunca paren de aprender y compartir lo que van aprendiendo.

Así que tenemos un gran reto por delante, porque no solo se trata de crear el Máster ideal para aquellos que quieren liderar equipos en el mundo de la tecnología, sino también construir un modelo de aprendizaje para estos profesionales que les introduzca en nuevas dinámicas, la adopción de nuevos hábitos y el desarrollo de una nueva mentalidad. Todo ello enriquecido por el acompañamiento que recibirán de los mentores, que a modo de investigadores experimentados podrán aportar su visión al respecto de cómo trabajar en este laboratorio que estamos inventando.

Liderazgo de equipos de alto rendimiento

Y para terminar con este relato sobre cómo estamos diseñando el MBA de Sngular creo que vale la pena pensar en la gran oportunidad que tenemos por delante si nos apalancamos en la idea de equipos y profesionales de alto rendimiento, ya que es algo que tarde o temprano debe llegar a las empresas.

Aunque a muchos les genere desconfianza hablar de exigencia en el ámbito de la empresa, porque parece que lo que quieres es explotar a los trabajadores, lo cierto es que en el mundo del deporte y del arte la exigencia es lo más característico de la profesión, ya que ningún deportista ni artista alcanza el éxito sin exigirse a si mismo mejorar cada día y con ello alcanzar un nivel de excelencia que le diferencia de sus competidores.

Entonces si somos capaces de transmitir la importancia de la exigencia y la excelencia, como parte de las características de los equipos de alto rendimiento, lo que ocurrirá es que no habremos creado solo un MBA o o un Laboratorio de Aprendizaje Radical, sino una nueva forma de liderar, de emprender, de trabajar y de innovar.

Etiquetas: aprendizaje, liderazgo, MBA, Sngular, teamlabs

A veces una forma de actuar cuando lo que tienes delante no te gusta es hacer todo lo contrario, usar el «pensamiento contrario» y convertirte en un «optimistic contrarian». Por ejemplo, ahora que toda la bolsa y las crypto se derrumban, puedes optar por huir bajo el pánico, como hace la mayoría, o analizar la situación, revisar tus creencias y apostar por aquello por lo que realmente estés convencido.

En el ámbito de la educación, muchos están convencidos de que el modelo taylorista, que ha imperado en los últimos siglos, donde es más importante aprobar que aprender, ya no funciona, sin embargo no son capaces de romper con los elementos que conforman dichos sistema: clases, profesores, alumnos, contenidos, exámenes, notas…

Es cierto que algunos se han lanzado a cambiarle el nombre a cada uno de estos elementos, incluso a modificarlos en cierta forma, pero romper por completo con el modelo y empezar desde cero a plantear un nuevo modelo de aprendizaje muy pocos han sido capaces de hacerlo.

Y entre los que se han atrevido a romper con lo establecido destaca el trabajo que se realiza desde hace 10 años en el grado LEINN de TeamLabs como un ejemplo de que realmente es posible empezar de cero para construir un nuevo modelo de aprendizaje que prescinde de todo aquello que ya no aporta utilidad.

Por ejemplo, cuando se trata de aprender a crear, gestionar y liderar empresas, ya no es posible aplicar los criterios tradicionales, porque las empresas actuales son muy diferentes a las de hace décadas y sobre todo aquellas empresas que van a perdurar serán tremendamente diferentes a las tradicionales. Los conceptos de transformación digital y cultural son buen reflejo de ello.

De esta forma cuando piensas en lo que ha hecho el grado LEINN te encuentras con que han sido capaces de aplicar el modelo mental de los primeros principios al ámbito del aprendizaje, eliminando todo aquello que resulta superfluo y enfocándose en lo único que realmente ha permanecido durante siglos y que seguirá permaneciendo para siempre, la persona que aprende.

Y una vez que nos enfocamos en la persona que aprende y la convertimos en protagonista de su propio aprendizaje, ya podemos acompañarla con otros elementos, como puede ser aprender en equipo, contar con mentores que guíen su proceso de aprendizaje, trabajar en proyectos reales para aprender solo lo que resulta importante e incluso desarrollar un modelo propio de evaluación.

De esta forma se produce una verdadera desintermediación o descentralización académica, porque se eliminan los intermediarios ineficientes (clases, profesores, contenidos, exámenes, …) para dotar al aprendiz de la autonomía suficiente para que el tiempo que dedique al proceso de aprender lo haga en las mismas condiciones que tendrá cuando lo ponga en práctica

Escuela de líderes digitales

Y cuando hablamos de preparar a los líderes de las empresas del futuro no podemos obviar que esas empresas tendrán que ser digitales, porque el software se ha comido el mundo y si la transformación digital ya no es opcional, también se hace urgente la transformación cultural que aporte un cambio de mentalidad al respecto de cómo se relaciona la empresa con los clientes, los trabajadores y su entorno.

Para todo esto es para lo que se preparan durante 4 años los Digital Leaders que participan en el Grado LEINN y cuyos resultados podemos conocer a través de los casos de éxito de proyectos desarrollados, que comienzan mientras se están realizando la carrera pero que en muchos casos continúan una vez se han graduado como leinners.

Algunos de los líderes digitales de la cantera de Teamlabs que vale la pena conocer y seguir son:

• Andrea Froiz, responsable de Innovación y Transformación Digital en Carrefour: «empezamos con cero euros pero con el tiempo aprendes a construir proyectos de otro nivel. Este tipo de estudios exigen mucho de ti mismo y un liderazgo personal bastante alto que con esta edad no todo el mundo puede llevar a cabo«.
• Marta Dalmases, Disruptive and Open Innovation Specialist at Iberia: «siempre había querido estudiar Económicas y Finanzas, pero el día que conocí el grado LEINN, en ese momento cambié mi decisión y me di cuenta que quería trabajar mientras aprendía.”
• Pablo Ramos, Data Scientist en Inditex. Siempre activo, despierto y alerta. Formó parte del proyecto de Basik Session. Su inquietud por tomar decisiones en equipo basadas en datos le llevó a especializarse en análisis de datos con inteligencia artificial.
• Pau Pavón, fundador de Examfy y estudiante del grado LEINN de Mondragon Unibertsitatea en TeamLabs Barcelona, ha sido premiado en la categoría EdTech, a la mejor startup de educación, de la prestigiosa competición europea Wise 20 Under 20, que reconoce a los emprendedores de entre 16 y 19 años más prometedores de toda Europa.
• Giulia Palma, project manager en el OKR Lab de Sngular: «buscaba algo que no me cerrase puertas, y lo encontré. LEINN es el grado ideal para todas aquellas personas inquietas, con ganas de comerse el mundo, o que quieran vivir bajo sus propias reglas. Liderazgo, Emprendimiento e Innovación son los tres pilares que definen el recorrido educativo de este grado, que se inspira en el modelo de enseñanza finlandés, siguiendo su filosofía de Learning by doing».

Comunidad de jóvenes talentos involucrados en las empresas

Como ves el grado LEINN se configura como una verdadera cantera de talento que se pone a disposición de las empresas y todo tipo de organizaciones, enriqueciendo sobre manera todo el ecosistema de innovación de los lugares en los que se desarrollan. Toda una red de networking de la que ya forman parte varios cientos de profesionales, que poco a poco se van integrando allá donde van, aportando una visión fresca y dinámica al respecto de cómo desarrollar negocios y liderar equipos.

Por esto es tan importante que el grado LEINN se vaya extendiendo por España, desde sus orígenes en la Universidad de Mondragón, con la experiencia consolidada en Madrid y las nuevas aperturas en Barcelona y Málaga, donde como os podéis imaginar también es muy importante que esta comunidad de jóvenes talentos se vaya asentando y aportando su capacidad de para innovar allá donde van.

Las startups fundadas en el grado LEINN

Para terminar con este repaso a todo lo bueno que está aportando el grado LEINN a los jóvenes y a la sociedad, no podíamos dejar de hacer referencia a las startups que han fundado los leinners, ya que son un ejemplo de que la innovación corre por las venas de estos estudiantes que son al mismo tiempo emprendedores.

• Nostoc Biotech co-fundada por Enrique Cat, que formó parte de la primera promoción de LEINN en Madrid, una startup que ya ha llegado a facturar 1 millón criando lombrices y que ha posicionado a su fundador en la lista Forbes 30 Under 30.
• Hemper, co-fundada por Gloria Gubianas, de la segunda promoción de LEINN en Madrid, premio Mujer Emprendera del año en 2019. Se dedica al diseño y venta de moda sostenible y está logrando un importante apoyo por parte de inversores.
• Talent Class, co-fundada por los leinners Kiko de Arias y Nacho Carrera.
• Sheedo Studio, co-fundada por los leinners Gala Freixa y Gonzalo Mestre.

Etiquetas: aprendizaje, LEINN, liderazgo, networking, startups, teamlabs

Como sabes, una parte importante del trabajo que realizamos en Futurizable ha estado enfocado en los últimos años en la divulgación del sistema de gestión por objetivos OKR. Prueba de ello es la newsletter que ahora estás leyendo, los eventos OKR Day y el manual de OKR. Y fruto de este trabajo ha surgido también una importante actividad a nivel de formación , tanto con los cursos de OKR Champion como para empresas.

Así es como poco a poco todo lo que hemos ido haciendo en relación con esta metodología se ha ido encaminando hacia la creación del OKR Lab, en el marco del trabajo que realizamos en Sngular en el ámbito del aprendizaje junto con Teamlabs y ahora es cuando vemos que más podemos aportar por la experiencia y el conocimiento que hemos ido adquiriendo, resultado de lo cual surgen los OKR4Learning.

Por qué usar OKR para mejorar el aprendizaje

OKR se ha usado y se sigue usando para distintos fines. Desde sus inicios ha servido para establecer las prioridades en el marco de la estrategia de una organización, hasta opciones más actuales como plantear cómo deben afrontarse los retos relacionados con la sostenibilidad. Por eso desde Sngular pensamos que también tiene bastante sentido pensar en usar este sistema de gestión por objetivos enfocado en los resultados para definir los objetivos de aprendizaje de una persona o de un grupo de personas que participan en un programa de aprendizaje y establecer los resultados clave que nos permitirán conocer el grado de conocimiento alcanzado durante ese programa

Dime cómo evalúas y te diré cómo enseñas

Del mismo modo que las grandes corporaciones logran fijar objetivos, utilizando OKR para establecer resultados clave y tareas, que les permitan mantenerse alineados, podemos hacer lo mismo aplicado al aprendizaje, evolucionando de esta manera el método de evaluación tradicional basado en exámenes, hacia otro más ágil y que premie la experimentación, además del trabajo y aprendizaje entre pares.

Así que el reto es sustituir los exámenes, por un modelo de evaluación contínua, pero en el que además sea el participante el que forme parte de las decisiones al respecto de qué aprender, cómo aprenderlo y cómo saber que lo que está haciendo realmente le está ayudando a adquirir los conocimientos y habilidades esperadas. Todo ello acompañado por un mentor, que es el rol que pasa a tomar el profesor que cede al alumno el protagonismo en el proceso de aprendizaje.

Cómo empezar a trabajar con los OKR4Learning

Lo primero que tenemos que considerar es que esta nueva forma de trabajar supone una ruptura con el modelo anterior y correspondientemente esto puede hacer que surja un conflicto interior, porque lo nuevo y desconocido puede generarnos inquietud e incluso rechazo. Por lo tanto es importante realizar este proceso con la mente abierta, conscientes del beneficio que podemos obtener y con una actitud de prueba y error, porque lo que está claro es que esta nueva forma de trabajar no va a funcionar a la perfección desde el primer día.

También es recomendable que cuando vayamos a diseñar los OKR4Learning recurramos a herramientas que nos ayuden a fomentar la creatividad, como puede ser el Design Thinking, porque comenzar a pensar delante de un papel en blanco puede ser muy duro y por lo tanto siempre ayudará apoyarnos en dinámicas de trabajo colaborativo donde todo el mundo pueda aportar, opinar y reflexionar al respecto de los retos de aprendizaje que quiere afrontar.

La visión de Rubén Jerónimo sobre los OKR4Learning

¿Qué son los OKR4Learning?

OKR4Learning es ahora mismo una herramienta dentro de un proceso de búsqueda de alineamiento estratégico entre los objetivos más generales con los propósitos individuales de aprendizaje y cómo impactar en la cultura de equipo de manera que surjan nuevas oportunidades por el mero hecho de ampliar el área de conocimiento del mismo equipo.

OKR4Learning se enmarca en el proceso de extracción de objetivos (a partir de retos y contextos definidos en pasos anteriores) y planificación estructurada y organizada. Genera resultados de aprendizaje que avalan la adquisición de competencias de la persona implicada y conecta con el pulso del equipo, consolidando acciones concretas más allá de la gestión propia y produciendo evidencias que permiten transitar del conocimiento tácito al explícito.

¿Cómo pueden los OKR4Learning ayudar a mejorar el aprendizaje a nivel profesional?

OKR4L permite trabajar de manera autónoma, pero su fuerza radica en la aplicación sobre todo en el contexto del equipo. Por lo tanto, nunca se desliga del puesto de trabajo o si se desvía, es teniéndolo siempre en el radar, ya que es parte muy importante del contexto. De esta forma, la unión entre los propósitos individuales con los objetivos estratégicos nos asegura varias cosas:

• Oportunidad de aplicación en contexto y proyecto real, vinculado a nuestro trabajo
• Auditoría del conocimiento individual y de equipo
• Planificación estructurada
• Gestión de la documentación y flujo de la información
• Sensación de pertenencia al proyecto y de retorno individual en forma de aprendizaje
• Refuerza sentimiento de equipo robusto al ser transparente con los resultados concretos

La visión de Irati Lekue sobre los OKR4Learning

¿Por qué son importantes para ti los OKR?

Una de las cosas más potentes o que a mí más me gustan del sistema OKRs es justamente que te ofrece un marco de actuación para que las personas puedan ser autónomas y puedan tomar decisiones. Y eso de alguna manera da libertad y da flexibilidad a los equipos para que puedan liderar su propio trabajo y así todo fluya mejor.

Además gracias a OKR te haces partícipe del propósito y de los objetivos que hay que cumplir. También te haces responsable de cómo tú estás aportando a todo ello. Entonces, aparte de fomentar la motivación, también fomenta y ordena la responsabilidad y la libertad de poder tener ese margen de decisión alineado con la estrategia de la organización en la que participas.

¿Cómo usáis los OKR4Learning en Teamlabs?

El modelo de aprendizaje del grado LEINN se basa en distintos elementos. Uno de ellos, es que los equipos y las personas auto lideran su propio proceso de aprendizaje. También lo hacen desarrollando proyectos emprendedores reales. Entonces, el sistema de evaluación como acompañamiento de los leinners, que es como llamamos a las personas que hacen este grado, consiste en marcarles unos indicadores clave y unas evidencias que tienen que mostrar, de cosas que han hecho, cosas que han aprendido y resultados que han obtenido.

De alguna manera lo que es el grado les marca unos mínimos a los que tienen que llegar y después cada una de las empresas que van conformando, a las que llamamos Team Company, se marcan los objetivos de lo que quieren conseguir.

Desde un inicio vimos que esto tenía muchas similitudes con el sistema OKR, ya que tenemos unos objetivos más aspiracionales que son los OKRs generales de la compañía y luego nosotros como equipo tenemos que decidir a dónde vamos y cómo lo queremos lograr. Entonces, desde que descubrimos lo OKR, vimos que tenían total coherencia con nuestro modelo y al final nosotros lo que humildemente queremos proponer y ofrecer, es llevar nuestra metodología a otras corporaciones o a otras universidades para que puedan evolucionar la manera de aprender, para generar innovación y desarrollar competencias en distintos contextos.

Entonces, ¿por qué usar OKR4Learning?

Porque es un sistema que permite a cada una de las personas tomar decisiones. Liderar su propio proceso de aprendizaje y que tenga sentido para la propia persona y para el trabajo que se está desarrollando, En este caso los proyectos o las tareas del día a día de un profesional.

Además uno de los mayores valores añadidos de utilizar los OKR4Learning, es que nos llevan a reflexionar sobre el impacto que va a tener que hayamos aprendido determinados conocimientos. Por ejemplo, puedes plantearte como objetivo aprender a programar o desarrollar una web y no tienes ni idea de cómo hacerlo. Entonces lo primero que decides hacer es una serie de cursos o leer unos cuantos libros. Pero cuando te planteas los Resultados Clave es cuando te haces la pregunta sobre cómo vas a notar que has aprendido lo que necesitas y cómo va a impactar que hayas adquirido esas competencias en tu día a día, o en lo que estás intentando hacer.

Esto es lo que eleva el aprendizaje a otro nivel y lo que hace realmente que incorporemos el concepto de aprendizaje estratégico, que viene a decir que nosotros aprendemos constantemente, somos conscientes de lo que estamos aprendiendo y somos capaces de utilizarlo para construir otras cosas. Al final, cuando utilizamos los OKR4Learning estamos marcándonos el objetivo de lo que queremos aprender, estamos viendo las tareas o las acciones que vamos a llevar a cabo para adquirir esas competencias, pero sobre todo estamos planteando resultados clave, que deben ser una medida del impacto que vas a generar o que vas a conseguir con tu trabajo. Y para mí eso lo cambia absolutamente todo.

No te pierdas el evento de gestión del talento con OKR

Aún te puedes apuntar al evento que organiza Vidiv dedicado a cómo OKR contribuye a Atraer, Gestionar y Fidelizar el Talento en las empresas. Será el martes 14 de junio a partir de las 17 y estará enfocado en cómo aprovechar OKR para potenciar el talento dentro de las organizaciones.

Un evento en el que tendremos la suerte de contar con los siguientes ponentes:

• Gema Gutiérrez Peña, profesora de la Universidad Rey Juan Carlos, contará cuál es el uso efectivo de OKR en las empresas en España y cómo de alineados están los empleados y las empresas, gracias a la investigación resultado de su tesis.
• Mar Guerrero Busquets, Head of Talent and Organizational Development at Esment nos presentará un caso real desde la óptica de un departamento de RRHH, cómo pasar de una evaluación de desempeño tradicional a uno basado en OKR.
• Javier Garzás, Formador y Mentor en 233 Grados de TI, nos contará cómo unir OKR con la gestión de personas en equipos ágiles.
• Javier Martín, Director de Innovación Abierta en Sngular explicará las características de OKR que hacen que sea una buena herramienta para la atracción y fidelización del talento. Repasaremos los errores que debemos evitar a la hora de trabajar con OKR, especialmente en lo relativo a cómo las personas de la empresa trabajan con OKR.

Será un evento en el que podrás aprender un montón sobre cómo aplicar OKR para potenciar el talento dentro de tu organización y aprovecharlo también a nivel profesional para impulsar tu carrera. ¿Te apuntas?

Etiquetas: aprendizaje, OKR, OKR4Learning, Sngular, teamlabs

En el evento OKR Day del 25 de marzo tratamos el tema de cómo aplicar OKR en las startups y ahora queremos compartir algunas ideas al respecto para los que estéis pensando usar esta metodología en una nueva empresa innovadora.

Cuando hablamos de aplicar OKR en una startup lo primero que tenemos que tener en cuenta es que si ya de por sí OKR es un sistema que debe ser flexible cuando se aplique en cualquier tipo de organización, en el caso de las startups, al encontrarse en proceso de validación de su modelo de negocio, hay que ser aún mucho más flexible porque los periodos de validación con los que se suele trabajar son menores a los 3 meses que duran los ciclos normales de OKR. Esto puede hacer que cambiemos el periodo de estos ciclos, haciéndolos más cortos por la necesidad de tomar decisiones en plazos de tiempo menores y también que nos veamos en la necesidad de cambiar alguno de los OKR o alguna de las partes de un OKR dentro de un mismo ciclo si las circunstancias han cambiado.

Pero esta necesidad de máxima flexibilidad que tienen las startups no quita para que puedan aprovechar muchas de las bondades que ofrece este sistema de gestión por objetivos, ya que por poco que se haga siempre será mejor que hacer nada. A este respecto se podría decir que la gestión por objetivos funciona igual que el ejercicio físico, algo que se explica muy bien en este podcast, donde aquellos que comienzan a hacer ejercicio pronto ven los beneficios que les aporta, por poco que hagan. Así en el caso de OKR, el hecho de salir del caos del día a día, pararnos a pensar para definir prioridades, cómo vamos a medir los avances en su consecución y compartirlo con todo el equipo ya puede aportarnos grandes beneficios.

Y del mismo modo que es mejor hacer poco que no hacer nada, en lo que a ejercicio y OKR se refiere, al respecto del perfeccionismo también es importante saber que no hay que ser un gran experto en OKR para sacar provecho de esta metodología y ni mucho menos tiene que impedir que la usemos el hecho de que no lo vayamos a hacer todo perfecto. Por lo tanto igual de importante que es empezar, lo es también volver a empezar cuando hemos tenido algún problema y ha sido necesario abandonarlo por un tiempo. Porque esto es bastante habitual y no pasa nada por reconocer los errores, aprender de ellos y empezar de nuevo con ilusiones renovadas.

Finalmente y relacionado con esto de aprender de los errores, otra de las razones para usar OKR en las startups es que la metodología nos vaya acompañando a lo largo de todo el crecimiento de la empresa, porque de hecho es una de las grandes ventajas que puede aportarnos al facilitar el alineamiento y la coordinación, desde que somos pocos hasta el momento en el que la organización haya crecido tanto que podamos sacar el máximo provecho a este sistema.

Últimos días para apuntarte al curso de OKR Champion del mes de marzo

La semana que viene realizaremos la edición 21 del curso de OKR Champion certificado por Sngular. Será los días 29, 30 y 31 de marzo de 17 a 19h de forma online a través de zoom.

Convertirte en especialista en OKR Champion es una gran oportunidad a nivel profesional ya que podrás contribuir en los procesos de transformación digital y cultural de las empresas, que tan necesarios resultan en estos momentos de incertidumbre. Además aprenderás todo lo necesario para aplicar esta metodología a nivel personal y en las empresas, con casos prácticos y feedback personalizado.

Etiquetas: aprendizaje, OKR Champion, OKR Day, startups