Si usted quisiera enseñarle a un niño a montar bicicleta, la recomendación general es bastante simple: use una bicicleta del tamaño adecuado, que permita alcanzar el piso con los pies, quítele los pedales y pídale al niño que se concentre en mantener el equilibrio. Siempre podrá apoyar los pies en el suelo. Con un poco de práctica, en menos de lo esperado, el niño empezará a deslizarse solo y, cuando se vuelvan a colocar los pedales, montar bicicleta será casi inmediato y natural.
Lo interesante es que la práctica es ineludible. Por más claras que sean las instrucciones, aprender a montar bicicleta exige corregir y volver a intentar. Puedes leer todos los manuales que quieras, pero si no te subes a la bicicleta, no aprendes a montarla. Esa característica tiene que ver con el tipo de conocimiento que está en juego. Montar bicicleta es un equilibrio dinámico que demanda micro ajustes motrices que emanan de la coordinación simultánea de nuestros diferentes sentidos. Demanda reflejos que no se piensan: solo se ejecutan. Se aprende con todo el cuerpo, con la práctica y con las correcciones sucesivas en cada contexto.
Michael Polanyi explicó esta distinción entre conocimiento tácito y conocimiento explícito en La dimensión tácita. La idea central es que “podemos saber más de lo que podemos decir”. Friedrich Hayek, desde otra perspectiva, hace la misma distinción para efectos de mostrar cómo los saberes prácticos, situacionales, dispersos —en nuestras costumbres, rutinas o tradiciones— sostienen nuestra vida en común sin necesidad de estar formulados explícitamente.
Esta misma lógica ayuda a entender los alcances y límites de la inteligencia artificial. Las máquinas son poderosas en la gestión del conocimiento explícito, pero no tienen, todavía, ventaja en la dimensión tácita; en esta dimensión, la IA se queda corta porque no siente, no intuye, no sabe de normas no escritas, no interpreta bien los dobles sentidos, es decir, tropieza en lo implícito, en lo emocional, en lo contextual, en lo que requiere criterio. Por ahora.
Notemos que nuestras emociones y sentimientos son, al fin y al cabo, procesadores de información contextual extraordinariamente rápidos y eficientes. Captamos gestos, tonos, latencias, intenciones y empatizamos fácilmente y con toda naturalidad como parte esencial de lo que nos hace humanos. La IA podrá producir frases de consuelo, pero muy dificilmente podrá transmitir la autenticidad que nace de un simple abrazo en silencio.
En el fondo, enseñar a montar bicicleta nos advierte sobre una lección mayor. Al entender que no basta con las instrucciones, que hay que montar la bicicleta, entendemos también que, aunque la IA gestione cada vez mejor el mundo del conocimiento explícito —el de las grandes bases de datos y de los algoritmos—, el mundo de la práctica, las emociones, el criterio, el juicio moral, la intuición, la imaginación, seguirá siendo un mundo eminentemente humano.
Martin A. Naranjo 