The Right Kind of Wrong: Cartografía del Error

Durante décadas, el fracaso ha sido visto como algo a evitar a toda costa, a la gente le pagan para no equivocarse. Sin embargo, la profesora de Harvard Amy Edmondson propone una visión más refinada, que distingue entre errores evitables, inevitables e incluso deseables. Su tipología, recogida en The Right Kind of Wrong, es una invitación a abandonar la dicotomía éxito-fracaso y adoptar un enfoque más crítico sobre cómo las personas y las organizaciones aprenden.

En Intuir, creemos que aprender a fallar de forma inteligente es uno de los secretos mejor guardados de las organizaciones más innovadoras. Y que los agentes de inteligencia artificial pueden ser aliados poderosos en ese camino.

No todos los errores son iguales

Edmondson clasifica los errores en tres tipos, y entenderlos cambia radicalmente nuestra relación con el fracaso:

Errores básicos Estos son los fallos evitables, los que suceden por descuidos, falta de atención o por no seguir procedimientos establecidos. Cosas como olvidar un paso en una receta o enviar un email al destinatario equivocado. Son errores que deberíamos minimizar al máximo.

Errores complejos Ocurren cuando interactúan múltiples factores en sistemas complicados. Un fallo en una cadena logística global o un mal diagnóstico médico en un contexto con síntomas contradictorios son ejemplos claros. No siempre hay un único culpable, y entender qué pasó requiere análisis profundo.

Errores inteligentes Estos son los errores que queremos fomentar. Son el resultado de experimentos bien diseñados, con una hipótesis clara y un objetivo concreto: aprender. Se dan en contextos de incertidumbre, donde no hay respuestas claras, y nos permiten avanzar hacia nuevo conocimiento. Tienen un riesgo limitado y un valor altísimo.

Agentes de IA: aliados para fallar mejor

En un mundo ideal, deberíamos evitar los errores básicos, entender los complejos y multiplicar los inteligentes. Pero en la práctica, no siempre tenemos el tiempo ni los recursos para hacerlo. Aquí es donde entran los agentes de inteligencia artificial.

Los agentes de IA pueden ser entrenados para detectar y prevenir errores básicos de forma constante y precisa. Pueden revisar datos, validar pasos, monitorear procesos. Actúan como un sistema nervioso adicional que no se distrae, no olvida y aprende de cada pequeño desvío.

También pueden ayudarnos a navegar errores complejos. Analizando grandes volúmenes de datos, identificando patrones ocultos, o simulando escenarios para entender causas probables. Nos permiten tomar decisiones más informadas en sistemas donde la intuición humana ya no basta.

Pero lo más interesante ocurre cuando usamos IA para diseñar errores inteligentes. Los agentes pueden lanzar pequeñas hipótesis, probar nuevas estrategias en entornos controlados, y recolectar información valiosa. Todo esto a una velocidad y con un costo que sería imposible para un equipo humano. Así, se convierten en catalizadores de creatividad. No reemplazan la innovación humana, pero la aceleran.

Fallar no es el problema. Fallar mal, sí.

El verdadero riesgo no está en equivocarse, sino en no saber cómo. Las empresas que castigan todo error pierden agilidad. Las que celebran cualquier error, se desgastan. Pero las que aprenden a diferenciar, a prevenir los fallos innecesarios y a apostar por los errores que enseñan, tienen una ventaja única.

Los agentes de IA no vienen a eliminar el error. Vienen a ayudarnos a fallar mejor. A convertir el miedo al fracaso en una herramienta de aprendizaje continuo. Y, sobre todo, a recordarnos que innovar no es tener siempre la razón, sino explorar lo desconocido con inteligencia.