El conocimiento experto se une a la inteligencia artificial: el futuro de la IA en Alemania no se decidirá en el centro de datos, sino en el taller

La IA puede acelerar los errores si las empresas pierden el conocimiento de sus especialistas

La ventaja decisiva de Alemania en la era de la IA podría residir donde menos se sospecha: no en enormes centros de datos ni en los modelos de lenguaje más avanzados, sino en la mente y las manos de especialistas experimentados. Su conocimiento se basa en la destreza manual, la mirada experta y la intuición para reconocer cuándo una máquina no funciona correctamente o cuándo un componente necesita una inspección más minuciosa. Rara vez se encuentra en un manual, y no se puede simplemente copiar.

Pero es precisamente este conocimiento empírico el que corre peligro de perderse. Millones de empleados de la generación del baby boom se acercan a la jubilación, mientras que muchas empresas carecen de talento joven. Al mismo tiempo, las empresas están implementando IA, que puede acelerar procesos y reconocer patrones, pero sin el conocimiento de la fuerza laboral, podría estar abordando el problema equivocado. La oportunidad de Alemania, por lo tanto, no reside necesariamente en estar a la vanguardia en la carrera por los modelos más grandes. Reside en combinar de manera efectiva las habilidades humanas y la inteligencia artificial, y en transmitir el conocimiento entre generaciones en ambas direcciones. La pregunta crucial es si las pequeñas y medianas empresas (PYME) aún tienen tiempo suficiente para lograrlo.

China copia máquinas en cuestión de meses. Alemania pierde su conocimiento práctico con el paso de los años, y casi nadie se da cuenta

Quienes hablan del auge de la inteligencia artificial suelen centrarse en lo visible. Hablan de centros de datos, procesadores gráficos, valoraciones multimillonarias, modelos de lenguaje y brazos robóticos que manipulan componentes en segundos. Todo esto se puede fotografiar, mostrar en presentaciones y reflejar en los balances. Pero lo que realmente hará valiosa a una empresa con IA en el futuro reside en algo que no aparece en ninguna fotografía: el conocimiento práctico de las personas que han trabajado con máquinas, materiales, clientes y errores durante décadas.

Una máquina puede replicarse. Un modelo de IA puede desarrollarse, entrenarse y adaptarse a necesidades específicas. Sin embargo, el motivo por el cual un inspector experimentado revisa un punto específico durante las pruebas de aceptación a menudo no se explica en ningún manual. Quizás presenció una falla en una soldadura en ese mismo punto hace quince años. Quizás conoce al proveedor cuyas tolerancias varían entre invierno y verano. Quizás simplemente percibe un ruido en el motor que le indica que algo anda mal. En una situación crítica, este conocimiento determina si una empresa se beneficia de la IA o simplemente comete un error costoso con mayor rapidez.

Esto conlleva una apuesta que, en principio, parece contraintuitiva. Especialmente en la era de la IA, las pymes alemanas podrían tener una ventaja estructural. Esto no se debe a un mejor software ni a centros de datos más grandes, ya que otras empresas están a la vanguardia en ambos ámbitos. La ventaja reside en una institución que, durante generaciones, ha reunido a jóvenes y profesionales experimentados dentro de la empresa. Sin embargo, el éxito de esta apuesta depende de dos preguntas: ¿Qué conocimientos posee una generación que la siguiente aún pueda aprender? ¿Y quién está dispuesto a escuchar también en sentido inverso?

La economía del conocimiento silencioso

La economía emplea un término algo engorroso para describir lo que poseen los trabajadores cualificados con experiencia, los maestros artesanos y los ingenieros: el conocimiento implícito. Este se refiere a habilidades difíciles, o incluso imposibles, de expresar con palabras. La investigación del mercado laboral ha distinguido desde hace tiempo entre el conocimiento explícito, que puede escribirse, comunicarse e incorporarse a los planes de estudio, y el conocimiento tácito, que está integrado en las habilidades manuales, los patrones perceptivos y los juicios. El conocimiento experiencial se considera una forma particularmente desarrollada de conocimiento procedimental. Conecta ambos niveles de tal manera que las personas pueden resolver tareas de forma fiable incluso con información incompleta, bajo presión de tiempo y en condiciones cambiantes.

Desde el punto de vista económico, este conocimiento es notable por tres razones. Primero, es difícilmente comercializable. No existe un mercado donde se pueda comprar el instinto de un inspector de calidad para detectar puntos críticos. En el mejor de los casos, se puede contratar a la persona que lo posee, e incluso así, la transferencia solo tiene éxito si el nuevo entorno le permite aplicar sus habilidades. Segundo, es difícil de copiar. Los planos de diseño se pueden reconstruir mediante ingeniería inversa, las instalaciones de producción se pueden comprar y el software se puede reprogramar. La interacción entre el conocimiento del proceso, la comprensión del cliente y la experiencia con los errores que se desarrolla dentro de una empresa establecida desafía en gran medida esta lógica. Tercero, se pierde si no se transmite. A diferencia de una máquina, que se puede guardar, el conocimiento empírico desaparece con la persona que deja la empresa.

Esta característica es la clave de la competitividad de muchos líderes alemanes de éxito discreto. Su liderazgo en el mercado global rara vez se basa en un único invento espectacular, sino en miles de pequeñas mejoras, en tolerancias de fabricación que otros no pueden igualar y en la capacidad de resolver los problemas de los clientes incluso antes de que estos los expresen. Se trata de un conocimiento práctico acumulado, distribuido entre mentes, manos y departamentos. No aparece en el balance, pero cualquiera que haya presenciado cómo una empresa recibe una avalancha de quejas tras la marcha de dos personas clave conoce su valor.

Por qué la IA también acelera los errores

La inteligencia artificial es, en esencia, un amplificador. Procesa datos más rápido, reconoce patrones en grandes cantidades y automatiza decisiones que antes requerían intervención humana. Esta es su enorme ventaja. Pero también es su riesgo, porque un amplificador no distingue entre señales buenas y malas. Un modelo que aprende de datos incompletos o distorsionados no solo transmite sus debilidades, sino que las amplifica.

En la práctica industrial cotidiana, esto se vuelve muy concreto. Un sistema de inspección de calidad óptica con soporte de IA puede revisar millones de componentes en poco tiempo. Pero si nadie sabe qué patrones de defectos son realmente críticos, inspeccionará de forma fiable los elementos equivocados. Un modelo de lenguaje puede formular ofertas, instrucciones de mantenimiento e informes de prueba en segundos. Si desconoce las preguntas que un cliente exigente formula durante las pruebas de aceptación, entrega documentos bien redactados que fallan en el momento crucial. Un algoritmo de mantenimiento predictivo puede evaluar los datos de los sensores. Pero si carece del conocimiento para distinguir qué desviaciones son inofensivas y cuáles indican un fallo, generará falsas alarmas o una falsa sensación de tranquilidad.

Por lo tanto, la verdadera creación de valor no reside en el modelo en sí, sino en la combinación del modelo con el conocimiento experto. Los modelos básicos y de gran tamaño se producen cada vez más en masa. Están disponibles a través de interfaces, el precio por cálculo está disminuyendo y sus diferencias de rendimiento se reducen. Lo que distingue a una empresa de sus competidores es la capacidad de integrar el conocimiento en estos sistemas. Esto incluye los catálogos de errores que mantiene, los criterios de prueba que ha formulado, las excepciones que reconoce y los requisitos de los clientes que comprende. Sin embargo, los datos son solo una parte de la historia. Lo crucial es el criterio que determina qué datos son realmente relevantes.

Esto conlleva una incómoda constatación para quienes ven la IA principalmente como un medio para ahorrar en mano de obra experimentada. Quienes despiden a las personas con un profundo conocimiento de los procesos justo cuando se están implementando sistemas de IA, privan a estos sistemas de su recurso más valioso. El cálculo puede funcionar a corto plazo, pero a medio plazo resultará en costosos errores.

La brecha generacional en China como lección

Pocos ejemplos ilustran con tanta claridad el papel crucial del conocimiento intergeneracional en el desarrollo económico de un país como China. Durante la Revolución Cultural, la educación superior prácticamente se paralizó. Entre 1966 y 1969, las universidades no admitieron nuevos estudiantes. De 1970 a 1976, solo se aceptaban solicitantes considerados políticamente fiables. No fue hasta el otoño de 1977 que se reintrodujo el examen nacional de ingreso a la universidad, el Gaokao, tras once años de interrupción. El famoso Gaokao de Invierno de ese año marcó un punto de inflexión para toda una generación.

Las consecuencias de esta ruptura fueron inmensas. Una generación perdió años de educación, los maestros fueron perseguidos, el conocimiento se devaluó y, en muchos ámbitos, no se transmitió. Por ello, resulta aún más asombroso lo que sucedió después. La siguiente generación construyó una economía industrial en apenas unas décadas, cuyo ritmo es prácticamente sin precedentes en la historia económica. Cualquiera que haya visitado instalaciones industriales chinas en las últimas dos décadas ha sido testigo de cómo los terrenos se transformaron en parques industriales y los proveedores en líderes del mercado mundial. Hoy en día, China es la mayor nación industrial del mundo. En términos de densidad de robots en la industria manufacturera, el país ha superado a Alemania: con alrededor de 470 robots industriales por cada 10 000 empleados, recientemente superó a la República Federal, y actualmente operan más de 1,7 millones de robots industriales en las fábricas chinas.

Ahora, una joven generación china está desarrollando inteligencia artificial con considerable éxito. Los modelos lingüísticos chinos se han puesto rápidamente al día con las tecnologías líderes del mundo, a menudo con muchos menos recursos que sus homólogos estadounidenses. En un solo país, convergen así tres generaciones con orígenes muy diferentes: una que vivió la ruptura del pasado, otra que afrontó la industrialización y otra que domina las tecnologías digitales con facilidad.

Esto encierra una lección que trasciende las fronteras de China. La convivencia de tres generaciones en un mismo país es un hecho demográfico. Integrar sus conocimientos en una sola empresa representa un desafío organizacional, y uno considerablemente más complejo. El conocimiento práctico de la generación de la industrialización y las habilidades digitales de la generación más joven no se fusionan automáticamente. Deben combinarse mediante relaciones laborales concretas: en la maquinaria, en las pruebas, en la interacción con los clientes.

Cuando la velocidad eclipsa el aprendizaje

Un ejemplo de la provincia de Shandong ilustra la contundencia de este desafío. Un importante fabricante de vehículos y maquinaria agrícola en la ciudad portuaria de Rizhao, con alrededor de 10 000 empleados, gestiona su propio programa de aprendizaje. Su director describió a la Organización Internacional del Trabajo un problema común en muchas empresas industriales: la elevada carga de trabajo de las operaciones diarias dejaba poco tiempo para la formación sistemática de aprendices. La producción era prioritaria y el aprendizaje quedaba relegado a un segundo plano.

Esta observación resulta inquietante. Irónicamente, el ritmo que fortalece a una empresa puede privarla del tiempo necesario para transmitir su experiencia. En una fase de crecimiento donde cada hora de máquina cuenta y los plazos de entrega son ajustados, la hora que un trabajador experimentado dedica a un aprendiz se percibe como un coste. Su beneficio solo se hace evidente años después, cuando el aprendiz resuelve problemas de forma independiente, evita errores y guía a otros. Económicamente hablando, la formación es una inversión a largo plazo con retornos inciertos, ya que el empleado formado puede abandonar la empresa en cualquier momento. Por lo tanto, los mercados centrados en el rendimiento a corto plazo invierten sistemáticamente menos de lo necesario en este tipo de capital humano.

China ha reconocido el problema. Durante varios años, el gobierno ha impulsado el desarrollo de un sistema moderno de aprendizaje que busca integrar mejor la experiencia práctica en el lugar de trabajo con la instrucción en el aula, inspirándose explícitamente en las experiencias europeas. Con apoyo internacional, se han seleccionado empresas piloto, se han desarrollado estándares de capacitación y se han estructurado las fases de formación. Sin embargo, un sistema de este tipo no puede crearse por decreto en tan solo unos años. Requiere empresas que entiendan la capacitación como parte fundamental de su identidad, formadores con cualificaciones pedagógicas y profesionales, títulos reconocidos y un prestigio social para la formación profesional que pueda competir con la vía académica. En una sociedad donde el Gaokao (un tipo de aprendizaje) y los estudios universitarios se han considerado el modelo a seguir durante décadas, esto representa un cambio cultural.

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La ecuación alemana: la demografía se encuentra con la digitalización

Quien deduzca de esto que Alemania puede relajarse está muy equivocado. El modelo alemán tiene una ventaja, pero está sometido a una presión cuya magnitud a menudo se subestima.

Según cálculos del Instituto Económico Alemán (IW), casi 19,5 millones de personas de la generación del baby boom alcanzarán la edad de jubilación en 2036. Al mismo tiempo, la incorporación de jóvenes al mercado laboral es significativamente menor. El resultado neto es una inminente escasez de mano de obra de alrededor de 4,3 millones de personas. Esto va más allá de una simple cifra estadística. Significa que, en los próximos diez años, una parte sustancial de la experiencia y el conocimiento acumulados en las empresas alemanas se perderá debido a la jubilación. Los baby boomers, en particular, representan la fuerza laboral más experimentada en muchas profesiones técnicas, gestión de calidad, mantenimiento y ventas de bienes de capital complejos.

La situación es aún más crítica en la cúpula directiva de las empresas. Más de un tercio de los propietarios de medianas empresas tienen ahora más de 60 años, y otro quinto se sitúa entre los 55 y los 59. La edad media supera los 54 años. Para finales de 2029, alrededor de 109.000 propietarios de pequeñas y medianas empresas planean traspasar sus negocios a nuevos dueños cada año. Al mismo tiempo, cientos de miles de emprendedores planean cerrar sus empresas por falta de sucesores, en lugar de transferir la propiedad. Con cada empresa que cierra, no solo desaparecen los empleos y los ingresos, sino también el conocimiento sobre los clientes, los procesos y los nichos de mercado, que jamás podrá recuperarse por completo.

Los cimientos sobre los que se sustenta la ventaja de Alemania también se están desmoronando. El número de nuevos contratos de formación profesional dual firmados descendió a poco menos de 476.000 en 2025. Esto supone unos 10.000 menos que el año anterior, un descenso del 2,1%, debido principalmente a la menor cantidad de contratos con empresas. Al mismo tiempo, muchas plazas de aprendizaje permanecen vacantes, mientras que algunos jóvenes no encuentran una colocación adecuada. El desajuste entre la oferta y la demanda es un problema recurrente en la política de formación profesional.

El panorama es igualmente dispar en lo que respecta al uso de la inteligencia artificial. En 2025, poco más de una cuarta parte de las empresas alemanas con al menos diez empleados utilizaban tecnologías de IA, frente a una quinta parte el año anterior. El ritmo de crecimiento es notable. Sin embargo, la brecha entre las grandes y las pequeñas empresas es considerable. Más de la mitad de las empresas con al menos 250 empleados utilizan IA, mientras que en las empresas con entre diez y 49 empleados, la cifra no llega ni a la cuarta parte. Actualmente, la IA se está implementando con mayor lentitud precisamente donde el conocimiento empírico es especialmente denso y vulnerable: es decir, en las pequeñas y medianas empresas industriales.

La ecuación alemana, por lo tanto, es la siguiente: un amplio acervo de conocimiento empírico, un número cada vez menor de poseedores de dicho conocimiento, una disminución en el número de jóvenes talentos y una digitalización reticente en las pymes. Esto puede convertirse en una ventaja competitiva, pero solo si es posible asegurar el conocimiento existente en un plazo razonable, transmitirlo y hacerlo utilizable con nuevas herramientas.

Tres generaciones en una misma mesa

Una conversación que tuvo lugar en una empresa mediana ilustra cómo se puede ver esto a menor escala. Tres personas de tres generaciones diferentes se sentaron alrededor de la mesa. El mayor, Dirk, tiene 67 años. Él aporta las preguntas que un cliente podría hacer más adelante, las objeciones surgidas durante las pruebas de aceptación, las consultas críticas sobre durabilidad y la experiencia sobre dónde suelen fallar los proyectos. En el medio se sienta un hombre de 45 años con experiencia en ingeniería mecánica y gestión de calidad; alguien que conoce los procesos, los estándares y la lógica de las pruebas. El más joven, Maxi, tiene 16 años. Él creó la IA de la empresa.

Esta situación desafía un orden tácito que aún prevalece en muchas empresas. Si la decisión sobre quién puede explicar algo a quién se basara en años de servicio, el desarrollador de IA habría sido el último en recibir la autorización. En las jerarquías tradicionales, el conocimiento fluye de arriba hacia abajo, del experimentado al recién llegado, del maestro al aprendiz. En un mundo donde las herramientas digitales evolucionan más rápido de lo que se pueden adaptar las normativas de formación, este flujo unidireccional ya no es suficiente.

El verdadero valor de este triángulo reside en que cada uno aporta algo de lo que carecen los demás. El individuo con experiencia sabe qué preguntas son importantes, pero quizás no pueda traducirlas en un sistema. La generación más joven puede construir sistemas, pero desconoce qué preguntas deben responder. La generación intermedia tiende un puente entre estos dos mundos, estructurando el conocimiento en procesos, criterios y procedimientos de prueba. Solo mediante esta interacción puede surgir una aplicación de IA que no solo funcione técnicamente, sino que también resista el escrutinio de un cliente exigente.

La investigación en recursos humanos se refiere a la tendencia inversa, en la que los jóvenes introducen a los mayores en las nuevas tecnologías, como mentoría inversa. En la era de la IA, esto se convierte en algo más que una herramienta de desarrollo de personal. Se convierte en un requisito previo para que el conocimiento experiencial se integre en los sistemas digitales. Esto exige que las personas mayores estén dispuestas a escuchar a un joven de dieciséis años. Exige que los jóvenes no descarten la pregunta de una persona de 67 años como una falta de comprensión tecnológica, sino más bien como un indicio de un problema que su sistema aún no ha resuelto. Ambas situaciones son más exigentes de lo que parecen, ya que afectan al estatus, la autoimagen y los roles arraigados.

La formación profesional dual como infraestructura de IA subestimada

Aquí es donde entra en juego la fortaleza de las pymes alemanas. Con su sistema dual de formación profesional, Alemania cuenta con una institución que logra precisamente lo que muchas otras economías no consiguen: reunir sistemáticamente a jóvenes y profesionales experimentados en empresas durante varios años, guiados por normas claras. Los aprendices aprenden no solo en la escuela de formación profesional, sino también con maquinaria real, trabajando en pedidos reales de clientes, bajo la tutela de personas con décadas de experiencia en su oficio. El sistema está respaldado por cámaras de comercio, normativas de formación y exámenes, y, a pesar de algunas críticas, goza de un reconocimiento social que otros países envidian.

Hasta ahora, la formación profesional dual se ha considerado principalmente una herramienta para asegurar mano de obra cualificada e integrar a los jóvenes en el mercado laboral. En la era de la IA, está adquiriendo una función adicional, antes ignorada: sirve como infraestructura para la transferencia de conocimiento entre generaciones, en ambas direcciones. El maestro artesano puede enseñar al aprendiz cómo identificar un defecto. El aprendiz puede mostrar al maestro artesano cómo este conocimiento beneficiará a todo el taller mañana, porque sabe cómo estructurarlo en una base de datos, introducirlo en un asistente de IA o traducirlo en un informe de inspección digital.

Este enfoque dual convierte al modelo en una oportunidad potencial para toda Europa. Es improbable que el continente supere a Estados Unidos o China en la carrera por los modelos lingüísticos más grandes y los centros de datos más potentes. Sin embargo, puede desarrollar fortalezas donde la IA se encuentra con la práctica industrial: en la fabricación, el control de calidad, el mantenimiento, la logística y la ingeniería de plantas. En estos campos, el conocimiento práctico de la mano de obra es un recurso crucial, y Europa, especialmente los países de habla alemana con su tradición de formación profesional, posee este conocimiento en abundancia.

Para liberar este potencial, sin embargo, la formación profesional dual debe evolucionar. Las normativas de formación que tratan las competencias digitales únicamente como un aspecto secundario no reflejan la realidad. Los propios formadores necesitan acceso a herramientas de IA y la libertad de utilizarlas en su formación diaria. Las empresas deben proporcionar a los aprendices espacios donde puedan desarrollar y probar sus propias soluciones digitales, en lugar de simplemente adaptarlas a procesos predefinidos. Y el rol del aprendiz debe pasar de mero receptor a participante activo. La legislación europea sobre IA ya obliga a las empresas a garantizar que sus empleados posean las competencias necesarias en IA. La formación profesional dual sería un ámbito idóneo para cumplir con esta obligación, no como una carga burocrática, sino como una inversión.

Del conocimiento maestro a la memoria de taller

¿Cómo se puede traducir este concepto en aplicaciones prácticas para el negocio? La experiencia demuestra que muchos proyectos de gestión del conocimiento fracasan porque parten de un enfoque demasiado abstracto. Se compra un software, se crea una wiki y se espera que los empleados con experiencia aporten sus conocimientos. Esto rara vez sucede, ya que el conocimiento tácito no se puede convertir en texto con solo pulsar un botón, y porque quienes participan simplemente no tienen tiempo en su trabajo diario. Un enfoque más prometedor es aquel que se centra en el trabajo concreto en sí.

Un primer paso consiste en identificar los silos de conocimiento dentro de la empresa. ¿Qué empleados poseen conocimientos exclusivos? ¿Cuáles se jubilarán en los próximos cinco años? ¿En qué etapas del proceso se producen los errores más costosos y quién sabe cómo evitarlos? Este análisis de riesgos de la base de conocimientos es relativamente nuevo para la mayoría de las empresas medianas, aunque resulta tan importante para la viabilidad futura como una evaluación de la maquinaria o la situación financiera.

Un segundo paso consiste en formar equipos intergeneracionales con una misión clara. En lugar de simplemente transmitir conocimientos generales, un profesional experimentado y un colega más joven y con conocimientos digitales colaboran en un problema específico. Podrían, por ejemplo, desarrollar un asistente de IA para solucionar problemas de un sistema concreto, un cuestionario para pruebas de aceptación del cliente o un protocolo de pruebas digitales que documente patrones de error típicos con fotos y explicaciones. El conocimiento no se evalúa de forma abstracta, sino que se hace visible a través del diálogo. El colega experimentado explica por qué presta especial atención a un punto en particular, y el colega más joven formula preguntas hasta que surge una regla comprensible.

Las herramientas modernas de IA simplifican considerablemente este proceso. Las grabaciones de conversaciones se pueden transcribir y estructurar automáticamente. Se pueden vincular fotos y vídeos de flujos de trabajo con explicaciones. Los modelos de voz pueden acceder a documentos de la empresa, informes de quejas y protocolos de prueba, y responder a los empleados en lenguaje natural. De esta forma, se va creando gradualmente un recuerdo del taller que no se acumula polvo en una carpeta, sino que está disponible en el trabajo diario. Los empleados más jóvenes hacen preguntas al asistente digital, que ha aprendido de compañeros con experiencia, y estos últimos comprueban que su experiencia va más allá de la jubilación.

Un tercer paso se refiere a los incentivos y el reconocimiento. La transferencia de conocimiento requiere tiempo, y este tiempo debe planificarse y valorarse. Las empresas que miden a sus empleados más experimentados únicamente por su productividad difícilmente lograrán que compartan su conocimiento. La experiencia de Shandong es aplicable aquí, al igual que en Suabia. Donde el ritmo de la actividad diaria lo eclipsa todo, no se produce la transferencia de conocimiento. Asignar un tiempo fijo para la transferencia de conocimiento, reconocer abiertamente el rol de mentor y utilizar modelos flexibles para la transición a la jubilación, como el trabajo a tiempo parcial o las actividades de consultoría después de la jubilación, son opciones beneficiosas. Estas son particularmente accesibles para las pequeñas y medianas empresas (PYME), que a menudo conocen personalmente a sus empleados más experimentados.

Un cuarto paso es el aseguramiento de la calidad del conocimiento establecido. No todo lo que un empleado experimentado considera correcto lo es realmente. Algunas reglas generales provienen de épocas en las que se utilizaban materiales, máquinas o estándares diferentes. Por lo tanto, la memoria colectiva del taller debe mantenerse, revisarse y actualizarse. En este sentido, la colaboración intergeneracional también puede ser útil. Los empleados más jóvenes cuestionan las prácticas establecidas, los empleados mayores explican sus orígenes y, juntos, deciden qué debe conservarse.

Los límites de la tesis

Un análisis honesto también debe reconocer las debilidades de esta apuesta. En primer lugar, el liderazgo de Alemania en conocimiento empírico no es algo que se dé por sentado. China ha acumulado una vasta base de experiencia industrial en tan solo unas décadas. La generación que impulsó su industrialización posee un enorme conocimiento de procesos, y no es seguro que este conocimiento se transmita con menos eficacia que el conocimiento alemán. Además, las empresas chinas están reclutando activamente ingenieros experimentados de Europa, y las adquisiciones de pymes europeas también han servido, durante años, para la transferencia de conocimiento. El conocimiento implícito es difícil de copiar, pero sin duda susceptible de ser adquirido.

En segundo lugar, una narrativa que se basa principalmente en el conocimiento empírico puede subestimar la velocidad de aprendizaje de las máquinas. Los sistemas de IA modernos aprenden patrones a partir de enormes cantidades de datos que ningún ser humano ha formulado conscientemente. En algunos ámbitos del procesamiento de imágenes, la optimización de procesos y la investigación de materiales, ya superan a profesionales experimentados. Quienes disponen de millones de puntos de datos de sensores y un alto grado de automatización, como es cada vez más habitual en las fábricas chinas, pueden sustituir parte del conocimiento empírico con grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, la tesis del conocimiento experto insustituible no se cumple en todas partes. Es más válida donde las series de producción son pequeñas, las variantes son numerosas y los requisitos del cliente son individualizados, precisamente en la fabricación de maquinaria especializada, la ingeniería de plantas y muchos sectores especializados de empresas medianas.

En tercer lugar, Alemania se enfrenta a problemas que, por muy bueno que sea su sistema de formación profesional, no puede compensar. Los altos precios de la energía, los largos procesos de aprobación, el escaso dinamismo de la inversión, la reticencia a la digitalización de la administración pública y la lenta adopción de tecnologías digitales en las pequeñas empresas están afectando a su competitividad. El descenso del número de contratos de aprendizaje demuestra que el propio sistema dual está bajo presión. Una ventaja que no se aprovecha no es ninguna ventaja.

En cuarto lugar, existe el peligro de la autocomplacencia. La idea del conocimiento experiencial invisible puede convertirse en una excusa conveniente para posponer los cambios necesarios. Quienes confían en las habilidades de su fuerza laboral sin protegerlas, digitalizarlas ni desarrollarlas transforman su mayor ventaja en su mayor riesgo. Porque el conocimiento experiencial que desaparece con la jubilación se pierde irremediablemente.

¿La copia o la habilidad? ¿Qué se pierde más rápido?

A pesar de estas objeciones, la tesis fundamental sigue siendo válida, precisamente porque contiene un claro llamado a la acción. La competencia en la era de la IA no se decidirá únicamente por la potencia de cálculo y el tamaño de los modelos. En gran medida, dependerá de qué empresas y economías logren combinar la experiencia humana con la inteligencia artificial. Los mejores modelos estarán al alcance de todos. La mejor experiencia seguirá siendo escasa.

En esta competencia, Alemania tiene una clara ventaja. Cuenta con una densa red de empresas medianas especializadas con un profundo conocimiento de los procesos, un sistema probado que integra a las distintas generaciones dentro de la empresa y una tradición de valoración de las competencias profesionales en la sociedad. Sin embargo, el tiempo apremia. En los próximos diez años, millones de profesionales experimentados se jubilarán, decenas de miles de empresas buscan la sucesión cada año y el número de contratos de aprendizaje está disminuyendo. La oportunidad para consolidar el conocimiento existente y combinarlo con nuevas herramientas es limitada.

Esto nos lleva a la verdadera cuestión estratégica para Alemania como centro de negocios. China puede copiar una máquina, y a una velocidad que sorprende repetidamente a los fabricantes europeos. Alemania, en cambio, corre el riesgo de perder su experiencia silenciosamente, año tras año, con cada jubilación que no se acompaña de una transición adecuada. Ambas son amenazas. La segunda es más peligrosa porque no acapara titulares y porque es irreversible. Una máquina copiada puede ser superada por una mejor. La experiencia perdida solo puede recuperarse con gran dificultad y de forma incompleta.

La buena noticia es que la solución no tiene por qué residir en programas multimillonarios ni en proyectos a gran escala. Comienza en una mesa donde una persona de 67 años, otra de 45 y un joven de 16 conversan. Cada uno aporta su experiencia y escucha a los demás, independientemente de quién lleve más tiempo en la empresa. Si estas conversaciones se dan en decenas de miles de empresas, con el apoyo sistemático de un sistema modernizado de formación profesional dual y herramientas de IA que visibilizan y hacen accesible el conocimiento, entonces el capital invisible de las pequeñas y medianas empresas (pymes) se convertirá en una ventaja competitiva que ninguna fábrica del mundo puede replicar.

Por lo tanto, la apuesta por Alemania no es una apuesta a la nostalgia, a los talleres tradicionales ni a la superioridad de las virtudes del pasado. Se basa en la voluntad de las generaciones de aprender unas de otras, en ambos sentidos. Quien quiera triunfar debe empezar hoy mismo, mientras las personas cuyo conocimiento está en juego aún trabajan en la empresa.

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