Cómo salió freee del «mar de información»: el modelo askAny y la base de conocimiento en la era de la IA

Niimura explicó primero un problema común a las startups en pleno crecimiento. Si aumenta el número de personas, inevitablemente aumenta también la información. Sin embargo, como la cantidad de información que puede manejar una sola persona es limitada, aunque la organización crezca, el conocimiento solo se gestiona dentro del alcance que cada individuo puede abarcar. Si a eso se suma el teletrabajo, se reducen los puntos de contacto entre las personas, la comunicación se debilita y la circulación de la información también se reduce.

Lo que Niimura destacó especialmente fue la relación con la IA. Muchas startups intentan recopilar información con IA, pero no basta con que la información simplemente exista: sin contexto, la IA no puede manejarla bien. Según Niimura, la valoración de Atlassian es que las empresas que aspiran a aprovechar la IA pero no logran resultados quizá no estén gestionando bien el conocimiento, que es el paso previo. Iijima añadió que quizá también influya que, en la fase de crecimiento, se contratan uno tras otro perfiles clave con rango de jefe de departamento y cada uno trae su propia forma de trabajar.

En freee, los empleados que se incorporaron a partir de 2022 representan alrededor del 70 % del total. Inamura también entró en abril de 2022 y cuenta que, en comparación con aquella época, la plantilla se ha multiplicado varias veces.

Era algo cotidiano que las personas recién incorporadas estuvieran en la situación de «no sé dónde está cada información» o «no sé a quién preguntar qué», e Inamura recuerda que, literalmente, en todas partes se producían situaciones de «ahogarse en el mar de información». Como no se encontraban los documentos, se acababan creando desde cero; es decir, también era habitual «reinventar la rueda».

Lo que preocupó a Inamura fue que, si el crecimiento continuaba así, el coste de las búsquedas y el de resolver las dudas de las personas aumentarían en proporción a la expansión de la organización. Eso ralentizaría el negocio y elevaría los costes. Según explicó, fue en esa época cuando empezó a crecer en la empresa la idea de que no era un asunto que bastara con que resolviera el departamento de TI, sino un problema de toda la compañía.

Hacia 2022, cuando Inamura se incorporó, las preguntas y solicitudes de trabajo entre equipos se hacían principalmente mediante Google Forms o la red social interna. En la red social había un grupo por equipo, y las preguntas y solicitudes se lanzaban allí. Pero de ese modo no se sabía a quién preguntar qué. Así nació «askAny», un servicio que centralizaba en un único punto las consultas al back office, como contabilidad, gestión laboral y el departamento de TI, con el objetivo inicial de acabar con el «peloteo» de un departamento a otro.

La forma de ponerlo en marcha reflejaba uno de los criterios de valor que freee considera importantes: «Output → pensamiento». Según explicó Inamura, la idea es que, en lugar de darle vueltas y dudar a la hora de lanzar algo, si primero se produce un resultado, se obtienen comentarios tanto buenos como malos y, en consecuencia, se puede crear algo bueno en poco tiempo. askAny también empezó a funcionar con las herramientas existentes. Se recibían las consultas de cada equipo a través de la red social interna, se derivaban al equipo adecuado y se iban acumulando las preguntas y respuestas en una hoja de cálculo.

El lanzamiento funcionó bien, pero las preguntas y respuestas acumuladas en la hoja de cálculo seguían siendo conocimiento exclusivamente para uso interno del equipo de askAny. No se llegó a publicarlas dentro de la empresa para que los empleados las consultaran y resolvieran sus dudas por sí mismos. Como se consideró que la operativa en sí era buena, se decidió en unos tres meses cambiar a una herramienta que permitiera escalarla aún más.

En respuesta a una pregunta de Iijima, Niimura explicó el patrón típico de esta adopción improvisada de herramientas y sus riesgos. Los equipos suelen empezar a funcionar con las herramientas que ya usaban antes o con las que trae alguien del equipo que las conoce bien. En una fase en la que la organización crece rápidamente y surgen equipos uno tras otro, esto es aún más probable, porque cada equipo se concentra en poner en marcha cuanto antes su propia cultura.

Sin embargo, como resultado, el conocimiento acumulado en las herramientas queda fragmentado y no puede aprovecharse en toda la empresa. Según Niimura, las herramientas adoptadas por cada equipo a veces no pueden mantenerse como plataforma, y puede llegar a ocurrir que los datos anteriores dejen de ser utilizables. Entre los motivos de adopción están el coste o la familiaridad con la herramienta, pero la causa principal que señaló Niimura fue que no hay nadie que diseñe cómo gestionar el conocimiento en toda la empresa. Sin ese diseño, las herramientas se vuelven individuales, los datos se dispersan y, como se dijo antes, se pierde el contexto cuando se intenta aprovecharlos con IA. La opinión de Niimura es que, para una empresa que pretende crecer apoyándose en el conocimiento, la proliferación de herramientas individuales supone un gran riesgo.

Cuando se abordó la selección de herramientas en serio, Inamura tenía entonces dos grandes problemas. Uno era gestionar de forma ágil las preguntas, consultas y solicitudes de trabajo. El otro era acumular como base de conocimiento lo generado al atenderlas, para poder aprovecharlo eficazmente dentro de la empresa.

Como factores decisivos para elegir los productos de Atlassian, Inamura citó tres: «que se pueda empezar en pequeño», «que tenga escalabilidad» y «que se pueda empezar de forma barata».

En cuanto al bajo coste, el modelo de licencias de Jira Service Management fue determinante. Solo necesitan licencia los miembros que realmente atienden los tickets, y los empleados en general pueden usarlo prácticamente gratis. En aquel momento la plantilla ya era considerable, pero quienes atendían tickets eran algo más de una decena, por lo que se pudo lanzar pagando solo las licencias de esas personas. Además, si se combina con Confluence y se van acumulando artículos, los empleados pueden encontrar el conocimiento por sí mismos y resolver sus dudas antes de preguntar. Inamura comenta que también este punto le resultó atractivo.

En cuanto a la escalabilidad, la atención mediante la red social interna era de tipo flujo, y existía el problema de que el historial de atención se perdía con el paso de los mensajes. No se acumulaban bien ni el conocimiento ni el historial de atención. Al convertir las consultas en tickets, las preguntas y respuestas y el historial de trabajo se acumulan como una base de datos, y es posible agregar, analizar y mejorar a partir de los datos. Se consideró que esto conduciría a la posterior ampliación del uso, es decir, a lograr la escalabilidad. Iijima coincidió en que poder empezar de forma barata y seguir usándolo a largo plazo es algo que preocupa a muchos empresarios, incluido él mismo.

Niimura presentó de nuevo la gama de productos. El concepto de los productos de Atlassian es sacar el máximo partido del potencial de los equipos. Según explicó, aquí «equipo» no se refiere solo a unidades pequeñas como proyectos o departamentos, sino que se concibe toda la empresa como un único gran equipo.

Entre los productos principales, Jira se encarga de la gestión de tareas y la implantación de procesos de negocio, y Confluence, de la gestión y el intercambio de conocimiento. También están Jira Service Management, productos de apoyo a la gestión empresarial y productos de apoyo al desarrollo de software, entre otros. Según Niimura, combinándolos se puede vincular el conocimiento con «de quién es el trabajo» y «qué organización es». De este modo se aporta contexto a la información y se puede ayudar a crear los cimientos de una gestión del conocimiento que pueda aprovecharse con IA.

Sobre la escalabilidad, Niimura explicó que se puede dar servicio desde organizaciones de unas pocas personas hasta empresas de decenas de miles. Además de adaptarse al número de usuarios, destacó como característica la posibilidad de ir añadiendo funciones como la gestión de usuarios o la seguridad a medida que crece la empresa.

Inamura explicó que fue hacia mayo de 2023 cuando se hizo evolucionar askAny combinando Jira Service Management y Confluence, y mostró un gráfico en pantalla.

Antes de la implantación, la atención se hacía a través de la red social interna. Al centralizar las consultas, su número (la suma del naranja y el rojo en el gráfico) siguió aumentando durante un tiempo. En mayo, al implantar Jira Service Management, la línea azul empieza a crecer de forma sostenida. El azul representa el número de visualizaciones del conocimiento acumulado en Confluence. Según Inamura, estos datos confirmaron que, al consultarse el conocimiento, aumentó la tasa de autorresolución y disminuyó el número real de tickets.

En freee, el mecanismo que consiste en acumular conocimiento para aumentar la tasa de autorresolución y reducir las preguntas y consultas que circulan por la empresa recibió el nombre de «modelo askAny». Fue una iniciativa que empezó como respuesta al «no sé a quién preguntar» y al «peloteo», pero cuando estos resultados se dieron a conocer en la empresa, su uso se extendió. Según contó, equipos como contabilidad o seguridad, que antes atendían las consultas dentro de su propio departamento, en lugar de delegarlas en askAny, empezaron a usar ellos mismos Jira Service Management y a organizar conscientemente su conocimiento en Confluence.

Iijima comentó que, al preguntar previamente a ChatGPT, obtuvo una respuesta en el sentido de que los productos de Atlassian están orientados a ingenieros, y preguntó cómo era su uso en la práctica.

Inamura afirmó que en la empresa se transmitió claramente que acumular conocimiento facilita el propio trabajo, y a continuación compartió también una impresión franca. Inamura no había usado productos de Atlassian antes de entrar en freee y, en la fase de implantación, le resultaron poco accesibles. Como tienen muchas funciones, también había voces en la empresa que decían no saber hasta qué punto había que dominarlas.

Por otro lado, lo que constató de nuevo al usarlos fue la facilidad de integración entre productos. Inamura considera que hay muchas herramientas de gestión de tickets, de gestión de proyectos y de gestión del conocimiento, pero pocas que lo resuelvan todo en una sola. Lo atractivo de los productos de Atlassian, según explicó, es que al combinarlos se pueden gestionar y usar como si fueran una sola herramienta. freee tiene como misión «Que las pequeñas empresas sean protagonistas en el mundo» y como visión una «plataforma integrada de gestión empresarial» que permita a cualquiera dirigir un negocio. Inamura dijo que comparte con Atlassian el objetivo de que diversas herramientas se conecten por sí solas y faciliten el trabajo de quienes las usan.

Sobre los puntos clave para que la implantación tenga éxito, Niimura afirmó que la adopción de una herramienta es solo el punto de partida. Hay que integrar la herramienta en los procesos de trabajo y llegar a aprovecharla bien como organización. Según Niimura, en los clientes que la dominan bien, el equipo impulsor acompaña a los equipos operativos. No solo enseñan a usar la herramienta, sino que piensan conjuntamente cómo aprovecharla, qué forma de trabajar le saca partido y cómo devolver al trabajo los resultados obtenidos con ella.

Cuando se le preguntó por la diferencia entre las organizaciones que logran dominar las herramientas y las que no, Niimura también hizo hincapié en este acompañamiento. Añadió que la clave para llegar a dominarlas es que no sea una comunicación unidireccional del equipo impulsor hacia los equipos operativos, sino recoger los problemas que surgen al implantar formas de trabajo con la herramienta y trabajar juntos hasta mejorarlos, y poder extender a toda la empresa el saber hacer obtenido con esfuerzo en ese proceso.

En freee, la gestión del conocimiento se incorporó también a los OKR de toda la empresa. Según Inamura, en un contexto de creciente interés entre 2022 y 2023, Confluence se implantó en mayo de 2023. Sin embargo, en aquel momento todavía no era una herramienta de toda la empresa, y cada organización usaba su propia herramienta de gestión del conocimiento.

Inamura piensa que «la fragmentación de las herramientas se convierte en fragmentación de la comunicación», y se decidió unificar las herramientas de gestión del conocimiento. La implantación de Confluence en toda la empresa se decidió a principios de 2024. Como sus efectos empezaron a hacerse visibles, la palabra clave «gestión del conocimiento» se incluyó en los OKR anuales de toda la empresa a partir de «julio del año pasado». Como objetivos concretos, se establecieron para toda la empresa «reducir a la mitad las consultas atendidas por personas» que circulan internamente y «llevar a cero la reinvención de la rueda», y se convirtieron en un mensaje de la dirección. Iijima interpretó que la determinación de llegar a incorporarlo a los OKR es probablemente importante para maximizar el efecto de las herramientas.

No obstante, Inamura señaló entre risas que el hecho de que se incluyera en los OKR de toda la empresa no significaba que todo el mundo fuera a usarlo de forma natural, y recordó que hizo falta una labor constante de fomento del uso.

Como iniciativas básicas, se organizaron sesiones informativas para toda la empresa sobre el manejo básico. Como las personas que se incorporan tienen distintos niveles de experiencia con la herramienta, en la formación para nuevos empleados se explicaban su uso y las normas y directrices internas. También se organizaron eventos para probarla todos juntos.

Pero con eso solo se llega a un estado en el que «se puede usar». Lo que Inamura consideró importante fue que la gente experimentara en primera persona cómo usarlo hacía las cosas más cómodas. En paralelo a la organización de Confluence, en la empresa también se estaba desarrollando un chatbot de IA. La forma que finalmente funciona hoy es un sistema en el que se hacen preguntas a Confluence. Como cuanto más se usa Confluence más crece también el chatbot, se pudo mostrar de forma clara la ventaja de usarlo.

Otra dificultad fue la migración de los documentos existentes. Reunir en Confluence los manuales y el conocimiento que hasta entonces estaban dispersos en Google Drive y otros lugares requiere un gran esfuerzo. Aunque se pidió a cada equipo que avanzara por su cuenta, hubo equipos que no pudieron completarlo. Por eso el equipo de Inamura creó un mecanismo y una estructura para hacerse cargo de la migración, y asumió la organización bajo petición. Inamura también lo citó como una forma de «acompañamiento».

Sobre las perspectivas de futuro, Inamura dijo tener la sensación de haber avanzado bastante en la creación de la base y en su aprovechamiento. Entre los empleados se ha extendido la percepción de que el chatbot de IA interno crece y se vuelve más útil cuanto más se usa, y actualmente atiende unas 10.000 preguntas al mes. También se logró reducir a la mitad las consultas, como se había fijado en los OKR de toda la empresa.

Sin embargo, según Inamura, la base de conocimiento actual no ha pasado de la fase de haber centralizado los manuales y normas que ya existían. El siguiente paso es convertir en conocimiento explícito el conocimiento tácito, como las habilidades y buenas prácticas de las personas de alto rendimiento que se quedan en el ámbito individual, y ponerlo a disposición de todos. Inamura considera que eso contribuirá al crecimiento de los empleados y será útil para los clientes. Para ello, quiere aprovechar la IA. Hasta ahora, el conocimiento se escribía, acumulaba y usaba manualmente, pero el conocimiento se va acumulando de forma natural mientras se trabaja, y la IA ofrece las prácticas adecuadas para el problema de cada momento. Inamura considera que esto empieza a ser factible y afirmó que se propone afrontar ese reto.

A las startups que perciben la importancia de la infraestructura de información pero no han empezado a trabajar en ella, Inamura, advirtiendo de antemano que le parecía presuntuoso decirlo, les señaló dos puntos. El primero, empezar en pequeño y, a partir de lo aprendido, pensar enseguida el siguiente paso y actuar. El segundo tiene que ver con la IA. Aunque la IA se haya extendido tanto y vaya a crecer todavía más, no lo resolverá todo. Inamura considera que el conocimiento y las prácticas propias de cada empresa serán, precisamente en la era de la IA, la fuente de su ventaja competitiva. Por eso, cuanto antes se construya la base de conocimiento, mejor, y recomendó que, si ahora mismo hay una situación caótica, se aborde de inmediato.

Niimura señaló que la aspiración de Atlassian es crecer no solo como proveedor de herramientas, sino como una plataforma que ayude a mejorar la forma de trabajar de sus clientes en su conjunto. Detrás de ello está el concepto de «System of Work». Según explicó Niimura, se trata de la filosofía de Atlassian sobre cómo deberían trabajar las empresas impulsadas por la tecnología, orientada a ayudar a que los equipos tecnológicos y los de negocio colaboren de la mejor manera posible y a que la empresa en su conjunto pueda dejar el mayor impacto posible en el mercado. Niimura dijo que quieren evolucionar hacia una plataforma integrada que respalde el rendimiento de toda la organización, y no el de cada proyecto o departamento.

Para cerrar, Inamura señaló que la creación de la base suele quedar relegada como inversión. En los negocios, la inversión en crear y vender va por delante, pero como consecuencia la base se descuida y es frecuente que el negocio se ralentice. Como la IA ha hecho que el rendimiento de la inversión en la base sea hoy muy alto, pidió que se dedique el mismo esfuerzo a construirla.

Niimura reconoció que, al principio, una base de conocimiento puede parecer un coste elevado para una startup, pero afirmó que, en una sociedad en la que la IA será algo habitual, no será simplemente una inversión para ganar capacidad, sino una plataforma imprescindible. Señaló que Atlassian ofrece licencias gratuitas para equipos pequeños de unas 10 personas, y animó a no invertir mucho de golpe, sino a probar a pequeña escala, acumular experiencias de éxito e ir ampliando poco a poco. Si se hace así, quizá no sea necesario, cuando la organización haya crecido, invertir grandes sumas para reorganizar y volver a integrar la información: esas fueron las palabras finales de Niimura.