Feynman i Dweck: l'avantatge de les empreses que saben aprendre

09 de Maig de 2026

Avui, la majoria de les empreses no tenen un problema de talent, tenen un problema d'aprenentatge. Durant anys, el valor a l'empresa ha estat en saber. Saber més que altres, saber abans, saber millor. Però aquest equilibri s'ha trencat. Avui, en un entorn on la intel·ligència artificial comença a respondre millor, més ràpid i barat que molts equips humans, la pregunta ja no és qui sap més, sinó qui aprèn millor.

I aquí és on dues idees, aparentment allunyades, es tornen radicalment pràctiques per a qualsevol empresa. L'obsessió de Richard Feynman per entendre les coses de veritat. I la distinció de Carol Dweck entre mentalitat fixa i mentalitat de creixement. Perquè el que està en joc ja no és el coneixement, sinó la capacitat de qüestionar-lo.

Deia Feynman: “Si no pots explicar alguna cosa de forma simple, és que no ho entens”. El seu mètode era senzill: intenta explicar-ho, detecta el que no saps i torna a aprendre. Però aquest mètode exigeix alguna cosa poc habitual a l'empresa: humilitat.

Aquí entra Carol Dweck. Dweck distingeix entre dues mentalitats. La fixa, obsessionada amb demostrar que ja sap. I la de creixement, centrada a aprendre el que encara no sap. La primera evita l'error. La segona l'utilitza. I aquí apareix el primer gran xoc amb la realitat empresarial. En massa organitzacions seguim premiant el que respon de pressa, no el que pregunta millor. El que projecta seguretat, no el que reconeix incertesa. El que domina el discurs, no necessàriament el coneixement.

Hem construït cultures on semblar llest té més valor que aprendre. El resultat és previsible: organitzacions plenes d'experts que han deixat d'aprendre perquè creuen que ja no ho necessiten. I això avui no és només un problema cultural. És un problema estratègic.

"El coneixement ja no és escàs. L'escàs és la capacitat de qüestionar-lo, de connectar-lo i d'aplicar-lo amb criteri"

Perquè la intel·ligència artificial ha canviat les regles del joc. El coneixement ja no és escàs. L'escàs és la capacitat de qüestionar-lo, de connectar-lo i d'aplicar-lo amb criteri. Durant anys, el valor en les organitzacions estava a tenir respostes. Avui, el valor està a formular millors preguntes… i a qüestionar les respostes que donàvem per vàlides.

Pensem en un comitè de direcció. Professionals brillants, amb trajectòries impecables, que han construït la seva carrera sobre la base del seu coneixement. Què passa quan aquest coneixement comença a quedar-se obsolet? No sol passar una actualització immediata. Passa alguna cosa molt més humana: resistència.

Frases com “això sempre s'ha fet així”, “el nostre sector és diferent” o “això a la pràctica no funciona” no són arguments. Són senyals. Senyals que estem defensant el que sabem, no explorant el que no entenem. La mentalitat fixa protegeix el passat. La de creixement construeix el futur. Les organitzacions que avancen fan una cosa radicalment diferent: converteixen l'aprenentatge en sistema. No ho deixen a l'atzar ni ho limiten a formació puntual. Ho integren en la seva manera de pensar, decidir i executar.

I aquí apareix una pregunta que ha de fer-se qualsevol consell d'administració: Qui és responsable de l'aprenentatge en aquesta organització? Perquè tots sabem que el que no té amo, no passa. I el que no es mesura, es dilueix.

Si l'aprenentatge no és a l'agenda, no és a l'estratègia. També ens toca redefinir el lideratge clàssic. Un líder ja no és el que més sap, sinó el que genera més aprenentatge. El que fa millors preguntes. El que incomoda prou com per a obrir noves converses. Si l'error es penalitza, l'aprenentatge s'oculta. Si l'error s'analitza, l'aprenentatge s'accelera. Sembla obvi, però poques organitzacions ho practiquen de veritat.

Feynman fugia de la complexitat innecessària. A l'empresa, en canvi, hem convertit la complexitat en símbol de sofisticació. Estratègies que ningú pot explicar, decisions que pocs entenen del tot. Però la realitat és més simple: si no pots explicar la teva estratègia amb claredat, probablement no l'entens prou.

I el que no s'entén bé, s'executa malament. I aquí apareix una altra paradoxa interessant: com més èxit ha tingut una organització, més difícil li resulta aprendre. Perquè l'èxit reforça la mentalitat fixa. Ens convenç que sabem. Que hem trobat la fórmula. Que el passat és un bon predictor del futur. I en el context actual, això és perillosament fals.

"Com més èxit ha tingut una organització, més difícil li resulta aprendre. Perquè l'èxit reforça la mentalitat fixa"

Feynman ho va dir millor que ningú: “No t'has d'enganyar a tu mateix, i tu ets la persona més fàcil d'enganyar”. I aquest és, probablement, el risc més gran, la complaença. No la manca de talent. No la manca de recursos. La complaença. Moltes organitzacions utilitzen la intel·ligència artificial sense qüestionar el model mental des del qual operen. Automatitzen tasques, generen contingut, optimitzen processos… però no revisen com pensen.

I aquest és el problema. Perquè l'eficiència, quan no va acompanyada d'aprenentatge, no transforma res. Només accelera el que ja eres. El veritable avantatge no serà en la tecnologia, sinó en com aprenem a utilitzar-la.

Per això, la pregunta clau ja no és “què sabem?”, sinó “com aprenem?”.

Com aprèn el meu equip?
Com aprèn el meu comitè de direcció?
Què passa quan algú diu “no ho entenc”?
Què passa quan algú s'equivoca?

Perquè aquestes respostes determinen una cosa molt més important del que sembla: la velocitat d'adaptació de l'organització. I en un entorn on el canvi és exponencial, la velocitat d'aprenentatge comença a marcar la diferència. Feynman ho va entendre fa dècades. Dweck li va posar marc teòric. Avui, el repte és portar-ho a la pràctica empresarial.

La intel·ligència artificial no premiarà els qui més saben. Premiarà els qui millor aprenen. I això és una decisió cultural, deixar de protegir el que sabem per exposar-nos al que no entenem. Perquè les empreses no deixen de competir quan perden coneixement. Deixen de competir quan creuen que ja ho entenen tot. I en un món que canvia cada dia, aquesta és, probablement, la manera més ràpida de quedar-se enrere.