Con la proximidad de las reuniones de planificación para 2024 en AWS, he estado considerando mi proceso de toma de notas. La preparación de una conferencia magistral de re:Invent implica meses de trabajo y numerosas interacciones con personas talentosas que desarrollan productos asombrosos. En cada encuentro, tomo una gran cantidad de notas.
Mis primeros recuerdos de tomar notas se remontan a la escuela primaria. Solía copiar literalmente todo lo que el profesor decía o escribía en la pizarra, desde definiciones hasta tablas de multiplicar. Al estudiar lo que había copiado, me di cuenta de que estaba aprendiendo a codificar, almacenar y recuperar información, algo similar a lo que hace S3.
Sin embargo, este enfoque era más memorístico que analítico.
A lo largo de mi trayectoria educativa, a medida que los temas se volvían más complejos, tuve que replantearme mi técnica de toma de notas. Pasé de ser un simple copista a escuchar, observar y comprender lo que se enseñaba. Por ejemplo, en el pasado, habría copiado una definición como: "La función principal de las mitocondrias es la fosforilación oxidativa para generar ATP a partir de la energía liberada durante la oxidación de los alimentos". La memorizaba sin comprender a fondo su funcionamiento. En cambio, lo ideal habría sido leer la definición y reformularla de manera que tuviera sentido para mí, como: "Las mitocondrias son la central eléctrica de la célula, producen la mayoría de la energía necesaria para las reacciones bioquímicas celulares". Incluso esbozar el proceso en los márgenes. Esto es síntesis, esto es comprensión.
Existen investigaciones que respaldan este enfoque, mostrando que tomar notas palabra por palabra no es tan efectivo para aprender y retener nueva información.
Pluma y papel
Incluso en la actualidad, sigo tomando la mayoría de mis notas a mano. Esta práctica me ayuda a concentrarme y asimilar la información relevante. Dado que no puedo escribir tan rápido como la velocidad a la que hablan, me veo obligado a seleccionar lo más relevante o anotar lo que no entiendo para plantear preguntas más adelante.
El método Cornell
En los últimos meses, he explorado diversos métodos de toma de notas, desde esquemas hasta mapas mentales y gráficos. El Método Cornell ha resultado ser efectivo para mí. Consiste en dividir una página de cuaderno en cuatro secciones: 1/ título, 2/ notas, 3/ palabras clave/preguntas y 4/ resumen. No es solo por mi relación previa con Cornell, sino porque este método fomenta documentar el proceso de pensamiento (haciendo preguntas), sintetizar la información en tiempo real (tomando notas) y resumir en última instancia (escribiendo un resumen conciso).
Este enfoque me permite obtener notas estructuradas, fáciles de revisar y organizar. Más allá de la mera escritura, me permite volver atrás, repasar las preguntas planteadas y cuestionar suposiciones.
Un estudio reciente de Kuniyoshi Sakai, titulado Cuadernos de papel frente a dispositivos móviles: diferencias en la activación cerebral durante la recuperación de la memoria, demostró que aquellos que usaron papel y lápiz tuvieron una mayor retención y recuerdo en comparación con el uso de teclados, tabletas o lápices ópticos. Aunque existe consenso en que la toma de notas, en cualquier formato, ayuda a codificar, retener y recordar información.
Personalmente, prefiero la toma de notas analógicas. Esta práctica me ayuda a memorizar, sintetizar y resumir la información. Al escribir a mano, parece que la información se graba en mi mente de una forma que no sucede con lo digital. Incluso aplico el Método Cornell en la preparación de reuniones, resumiendo la información en mi cuaderno para una asimilación más efectiva. La interacción activa con el texto impulsa este proceso.
Uso de ML e IA generativa
La toma activa de notas y la síntesis de la información tienen un gran valor. Sin embargo, vivimos en un mundo con una cantidad abrumadora de datos para analizar. Aquí es donde el machine learning y la inteligencia artificial generativa jugarán un papel crucial. Algunos ejemplos incluyen:
- Emplear un servicio de transcripción con identificación del hablante para complementar las notas tomadas durante una reunión.
- Utilizar visión por computadora y reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para convertir notas manuscritas en documentos digitales compartibles o almacenables centralmente. Esto resulta útil si aún no se utiliza algo como Kindle Scribe.
- Generar resúmenes casi instantáneos.
- Analizar un corpus completo de notas utilizando un LLM para identificar temas, tendencias y figuras relevantes en cientos de páginas de reuniones, conferencias, revisiones de documentos, visitas de campo, etc.
Esta situación se asemeja a leer un mapa. En el pasado, leer un mapa era una habilidad fundamental. Planificabas una ruta, tomabas notas y te guiabas por ellas. Hoy en día, confiamos principalmente en nuestros teléfonos para todas las indicaciones paso a paso, minimizando la necesidad de memorizar. Si bien es conveniente y efectivo, saber leer un mapa físico sigue siendo una habilidad valiosa. Habrá momentos en los que no tengamos señal celular, perdamos el teléfono o simplemente queramos desconectar de la tecnología; en esos casos, saber nuestra ubicación y cómo llegar será esencial. De manera similar, la toma de notas a mano nos permite filtrar el ruido tecnológico y centrarnos en lo esencial.
Estoy intrigado por la evolución de la investigación en los próximos años, mientras exploramos cuál es el enfoque más efectivo para las generaciones digitales.
Toma notas, muchas
Me despido con una cita de la escritora Anne Lamott: "Uno de los peores sentimientos es recordar que tuviste un momento, una idea brillante, una visión o una frase maravillosa y luego perderla". Mi recomendación: toma notas, muchas notas.
¡Ahora ve y crea!
Nota: Me encantaría saber cómo mis lectores abordan la toma de notas y la síntesis de información. Si tienes un enfoque diferente, ¡compártelo conmigo en Twitter o LinkedIn!