Cuando los problemas son complejos, rara vez existen soluciones triviales o directas. En estos casos, en lugar de intentar resolver el problema original, podemos adoptar una estrategia diferente: «disolver el problema».

Disolver el problema difícil no es lo mismo que resolverlo, ni tampoco significa refutarlo de forma definitiva, pero sí es la mejor vía para realizar progresos en este ámbito, una vía mucho mejor que la de venerar la conciencia como si fuera un misterio mágico o que la de desestimar esta como si no pasara de ser un «no problema» metafísicamente ilusorio. —Anil Seth, La creación del yo

Me crucé con esta analogía mientras leía La creación del yo, uno de los mejores libros que he encontrado sobre la conciencia. Sin pretender entrar en detalles sobre este tema que me fascina pero se sale del alcance de este artículo, el «problema difícil» hace referencia a la dificultad de explicar cómo y por qué tenemos experiencias subjetivas. Seth, en lugar de buscar una respuesta directa, promueve un enfoque en lo que él denomina el «problema real», que se concentra en explicar los procesos mediante los cuales el cerebro genera percepciones conscientes, disolviendo así parte de la complejidad que rodea el debate original.

Otro ejemplo de aplicación de esta idea es el enfoque minimalista que propone Marie Kondo en su libro La magia del orden. En lugar de simplemente reorganizar los objetos, Kondo nos sugiere eliminar el apego emocional a las cosas, lo que permite que el problema del desorden se disuelva por completo, en lugar de simplemente gestionarlo de forma temporal.

Este enfoque resuena con el concepto de «pensamiento lateral» de Edward de Bono, que sugiere que, en lugar de enfrentar un problema directamente, es más efectivo cambiar el marco en el que se plantea el problema.

Disolver un problema puede abordarse desde dos perspectivas: reestructurando o descomponiendo.

Reestructuración

Esta perspectiva consiste en modificar el contexto o las condiciones que generan el problema. En lugar de atacar el problema en su forma actual, se reestructura la situación, preguntándonos: «¿Por qué el problema es un problema?». A veces, al cambiar las circunstancias que lo rodean, el problema se vuelve irrelevante o más manejable.

Por ejemplo, imagina que Netflix está recibiendo quejas sobre el orden en que aparecen las series recomendadas y cómo estas coinciden (o no) con las preferencias de los usuarios. Inicialmente, el problema parece estar en que el algoritmo no funciona como se esperaba. Sin embargo, al preguntarnos «¿Por qué es un problema que no coincidan las preferencias del usuario? ¿Qué es lo que realmente intentan resolver?», podríamos descubrir que el problema es más general: los usuarios no están encontrando contenido relevante.

Esto eleva el problema a un nivel superior, donde aumentar la complejidad del algoritmo es una opción, pero podríamos darnos cuenta de que la verdadera causa está en cómo se organiza la interfaz. Reestructurar el problema nos permite identificar la simplificación de las categorías o personalizar la experiencia de navegación de forma más intuitiva como posibles soluciones que disuelven la necesidad de añadir más complejidad al algoritmo de recomendación.

Este es un ejemplo relativamente trivial, en línea con el enfoque más abstracto que discutí en la  entrega anterior:

[…] cuando planteamos una oportunidad en términos como «no se puede hacer X», «no existe X» o «los clientes piden X», es muy probable que «X» no sea más que una posible solución a un problema de mayor envergadura.

Descomposición

Este enfoque implica dividir el problema en partes más pequeñas y manejables. Al analizar cada componente, es posible encontrar soluciones específicas para los subproblemas que, una vez resueltos, pueden disolver la complejidad del problema mayor.

Por ejemplo, imagina que Netflix recibe peticiones de los usuarios para poder consumir contenido mientras viajan. El problema parece ser cómo ofrecer acceso sin interrupciones en diversas situaciones de movilidad. En lugar de abordar el problema como un todo, podríamos descomponerlo en subproblemas: el acceso a contenido mientras se viaja en tren, avión o coche, cada uno con sus propias limitaciones tecnológicas y de conectividad.

Descomponiendo el problema permite desarrollar soluciones específicas, como opciones de descarga para vuelos o áreas de baja conectividad, optimización para redes inestables en coches, o streaming adaptado para trenes con wifi limitado. De esta forma se disuelve el problema en enfoques más manejables.

Ya vimos en la entrega anterior una estrategia que encaja en esta categoría de descomposición: ciclos cortos de implementación de soluciones que retroalimentan la redefinición del problema. Al lanzarnos a implementar soluciones que nos permitan entender mejor la naturaleza del problema, y a través de pequeñas iteraciones, podríamos llegar a disolver tanto la necesidad como la complejidad del problema original.

Ninguna perspectiva es intrínsecamente mejor que la otra; sin embargo, ignorar la posibilidad de disolver un problema reestructurándolo puede hacernos perder oportunidades de generar un impacto mayor, cambiar el contexto o, incluso, modificar paradigmas establecidos —como ya mencioné en la entrega sobre los límites del espacio de la solución.

Dejarlo estar

En las siguientes entregas de esta serie exploraré estrategias de disolución de problemas que son más contraintuitivas, pero hoy para cerrar os dejo con la más sencilla de todas: «dejarlo estar».

Mientras buscaba referencias el término «disolver problemas», me encontré con un pequeño vídeo de autoayuda donde aplican este término a la psicología. El autor propone que los problemas también pueden «dejarse estar» para que se disuelvan solos, cual azucarillo que se disuelve en una taza de café. Disolver, en este contexto, significa apartar el problema y permitir que se desvanezca por sí solo, especialmente cuando la situación está fuera de nuestro control y más acciones podrían ser contraproducentes.

Aunque desconozco qué base científica tiene este enfoque en psicología, en nuestro mundo del desarrollo de producto, es una realidad que los problemas se acumulan en el backlog y después de unos meses, muchos de esos problemas han dejado de ser relevantes. Esto puede ocurrir porque ha cambiado el contexto, el mercado, la funcionalidad o incluso el producto fue eliminado. En algunos casos, avances como la GenIA han habilitado formas completamente nuevas de abordar problemas que antes parecían irresolubles, haciendo que desaparezcan por completo.

Resumiendo

El enfoque de disolución de problemas se basa en cambiar las condiciones o el marco que originan el problema en lugar de enfrentarlo directamente. En lugar de intentar resolver directamente el problema de máxima complejidad, buscamos modificar el contexto o descomponer el problema en partes más pequeñas para que, en muchos casos, el problema original se vuelva irrelevante o se disuelva por completo.

Como ya he comentado antes, en la próxima entrega de esta serie veremos otras estrategias de disolución de problemas.

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