Antes de resolver bien cualquier cosa es necesario tener claridad. Hay que decidir con cuidado qué conforma el problema que en verdad vale la pena resolver.
Identificar un problema o desafío es, probablemente, la habilidad menos enseñada de todas, pero no por eso la menos importante. Los sistemas educativos entrenan con eficacia la resolución de problemas ya definidos: aquí está el ejercicio, encuentra la respuesta correcta. Pero casi ninguno entrena la operación opuesta, la de decidir cuál es el problema y desde qué ángulo conviene mirarlo.
Es una omisión curiosa, porque es exactamente la operación que más consecuencias tiene cuando algo sale bien o cuando algo sale mal. Se puede ejecutar una solución de manera impecable y, aun así, no resolver nada, porque el desafío o la pregunta de origen estaba mal planteada.
Vale la pena notar que esto no depende del tamaño del problema ni de la formación académica de quien lo enfrenta. Un profesional con maestría puede pasar meses puliendo una estrategia que responde a la lectura equivocada de una situación, con la misma facilidad con la que lo haría alguien sin estudios formales. La formulación del problema no es una habilidad técnica que se acumule con más años de escuela: es una disciplina de atención, la costumbre de no dar por hecho un diagnóstico hasta haberlo puesto a prueba frente a la evidencia y frente a otras miradas.
La inteligencia artificial vuelve esta habilidad más escasa y, por lo mismo, más valiosa. Los sistemas actuales resuelven con solvencia problemas que ya están bien definidos: redacta este resumen, optimiza esta ruta, calcula este escenario financiero con estos supuestos. Lo que casi ningún sistema hace por cuenta propia es decidir cuál es la pregunta correcta que había que plantear en primer lugar.
La IA no te dirá respuestas a las principales preguntas
Rubén Montoya González, profesor de IE University, lo plantea con precisión: la inteligencia artificial “puede decirte cómo hacer algo, pero no comprende por qué deberías hacerlo” (Montoya González, 2026).
La situación tampoco es nueva. De hecho, se remonta a hace 2.000 años, en Roma, con Luciano de Samosata, satírico sirio del siglo II que enfrentó su propia sobrecarga de información en una Roma saturada de voces que hablaban con la misma seguridad, tuvieran razón o no: filósofos que presumían certezas, charlatanes que vendían curas milagrosas y cronistas respetados que mezclaban hechos con fantasía para engrandecer su propio nombre. Esa autoridad intelectual era elocuente y persuasiva, pero con frecuencia estaba equivocada (Montoya González, 2026).
La respuesta de Luciano de Samosata a este caos epistémico fue crear “Una historia verdadera”, una sátira donde enseñaba a desconfiar de la fluidez del relato, no de los datos: una lección que hoy aplica igual a un reporte generado por IA que a un diagnóstico organizacional mal planteado. En esta obra Luciano muestra cómo la lógica interna de una historia puede ser impecable incluso cuando su premisa está completamente alejada de la realidad.
El Foro Económico Mundial identifica el pensamiento analítico como una de las capacidades que más ha crecido en importancia para los empleadores rumbo a 2030 (World Economic Forum, 2025), justo en el periodo en que la inteligencia artificial se volvió capaz de ejecutar tareas técnicas completas de principio a fin. Cuando la ejecución se automatiza, lo que queda escaso es el criterio para decidir qué vale la pena ejecutar y por qué.
Formular bien un problema empieza por una distinción simple, aunque poco practicada: separar los síntomas y las consecuencias del origen real.
¿Por dónde comenzar? Preguntar tres veces seguidas por qué está pasando algo, antes de proponer cualquier solución, es un buen punto de partida. Comprender a fondo lo que se está observando, antes siquiera de tomar una decisión, suele ser una de las formas más efectivas de avanzar hacia una solución real. Esa disciplina se vuelve una especie de entrenamiento del criterio, que más tarde se refleja en si la solución construida realmente sirve o si solo atiende la superficie visible del problema.
El siguiente paso es igual de simple: preguntar quién más está viviendo esta misma situación y qué versión distinta del problema tiene esa persona, porque casi nunca existe una sola lectura correcta de lo que está pasando y por lo tanto tampoco una sola vía para llegar a la solución.
Es imprescindible no saltarse este paso, porque a veces el problema aparece disfrazado de otra cosa: un proyecto que se relanza tres veces sin que nadie entienda por qué no funciona, un equipo que implementa una nueva herramienta digital que nadie termina usando o un programa de capacitación que se repite año tras año con la misma baja asistencia.
En cada uno de esos casos suele haber una suma de esfuerzos y acciones ejecutadas con esmero. Sin embargo, puede que estén resolviendo un problema que no era el correcto, y aquí aparece un factor interesante: el desgaste que genera trabajar mucho en la dirección equivocada.
He aquí otro concepto central: el costo de ejecutar pero no resolver es demasiado caro, no solo para las organizaciones que tienen el poder de contratar a otro empleado, sino para la persona en quien sí hay un efecto permanente de frustración, incapacidad y desgaste que ya no se puede recuperar, por colocar su energía en un lugar que desde el principio no era necesario.
Una directora de recursos humanos que enfrenta rotación alta en su equipo puede concluir, de manera razonable, que el sueldo no es competitivo, y proponer un ajuste salarial. Puede acertar, pero conviene que antes revise si esa misma rotación se concentra en un área específica, en un tipo de liderazgo particular o en las primeras semanas de trabajo de cada persona nueva, porque cada una de esas variantes apunta a un problema distinto, con una solución distinta y con un costo distinto de resolverlo.
“La rapidez para actuar no compensa la precisión para entender qué se está resolviendo”
Desde Impulsera
La lógica detrás de la metodología de cada uno de nuestros programas se rige por este principio de “Resolución Sistémica de Problemas”. Antes de que un participante reciba una sola herramienta de gestión financiera o de mercadotecnia, debe dedicar varias semanas a diagnosticar: ¿cuál es el problema? ¿Qué está pasando realmente?
El diagnóstico antecede a la acción porque una acción construida sobre un diagnóstico equivocado termina costando más tiempo del que ahorra. Primero se entrena la mirada para ver el problema con precisión, después se aplica una solución real, se somete a prueba y solo entonces se comparte con la comunidad, para que el aprendizaje se multiplique en lugar de quedarse en un solo lugar.
Este principio no es exclusivo del mundo empresarial, el de las ganancias y pérdidas, sino que su utilidad se extiende a todos los aspectos de desarrollo e impacto profesional. Un coordinador de un programa educativo que nota que la deserción sube cada semestre puede asumir, sin más, que el problema es la falta de motivación de los estudiantes. O puede preguntar con calma qué está pasando exactamente antes de aceptar esa primera explicación: ¿es un problema de horarios, de transporte, de una materia específica o de la relación con un docente en particular?
La calidad de la pregunta que se hace al inicio determina, casi siempre, la calidad de todo lo que viene después, sea un programa social, un negocio pequeño o un equipo de cinco personas.
Practicar esta habilidad requiere el hábito de detenerse, aunque sea un par de minutos, antes de reaccionar frente a algo que parece obvio: preguntarse por qué está pasando y quién más y cómo lo vive. Ese hábito, sostenido con constancia, es lo que separa a quien resuelve síntomas de quien resuelve problemas de verdad.
La próxima vez que algo en tu equipo, tu negocio o tu comunidad parezca tener una causa obvia, vale la pena detenerse un momento antes de resolverlo. ¿Es realmente el problema, o es solo la versión más visible de algo que todavía nadie ha preguntado bien?
Referencias:
- Montoya González, R. (2026, 2 de agosto). La habilidad de hace 2.000 años que los líderes necesitan en la era de la IA. El Universal. https://www.eluniversal.com.mx/cultura/confabulario/la-habilidad-de-hace-2000-anos-que-los-lideres-necesitan-en-la-era-de-la-ia/
- World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/