Aunque este es un blog de tecnología, hoy no vamos a hablar directamente de código, servidores ni algoritmos. Vamos a hablar de problemas, porque al final eso es exactamente lo que resolvemos: somos solucionadores de problemas.
Cada línea de código, cada integración, cada automatización que construimos, tiene un propósito común: resolver algo que no funciona como debería. Pero no todos los problemas son iguales, ni todos se abordan de la misma forma. Algunos son simples y predecibles, otros parecen no tener fin, y algunos más requieren una acción inmediata antes de pensar en una solución definitiva.
En el mundo de la gestión y la innovación, se habla de tres tipos de problemas: los mansos (tame), los perversos (wicked) y los críticos (critical). Entender esta clasificación nos ayuda a elegir mejor las herramientas, los enfoques y las decisiones que tomamos para enfrentarlos, tanto en tecnología como en cualquier otro ámbito.
Problema manso (tame problem): qué es, características y cómo abordarlo
Un problema manso —del inglés tame problem— es un problema claro, acotado y resoluble mediante métodos conocidos. En tecnología es el tipo de incidencia que espera cualquiera en el día a día: reproducible, con pasos para solucionarlo y con criterios objetivos para validar que quedó resuelto.
Características principales
- Definición precisa: sabes qué está fallando y puedes describirlo de forma concreta (p. ej. “el endpoint /api/login devuelve 500”).
- Alcance acotado: afecta a un componente o proceso específico, no a todo el sistema.
- Causa identificable: existe una causa probable que puede confirmarse mediante diagnóstico (bug, configuración, error humano).
- Soluciones conocidas: hay procedimientos, patrones o parches que ya se han usado antes para problemas parecidos.
- Reproducible: puedes replicar el problema en un entorno de pruebas o siguiendo pasos claros.
- Evaluable objetivamente: hay métricas o pruebas que permiten verificar que la solución funcionó (logs, tests, métricas de latencia).
- Bajo riesgo sistémico: arreglarlo raramente introduce consecuencias inesperadas a gran escala cuando se siguen buenas prácticas.
Cómo suelen resolverse y abordarse (pasos prácticos)
- Recolectar información
- Logs, trazas, mensajes de error, capturas de pantalla, payloads de request/response.
- Contexto: cuándo empezó, quién lo reportó, entorno (prod/staging), versión de la app.
- Reproducir
- Intentar duplicar el fallo en un entorno controlado (local o staging).
- Anotar los pasos exactos para reproducirlo.
- Diagnóstico
- Revisar la causa raíz: revisar stack traces, configs, dependencias, cambios recientes (deploys, DB migrations).
- Aislar variables: probar con different inputs, versiones, entornos.
- Seleccionar y aplicar la solución conocida
- Si existe un parche, configuración o script estándar (runbook), aplicarlo.
- Si no existe, implementar la corrección mínima necesaria (hotfix) respetando rollbacks.
- Probar
- Ejecutar tests unitarios/integación relevantes y pruebas manuales que confirmen la resolución.
- Verificar en staging antes de promover a producción.
- Desplegar con control
- Hacer deploy con despliegue controlado (canary, blue/green, deploy por fases) si aplica.
- Monitorizar inmediatamente después del deploy.
- Validar y cerrar
- Confirmar con métricas y/o con el usuario reportante que el problema quedó resuelto.
- Cerrar el ticket con evidencia (logs, commits, pruebas).
- Documentar
- Añadir la causa y la solución al runbook o base de conocimiento para agilizar futuras ocurrencias.
Métodos, herramientas y prácticas útiles
- Runbooks / playbooks: procedimientos paso a paso para incidentes repetibles.
- Sistemas de ticketing: Para seguimiento y trazabilidad.
- Logs estructurados & trazabilidad distribuida (tracing): facilita reproducir y diagnosticar.
- Entornos de staging reproducibles: contenedores o infra como código para replicar el entorno.
- Pruebas automatizadas: evitar regressions al aplicar la solución.
- Despliegues controlados: canary, blue/green, toggles de feature.
- Monitoreo y alertas: métricas y dashboards que confirmen resolución.
Buenas prácticas y recomendaciones
- Mantén runbooks actualizados cada vez que resuelvas un incidente manso.
- Automatiza la solución cuando sea seguro (scripts, playbooks de Ansible/Terraform).
- Añade pruebas que cubran el caso para que no vuelva a ocurrir (unit/integration).
- Define criterios de rollback y puntos de validación antes del deploy.
- Prioriza la reproducibilidad: si no puede reproducirse, documenta por qué.
Señales de que es realmente un problema manso (y no otro tipo)
- Si puedes reproducirlo y hay una corrección evidente → es manso.
- Si la solución es inmediata y no cambia la arquitectura → manso.
Si en cambio no hay consenso sobre la definición, la causa es sistémica o las soluciones generan efectos colaterales importantes, probablemente no sea manso (sería wicked o critical).
Checklist rápido antes de cerrar el ticket
- Problema reproducido en entorno controlado.
- Causa raíz identificada.
- Solución aplicada en staging y probada.
- Tests relevantes ejecutados (automáticos/manuales).
- Deploy a producción con plan de rollback.
- Verificación en producción (logs + métricas).
- Documentación del incidente y lecciones aprendidas.
Problemas perversos (Wicked Problems)
Los problemas perversos o wicked problems son aquellos que no tienen una solución clara, definitiva ni única.
Son complejos, multidimensionales y suelen estar estrechamente ligados a factores sociales, económicos, políticos o culturales.
A diferencia de los problemas mansos, no se resuelven simplemente aplicando un procedimiento técnico o una fórmula conocida.
Características principales
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Difícil de definir: el problema no siempre está claro, cambia según la perspectiva de quien lo analiza.
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Interconectado con otros problemas: al intentar resolver uno, pueden surgir nuevos o empeorar otros.
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No hay una solución “correcta”: solo aproximaciones más o menos efectivas según el contexto.
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Impacto sistémico: las causas y consecuencias se propagan en todo el sistema, no solo en un área.
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Sin punto final claro: nunca se “resuelven” del todo; se gestionan, mitigan o evolucionan con el tiempo.
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Dependencia del contexto: lo que funciona en una organización o entorno puede no servir en otro.
Cómo suelen abordarse
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Colaboración multidisciplinaria: reunir perspectivas diversas (técnicas, sociales, operativas) para entender el problema desde varios ángulos.
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Enfoque iterativo: experimentar, medir, aprender y ajustar continuamente, en lugar de buscar una solución única desde el principio.
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Escucha y empatía con los actores: comprender las motivaciones y necesidades de quienes están involucrados o afectados.
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Pensamiento sistémico: analizar las relaciones entre los elementos del sistema para evitar soluciones que generen efectos colaterales.
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Gestión adaptativa: mantener flexibilidad y capacidad de respuesta ante cambios de contexto o nuevas variables.
Métodos, herramientas y prácticas útiles
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Design Thinking: permite explorar soluciones centradas en las personas, iterando con prototipos y pruebas.
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Systems Thinking: ayuda a mapear y comprender la complejidad de los sistemas interconectados.
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Mapas de actores e intereses: para visualizar quién está implicado y cómo se afectan mutuamente.
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Sesiones de co-creación: talleres donde distintas partes trabajan juntas para encontrar enfoques posibles.
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Feedback continuo: evaluar las soluciones implementadas y adaptarlas según los resultados reales.
Buenas prácticas y recomendaciones
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Acepta la complejidad: entender que no hay una solución única es el primer paso para gestionarla bien.
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Define objetivos alcanzables: busca mejoras graduales en lugar de transformaciones absolutas.
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Promueve la colaboración abierta entre equipos y disciplinas.
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Documenta las decisiones y aprendizajes para fortalecer la memoria organizacional.
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Mantén una comunicación transparente con todos los involucrados para generar confianza.
Ejemplos de problemas perversos en tecnología
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Adopción de una nueva cultura DevOps en una empresa con resistencia al cambio.
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Transformación digital en una organización pública con procesos heredados y múltiples actores.
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Diseño de políticas de privacidad y ética en el uso de inteligencia artificial.
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Gestión del cambio en una migración masiva a la nube con equipos distribuidos.
Problemas Críticos: El terreno donde casi siempre vivimos
En tecnología y en la operación diaria, los problemas críticos son esos incendios que nos hacen dejar todo lo que estamos haciendo. Son los que detienen procesos, afectan la operación, generan llamadas urgentes y ponen a prueba tanto nuestra capacidad técnica como emocional.
Vivimos tanto tiempo resolviendo problemas críticos que, sin darnos cuenta, se vuelven el estado natural de trabajo. Pero no debería ser así. No podemos construir soluciones de calidad ni crecer si siempre estamos en modo “apagar incendios”.
Características de los problemas críticos
- Afectan directamente la operación o la experiencia de los usuarios.
- Generan presión de tiempo y requieren atención inmediata.
- Revelan debilidades en procesos, infraestructura o comunicación.
- Tienden a repetirse si no se abordan sus causas raíz.
Cómo abordarlos sin ahogarnos
La clave no está en eliminarlos —porque siempre habrá emergencias— sino en gestionarlos inteligentemente. Un equipo maduro no se mide por cuántos incendios apaga, sino por cómo convierte los problemas críticos en problemas manejables.
- Clasificar y priorizar: No todos los problemas críticos son iguales. Evalúa impacto, frecuencia y urgencia antes de actuar.
- Respirar y documentar: Antes de correr, entiende qué pasa. Una rápida documentación evita repetir errores.
- Resolver y aprender: Después de cada incidente, identifica la causa raíz y registra las lecciones aprendidas.
- Prevenir: Usa el conocimiento de cada crisis para fortalecer procesos, automatizar y anticiparte al siguiente fallo.
La meta es que esos problemas que hoy parecen críticos, mañana se vuelvan mansos: previsibles, controlables y parte natural de un sistema bien diseñado. No se trata solo de apagar incendios, sino de construir un entorno donde el fuego ya no encuentre qué quemar.
Herramientas y métodos para domar los problemas críticos
Aunque los problemas críticos exigen reacción inmediata, la verdadera maestría está en convertir el caos en aprendizaje estructurado. Con las herramientas y métodos correctos, podemos transformar cada crisis en una oportunidad para fortalecer el sistema y reducir su impacto futuro.
🔧 Herramientas útiles para gestionar la urgencia
- Kanban de incidentes: Visualiza los problemas en curso, su prioridad y responsables. Ideal para mantener visibilidad y orden bajo presión.
- Documentación rápida: Usa plantillas simples (tipo “qué pasó / impacto / solución / mejora pendiente”) en herramientas como Notion, Confluence o Google Docs.
- Monitoreo y alertas inteligentes: Configura sistemas (Grafana, Prometheus, Sentry, Datadog) que anticipen fallos y clasifiquen alertas por severidad.
- Canales de respuesta: Define espacios claros para comunicación de crisis (Slack, Teams, Telegram) con roles asignados y reglas de escalamiento.
🧭 Métodos para abordar los problemas críticos
En medio de la presión, los equipos tienden a actuar sin estructura. Los siguientes métodos ayudan a mantener claridad, priorización y aprendizaje continuo:
- Postmortem sin culpables: Después de cada incidente, revisa qué pasó y qué mejorar, sin buscar responsables. El objetivo es aprender, no señalar.
- Análisis de causa raíz (5 Whys o Ishikawa): Profundiza hasta el origen real del problema, no solo su síntoma visible.
- Gestión del conocimiento: Convierte cada caso en un documento accesible para el equipo. La memoria organizacional evita repetir errores.
- Automatización preventiva: Cada vez que resuelvas manualmente algo, pregúntate: ¿puedo automatizar esta detección o corrección?
🚀 Pasos clave para transformar lo crítico en manso
- Centraliza la información: Registra todos los incidentes, incluso los pequeños. Los patrones se detectan solo cuando hay trazabilidad.
- Clasifica por impacto y frecuencia: Identifica los recurrentes y priorízalos para rediseñar su causa raíz.
- Implementa revisiones semanales: No basta con resolver. Dedica un espacio fijo para evaluar qué mejoras nacieron del caos.
- Fortalece la comunicación: Mantén informados a todos los niveles. La transparencia reduce estrés y evita trabajo duplicado.
- Convierte aprendizajes en estándares: Cada lección debe volverse práctica habitual, documentación viva o script automatizado.
Con estos pasos, el equipo pasa de reaccionar a anticipar, de correr a planificar. Los problemas críticos nunca desaparecerán, pero sí pueden dejar de dominar el ritmo de trabajo. Al final, se trata de que cada urgencia de hoy se convierta en la calma de mañana.