Principios
Los 10 principios fundamentales de la metodología Problem-Driven AI.
"Aquellos que no defienden nada caerán por cualquier cosa." — Alexander Hamilton
Una metodología sin principios es solo una secuencia de pasos. Estos diez principios son los criterios innegociables que separan el pensamiento disciplinado de la improvisación. No te dicen qué construir — te dicen cuándo te estás engañando a ti mismo.
1. El problema es sagrado
Nunca asumas que entiendes el problema. El problema real raramente es el que te presentan en la primera conversación.
2. El cliente no sabe lo que quiere, pero sabe lo que siente
No le preguntes al cliente qué solución necesita. Pregúntale qué le duele, qué le frena, qué le cuesta.
3. Sin consenso organizacional no hay contexto
No puedes escribir un contexto preciso para la IA si dentro de tu organización hay desacuerdo sobre el problema o la solución.
4. El Context Engineering es diseño, no redacción
Escribir el contexto para la IA no es resumir lo que sabes. Es tomar decisiones deliberadas sobre qué incluir, qué excluir y cómo estructurar.
5. La construcción es un síntoma, no un objetivo
Construir es la consecuencia natural de haber pensado bien. No es un logro en sí mismo.
6. La velocidad es una recompensa, no una estrategia
La velocidad que ofrece la IA es el resultado de haber hecho bien el trabajo previo, no el objetivo de hacerlo.
7. El mercado siempre sabe más que tú
Ningún discovery, por profundo que sea, sustituye al contacto real con el mercado.
8. Iterar no es repetir
Cada iteración debe incorporar nueva información. Si vuelves al mismo punto sin haber aprendido algo nuevo, no estás iterando.
9. El contexto es un activo vivo
El contexto que construyes para la IA no es un documento estático. Evoluciona con cada iteración, señal del mercado y nuevo aprendizaje.
10. La claridad es el único lujo que no puedes permitirte no tener
En cada fase de esta metodología, la claridad es el recurso más escaso y más valioso.