Activos orientados a interpretar, cuestionar y descomponer sistemas, modelos y supuestos existentes. No enseñan pasos: revelan por qué algo funciona o no funciona.
UX invisible Qué problema resuelve este activo Muchos sistemas confunden experiencia de usuario con interfaz visible. Agregan capas de diseño, explicaciones y feedback visual para compensar una estructura confusa. El problema es que cuanto más visible se vuelve la UX, más evidencia que el sistema no se entiende por sí mismo. Cuando el usuario tiene … Leer más
Sistemas sin onboarding Qué problema resuelve este activo La mayoría de los sistemas asume que el usuario debe ser guiado, educado o entrenado antes de poder usarlos. El onboarding se convierte en una capa obligatoria que explica cómo funciona algo que, en teoría, debería ser evidente. El problema es que cada paso de onboarding introduce … Leer más
Aprender sin feedback explícito Qué problema resuelve este activo Muchos sistemas dependen de señales explícitas para aprender: formularios, ratings, encuestas, likes. El problema es que la mayoría de los usuarios no quiere opinar, calificar ni explicar. Usan, se van y no dejan rastro consciente. Cuando el aprendizaje depende de feedback voluntario, el sistema aprende poco … Leer más
De blog a base de conocimiento Qué problema resuelve este activo El blog tradicional está diseñado para publicar en el tiempo, no para acumular conocimiento. Cada entrada responde a un momento, a una intención puntual y a un contexto efímero. El problema es que, con el tiempo, ese formato fragmenta el saber en piezas cronológicas … Leer más
Knowledge graphs reales Qué problema resuelve este activo Muchos sistemas dicen tener “knowledge graphs”, pero en la práctica solo mantienen listas de enlaces o relaciones superficiales. El problema es que conectar contenido no equivale a modelar conocimiento. Sin semántica clara, las relaciones no explican nada. Cuando los vínculos no expresan tipo, dirección o propósito, el … Leer más
Contenido legible por máquinas Qué problema resuelve este activo Muchos sistemas asumen que si un texto es claro para una persona, también lo será para una máquina. El problema es que la legibilidad humana no garantiza interpretabilidad automática. Un agente no infiere contexto, intención o prioridad si no están explícitamente expresadas. Cuando el contenido solo … Leer más
Humanos vs agentes como consumidores Qué problema resuelve este activo La mayoría de los sistemas están explicados solo para humanos. Asumen lectura lineal, atención sostenida y contexto compartido. El problema es que hoy una parte creciente del consumo no lo hace una persona, sino un agente: un sistema que extrae, resume, compara y decide. Cuando … Leer más
Lo que Google ya no ve Qué problema resuelve este activo Muchos sistemas siguen diseñándose para un modelo de visibilidad que ya no existe. Asumen que si algo no aparece en buscadores, no tiene valor. El problema es que gran parte del consumo actual ocurre fuera del radar clásico: en recorridos privados, flujos automatizados y … Leer más
Señales débiles vs fuertes Qué problema resuelve este activo Muchos sistemas confunden actividad con información. Registran clics, visitas o eventos aislados y los tratan como verdades concluyentes. El problema es que no todas las acciones tienen el mismo peso: algunas indican intención real, otras solo ruido circunstancial. Cuando no se distingue entre señales débiles y … Leer más
Clasificar sin fricción Qué problema resuelve este activo La mayoría de los sistemas de clasificación fallan no por falta de categorías, sino por fricción operativa. Clasificar requiere pensar, elegir, decidir. Cuando ese costo cognitivo es alto, la clasificación se omite, se hace a medias o se vuelve arbitraria. El resultado es predecible: metadata incompleta, taxonomías … Leer más
