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Combinamos análisis estructurado, pensamiento sistémico y miradas de distintas disciplinas, con un método propio de contraste de hipótesis.
Antes de decidir qué hacer, gastar recursos innecesariamente o invertir energía sin retorno, determinamos qué está ocurriendo realmente, dónde merece la pena actuar y en qué orden. → Diagnóstico
No es necesario saber de antemano si se está ante un problema complejo. Hay señales más útiles: un problema que persiste, explicaciones que compiten o una decisión cuyo coste de error es elevado.
Se han aplicado una o varias soluciones razonables, pero el problema reaparece o cambia de forma.
Personas, negocio, operaciones o tecnología señalan causas diferentes y ninguna explicación ordena el conjunto.
Hay una inversión, transformación o decisión crítica en juego y el coste de diagnosticar mal es alto.
Los KPIs pueden estar en verde y, aun así, el sistema perder coherencia, capacidad de ejecución o control.
¿No tienes claro si encaja con vuestro reto? → Ver preguntas
Se contrasta lo que la organización ve, lo que puede decir y sobre qué puede actuar. Se construyen explicaciones alternativas, se buscan contradicciones y se intenta falsarlas antes de decidir dónde conviene intervenir.
Pieza 01 · Metodología propia NNOP
cómo se prueba una explicación
Pieza 02 · Metodología propia NNOP
qué preguntas abren lo que no se ve
Pieza 03 · Metodología propia NNOP
el método con el que trabajamos cada encargo
Formato completo
Diagnóstico contrastado.
Orienta dónde actuar
y en qué orden.
Formato de entrada
encuadre inicial acotado
El resultado
Qué está ocurriendo realmente
qué lo produce y lo mantiene
cuánto se sabe y qué la debilitaría
Antes de decidir qué hacer,
saber sobre qué actuar.
El diagnóstico es nuestro núcleo. Cuando lo justifica, acompañamos el diseño de futuros y la ejecución.
PreDx es nuestro método para construir un diagnóstico contrastado. Integra preguntas, evidencia y perspectivas de diferentes disciplinas para estudiar el problema dentro del sistema y fundamentar la siguiente decisión.
Qué sostiene la evidencia y qué debe revisarse del encargo inicial.
Relaciones, dependencias, restricciones y riesgos que condicionan lo que ocurre.
Dónde merece la pena actuar, qué conviene comprobar primero y en qué orden avanzar.
Qué sabemos, qué sigue siendo hipótesis y qué nos haría cambiar de interpretación.
Una base contrastada para decidir, sin ocultar lo que todavía no se sabe.
Un buen diagnóstico no garantiza el resultado ni elimina toda la incertidumbre. Hace algo más útil: reduce la parte que puede reducirse, hace visible la que permanece y mejora la calidad de la siguiente decisión.
Permite comprobar si el problema está bien formulado antes de comprometer presupuesto, tiempo o recursos en resolverlo.
No solo identifica dónde actuar. También ayuda a eliminar soluciones, hipótesis y líneas de trabajo que no justifican más inversión.
Ayuda a distinguir qué requiere atención ahora, qué conviene comprobar primero y qué puede esperar.
Cuando operaciones, personas, tecnología o negocio sostienen versiones diferentes, crea una base común de evidencia sobre la que decidir.
Hace visibles relaciones, efectos de segundo orden y señales emergentes que una lectura área por área puede pasar por alto.
Deja claro qué sabemos, qué sigue siendo hipótesis y qué habría que comprobar. La organización puede decidir si actuar, seguir investigando, detener una línea o incorporar a otro especialista.
¿Quieres entender mejor qué diagnosticamos, qué entregamos y qué ocurre después? → Ver preguntas
En cada caso, el encargo inicial cambió al contrastarlo.
Construir un termómetro anonimizado capaz de anticipar la fuga de talento en el área de Innovación.
La rotación en Innovación era 1,8 veces la de Banca Tradicional y el problema estaba en la frontera entre ambas áreas. Se mantuvo el termómetro, acompañado de una intervención organizativa acotada en esa frontera.
Impulsar el uso de IA, ordenar la información y definir una arquitectura tecnológica común.
El cuello de botella estaba en la forma de operar. Se recomendó una metodología común de procesos, implantada por oleadas y corregida en cada una. La tecnología y la IA entrarían después, solo sobre lo que hubiera demostrado ser estable y repetible.
Acompañar la entrada de un producto de hidrógeno verde en el mercado británico.
La tecnología no era el cuello de botella. De nueve riesgos materiales, seis eran internos y no técnicos. El escenario recomendado cubría ocho de ellos.
Publicamos un caso nuevo cada semana en LinkedIn.
Casos, análisis y notas sobre problemas complejos. → Seguir NNOP
La diversidad disciplinar no se utiliza para repartir el problema por partes. Sirve para someter una misma hipótesis a lecturas distintas y, a veces, incompatibles. Esa fricción es útil: obliga a identificar qué evidencia permitiría discriminar entre explicaciones.
Diez perfiles senior con trayectorias que normalmente no coinciden en una misma mesa: estrategia, operaciones, tecnología, datos, comportamiento, cultura, sistemas y emprendimiento. Cuando el problema lo exige, se trabaja sobre el mismo material para identificar qué está viendo cada perspectiva, qué está omitiendo y qué evidencia permitiría discriminar entre explicaciones.
El objetivo no es sumar opiniones, sino aumentar la probabilidad de detectar una hipótesis débil antes de convertirla en decisión. Human-Driven Problem Solving: personas al mando del razonamiento y la decisión; método para disciplinar la mirada; tecnología, datos e IA cuando amplían la capacidad de observar, contrastar o ejecutar.
Cuando una hipótesis exige una capacidad que no tenemos dentro, incorporamos a quien la tenga. El perímetro del equipo se adapta al problema, no al revés.
Para entender mejor cuándo tiene sentido trabajar con NNOP, qué hacemos y qué ocurre después.
Cuando no está claro cuál es el problema real, cuando ya se han probado soluciones sin resolverlo o cuando una decisión importante tiene demasiado riesgo como para basarla en suposiciones.
También cuando el problema o reto es transversal y afecta a varias áreas de la organización: operaciones, logística, finanzas, personas, tecnología, marketing o estrategia.
No hace falta llegar con el problema bien definido. Precisamente para eso entramos nosotros.
Significa entender qué está ocurriendo realmente antes de decidir qué hacer.
Analizamos qué está causando o manteniendo el problema, qué partes de la organización están relacionadas, qué explicaciones encajan con la evidencia y dónde tendría más sentido actuar.
Diagnosticar no es hacer un informe. Es convertir una situación confusa en algo que se pueda entender y decidir.
Contratáis un diagnóstico profundo y riguroso para entender qué problema merece realmente vuestra atención, por qué está ocurriendo y dónde tiene sentido actuar.
Todo el proceso es trazable y auditable: qué hipótesis hemos considerado, qué evidencia las sostiene o contradice y por qué llegamos a una conclusión.
Y también ponemos a prueba nuestro propio diagnóstico. Porque un análisis puede estar muy bien construido y, aun así, estar respondiendo a la pregunta equivocada. Nuestro trabajo no es demostrar que tenemos razón, sino acercarnos todo lo posible a lo que realmente está ocurriendo.
Recibe un PreDx, nuestro diagnóstico completo del problema.
En él recogemos qué está ocurriendo realmente, qué lo está causando o manteniendo, qué hipótesis hemos contrastado, qué evidencia las sostiene o contradice, qué riesgos existen y dónde tiene sentido actuar primero.
Su diferencia está en que no es solo un informe de conclusiones. Es un diagnóstico trazable, contrastado y con niveles de confianza, donde queda claro qué sabemos, qué seguimos considerando una hipótesis y qué tendría que ocurrir para hacernos cambiar de opinión.
El objetivo es que la organización pueda decidir mejor qué hacer, en qué orden y con qué nivel de certeza.
La diferencia está en cómo empezamos y con qué incentivos.
Entramos sin una solución que necesitemos vender después. No dependemos de implantar un software, una plataforma o un servicio posterior para que el diagnóstico tenga sentido.
Además, trabajamos con un método propio, trazable y contrastable, que combina análisis estructurado, distintas disciplinas y contraste de hipótesis.
Nuestro objetivo es identificar qué problema merece realmente ser resuelto y qué tipo de respuesta necesita, aunque después la ejecute otra empresa.
El diagnóstico puede llevarnos también a concluir que la mejor solución no es nuestra.
No damos por hecho que el encargo inicial sea correcto. Lo tratamos como una hipótesis que hay que comprobar.
Para hacerlo usamos un método propio que combina análisis estructurado, pensamiento sistémico, distintas disciplinas y contraste de hipótesis. Según el caso incorporamos prospectiva, escenarios u otras herramientas de complex problem solving.
Buscamos evidencia que confirme una explicación, pero también evidencia que pueda hacerla caer. Así reducimos el riesgo de construir una respuesta sólida sobre el problema equivocado.
También es un buen resultado.
Nuestro trabajo no consiste en encontrar una explicación diferente para justificar nuestra intervención, sino en comprobar si la formulación inicial resiste el contraste.
Si la evidencia confirma que el problema estaba bien definido, la organización gana algo importante: más confianza para actuar y menos riesgo de invertir recursos sobre una suposición no comprobada.
A partir de ahí, podemos valorar los siguientes pasos desde otro ángulo, por ejemplo mediante diseño de futuros y activación de palancas.
Hemos trabajado sobre problemas de talento y organización, procesos y operaciones, tecnología e IA, energía e industria, entrada en nuevos mercados, riesgo y decisiones estratégicas.
También sobre retos que empiezan en un área concreta y terminan afectando a varias, por ejemplo operaciones, logística, finanzas, personas o tecnología.
Y sobre retos transversales ligados a la estrategia global de la organización, que afectan a varias áreas, requieren coordinación entre equipos y pueden implicar decisiones e implementación durante varios años.
Los sectores cambian, pero los patrones suelen ser similares: hay demasiadas variables conectadas como para entender el problema desde una sola disciplina.
Depende de lo que el diagnóstico revele.
A veces nuestro trabajo termina ahí y la organización continúa con su equipo interno o con otro proveedor. Otras veces tiene sentido que acompañemos el siguiente paso, por ejemplo en diseño de futuros, definición de escenarios, activación de palancas o apoyo a la ejecución.
También podemos trabajar junto a otras consultoras, especialistas o equipos internos, aportando el diagnóstico y ayudando a que la solución se construya sobre el problema correcto.
Sabemos que el tiempo de los equipos es limitado y que su prioridad está en su trabajo diario. Por eso intentamos ser muy eficientes con la información disponible y poco invasivos con la organización.
Pedimos acceso a las personas, datos o evidencias que sean realmente necesarios para contrastar el problema. Si algo puede resolverse sin interrumpir al equipo, lo hacemos así.
Solo cuando necesitamos una conversación, una validación o una información que no podemos obtener de otra forma, la pedimos. El objetivo es molestar lo mínimo posible y obtener solo lo que realmente necesitamos.
Cuando el problema está bien definido, la solución está clara y solo hace falta ejecutarla.
Tampoco cuando se busca validar una decisión ya tomada o cuando no existe disposición para contrastar hipótesis, revisar supuestos o aceptar conclusiones incómodas.
Nuestro trabajo tiene sentido cuando todavía hay algo importante que entender antes de actuar.
No hace falta llegar con el problema bien formulado. Basta con explicar qué ocurre, desde cuándo y qué se ha intentado. Si existe una forma clara de aportar valor, se planteará. Si no, también se dirá.
