Los textos actuales sobre algoritmos y heurística proveen descripciones detalladas de procedimientos para cada una de las clases existentes de procedimientos de solución a problemas. Sin embargo, proveen poca o carecen de la adecuada guía sobre cómo y cuándo aplicarlos, o no aplicarlos. Descansan en la creencia de ser sólo un libro de recetas y dejan la responsabilidad al lector de determinar cuándo o cuándo no un método en particular es aplicable. En muchos casos el lector no está completamente preparado para tomar tal decisión. No sólo careciendo del conocimiento sobre los elementos a considerar sino también que hay elementos a considerar.

Muchas de esto es una consecuencia de la revolución de la computación personal. Las soluciones a los problemas del mundo real difícilmente se llevaba ya acabo con lápiz y papel. En su lugar, empleamos computadoras (hardware) y alguna aplicación (software) para numéricamente aproximarnos a una solución y extender el rango de preguntas para las cuales podemos generar respuestas útiles.

Las aplicaciones son tan efectivas como sea hardware necesario detrás de ellas para obtener una respuesta en un tiempo aceptable y la resolución de problemas se limita en muchos casos a meramente «hachear» (es decir, como tomar un hacha y cortar pedazos de madera hasta obtener una pieza que nos sirva) una solución (o al menos a enmascarar una solución sin consideración sobre los supuestos que nos llevaron seleccionar el método en primer lugar).

A pesar del enorme progreso hecho hacia la optimización del desempeño en defensa, industria, medicina, finanzas, etcétera, en realidad hemos logrado poco en el incremento de nuestro potencial como seres pensantes en una forma muy similar a como hacemos uso de la tecnología para potenciar nuestras capacidades físicas. Me refiero a que avanzamos mucho tecnológicamente pero no como especie.

Individuos y corporaciones buscan incesantemente, casi ciegamente, la solución fácil (quick fix) en soluciones comerciales (commercial-off-the-shelf, COTS) a problemas que muchas veces ni siquiera existen y que son creados para justificar otras cosas. Lo que nos debería llevar a revisar lo que realmente enseñamos en las escuelas y cómo lo hacemos. Por supuesto, esto nos lleva a pensar en trabajos como los de Polya. De aquí, pensar en el aprendizaje sobre las técnicas específicas disponibles, principalmente a través de las aplicación de algoritmos y computadoras, y el aprendizaje y conocimiento de cuando cada uno de estos métodos debe y no debe ser usado. Recordemos que como especie no poseemos de manera innata las habilidades básicas para evaluar el conocimiento a usar (como pueden ser las matemáticas discretas y la programación de computadoras). Se deben invertir tiempo en adquirirlas, algo que bien valdrá el esfuerzo. Este tipo de conocimiento debe ensenarse como «técnicas de resolución de problemas» (un título que aparece mucho en el mapa curricular de muchas materias pero que se enfoca a los métodos propios de un área o tema; aquí me refiero a algo más genérico), o quizás mucho más ampliamente llamarlo «algoritmia.»