Christian A. Estay-Niculcar's research blog

Espacio de reflexión personal dedicado a la investigación aplicada cuando se vincula la ciencia proyectual con la disciplina informática, y se aplican al desarrollo de las personas y de la gestión empresarial.

Proyecto de Investigación-Acción en Sistemas de Información: Caso (2/3): Análisis Longitudinal

1. INTRODUCCIÓN

En este post se presenta la evolución de TWIST (proyecto de investigación universitario) con respecto al uso que ha hecho de Investigación-Acción en Sistemas de Información (IA-SI), a través de varias experiencias desarrollados en el marco de convenios universidad-empresa.

En TWIST se ha investigado durante varios años el problema de la selección de Enterprise Resource Planning (ERP) en pequeñas y medianas empresas. Como parte de este esfuerzo, TWIST ha llevado adelante tres experiencias de investigación relativas a la selección de ERP en las empresas MAGIC, COSMIC y GRAPHIC. Estas experiencias, en muchos casos oportunistas y sin mucho conocimiento sobre IA-SI, han ayudado a configurar un modelo de proceso para seleccionar un ERP: SHERPA.

Las tres experiencias, como procesos de aprendizaje y mejora en el refinamiento de SHERPA y en el uso de IA-SI han conducido a hablar de niveles de madurez de IA-SI. En este sentido, el propósito del post es mostrar esta evolución.

El post se organiza de la siguiente manera. La sección 2 presenta la noción de selección de ERP y el rol que le cabe en este proceso a IA-SI. La sección 3 describe el análisis de las tres empresas como un estudio longitudinal. La sección 4 presenta el análisis de datos realizado.

Finalmente, en la sección 5 se ofrece una recapitulación para pasar finalmente a mostrar las referencias bibliográficas citadas en el post.

2. SELECCIÓN DE ERP CON INVESTIGACIÓN-ACCIÓN EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN

TWIST durante varios años ha estado desarrollando SHERPA (Systematic Help for an ERP Procurement), una metodología orientada a la selección de un ERP para pequeñas y medianas empresas. En este esfuerzo, de una u otra manera, en ocasiones sin saberlo, ha estado usando elementos de IA-SI los cuales, con el tiempo, han sido asimilados y mejorados paulatinamente.

2.1. EL PROBLEMA: LA SELECCIÓN DE ERP

Enterprise Resource Planning. Los sistemas ERP son paquetes de software compuestos de varios módulos, como por ejemplo, recursos humanos, ventas, finanzas y producción, permitiendo la integración horizontal de la organización a través de los datos que componen los procesos organizacionales. Estos paquetes de software pueden, a su vez, ser adaptados (customizados) a las necesidades específicas de cada organización.

2.1.1. Proceso de selección de ERP

Organizaciones de variada naturaleza y tamaño han adquirido e implementado soluciones ERP, un tipo de soluciones out-of-the-box, debido a un gran número de razones (Y2K, euro, ISO-9000, buena situación económica, entre otras) La selección de un software ERP para una organización es un proceso crítico que alcanza varios departamentos y funciones y, usualmente, requiere significativas inversiones de tiempo y dinero desde el punto de vista de implantación y manutención.

En tal sentido, un Proceso de selección de un ERP:

  • define claramente la necesidad que podría ser satisfecha a plenitud con un producto ERP o servicio relacionado;
  • permite encontrar los productos y servicios adecuados en el mercado que ayudan a cumplir tal necesidad;
  • facilita el establecimiento de criterios apropiados para la evaluación de ERPs;
  • ayuda a evaluar productos y servicios a la luz de criterios establecidos;
  • permite seleccionar el producto y servicio más adecuado, o su combinación; y,
  • ayuda a negociar el contrato final con el vendedor del producto y el proveedor del servicio.

2.1.2. SHERPA

SHERPA es un método de utilidad a responsables o consultores involucrados en procesos de selección de ERP que desean seguir o usar un enfoque o marco metodológico y sistemático. SHERPA involucra varios pasos de selección que van desde la búsqueda de candidatos hasta la firma del contrato tal como se describe en la Tabla 1 y se ilustra comon parte del ciclo de vida de un ERP en la Figura 1.

Tabla 1: Fases y Etapas de SHERPA

Tabla 1: Fases y Etapas de SHERPA

Figura 1: SHERPA dentro del ciclo de vida de un ERP

Figura 1: SHERPA dentro del ciclo de vida de un ERP

2.2. INVESTIGACIÓN-ACCIÓN EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN EN LA SELECCIÓN DE UN ERP

Aprovechando que Investigación-Acción provee un marco teórico y conceptual para abordar el estudio de procesos sociales en organizaciones de actividad humana, IA-SI en la selección de un ERP resulta relevante en cuanto permite que el investigador ayude a la selección de un ERP. En tal sentido, este apartado presenta porqué IA-SI era adecuado a la investigación en la selección de un ERP y, además, cuales condiciones poseía TWIST para aceptar el uso de IA-SI.

Así, a continuación, a través del análisis del sentido que cobra la investigación relativa a la selección de ERP dentro del ciclo práctico y del ciclo de investigación de IA-SI.

2.2.1. Ciclo práctico: la naturaleza de un proceso de selección de un ERP

La selección de un ERP es un proceso organizacional. Los procesos de selección de ERP se pueden considerar procesos sociales complejos debido a la participación de personas:

  • en diversos centros de responsabilidad organizacionales (departamentos, procesos, proyectos); y,
  • al tiempo que se consume en reuniones y toma de decisiones, con la consiguiente inversión y uso de recursos humanos.

Si a ello se añade un dominio tecnológico altamente especializado, como lo son las tecnologías de la información ERP, el costo o la inversión inicial en capital humano se ve incrementado. Esto incremento se debe al esfuerzo:

  • que supone minimizar el riesgo o la criticidad del proceso y su impacto en las operaciones y gestión de una empresa; y,
  • que significa la inversión futura en implantación y manutención de los complejos sistemas informáticos resultantes.

La selección de un ERP es un proceso de aprendizaje. El proceso de selección de ERP es un proceso de aprendizaje y conocimiento de la propia organización.

En un sentido tradicional, como cualquier desarrollo de un sistema de información, se ve involucrado el aprendizaje de una organización para conocerla y hacerla transparente. De hecho, las partes de la organización afectadas se hacen transparentes, mostrando su operación a los informáticos, los cuales a su vez la exponen mostrándola a través de especificaciones (narrativas y diagramáticas) al resto de la organización.

Un ERP al ser un sistema que atraviesa diversos procesos y funciones organizacionales, por extensión, expone la organización al análisis de las personas, especialmente haciendo ver la trama de canales de comunicaciones y de flujos de información que constituyen la organización. Con esto, la selección de ERP, de una u otra manera, es parte de un proceso mayor de trabajo informático que se inicia en la necesidad de conocer una organización hasta culminar en el reconocimiento de el o los software a necesitar.

El aprendizaje en este caso proviene, no tanto por aprender sobre una determinada tecnología, como son los ERP, sino de aprender en términos organizacionales a seleccionar software y a aprender a reconocer de mejor manera en qué medida las innovaciones tecnológicas permiten resolver cuestiones no previstas. Por esto se sugiere que antes de pensar en determinada tecnología, las organizaciones no se deben dejar llevar por la ‘emoción’ de incorporarla, sino que deben ser cautas en el uso de innovaciones. Este comentario se añade por cuanto un ERP, si bien se asume incorpora flexibilidad a un negocio y unicidad en el manejo del recurso información, incluye necesariamente la imposición de una infraestructura informática pre-establecida y rígida de manejo de información, con lo cual un ERP se traduce en poner cemento a una empresa.

La empresa esta dispuesta.  Si bien las empresas eran sensibles al problema de selección, se observó la peculiaridad que ellas:

  • estaban dispuestas a ser intervenidas; y,
  • estaban abiertas al cambio y la mejora, más aún, deseosas de aprender cómo ellas mismas hacían sus cosas.

La selección de ERP es un proceso social.  El proceso de cambio social en el ámbito organizacional comienza a gestarse en el propio proceso de selección del ERP conforme la estructura organizacional y de negocio, presente y/o deseada, comienza a encontrar referentes de soporte automatizado en los diversos módulos del ERP. Con esto, las personas, como sistemas cognitivos ven nuevas posibilidades y, como sistemas humanos, comienzan a concebirse como artefactos o piezas organizacionales engranados dentro de una nueva tecnología llamada ERP.

Todo lo anterior convierte al proceso de selección de un ERP en un proceso socio-técnico singular y particular dentro del cual deben negociarse continuamente los deseos humanos con las posibilidades tecnológicas y las necesidades de empresa.

2.2.2. Ciclo de investigación: las condiciones de TWIST

TWIST busca participar y colaborar con el medio social. TWIST es parte del Departament de Llenguatges i Sistemes Informatics (LSI) de la Universitat Politècnica de Catalunya. TWIST surge como un grupo de investigación de problemas de sistemas de información basados en tecnologías de información (S/TI) en organizaciones. Como tal, ha sido un grupo pionero dentro del currículo formativo en el LSI en materia de investigación y aportaciones al sector empresarial, al re-orientar la línea del LSI desde una informática computacional hacia una informática organizacional y social.

Esta actitud se ha visto reflejada en su interés hacia la Investigación Cualitativa en Sistemas de Información y en la realización de estudios de caso dentro de convenios universidad-empresa. Esto mostraba que era posible desarrollar un tipo de investigación donde investigadores universitarios y profesionales de empresa pudiesen trabajar de manera participativa y colaborativa.

Además, lo anterior, reflejaba una sensibilidad hacia el uso de métodos participativos y colaborativos. La proposición de trabajar con Investigación-Acción fue tan sólo extensión de un modo de pensar y de enfrentar la realidad de la interacción universidad-empresa.

TWIST quiere aprender de su hacer y del entorno. TWIST, al estar dentro de una tradición marcadamente computacional, no tenía experiencias en el trabajo con el mundo de la empresa. El LSI desarrolla principalmente investigación teórica de gran nivel, pero sin una notoria componente aplicada en términos de acciones concretas de beneficio organizacional al tejido social.

Esta visión de la investigación y esta carencia de experiencia de problemas ‘reales’ llevaron a TWIST hacia IA-SI, al manifestarse como un medio con el cual ganar experiencia práctica y aprender a hacer investigación más relevante desde el punto de vista empresarial y social.

TWIST acepta el reto del cambio y del aprendizaje. TWIST poseía condiciones adecuadas al uso de IASI:

  • por una parte, IA-SI sería una herramienta potente para sus necesidades como grupo de trabajo, y para sus intenciones como entidad de servicio al entorno social; y,
  • por otra parte, no tenía reparos en usar IA-SI, más bien sus integrantes eran y son proclives a su uso para aprender y para resolver problemas desde una perspectiva empresarial y, por supuesto, más aplicada.

3. ANÁLISIS LONGITUDINAL

Para comprender el uso de IA-SI por parte de TWIST se ha seguido un estudio de caso longitudinal (Benbasat et al., 1987; Dyer y Wilkins, 1991; Eisenhardt, 1991). Para ello se ha conversado con el investigador que ha dirigido las tres experiencias.

A continuación se describen los tres casos y luego se describe el diseño de la investigación que se ha seguido.

3.1. CASOS ESTUDIADOS

En este punto se presentan las tres empresas estudiadas destacando, primero, las razones por las cuales ellas llegan a la necesidad de un proceso de selección de un ERP y, segundo, el instante de intervención del grupo TWIST.

3.1.1. MAGIC

MAGIC es una empresa localizada cerca de Barcelona (España) que el año 1999 contaba con 40 trabajadores y otros 40 agentes externos. Poseía ingresos de 5 millones de euros. Contaba con una plataforma AS/400 y muchos programas desarrollados internamente durante los últimos 20 años, lo cual planteaba problemas de manutención además de problemas debidos al Y2K y al cambio al euro. En su estructura organizacional aparece Dirección, Administración y procesos de manufactura, logística y calidad.

Después de un contacto inicial con TWIST, se sugirió a los propietarios y Dirección de MAGIC que era necesario reflexionar sobre la estrategia de negocios futura. Con la ayuda de profesores del IESE (Instituto de Estudios Superiores de Empresa) esto se consiguió. Luego, la participación de los investigadores de TWIST comenzó, ayudando inicialmente a decidir cual enfoque de sistemas de información era más conveniente (manutención, desarrollo a medida, ERP, best of breed) para luego decidir cuál ERP escoger. El resultado fue una primera versión de SHERPA.

3.1.2. COSMIC

COSMIC en el año 2000 es una compañía mediana dedicada a cosméticos y productos de cabello, localizada en Sant Boi de Llobregat, cerca de Barcelona (España). Posee instalaciones de 10000m2, cuenta con 300 trabajadores y un ingreso anual de 9 millones de euros. Es una importante compañía en el ámbito mundial en el sector de los cosméticos, con oficinas comerciales en Madrid y Bilbao y representaciones en EEUU, México, Puerto Rico y Colombia. Asimismo posee un importante departamento de I&D del cual existe una producción científica importante concretadas en varias aportaciones a congresos a lo largo de 17 años. En su proceso productivo se incluyen procesos de creación, producción y comercialización de productos.

A fines de 1999 COSMIC se planteó la necesidad de tener procesos más eficientes. Esta decisión involucró los sistemas de información. En este sentido se comenzó el proceso de evaluación de los actuales sistemas, lo que resultó en la decisión de seleccionar un ERP. En este punto comenzó la intervención del grupo TWIST aportando una versión inicial de SHERPA que incluía ahora la realización de un modelamiento de los procesos críticos con UML.

3.1.3. GRAPHIC

GRAPHIC en el 2000 es una pequeña compañía del sector gráfico localizada cerca de Barcelona (España). Cuenta con 300 trabajadores y posee ingresos estimados de 22 millones de euros. Tal año contaba con varias aplicaciones informáticas realizadas a la medida, muchas de ellas no terminadas completamente y, además, desarrolladas externamente.

Durante el verano del 2000, GRAPHIC decide implantar un ERP para enriquecer y organizar la operación de sus sistemas de información.

Un ingeniero senior de la empresa propuso el uso de SHERPA al responsable del proceso de selección de ERP, el Director de Finanzas. Este director, con experiencia previa en la selección de software en una importante compañía de consultoría informática, aceptó el uso de SHERPA para conducir el proceso de selección y organizar el conocimiento que se necesitaría y usaría posteriormente en la decisión. En este punto comenzó la intervención del grupo TWIST.

3.2. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

La investigación realizada abarcó el estudio de las tres empresas y se abordó como un estudio longitudinal. En este sentido, cada empresa fue tratada como un single-case, y para uniformar lenguaje, aunque experiencias distintas, cada caso considerado un proyecto de IA-SI (Figura 2). El estudio se basó en datos recogidos de uno de los principales investigadores de TWIST y partícipe activo en los tres convenios con las empresas.

Cada caso se consideró un Proyecto de IA-SI gestionado mediante ciclos paralelos (Figura 2). En el contexto del estudio longitudinal, cada caso se trató como un single-case, empleando varias herramientas de investigación.

Figura 2: Proceso de investigación - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Figura 2: Proceso de investigación – (c) Christian A. Estay-Niculcar

3.2.1. Instrumentos de investigación

En el análisis longitudinal se tuvieron presente los siguientes instrumentos de investigación clasificados como (Myers, 1997; Estay y Pastor, 1999):

  • Paradigma de investigación. Se ha usado el paradigma de investigación interpretativo ya que los datos recogidos debían y fueron analizados en el contexto concreto del investigador de TWIST entrevistado y teniendo presente las condiciones en que cada caso fue realizado (Denzin y Lincoln, 1994).
  • Tipo de dato. El tipo de datos usado fue cualitativo ya que la única fuente de datos era la narración del investigador entrevistado y, de manera secundaria, documentación (Guba y Lincoln, 1994).
  • Método de investigación cualitativo. Se ha seguido un estudio de caso de índole interpretativo (Walsham, 1995a, 1995b, 19995c).
  • Técnicas de captura y recogida de datos. Se usó la entrevista informal y el cuestionario (Denzin y Lincoln, 1994).
  • Modo de análisis. El modo de análisis empleado fue la hermenéutica para comprender el marco en el cual se mueve TWIST y para comprender de qué manera se construía SHERPA (Whitley, 1999). Junto a esto se realizó un análisis cross-case y within-case (Miles y Huberman, 1994).

3.2.2. Proceso de investigación

El proceso de investigación consiste de dos pasos (Figura 3): análisis cruzado y análisis interpretativo.

Análisis cruzado. El análisis cruzado involucró un estudio cross-case y un estudio within-case.

  • El estudio within-case se usó para extraer antecedentes concretos sobre cada caso con relación al uso de SHERPA y al uso de IA-SI. En el estudio se revisaron documentos de cada caso, tomándose notas sobre el trabajo realizado, las cuales luego eran contrastadas con las notas emanadas de las entrevistas con el investigador de TWIST. El objetivo era buscar antecedentes sobre la existencia de determinados elementos característicos de la gestión de un Proyecto de IA-SI.
Figura 3: Proceso de análisis - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Figura 3: Proceso de análisis – (c) Christian A. Estay-Niculcar

  • El estudio cross-case se ha usado para observar la mejora de SHERPA y de IA-SI. Para facilitar esta tarea y proveer criterios uniformes de comparación, se sometió al investigador de TWIST a un cuestionario donde debía comparar los tres singles-cases con respecto a la lista de criterios de calidad y rigor presentados por McKay y Marshall (1999, 2000). Cada criterio era ponderado de 1 (limitado) a 4 (comprendido) por el investigador de TWIST, según su interpretación del grado de logro o consecución cada criterio. Los resultados de cada análisis fueron contrastados con los datos recogidos en las entrevistas para garantizar completitud y detectar posibles omisiones u ‘olvidos’.

Análisis interpretativo. El análisis interpretativo busca extraer conclusiones del análisis de datos withincase y  cross-case buscando una visión de conjunto e integradora de los tres casos. El análisis interpretativo consistió en la discusión con el investigador sobre la forma cómo ha surgido SHERPA y cómo TWIST ha mejorado. Para ello las entrevistas se orientaron a distinguir la dualidad entre la práctica profesional y la práctica investigadora.

4. ANÁLISIS DE DATOS

Siguiendo con el proceso de investigación, procede aquí mostrar el análisis cruzado y el análisis interpretativo.

4.1. ANÁLISIS CRUZADO

Análisis within-case.  Los elementos característicos de la gestión de un Proyecto de IA-SI que finalmente fueron considerados son:

  • la reflexión inicial que motivó el ciclo;
  • situación a investigar (A) o problema a resolver en la empresa (P);
  • marco de trabajo usado (FPS, FR);
  • metodología seguida (MPS, MR);
  • acción ejecutada;
  • objetivos;
  • equipo involucrado;
  • modo de intervención (o la relación de los investigadores en el bi-ciclo);
  • forma de colaboración;
  • resultados obtenidos;
  • reflexiones obtenidas al concluir el ciclo;
  • indicadores de satisfacción; y,
  • nuevas preguntas surgidas a partir del ciclo.

Estas variables se muestran en la Tabla 2, distinguiendo entre ciclo de investigación y ciclo práctico.

Análisis cross-case. La Tabla 3 muestra el cuestionario, y sus resultados, usado en el análisis cross-case .

Tabla 2: Variables de gestión empleadas en la investigación - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 2(1de4): Variables de gestión empleadas en la investigación – (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 2: Variables de gestión empleadas en la investigación - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 2(2de4): Variables de gestión empleadas en la investigación – (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 2: Variables de gestión empleadas en la investigación - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 2(3de4): Variables de gestión empleadas en la investigación – (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 2: Variables de gestión empleadas en la investigación - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 2(3de4): Variables de gestión empleadas en la investigación – (c) Christian A. Estay-Niculcar

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Publicaciones mencionadas en Tabla 2 (1-2-3-4)

  • [B+00] Burgués, X.; Franch, X.; y, Pastor, J. A. (2000). Formalising ERP Selection Criteria. En Proceedings of the 10th International Workshop on Software Specification and Design (IWSSD-10). San Diego, USA.
  • [EP99] Estay, Christian; y, Pastor, Joan. (1999). Investigación Cualitativa en Sistemas de Información: Introducción al método Investigación-Acción. Reporte de Recerca LSI-99-54-R. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics. Universitat Politécnica de Catalunya. Cataluña, España. Diciembre 12. 40 pp.
  • [EP00a] Estay, C.; y, Pastor, J. (2000a). Improving Action Research in Information Systems with Project Management. En Proceedings of the Americas Conference on Information Systems. II:1558-1561. Long Beach, California, USA. August 10-13.
  • [EP00b] Estay, C.; y, Pastor, J. (2000b). The realm of Action Research for IS. En Proceedings of BIT 2000. Manchester, UK.
  • [EP00c] Estay, C.; y, Pastor, J. (2000c). Towards a project structure for Action Research in IS. En Proceedings of BIT 2000. Manchester, UK
  • [EP00d] Estay, Christian; y, Pastor, Joan. (2000d). Investigación Cualitativa en Sistemas de Información: Investigación-Acción como paradigma. Reporte de Recerca LSI-00-53-R. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics. Universitat Politécnica de Catalunya. Cataluña, España. Septiembre 26. 54 pp.
  • [EP01a] Estay, C.; y, Pastor, J. (2001a). A retrospective validation of IS Action Research project management. En Proceedings of the AMCIS 2001, Boston, USA. August 3-5, 2001.
  • [EP01b] Estay, C.; y, Pastor, J. (2001b). Deriving good practices from project management for IS Action Research. En Proceedings of the AMCIS 2001, Boston, USA. August 3-5, 2001.
  • [EsP99] Esteves, J.; y, Pastor, J. (1999). An ERP life-cycle-based Research Agenda. In Proceedings EMRPS’99. Venice, Italy. pp. 359-371.
  • [EsP00] Esteves, J.; y, Pastor, J. (2000). Towards the Unification of CSF for ERP Implementations. En Proceedings of BIT 2000. Manchester, UK.
  • [FP00] Franch, X.; y, Pastor, J.A. (2000). On the Formalisation of ERP Systems Procurement. En Workshop on Ensuring Successful COTS Development – 22nd Int. Conf. on Software Engineering. Limerik, Ireland.
  • [Gu01] Guerrero, José. (2001). Selección de un ERP con SHERPA y UML. PFC Enginyeria Superior en Informàtica. Facultat de d’Informàtica. Universitat Politècnica de Catalunya.
  • [Ib00] Ibañez,David. (2000). Definició i redisenny de processos crítics, orientats a la selecció de software. PFC Enginyeria Técnica en Informàtica de Gestió. Facultat de d’Informàtica. Universitat Politècnica de Catalunya.
  • [P+01] Pastor, J.A.; Franch, X.; y, Sistach, F. (2001). Methodological ERP Acquisition: the SHERPA Experience. En First World Class IT Service Management Guide (second edition), tenHagenStam.
  • [SP00] Sistach, F.; y, Pastor, J.A. (2000). Methodological procurement of ERP solutions with SHERPA. En van Bon, J. (ed.), First World Class IT Service Management Guide. TenHagenStam.
  • [S+98] Sistach, F.; Pastor, J.A.; y, Fernández, L.F. (1998). SHERPA: Towards a methodological procurement of ERP solutions. Research paper LSI-98-63-R. Departament de Llenguatges i sistemes informàtics. Universitat Politècnica de Catalunya. Diciembre 15. 39 pp.
  • [S+99] Sistach, F.; Pastor, J.A.; y, Fernández, L.F. (1999). Towards the methodological procurement of ERP solutions for SMEs. Keynote paper in EMRPS’99. Venice (Italy).

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Tabla 3: Cuestionario empleado en el cross-case - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 3(1de2): Cuestionario empleado en el cross-case – (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 3: Cuestionario empleado en el cross-case - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Tabla 3(2de2): Cuestionario empleado en el cross-case – (c) Christian A. Estay-Niculcar

4.2. ANÁLISIS INTERPRETATIVO

El análisis interpretativo que se presenta incluye:

  • Una síntesis del ciclo práctico y el ciclo de investigación como dos realidades separadas, cada uno analizado en función de su dimensión práctica y su dimensión de investigación.
  • Un comentario al proceso de madurez del cual se observa su emergencia a lo largo de los tres pares de ciclos estudiados.
  • Una discusión sobre la gestión de la investigación como parte de un proyecto de IA-SI.

4.2.1. La dimensión práctica y de investigación

Selección de un ERP: ciclo práctico-dimensión práctica. Por el lado práctico se ha manifestado la intervención en tres empresas ayudando, guiando y orientando en los pasos a realizar en la selección de ERP. Esta ayuda, en coherencia con la idea de learning-by-doing, ha consistido básicamente en proveer herramientas conceptuales a los involucrados en el proceso de selección para que ellos mismos sean actores comprometidos en el proceso de selección y para que la decisión esté en sus manos.

A lo largo del tiempo las fases, etapas y criterios que componen SHERPA se han ido mejorando continuamente para beneficio de la comunidad de pequeñas y medianas empresas.

Selección de un ERP: ciclo práctico-dimensión de investigación. Desde el punto de vista de investigación, naturalmente ha existido un aprendizaje vivo por parte de los investigadores respecto del proceso de selección de un ERP, aparte de la enriquecedora experiencia del contacto profesional.

Uso de IA-SI: ciclo de investigación-dimensión práctica. La práctica de la investigación se manifestó en el aprendizaje respecto del uso y conocimiento sobre IA-SI. De hecho esto condujo a la necesidad de formalización mediante prácticas o sencillamente a la aplicación de ideas de gestión de proyectos para conseguir procesos de investigación cada vez más completos.

Esto podría ser contradictorio con los datos mostrados en la Tabla 3, donde aparece que la ponderación de ciertos criterios disminuye de un caso al siguiente. Pero esto tiene que ver con que cada caso es una particularidad, por lo cual, en algunas prácticas de investigación no se requería que fuesen aplicadas rigurosamente. Todo esto es razonable con la necesidad que los action-researcher , conforme actúen como gestores de investigación, deben tener libertad para decidir y ajustar el grado de aplicación de cada práctica.

Uso de IA-SI: ciclo de investigación-dimensión de investigación.  En cuanto a investigación, se apreció que existía una madurez en la proficiencia en el uso de IA-SI. Viendo esto como algo natural se detectó que existen determinados niveles de madurez que pueden irse alcanzando conforme se adquiere mayor dominio y experiencia en IA-SI.

4.2.2. El proceso de madurez

La madurez longitudinal es un concepto inherente a Investigación-Acción gracias a que la iteración de ciclos da lugar a espirales. Esto permitía que la experiencia de usar IA-SI fuese abordada como un aprendizaje continuo, mejorándole gracias a la incorporación paulatina de prácticas de gestión de proyectos (Figura 4).

Figura 4: Mejora y aprendizaje continuo con IA-SI - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Figura 4: Mejora y aprendizaje continuo con IA-SI – (c) Christian A. Estay-Niculcar

Esta madurez se manifiesta en que el proceso humano natural de aprendizaje conlleva que lo aprendido en un estadio de vida, posteriormente, puede ser usado de mejor manera y en momentos más oportunos. Además, que posibles errores ya vividos o previsibles, pueden ser eliminados o tratados con salvaguardas que les minimicen o eviten.

En este sentido, TWIST ha ido consolidando sus conocimientos sobre IA-SI, lo cual puede reflejarse en el control sobre los datos generados, cuyo resultado más directo y visible es la divulgación de resultados de manera más eficiente. A continuación esto último se aclara para cada caso.

  • MAGIC.  Si bien en el caso de MAGIC no se conocía IA-SI, se puede hablar que existía un estadio inicial de IA-SI donde se utilizan ciertos principios básicos que, por su universalidad y determinado humanismo universal, llevan a un trabajo, entre otras cualidades de IA-SI, colaborativo, participativo, reflexivo y democrático. En este caso, la divulgación se materializa con resultados iniciales muy reducidos, tal como muestra la Figura 5.
Figura 5: Divulgación en MAGIC - (c) Christian A. Estay-Niculcar

Figura 5: Divulgación en MAGIC – (c) Christian A. Estay-Niculcar

  • COSMIC. IA-SI era conocido por determinadas lecturas y por los primeros trabajos en Investigación Cualitativa en Sistemas de Información que TWIST producía. Además, gracias a la experiencia con MAGIC, comienza a surgir cierto orden en la forma de trabajo. No debe olvidarse que TWIST se mueve dentro del LSI, o más bien, pertenece a una cultura informática de la formalización, por lo tanto no es extraño que se buscase formalización en la investigación. Así, IA-SI comienza a usarse tímidamente junto a determinados elementos formales de trabajo como, por ejemplo, el registro de minutas de reuniones y de reflexiones. En este caso existe un interés creciente en divulgar resultados, dando lugar a las publicaciones destacadas en la Figura 6.
Figura 6: Divulgación en COSMIC - (c) Christian A. Estay-Nicular

Figura 6: Divulgación en COSMIC – (c) Christian A. Estay-Nicular

  • GRAPHIC. En este caso se manifiesta un cambio. Se tienen dos experiencias previas y, además, TWIST ya poseía investigación sobre IA-SI. Así, la investigación con SHERPA se afronta de manera diferente, con una línea de gestión formal y un intento acordado de aprender, tanto de la teoría como de la práctica. En este caso la divulgación fue parte integral del proceso de investigación dándose lugar a las publicaciones mostradas en la Figura 7.
Figura 7: Divulgación en GRAPHIC - (c) Christian A. Estay-Nicular

Figura 7: Divulgación en GRAPHIC – (c) Christian A. Estay-Nicular

4.2.3. Gestión de la investigación

La mencionada incorporación de prácticas de gestión, más que producto de una racionalidad, es consecuencia de dar soporte a la memoria humana que todo lo olvida. Esto ha llevado a destacar los siguientes aspectos críticos en la gestión de un proyecto de IA-SI.

Documentar todo y con claridad. Controlar los datos que emergen, lo cual, al menos requiere la imperiosa necesidad de contar con procesos de documentación ordenados que obliguen a “no dejar nada para después”, incompatible con actitudes como “lo anotaré después”.

Documentar todo no significa TODO, sino más bien decidir qué documentar, cobrando importancia la voz de los practicantes, sin dejar de lado un registro completo de lo ocurrido, lo conversado, lo pensado y lo reflexionado para, luego, recuperar la investigación de la manera más íntegra posible.

Planificar con incertidumbre. La planificación es prepararse para la incertidumbre y, en este caso, cada experiencia con IA-SI es un paso hacia lo desconocido, la cual cambia lo largo del propio proceso de investigación. En tal caso, la planificación requiere:

  • Mostrar cohesión de grupo y una visión compartida de la investigación en curso para asegurar que las acciones conduzcan a la mejora y al cambio.
  • Distinguir entre teoría y práctica, sin dar preeminencia a ninguna en particular, pero aceptando la conducción desde el punto de vista práctico profesional.
  • Mantener a los practicantes activos, interesados y con disposición de tiempo a colaborar y participar, evitando dar falsas expectativas y manteniendo siempre claridad en el marco y la metodología a seguir.
  • La programación de un proyecto de IA-SI requiere una inclusión destacada de la gestión del cambio, la re-planificación y el uso de indicadores de éxito.
  • Una manera de medir el éxito es ver en que medida se enriquece el vocabulario del investigador y los practicantes. Este medida se sugiere pues en el lenguaje se refleja el nuevo conocimiento adquirido.
  • Tener medios para identificar cuando parar la investigación.

Actuar con mesura. Es habitual que los investigadores, acostumbrados con sus pares a mantener determinados niveles académicos de conversación, olviden aspectos básicos en el trato con personas, tales como:

  • no todos son iguales en capacidades mentales y físicas;
  • existen diferencias culturales que afectan el estilo de escritura y de pensamiento;
  • las personas tienen diferentes currículos académicos;
  • las personas cumplen horarios y mandatos de empresa que resultan de mayor prioridad que hacer investigación;
  • los practicantes no necesariamente hacen investigación por gusto;
  • el académico es un investigador, rara vez un gestor y no necesariamente tiene ‘pasta’ para hacerlo; y/o,
  • negociar es conversar con personas distintas a uno que actúan por libre albedrío según sus razones, creencias y puntos de vista.

5. RECAPITULACIÓN

Se ha mostrado el análisis longitudinal del uso de IA-SI en TWIST integrando tres single-cases relacionados con la selección de un ERP. Estas experiencias conceptualizadas como Proyectos de IA-SI de ciclos paralelos.

El análisis ha ayudado a determinar cuáles aspectos de gestión son importantes para ser introducidos y en qué nivel de madurez en un Proyecto de IA-SI. Todas estas observaciones han alimentado, en el contexto de esta tesis, el proceso de derivación de prácticas genéricas y específicas.

A continuación se revisa el caso de GRAPHIC como una experiencia particular de gestión de Proyecto de IA-SI.

6. BIBLIOGRAFÍA

  • Benbasat, Izak; Goldstein, David K.; y, Mead, Melissa. (1987). The Case Research Strategy in Studies of Information Systems. MIS Quarterly, 11(3):369-386. September.
  • Denzin, Norman K; y Lincoln, Yvonna S. (1994). Handbook of Qualitative Research. SAGE. 643 pp.
  • Dyer, W. Gibb Jr.; y, Wilkins, Alan L. (1991). Better Stories, Not Better Contructs, to Generate Better Theory: A Rejoinder to Eisenhardt. Academy of Management Review, 16(3):613-619. July.
  • Eisenhardt, Kathleen M. (1989). Building Theories from Case Study Research. Academy of Management Review, 14(4):532-550.
  • Estay, Christian; y, Pastor, Joan. (1999). Investigación Cualitativa en Sistemas de Información: Instrumentos de investigación y su organización. Reporte de Recerca LSI-99-52-R. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics. Universitat Politécnica de Catalunya. Cataluña, España. Diciembre 12. 86 pp. http://www.lsi.upc.es/dept/techreps/1999.html.
  • Guba, Egon G.; y Lincoln, Yvonna S. (1994). Competing Paradigms in Qualitative Research. En Denzin y Lincoln (1994), pp. 105-117.
  • McKay, Judy; y, Marshall, Peter. (1999). A Framework for Rigour in Action Research. 1999 Americas Conference on Information Systems. Milwaukee, WI. August 13-15.
  • McKay, J.; y, Marshall, P. (2000). Quality and rigor in action research. En Proceedings ECIS 2000, Viena, Austria.
  • Miles, M.B.; y, Huberman, A.M. (1984). Qualitative Data Analysis: A Sourcebook of New Methods. Newbury Park-CA:SAGE. 336 pp.
  • Myers, Michael D. (1997). Qualitative Research in Information Systems. MIS Quarterly, 21(2): 241-242.
  • Walsham, Geoff. (1995a). Interpreting Information Systems in Organizations. Wiley Series in Information Systems. Wiley & Sons. 269 pp.
  • Walsham, Geoff. (1995b). Interpretive case studies in IS research: nature and method. European Journal of Information Systems, 4:74-81.
  • Walsham, Geoff. (1995c). The Emergence of Interpretivism in IS Research. Information Systems Research , 6(4):376-394. December.
  • Whitley, Edgar. (1999). Understanding participation in entrepreneurial organizations: some hermeneutic readings. Journal of Information Technology , 14(2):193-202. June.

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