Usando investigacion-accion para unir la practica con la teoria en sistemas. Examinando cualitativamente la teoria de adopcion de tecnologia en una pyme.
| Autor | Cataldo Cataldo, Alejandro Javier |
| Cargo | Empresas de Menor Tamano |
USING ACTION RESEARCH FOR CONNECTING PRACTICE WITH SYSTEMS THEORY. QUALITATIVE ANALYSIS OF TECHNOLOGY ADOPTION THEORY IN AN SME
USANDO PESQUISA-ACAO PARA UNIR A PRATICA COM A TEORIA EM SISTEMAS. EXAMINANDO QUALITATIVAMENTE A TEORIA DE ADOCAO DE TECNOLOGIA NUMA PME
L'UTILISATION DE LA RECHERCHE-ACTION POUR LIER LA PRATIQUE A LA THEORIE DES SYSTEMES. EXAMINER QUALITATIVEMENT LA THEORIE DE L'ADOPTION DE LA TECHNOLOGIE DANS UNE PME
Introduccion
En el ano 2013, en la AISWorld Digest se produjo un debate cuestionando el valor practico que la investigacion en sistemas de informacion ha tenido en los ultimos anos. Parte de la discusion se centro en criticar el abandono que los investigadores hemos hecho del campo de trabajo. Por ejemplo, el Dr. Manuel Mora argumento lo siguiente (Mora, 2013):
La investigacion realizada en ciencias de la computacion, medicina y biologia--como ejemplos--es conducida con una alta motivacion e involucramiento de los investigadores en sus problemas de investigacion especificos: esto implica que ellos quieren realmente obtener una mejor solucion aplicada, conocimiento teorico o herramientas de investigacion; ellos viven los problemas reales y quizas sufren con los usuarios la problematica real (1). Este debate plantea un problema importante para los academicos: por un lado, ellos necesitan producir resultados de investigacion concretos (articulos en revistas y congresos cientificos), mientras que, por otro, deben tratar de entregar conocimiento valioso para la comunidad, en concordancia con la mision que tienen las instituciones a las que pertenecen (universidades mayormente). Pero este equilibrio es dificil de conciliar en los ambitos modernos de investigacion, ya que, tal como este mismo debate deja traslucir, los editores y revisores se veran mayormente motivados a publicar trabajos que realicen aportes a la teoria y que sigan un riguroso metodo cientifico, en desmedro de trabajos con un mayor valor practico y que requieren mas tiempo en el campo. En sintesis: el viejo debate entre teoria y practica.
Es por ello que una importante cantidad de investigadores de sistemas de informacion ha sugerido que se utilice mayormente investigacion-Accion (IA) como marco de trabajo investigativo. En efecto, IA permite conciliar la necesidad de contribuir al conocimiento cientifico y, al mismo tiempo, resolver problemas practicos reales en las organizaciones o grupos participantes.
IA es un enfoque de investigacion que se distingue de otros por varias particularidades: en primer lugar, el investigador es un actor participante e interviene el fenomeno de estudio (Greenwood y Levin, 2007); en segundo lugar, a diferencia de otros enfoques, IA se aplica en forma ciclica en donde cada iteracion lleva a profundizar mas en la comprension del fenomeno; por ultimo, tanto el investigador como el o los participantes se benefician mutuamente del proceso. Por un lado, el investigador logra entender mejor su fenomeno de estudio y, por otro, el participante consigue solucionar un problema que le afecta (Kock, McQueen y Scott, 1997).
Pero a pesar de esta doble utilidad, IA aun se mantiene muy escasamente usado en la investigacion de sistemas y la administracion. Recientemente Mathiassen, Chiasson y Germonprez (2012) analizaron los trabajos basados en IA presentados en las diez revistas cientificas de mayor prestigio en el area de sistemas de informacion. Entre otras conclusiones, ellos determinaron que solo el 1,6% del total de articulos publicados en esas revistas entre 1982 y 2009 habia aplicado IA (83 de 5.325). Similarmente, Williams, Dwivedi, Lal y Schwarz (2009) estudiaron 345 articulos sobre adopcion y difusion de Tecnologias de la informacion (Ti) aparecidos entre 1985 y 2007, encontrando que solo uno uso IA como metodo de investigacion. Esto los llevo a sugerir que "dado que hay actualmente una carencia de material publicado empleando metodos como investigacion-Accion, los investigadores podrian tener en consideracion estos enfoques sub-utilizados" (2) (Williams et al., 2009, p. 9). En suma, un desafio que ha sido planteado en la literatura de sistemas de informacion es la falta de estudios que usen IA como marco de referencia (Kock, Gallivan y DeLuca, 2008).
A nuestro juicio, una de las causas que limita una mayor difusion de IA entre academicos es que existe muy poca informacion acerca de como aplicarlo. En efecto, considerando que en sistemas de informacion ya el numero de trabajos basados en IA es escaso, en estos articulos se describe limitadamente el proceso de investigacion y accion (probablemente por las restricciones editoriales de espacio). Por lo tanto, una de nuestras presunciones para explicar este escaso uso de IA en nuestra area es que existe poca informacion sobre como metodologicamente se aplica.
Como consecuencia de lo anterior, nosotros quisimos contribuir al conocimiento de IA basados en nuestra experiencia lograda tras ya haber trabajado en varios casos usando este enfoque. Por lo tanto, este articulo tiene como objetivo ilustrar a otros investigadores sobre como usar IA, de tal manera que lo puedan usar como una guia en caso de que emprendan una investigacion basada en IA. Por ello, en este articulo resumimos la teoria fundamental sobre la que se sustenta IA y presentamos como ejemplo el caso de una investigacion en la que aplicamos este marco metodologico. El caso presentado tenia como meta determinar la validez del Modelo de Aceptacion Tecnologica (TAM, por sus siglas en ingles) en una pequena empresa. Desde un punto de vista practico, la empresa necesitaba solucionar problemas de gestion de procesos en dos de sus departamentos.
Desde el punto de vista de investigacion, se deseaba validar cualitativamente TAM. Nuestro interes es que otros academicos latinoamericanos puedan verse incentivados a usar IA como una herramienta de investigacion y de resolucion de problemas reales en nuestra region, y de esa forma, colaborar en el cierre de la brecha entre teoria y practica que es tan critica en nuestros paises.
El resto de este documento esta dividido en cuatro secciones: la siguiente seccion resume el marco teorico acerca de que es IA; la tercera seccion presenta el caso de investigacion usado como ejemplo, describiendo el problema teorico abordado y como IA fue aplicado; la cuarta seccion describe los principales resultados practicos y teoricos obtenidos del caso de investigacion, y la ultima seccion presenta las conclusiones y recomendaciones para investigadores.
Marco teorico: Investigacion-Accion
IA es una metodologia de investigacion cuyo enfoque consiste en que investigador y cliente colaboran en el diagnostico de un problema y en el desarrollo de una solucion (Bryman y Bell, 2007). El proceso de colaboracion trae beneficios mutuos para el investigador y el cliente: por un lado el cliente consigue una solucion a un problema que tiene, mientras que el investigador logra aumentar el cuerpo de conocimiento existente sobre el fenomeno involucrado.
Epistemologicamente hablando, IA asume que el mundo social esta constantemente cambiando y el investigador y la investigacion misma son parte de ese cambio (Collis y Hussey, 2003). IA fue por primera vez propuesto por el psicologo aleman Kurt Lewin (1946). Dada la imposibilidad en investigacion social de permanecer como observador imparcial de un fenomeno en estudio, Lewin sugirio que el investigador debia tomar parte en la accion y focalizarse en los procesos de cambio (Checkland y Poulter, 2006). Para Lewin (1946) el proceso de investigacion consistia de un ciclo de planificacion, accion, observacion y reflexion (Collis y Hussey, 2003).
No existe una unica definicion sobre que es IA, pero algunos elementos basicos parecen surgir desde distintos autores. Bryman y Bell (2007) indican que: en IA la investigacion involucra problemas reales dentro de la organizacion; IA implica un proceso iterativo de identificacion de problema, planificacion, accion y evaluacion; conduce a la re-educacion o a patrones cambiantes de pensamiento y accion; y, finalmente, que busca contribuir tanto a la teoria academica como a la accion practica. Esta ultima es una diferencia clave de IA con una consultoria profesional (Collis y Hussey, 2003).
Por lo tanto, IA es un tipo de investigacion aplicada dirigida a encontrar una forma efectiva de generar un cambio consciente en el ambiente estudiado (Collis y Hussey, 2003). IA ha sido aceptada como una metodologia valida en disciplinas como educacion y desarrollo organizacional (Baskerville y Myers, 2004). En Management, IA ocupa un rol muy especial en ayudar a cerrar la brecha entre especialistas e investigadores (Bryman y Bell, 2007). Un ejemplo paradigmatico de aplicacion de IA en este campo es el de Kaplan y Norton, quienes crearon los muy conocidos Balanced scorecard y sistema de costeo basado en actividades Abc usando este enfoque (Kaplan, 1998). La Figura 1 presenta un esquema explicativo de como el investigador y participante se benefician mutuamente en un proceso de IA.
Particularmente en investigacion de sistemas de informacion IA presenta oportunidades de desarrollo, ya que podria ayudar a mejorar la practica y a incrementar el conocimiento teorico de sistemas de informacion (Baskerville y Myers, 2004). Por ejemplo, una investigacion basada en IA podria ser usada para entender mejor el proceso de adopcion de software en las empresas. Sin embargo, en el caso de la investigacion en sistemas de informacion, ha habido varios llamados a usar IA en mayor medida (Avison, Lau, Myers y Nielsen, 1999; Baskerville y Myers, 2004; DeLuca y Kock, 2007; Williams et al., 2009).
Varios aportes ya se pueden mencionar a la disciplina de sistemas de informacion (Avison et al., 1999): el Multiview contingent systems development framework; soft system methodology; el Tavistock School's sociotech nica l design; los estudios escandinavos sobre el mejoramiento en las posiciones de negociacion de los usuarios en el...
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