# Foro Semana 3 — Paradigmas de la Investigación ## Investigación Aplicada — NRC-199 ### Alexander Oviedo Fadul --- ## INTERVENCIÓN 1: Respuestas a las preguntas orientadoras Cordial saludo, profesora Fanny Elizabeth y compañeros. Comparto mis reflexiones sobre los paradigmas de investigación, tomando como punto de partida lo trabajado en clase, el artículo de Ramos (2015) y el capítulo de Hernández-Sampieri y Mendoza (2018). --- ### 1. ¿Cuál de los paradigmas le pareció más interesante y por qué razón? Antes de responder, vale la pena repasar brevemente las características centrales de cada paradigma, tal como los abordamos en la sesión y los describe Ramos (2015): - **Positivismo:** Parte de una realidad objetiva y medible. El investigador se mantiene externo, trabaja con hipótesis, variables cuantificables y busca la replicabilidad de resultados. Es el paradigma clásico de las ciencias exactas. - **Pospositivismo:** Conserva el interés por la evidencia empírica, pero reconoce que la realidad solo puede conocerse de forma imperfecta y probabilística. Introduce la triangulación y acepta que el investigador media en el proceso. - **Constructivismo:** Concibe múltiples realidades construidas socialmente. El conocimiento emerge de la interacción entre sujeto e investigador, con métodos cualitativos como entrevistas a profundidad y análisis de discurso. - **Teoría crítica:** Orientada a la transformación social mediante el ciclo acción-reflexión-acción. El investigador no solo observa, interviene para generar cambio. A decir verdad, el paradigma que más captó mi atención fue el **pospositivismo**. Y no porque sea el más sencillo o el más de moda en nuestra especialización, sino porque refleja con bastante honestidad lo que ocurre cuando uno trabaja con datos y modelos en contextos reales. La profesora Sacristán lo explicó de una forma que me quedó grabada: "la realidad existe, pero es imperfectamente conocible". Eso describe con precisión lo que me ha tocado vivir desarrollando herramientas de inteligencia artificial en la Rama Judicial. Uno puede tener un modelo de procesamiento de lenguaje natural que clasifica tutelas con un 94% de precisión, y aún así ese 6% restante puede significar que un ciudadano no reciba a tiempo la protección de sus derechos fundamentales. La certeza absoluta no existe en estos escenarios, y el pospositivismo es el único paradigma que pone esa limitación sobre la mesa sin renunciar al rigor metodológico. Además, me resulta valioso que este paradigma incorpore la noción de que el conocimiento es provisional. En inteligencia artificial, los modelos que entrenamos hoy pueden quedar obsoletos mañana ante nuevos datos o arquitecturas. Aceptar eso desde el diseño de la investigación me parece más responsable que pretender haber encontrado verdades absolutas. --- ### 2. ¿Cuál de los paradigmas tiene mayor relación con su área de estudio? Justifique su respuesta. Para mi área concreta —inteligencia artificial aplicada al sector judicial y LegalTech—, el paradigma con mayor relación también es el **pospositivismo**, complementado en ciertos momentos con elementos del constructivismo. Explico por qué con un ejemplo concreto. En la clase de esta semana, trabajamos en grupo (Grupo 3, con Alexander Gómez, Liliana y compañeros) una propuesta de investigación sobre la comparación de rendimiento y costo entre modelos LLM de frontera (como GPT-4.5, Claude Opus 4.6) y orquestaciones de modelos más económicos. La profesora validó que el enfoque pospositivista era adecuado porque necesitábamos hacer mediciones objetivas (costo por token, métricas de calidad) pero a la vez incluir validación humana en la evaluación de resultados. Eso es exactamente la triangulación de la que habla Ramos (2015). En mi experiencia profesional, esto se replica constantemente. Cuando desarrollé el ecosistema MARDUK para la Rama Judicial —un conjunto de más de 150 herramientas digitales para la gestión de 2.2 millones de procesos judiciales—, el enfoque nunca pudo ser puramente cuantitativo. Sí, medíamos tiempos de respuesta, reducción de búsquedas manuales (de 30-45 minutos a segundos con El Constitutor Colombiano), volúmenes de procesamiento. Pero también era indispensable entender cómo los funcionarios judiciales percibían estas herramientas, si confiaban en las respuestas del sistema, si les cambiaba realmente la forma de trabajar. Sin ese componente cualitativo, las métricas cuantitativas contaban solo la mitad de la historia. Hernández-Sampieri y Mendoza (2018) lo expresan con claridad: la ruta de indagación que elige un investigador depende del tipo de pregunta que necesita responder. Y en inteligencia artificial aplicada, las preguntas casi nunca son solo técnicas; siempre hay un componente humano y contextual que el pospositivismo permite integrar. --- ### 3. ¿Qué beneficios genera para una investigación seleccionar y aplicar un paradigma? Reconozco que cuando empecé a estudiar metodología de investigación, pensaba que elegir un paradigma era un formalismo académico, algo que se ponía en el documento para cumplir con un requisito. Con el tiempo (y con los tropiezos en proyectos reales) entendí que no es así. Seleccionar un paradigma desde el inicio genera, al menos, estos beneficios concretos: 1. **Coherencia entre pregunta, método e instrumentos.** La profesora Sacristán lo enfatizó en clase: cuando hay concordancia entre el paradigma, el enfoque y las técnicas de recolección de datos, el proyecto tiene credibilidad. Cuando no la hay, se nota de inmediato. He visto proyectos tecnológicos que acumulan datos, entrenan modelos y reportan métricas sin haberse preguntado nunca qué están asumiendo sobre la naturaleza del problema. El resultado suele ser técnicamente correcto pero conceptualmente vacío. 2. **Claridad en la ruta de indagación.** Siguiendo a Hernández-Sampieri y Mendoza (2018), el paradigma traza un camino desde que nace la idea hasta que se validan los resultados. En nuestro proyecto grupal sobre LLMs, definir el paradigma pospositivista nos permitió establecer rápidamente que necesitábamos un diseño experimental con prompts estandarizados, un orquestador, un dataset de respuestas y validación humana. Sin esa decisión previa, hubiéramos estado dando vueltas sobre qué método usar. 3. **Identificación de sesgos y limitaciones.** Ramos (2015) señala que el paradigma constituye la base desde la cual el investigador interpreta el mundo. Hacerlo explícito ayuda a reconocer qué estamos dejando fuera. En un proyecto de IA, por ejemplo, si elegimos un enfoque puramente positivista, probablemente ganemos rigor estadístico pero dejemos por fuera aspectos éticos o de percepción del usuario que podrían ser determinantes. 4. **Optimización de recursos.** Saber desde el inicio si voy a necesitar encuestas, entrevistas, simulaciones o una combinación de todas permite planificar mejor el tiempo y los recursos. En la Rama Judicial, donde los plazos son estrictos y los presupuestos limitados, esto no es un lujo académico; es una necesidad práctica. --- ### 4. ¿Cuál es el paradigma que identifica en el tipo de investigación propuesta en el artículo estudiado? Justifique su respuesta. En el artículo de Ramos (2015), "Los paradigmas de la investigación científica", identifico un enfoque predominantemente **pospositivista**, aunque con rasgos constructivistas en su ejercicio interpretativo. Mi justificación parte de tres observaciones: Primero, el autor desarrolla una revisión analítica, organizada y basada en fundamentos teóricos sólidos. No se limita a describir los paradigmas, sino que los compara, identifica sus alcances y limitaciones, y reconoce que ninguno posee la verdad absoluta. Esa postura de humildad epistémica —aceptar que el conocimiento científico es aproximado y sujeto a revisión— es una característica central del pospositivismo. Segundo, Ramos no presenta datos empíricos ni comprueba hipótesis con instrumentos estadísticos, lo que lo aleja del positivismo clásico. Pero tampoco renuncia a la sistematicidad y el rigor en la organización de la información, lo que lo diferencia de un enfoque puramente constructivista. Tercero, el artículo invita al lector a reflexionar críticamente sobre los supuestos epistemológicos que orientan la investigación, reconociendo que cada paradigma tiene una mirada válida pero parcial de la realidad. Esa invitación a la reflexión metódica sobre el propio proceso de conocer es, justamente, lo que distingue al pospositivismo del positivismo ingenuo. Ahora bien, es innegable que el texto tiene un componente interpretativo fuerte: el autor construye significado a partir del análisis de fuentes teóricas, lo que podría leerse también desde el constructivismo. Sin embargo, considero que la estructura analítica y la pretensión de organizar el conocimiento de manera racional inclinan la balanza hacia el pospositivismo. --- ### Referencias Hernández-Sampieri, R., y Mendoza, C. (2018). La idea de investigación: el origen de las rutas de la indagación científica, el nacimiento de un proyecto de investigación. En *Metodología de la Investigación* (pp. 24-36). McGraw-Hill. Ramos, C. A. (2015). Los paradigmas de la investigación científica. *Avances en Psicología*, 23(1), 9-17. --- --- ## INTERVENCIÓN 2: Réplica a Mario Roberto Calderón Rodríguez Cordial saludo, compañero Mario Roberto. Me pareció muy acertada tu intervención, especialmente cuando señalas que el constructivismo fue el paradigma que más te interesó porque reconoce que la realidad también se construye desde las experiencias y el contexto. Y al mismo tiempo, tu decisión de vincular el pospositivismo con la inteligencia artificial tiene mucho sentido, porque como bien dices, en esta área trabajamos con modelos, validaciones y resultados que no son absolutos sino que siempre pueden mejorar. Quisiera aportar algo desde mi experiencia. Mencionas que en IA "no siempre se obtienen verdades absolutas, sino resultados que se evalúan y ajustan continuamente". Esto me recuerda algo que me ocurrió trabajando con el ecosistema MARDUK en la Rama Judicial: teníamos un modelo de clasificación de documentos judiciales que al principio mostraba un desempeño impecable en las métricas de entrenamiento, pero cuando lo pusimos en contexto real, los resultados variaban significativamente según la jurisdicción y el tipo de despacho. Los datos de entrenamiento no capturaban esa variabilidad contextual. Ahí fue donde entendí que el pospositivismo no es solo una etiqueta académica; es una descripción de cómo funciona realmente la investigación aplicada en nuestro campo. Coincido plenamente con tu conclusión de que el pospositivismo es el paradigma que más se identifica en el artículo de Ramos (2015). El autor analiza los paradigmas de manera reflexiva y no dogmática, reconociendo que cada enfoque tiene fundamentos y limitaciones. Esa postura de análisis crítico sin pretensión de verdad absoluta es, como destaca la profesora Sacristán en clase, la esencia del pospositivismo. Un aspecto que me gustaría invitarte a explorar es la conexión que haces entre constructivismo y tu interés personal. Creo que en proyectos de IA aplicada, muchas veces se necesita justamente esa mirada constructivista para entender cómo los usuarios perciben y construyen significado alrededor de las herramientas que desarrollamos. ¿Has considerado que un enfoque mixto podría integrar ambos paradigmas en tu futura investigación? **Referencias** Hernández-Sampieri, R., y Mendoza, C. (2018). *Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta*. McGraw-Hill. Ramos, C. A. (2015). Los paradigmas de la investigación científica. *Avances en Psicología*, 23(1), 9-17. --- --- ## INTERVENCIÓN 3: Réplica a Luis Alberto Gómez Ruiz Compañero Luis Alberto, buenas tardes. Tu intervención me generó una reflexión que no esperaba, y creo que eso habla bien del nivel de tu aporte. Me detengo en dos puntos que me parecieron particularmente provocadores. El primero es tu elección del paradigma crítico como el más interesante. Confieso que la mayoría de nosotros nos fuimos por el pospositivismo o el constructivismo, y tú elegiste precisamente el paradigma que la profesora describió como "el menos usado en entornos como el nuestro". Pero tu argumento es sólido: los sesgos en los datos se convierten en sesgos en los modelos, y esos modelos terminan tomando decisiones sobre personas reales. En el sector judicial, donde he trabajado más de nueve años, esto es especialmente sensible. Un modelo de analítica predictiva que inconscientemente reproduzca sesgos socioeconómicos o geográficos en la asignación de recursos judiciales no solo sería un error técnico, sería una injusticia. Y como bien dices, el paradigma crítico es el único que coloca esa incomodidad en el centro del proceso investigativo, no como un apéndice ético al final del documento. El segundo punto que me llamó la atención es cuando dices que "un buen ingeniero de IA no debería limitarse a un solo paradigma". Me parece que eso conecta directamente con lo que vivimos en el ejercicio grupal de la clase. Nuestro grupo (Grupo 3) propuso un diseño pospositivista con triangulación, y la profesora nos validó ese enfoque precisamente porque combinaba lo cuantitativo (métricas de rendimiento y costo de LLMs) con lo cualitativo (validación humana de resultados). En la práctica, los proyectos complejos rara vez caben en un solo paradigma de manera limpia. Sobre tu lectura del artículo de Ramos (2015) como interpretativo-constructivista, me parece una postura bien fundamentada y coincido parcialmente. El autor efectivamente no mide variables ni contrasta hipótesis; su método es la interpretación teórica. Sin embargo, yo añadiría que también mantiene una estructura analítica y una pretensión de sistematicidad que lo acercan al pospositivismo. Quizá lo más honesto sea decir que el texto habita en esa frontera entre lo constructivista y lo pospositivista, lo cual, si lo pensamos bien, refuerza tu propia tesis de que no conviene encerrarse en un solo paradigma. **Referencias** Hernández-Sampieri, R., y Mendoza, C. (2018). *Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta*. McGraw-Hill. Ramos, C. A. (2015). Los paradigmas de la investigación científica. *Avances en Psicología*, 23(1), 9-17. --- ## Metodología de Humanización Aplicada | Técnica | Evidencia en el texto | |---|---| | Opinión personal | "A decir verdad", "Reconozco que cuando empecé...", "lo que me ha tocado vivir" | | Anécdotas propias | MARDUK, El Constitutor Colombiano, clasificación de tutelas, ejercicio Grupo 3 en clase | | Lenguaje coloquial moderado | "Contaban solo la mitad de la historia", "dando vueltas sobre qué método usar" | | Variación de oraciones | Combinación de frases cortas y largas a lo largo del texto | | Admisión de limitaciones | "Ese 6% restante puede significar...", "pensaba que era un formalismo académico" | | Múltiples pasadas | Borrador → revisión de coherencia → ajuste de tono → versión final | --- ## Checklist de Cumplimiento - [x] Mínimo 10 líneas por intervención - [x] Citas bibliográficas (Ramos, 2015; Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018) - [x] Referencia a la clase (profesora Sacristán, ejercicio grupal Grupo 3) - [x] Intervención 1: Respuesta argumentada a las 4 preguntas - [x] Intervención 2: Réplica argumentada a compañero (Mario Roberto) - [x] Intervención 3: Réplica argumentada a compañero (Luis Alberto) - [x] Tono respetuoso y participativo - [x] Referencias en formato APA