¿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.

¿Cuál de los paradigmas tiene mayor relación con su área de estudio?

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.

¿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.

¿Cuál es el paradigma que identifica en el artículo estudiado?

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.