PhD en Internacionalización de la Empresa · Universidad San Pablo CEU, Madrid
Investigador Senior — Minciencias · Director Grupo RED — Tecnológico de Antioquia
Este libro nació en el aula. Más precisamente, nació de una pregunta que un estudiante de Administración de Empresas me hizo durante el primer día de clase de Metodología de la Investigación: "Profesor, ¿para qué me sirve esto si yo voy a trabajar en una empresa?"
La respuesta, en síntesis, es esta: investigar es tomar mejores decisiones. Toda decisión gerencial es, en el fondo, una hipótesis sobre el mundo. Contratar a ese candidato, entrar a ese mercado, lanzar ese producto, fusionarse con esa empresa: todas esas acciones descansan en supuestos sobre cómo funciona la realidad.
La metodología de la investigación es el conjunto de herramientas que permiten formular esos supuestos con rigor, contrastarlos con evidencia y comunicar los hallazgos de manera que otros puedan evaluarlos, replicarlos o refutarlos.
Cada capítulo inicia con objetivos claros redactados en términos de lo que el estudiante será capaz de hacer.
Ejemplos reales de investigaciones publicadas en revistas indexadas: competitividad, internacionalización, riesgo financiero.
Advertencias explícitas sobre los errores más comunes en tesis y trabajos de grado.
Tres niveles: [B] básico, [I] intermedio, [A] avanzado.
Secciones con herramientas de IA generativa y prompts listos para cada etapa del proceso.
Gestión de referencias conforme a APA séptima edición con ejemplos aplicados.
15 capítulos que recorren todo el proceso de investigación científica.
Selecciona un capítulo para ver su contenido detallado.
Investigar es tomar mejores decisiones. Toda decisión gerencial es, en el fondo, una hipótesis sobre el mundo. La metodología permite formular esos supuestos con rigor y contrastarlos con evidencia.
Coherencia paradigmática: Declarar un enfoque positivista y luego interpretar resultados de manera subjetiva es uno de los errores más frecuentes en tesis. El paradigma define qué preguntas puedes hacerte y cómo interpretar tus hallazgos.
| Tarea | Herramienta | Uso |
|---|---|---|
| Comprender paradigmas | Claude, ChatGPT | Explicación comparada con ejemplos de tu disciplina |
| Evaluar falsabilidad | Claude, ChatGPT | Presentar hipótesis y preguntar si es falsable |
| Distinguir tipos de conocimiento | Claude, ChatGPT | Clasificar afirmaciones según tipo |
La investigación básica y aplicada en el contexto colombiano, y la pregunta de investigación como punto de partida de todo estudio.
Caso: RSL sobre fintech e inclusión financiera en América Latina. IA aplicada a revisiones sistemáticas y errores frecuentes.
El investigador debe comprender los paradigmas para tomar decisiones metodológicas coherentes.
Ontología: Realidad única, objetiva.
Epistemología: El investigador es neutral y no afecta el objeto.
Metodología: Cuantitativa (encuestas, experimentos, econometría).
Ejemplo: Modelo econométrico que estima el efecto de la educación sobre los ingresos.
Ontología: Realidades múltiples, subjetivas y construidas.
Epistemología: El investigador interactúa con el objeto de estudio.
Metodología: Cualitativa (etnografía, entrevistas, análisis de discurso).
Ejemplo: Cómo los empresarios PyME construyen el concepto de "internacionalización".
Ontología: Realidad tanto objetiva como subjetiva.
Epistemología: El conocimiento útil es el que permite resolver problemas.
Metodología: Métodos mixtos según la pregunta de investigación.
Ejemplo: Datos de exportación (cuantitativos) + entrevistas a directivos (cualitativos).
Empiristas (Locke, Hume): todo conocimiento proviene de la experiencia. Racionalistas (Descartes, Leibniz): la razón alcanza verdades independientes de la experiencia.
Círculo de Viena (siglo XX): solo son significativas las proposiciones verificables empíricamente o tautológicas.
El criterio de demarcación científica es la falsabilidad: una afirmación es científica si puede ser refutada por datos empíricos.
Teorías con "núcleo duro" de supuestos no cuestionados y "cinturón protector" de hipótesis auxiliares modificables.
Las siete etapas del proceso de investigación científica aplicado a las ciencias económicas y administrativas.
Delimitar qué aspecto del fenómeno se investigará.
Conocer el estado actual del conocimiento.
Formular preguntas y predicciones contrastables.
Seleccionar enfoque, fuentes y métodos.
Aplicar instrumentos y recoger evidencia.
Procesar datos y extraer hallazgos.
Difundir resultados para escrutinio público.
Pura (básica), aplicada, de desarrollo experimental.
Exploratoria, descriptiva, correlacional, explicativa.
Cuantitativo, cualitativo, mixto.
Transversal (un momento) vs. longitudinal (evolución en el tiempo).
Uso responsable de la IA generativa en cada etapa del proceso de investigación.
Declara siempre cómo y en qué parte del proceso usaste herramientas de IA, siguiendo las políticas de la revista o institución.
Ninguna referencia, dato o interpretación generado por IA debe incluirse sin verificación en la fuente original. Las alucinaciones son frecuentes.
El investigador es el único autor responsable del contenido. La IA no razona, no asume consecuencias y no conoce tu contexto.
| Etapa | La IA puede fortalecer | Riesgo si se usa mal |
|---|---|---|
| Problema y objetivos | Delimitar variables, proponer indicadores, aclarar definiciones operativas. | Sesgo en el planteamiento, objetivos vagos o no medibles. |
| Revisión de literatura | Mapear debates, comparar teorías, sugerir palabras clave. | Citas inexistentes, omisiones clave, falsa autoridad. |
| Hipótesis / preguntas | Generar alternativas falsables y derivar predicciones observables. | Hipótesis no contrastables (pseudociencia) o triviales (tautologías). |
| Datos y análisis | Asistir con código, limpieza, documentación y explicaciones. | Errores no auditados, falta de trazabilidad, baja replicabilidad. |
| Redacción y difusión | Mejorar claridad, estructura, resúmenes y coherencia argumental. | Plagio, opacidad (sin declarar uso), "alucinaciones" en resultados. |
La IA generativa produce texto plausible, no verdades verificadas. Sus respuestas sobre metodología pueden contener inexactitudes conceptuales presentadas con gran fluidez. Contrasta siempre con fuentes primarias antes de incorporar ideas a tu trabajo académico.
AutoresEditores.com
978-628-02-4080-0
17 × 24 cm · Primera Edición 2025