Elementos de la Investigación

• Toda investigación suele estar compuesta de los siguientes elementos:

1. Un problema o una pregunta. El punto de partida suele ser una inquietud surgida del interés por adquirir o ampliar un conocimiento, o de la necesidad de resolver un problema concreto. Por ejemplo, la pregunta sobre cómo afecta el uso de la IA (inteligencia artificial) al mercado laboral.
2. Una hipótesis o propuesta. La delimitación del problema y la revisión de los conocimientos preexistentes permiten formular una idea o suposición, es decir, una hipótesis que deberá ser puesta a prueba para confirmarla o refutarla. Por ejemplo, la hipótesis de que la IA mejora la productividad de las empresas, pero reduce los puestos de trabajo en las tareas repetitivas.
3. Un método. Para alcanzar un conocimiento válido, toda investigación requiere de un conjunto ordenado de objetivos, pasos y procedimientos que deben ser comprensibles y comprobables. Existen distintos métodos para cada tipo de investigación. Por ejemplo, un método mixto puede combinar los enfoques cuantitativo y cualitativo para medir, comparar e interpretar la relación entre el uso de la IA y los cambios laborales en un grupo seleccionado de empresas.
4. Una muestra o población. La recolección de datos debe realizarse a partir de una selección y delimitación rigurosa de la muestra o población que servirá a la investigación, ya sean personas, animales, documentos u otros. Por ejemplo, una muestra puede ser un grupo representativo de empresas de distintos rubros, divididas entre aquellas que adoptaron el uso de la IA y aquellas que no.
5. Unas técnicas de obtención de datos. La información debe obtenerse mediante una serie de técnicas adaptadas a los requerimientos de la investigación, cuya validez debe ser aceptada por la comunidad científica. Por ejemplo, pueden realizarse encuestas, grupos focales y entrevistas con empleados y directivos de las empresas que conforman la muestra, y un análisis documental de sus informes financieros, índices de productividad y tasas de rotación laboral.
6. Una serie de variables o categorías. La comprobación de hipótesis depende de la definición de variables (propiedades o características medibles que varían e interactúan) o categorías (conceptos para clasificar muestras y datos). Por ejemplo, en la muestra de empresas, las variables pueden ser su grado de adopción de la IA, las fluctuaciones en el número de empleados por área y las variaciones en el nivel de productividad.
7. Un margen de error. En general, se admite que existe un margen de error en todo proceso de investigación, que puede depender de su naturaleza, del tipo de estudio o de la estrategia de muestreo, aunque se intenta reducirlo al mínimo. Por ejemplo, dado que las empresas evaluadas son solo una muestra del total existente, al generalizar los resultados se puede calcular un margen de error porcentual.