Sergio, coincido contigo en la elección del enfoque mixto y me parece especialmente acertada tu reflexión sobre la interpretación de datos. Tienes razón en que los datos sin contexto son ruido, y esa distinción entre categorización deductiva e inductiva es precisamente lo que convierte un diagnóstico en una herramienta estratégica real, no en un simple reporte de cifras.
Dicho esto, quiero plantear un matiz sobre la limitación que identificas. Señalas la complejidad y el consumo de recursos como la principal desventaja, lo cual es válido, pero en el contexto específico de una empresa de desarrollo de software hay una limitación más crítica y menos obvia: el sesgo de autoselección. En organizaciones tech, los perfiles con mayor autonomía y criterio, que son precisamente los más valiosos para retener, también son los menos propensos a responder encuestas internas o participar en grupos focales, especialmente si desconfían de cómo se usarán sus respuestas. Esto puede generar que el análisis capture principalmente la voz de quienes ya decidieron quedarse, distorsionando el diagnóstico sobre las causas reales de rotación (Hernández-Sampieri & Mendoza, 2018).
El punto que más me interesa de tu aportación es la categoría central de "falta de autonomía". En mi experiencia observando organizaciones con perfiles similares, esa categoría emergente suele estar correlacionada no solo con estructura jerárquica, sino con ausencia de retroalimentación significativa por parte del liderazgo inmediato. Lo que implicaría que el diagnóstico debería incluir también un análisis del estilo de liderazgo por área y no solo medir la satisfacción de forma global.