📝 Aporte para el Foro de Participación (por Alejandro A. Luna R.)
1. Caso / Problemática Organizacional:
El siguiente caso es tomado de manera representativa para ejemplificar la selección del método o abordaje Metodológico. Este se basó en la reciente transición y entrega de operaciones de infraestructura tecnológica o (TI) en un Órgano de Administración Judicial (OAJ). Por un lado, se identificó una problemática crítica: un incremento del 40% en los tiempos de resolución de tickets de soporte técnico (SLA), acompañado de un aumento en la fricción laboral (ambiente laboral) y reportes de "sobrecarga" por parte del personal operativo. El diagnóstico interno requería determinar si la falla era un problema de capacidad técnica (sistemas) o de su cultura organizacional (resistencia al cambio y ambigüedad de roles).
Cómo se obtuvo la información:
- Origen de los Datos -Cuantitativa y Cualitativa-: Esta se obtuvo o extrajo directamente de los logs del sistema de Service Desk (fechas de apertura/cierre de incidentes). En lo que se refiere a la parte de los datos -cualitativa- se obtuvo de las actas de entrega-recepción y entrevistas de salida del personal de soporte.
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La Problemática del 40%: Al ser un porcentaje mayor (40%) en los tiempos de resolución de tickets (SLA), se observó que este incremento no era un simple retraso numérico; Afectando de manera operativa a los equipos de TI ya que las salas de audiencias no estaban listas o en tiempo. Se midió que el tiempo de resolución pasó de 45 a 63 minutos, lo que generó un efecto dominó afectando otros procesos: audiencias retrasadas, pérdida de trazabilidad en la entrega de activos de alto valor (Procesos y Sistemas Tecnológicos) y fricción directa entre el Personal de los niveles operativos y gerenciales por lo que consideran "ambigüedad en las responsabilidades" durante la transición del servicio (Nadie se hace responsable).
2. Enfoque Seleccionado:
Para abordar esta problemática de manera integral, es necesario entender con que se cuenta y que material se tiene para trabajar; por un lado, tenemos Información o data Cuantitativa (Obtenida por logs) y por otro datos mediante la interacción con el personal (Entrevistas) y documentos (Actas entrega Recepción). Es por ello necesario que nuestro enfoque más adecuado para este caso sea el Mixto (Convergencia Cuali-Cuantitativa). Entendemos que las métricas operativas por sí solas no explican la motivación humana, y que las quejas cualitativas sin un respaldo numérico no justifican la asignación de presupuestos.
3. Puntos a favor o en contra (Ventajas y Desventajas):
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A favor, Ventaja 1 (Aporte Cuantitativo): Con el empleo del enfoque mixto nos permite establecer una línea base (baseline) objetiva mediante estadística descriptiva e inferencial. El uso de la desviación estándar y pruebas de hipótesis (ej. T-Student) validó matemáticamente en qué sucursales la caída del nivel de servicio (SLA) era estadísticamente significativa y no solamente un pico aleatorio en la demanda.
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A favor, Ventaja 2 (Aporte Cualitativo): Mediante el uso o empleo de de entrevistas semiestructuradas y la aplicación de codificación abierta y axial (Teoría Fundamentada), se descubrió la causa raíz. Para ello, y mediante las matrices de frecuencia nos revelaron que la "sobrecarga" no era por falta de personal, sino principalmente por "instrucciones contradictorias" de los nuevos mandos, un factor humano que no es visible en Dashboard de TI.
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En contra, Desventaja del Enfoque (Limitación): La principal limitación que observamos es el alto costo en tiempo y la complejidad metodológica. Ya que exige al equipo consultor dominar dos aspectos distintos: estructurar modelos matemáticos rígidos (ej. software R o SPSS) y simultáneamente aplicar sensibilidad teórica para depurar narrativas (lo que se dice) mediante software cualitativo (ej. ATLAS.ti o Taguette). Este diseño requiere una triangulación cuidadosa para conciliar posibles contradicciones entre los datos cuantitativos y cualitativos.
⚙️ Método y Resultados Estadísticos
Para sustentar la caída del 40% en el SLA, se aplicó una prueba de hipótesis (T-Student para muestras independientes), comparando el trimestre anterior a la transición T_1 con el periodo de entrega T_2. (2 períodos de tiempo).
1. Formulación del Método (Estadístico t):
El cálculo para determinar si el aumento en el tiempo de resolución es estadísticamente significativo se estructuró mediante la siguiente ecuación:
Donde:
2. Resultados Cuantitativos del Impacto:
Tras extraer los datos del Service Desk (N = 1,450 tickets), se obtuvieron los siguientes resultados:


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