Categoría: Docencia

¿Sobre qué decisiones, problemas o prácticas relacionadas con personas, equipos, participación o mejora continua os gustaría disponer de mejor evidencia?

Profesionales de RR. HH., Planta, Operaciones, Lean y Mejora Continua: ¿qué preguntas os gustaría que analizáramos desde la evidencia?

Quiero acercar todavía más mis asignaturas a los problemas y decisiones reales de las organizaciones:

🔹 Gestión Participativa, centrada en las High-Involvement Work Practices (HIWP)y en cómo conseguir que las personas participen, aporten conocimiento y tengan capacidad real de influencia.

🔹 Equipos de Alto Rendimiento, orientada a cómo desarrollar equipos eficaces y formar Lean Champions capaces de impulsar y sostener la mejora continua en las organizaciones

Por eso, os planteo una petición:

¿Sobre qué decisiones, problemas o prácticas relacionadas con personas, equipos, participación o mejora continua os gustaría disponer de mejor evidencia?

Me interesan especialmente preguntas reales que tengáis que responder para tomar decisiones y para las que os gustaría conocer qué dicen la investigación, los datos de las organizaciones, la experiencia profesional o las personas afectadas.

Podéis dejar vuestra pregunta en este formulario: https://forms.cloud.microsoft/e/2sCcMpnTpC

Seleccionaré las propuestas que mejor encajen con las asignaturas para analizarlas en clase y, posteriormente, compartiré las principales conclusiones con mi red.

¿Qué pregunta os gustaría que investigáramos?

#RecursosHumanos #Operaciones #Lean #MejoraContinua #EvidenceBasedManagement #GestiónParticipativa #EquiposDeAltoRendimiento #HIWP #LeanChampions

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I Don’t Want AI to Summarize a Book Before I’ve Even Started

I use a digital reading platform because the book I need is not available in print. I want to read it. Nothing more, and nothing less.

And yet Bookshelf+ puts an artificial intelligence assistant front and center, offering to simplify concepts, create quizzes and summaries, and answer questions about the book. It is not a discreet tool that I can activate when I need it. It is the first layer of the reading experience. And I definitely do not want that.

I do not mind that other people may find this feature useful. What I object to is having it visually imposed on me, occupying a privileged space and shaping my relationship with the text from the very beginning. If I decide to use AI, I will do so when I believe it can help me.

When I buy a physical book and open it to the first page, a genie does not pop out of a lamp and ask whether I would like a summary. Thankfully. First, I read, think, connect ideas, go back, underline, take notes, and try to understand the text for myself. Only when I get stuck do I look for help. That order matters.

Reading is not merely about extracting information as quickly as possible. It also means pausing, doubting, interpreting, making mistakes, and developing an interpretation of your own. A summary can be useful in certain circumstances, but it should not become the gateway to a book (least of all on a platform whose very purpose is supposed to be facilitating reading).

It is even more baffling that Bookshelf+ has devoted resources to integrating this assistant while still failing to provide even minimally competent annotation and highlighting tools. I cannot find a satisfactory way to work with my notes, export them, or integrate them with Zotero or Obsidian. Those are the kinds of features that would genuinely add value for someone reading for study, research, or work.

A good digital reading tool should help me make the text my own: highlight passages, write comments, organize ideas, preserve references, and transfer that work into my knowledge vault. Instead, the platform’s major investment appears to be an AI that offers to process the book on my behalf.

Bookshelf+ is embarking on a costly and uncertain venture that may ultimately make the book itself less necessary, while neglecting the features that would help people read it better. I need a platform that respects my attention and gives me effective tools for working with the text.

First, I want to read. Then, perhaps, I will ask for help.

Bad, Bookshelf. Very bad.

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Cien años evaluando el rendimiento, cero filtros a prueba de IA

 El problema del performance management no es evaluar (Pulakos, Mueller Hanson, Arad y Moye, 2015). El sistema no está roto porque midamos, sino porque medimos algo que se ha desconectado de aquello a lo que debía servir. La evaluación se ha vuelto trámite (rellenar una casilla, cerrar el expediente) y ha dejado de asociarse a la conducta real que se pretende mejorar. Los que critican la evaluación del rendimiento no son cuatro recién llegados.

Deming (1986) ya metía la calificación anual por méritos entre sus enfermedades mortales, con el argumento de que atribuimos a la persona lo que en realidad produce el sistema. Da igual que hablemos de notas o de incentivos: el premio contingente parece fomentar la motivación extrínseca y erosiona la motivación intrínseca que es justo la que normalmente interesa potenciar. La métrica que sustituye el juicio profesional por un indicador, en cuanto tiene consecuencias, alguien aprende a maquillarla (Campbell, 1979; Strathern, 1997). Murphy (2020) ya escribió hace unos años: “performance evaluation will not die, but it should”.

Todo esto es anterior a la IA. Lo interesante es releerlo ahora porque la IA no ha traído un problema nuevo; ha añadido una capa encima de los de siempre. A los problemas de toda la vida (el sesgo del que evalúa, el trámite, el indicador que se maquilla) se suma ahora el postureo: que lo que evalúo no lo haya escrito quien lo firma, y que la propia evaluación tampoco la escriba quien la firma. El indicador se externaliza a una máquina. Y el filtro que teníamos, afinado durante décadas, no está preparado para esto.

Nuestra evaluación sumativa en la universidad está rota por lo mismo que el performance management. No porque la evaluación sumativa no sirva (sirve, y no voy a discutirlo), sino porque también se ha desconectado. La nota certifica cada vez menos lo que dice certificar, y la IA solo ha hecho visible una desconexión que ya venía de antes.

La tentación fácil es contestar “pues no evaluamos”, “quitamos el filtro” o “esto es demasiado difícil de evaluar, así que no lo evaluamos”. El reto es construir un marco para hacerlo bien, asumiendo que es complejo y que habrá que rehacerlo cuando cambien las condiciones. La dificultad de evaluar nunca ha sido excusa para dejar de evaluar, ha sido el motivo para diseñar mejor.


Es la misma conclusión de Murphy y DeNisi (2023): deshacerse de la evaluación no es la respuesta. Lo que toca es rediseñar, seguramente desde cero, no solo hacer normativas o recomendaciones (Corbin, Dawson, Nicola-Richmond y Partridge, 2025). Significa replantear la evaluación a nivel de programa y de forma colaborativa, algo que Nicola-Richmond, Dawson, Partridge y Macfarlane (2025) describen como un asunto de comunidad, más que de asignatura suelta. O sea, un trabajo enorme. No sabemos todavía cómo hacerlo bien en tiempo de IA, con el agravante de que ahora ni siquiera nos queda el consuelo del filtro viejo que, aunque fuera imperfecto, nos dejaba dormir tranquilos.


Referencias:

  • Campbell, D. T. (1979). Assessing the impact of planned social change. Evaluation and Program Planning, 2(1), 67–90. https://doi.org/10.1016/0149-7189(79)90048-X
  • Corbin, T., Dawson, P., & Liu, D. (2025). Talk is cheap: Why structural assessment changes are needed for a time of GenAI. Assessment & Evaluation in Higher Education, 50(7), 1087–1097. https://doi.org/10.1080/02602938.2025.2503964
  • Craig, P., Dieppe, P., Macintyre, S., Michie, S., Nazareth, I., & Petticrew, M. (2008). Developing and evaluating complex interventions: The new Medical Research Council guidance. BMJ, 337, a1655. https://doi.org/10.1136/bmj.a1655
  • Deming, W. E. (2000). Out of the Crisis. MIT Press.
  • Murphy, K., & DeNisi, A. (2023). New approaches to dealing with performance management: Getting rid of performance appraisals is not the answer. IIM Ranchi Journal of Management Studies, 2(2), 143–158. https://doi.org/10.1108/IRJMS-09-2023-0074
  • Murphy, K. R. (2020). Performance evaluation will not die, but it should. Human Resource Management Journal, 30(1), 13–31. (WOS:000490177200001). https://doi.org/10.1111/1748-8583.12259
  • Nicola-Richmond, K., Dawson, P., Helen, P., & Macfarlane, S. (2025). It takes a village… Program-wide approaches to redesigning assessment in a time of generative artificial intelligence (GenAI). Journal of University Teaching and Learning Practice, 22(7), e1711–e1711. https://doi.org/10.53761/zpp2ja61
  • Pulakos, E. D., Hanson, R. M., Arad, S., & Moye, N. (2015). Performance Management Can Be Fixed: An On-the-Job Experiential Learning Approach for Complex Behavior Change. Industrial and Organizational Psychology, 8(1), 51–76. https://doi.org/10.1017/iop.2014.2
  • Skivington, K., Matthews, L., Simpson, S. A., Craig, P., Baird, J., Blazeby, J. M., Boyd, K. A., Craig, N., French, D. P., McIntosh, E., Petticrew, M., Rycroft-Malone, J., White, M., & Moore, L. (2021). A new framework for developing and evaluating complex interventions: Update of Medical Research Council guidance. BMJ, 374, n2061. https://doi.org/10.1136/bmj.n2061
  • Strathern, M. (1997). ‘Improving ratings’: Audit in the British University system. European Review, 5(3), 305–321. https://doi.org/10.1002/(SICI)1234-981X(199707)5:3%253C305::AID-EURO184%253E3.0.CO;2-4

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Comprobacion del framework de perfil profesional con el caso de uso de GIOI

Hace unas semanas compartí el Framework para el analisis de las competencias a formar en la univesidad | Blog de Juan A. Marin-Garcia.

Esta semana lo he probado yo mismo aplicado al Grado de Ingeniería de Organización Industrial. El jueves voy a ponerlo en práctica con unos 35 asistentes al taller y veremos qué pasa. Hasta ahora solo lo he aplicado a mis propias asignaturas, que no es exactamente una muestra imparcial.

 
Cinco perfiles:
 
Referencias:
European Commission. Directorate General for Employment, Social Affairs and Inclusion. (2019). ESCO handbook: European skills, competences, qualifications and occupations. Publications Office. atlasTI-ART-639 soft Skills. https://data.europa.eu/doi/10.2767/934956

RESULTADOS–> [en construcción]

Esa metodología me permitirá activar un proyecto atascado sobre soft-skills

#competencias #universidad #framework #docencia

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Reflexión sobre qué es aprender en la universidad actual

Te propongo que uses la iconografía para reflexionar sobre qué es para ti aprender en la universidad actual. 

Iconografía: estudio, descripción y clasificación de imágenes o símbolos, analizando el significado de las representaciones visuales 

Yo estaba eligiendo una imagen para ilustrar una diapositiva de una presentación y, mientras dudaba entre las tres imágenes que te muestro abajo, me he dado cuenta de que mis dudas reflejaban matices de lo que me chirriaba o me encajaba. He estado unos 15 minutos analizando los símbolos y lo que me evocan. Al final me he decantado por una de ellas. Pero lo importante es lo que me ha hecho reflexionar mientras elegía.  No voy a desvelarte mi reflexión para no contaminar la tuya. Te comparto el ejercicio porque, para mí, ha resultado inspirador.

¿Qué imagen representa mejor para ti el aprendizaje en la universidad? ¿Por qué?

A
B
C

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Sincronicidades: capacidad de acción, propósito, valores y competencias

Estas semanas he estado expuesto a podcasts, lecturas, artículos científicos… sobre los cuatro temas que he puesto en el título de la entrada (agencia/capacidad de acción, propósito, valores y competencias). Puedes llamarlo casualidad, sincronicidad, o  sesgo de confirmación: llevo tiempo pensando en algo y mi cerebro empieza a capturarlo en todas partes. Cuatro conceptos que llevan semanas rondándome y que empiezan a parecerme un sistema.

Te he de confesar que “agencia” en castellano me suena fatal. No me resulta nada intuitivo, pese a que en mis círculos cercanos se esté convirtiendo en una moda el usar esta palabra. Sin embargo, el concepto en inglés (agency) entronca con uno de los temas que ha sido foco principal en mis líneas de investigación y docencia desde hace décadas: la capacidad de actuar de forma autónoma, de ser el origen de tus propias decisiones, de no ser simplemente el resultado de las circunstancias. Tengo pendiente interiorizarlo de verdad, encontrar la manera de pensarlo en castellano sin que me rechine. Yo prefiero usar en castellano dos palabras “capacidad de acción”, no sé si algún día me acostumbraré a este calco del inglés (que no estoy seguro de que sea acertado).

Mientras iba rumiando mis paranoias contra el término “agencia”, me he tropezado con dos libros y un artículo.

Geniotipos, de Tony Struch, que va de talento. El foco del libro no son exactamente las competencias, aunque el talento tiene relación con ellas. El libro vincula talento y propósito, como si el talento sin propósito fuera un motor sin dirección.

Ikigai, de Francesc Miralles, entra directamente por el propósito, y de ahí me ha llevado a escuchar varios de sus podcasts, y de él a Alex Rovira, todos circulando alrededor de la misma pregunta: para qué estás aquí, qué tiene sentido para ti.

Hines et al (2026)  rastrean la influencia que el libro Self-Help de Samuel Smiles (1859) ejerció sobre Sakichi Toyoda y, de ahí, sobre toda la cultura Toyota y el mundo Lean. El libro, de hace 165 años, habla de carácter, perseverancia, propósito de contribuir a la sociedad y desarrollo personal como responsabilidad individual.

Por último, una página web de McKinsey, “Do you know your life’s purpose?”, donde proponen que el propósito se puede mapear sobre nueve valores. Las categorías que usan no me convencen del todo, y mucho menos el modo en que las organizan. Pero me ha llamado la atención que articulan su marco de  propósito en torno a “agency”.

De todo esto intuyo que los valores/talento deben orientar el propósito, que el propósito necesita del desarrollo de competencias para que no fracase el aterrizarlo. Pero es una intuición, aún estoy dándole vueltas.

 

Referencias:

  • Hines P, Liker JK, Powell DJ (2026), “The book that changed the world?”. International Journal of Lean Six Sigma, Vol. 17 No. 3, pp. 1067–1079. https://doi.org/10.1108/IJLSS-05-2026-377
  • McKinsey & Company (2020). Do you know your life’s purpose? https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/do-you-know-your-lifes-purpose
  • García, H., y Miralles, F. (2021). Ikigai: Los secretos de Japón para una vida larga y feliz (ed. actualizada). Urano. ISBN: 9788418714078
  • Estruch, T. (2022). Geniotipo: Descubre al genio que hay en ti. Diana (Grupo Planeta). ISBN: 9788418118920

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Un gesto cotidiano de la oficina que se ha convertido en una competencia necesaria y escasa en remoto

¿Cuántas veces al día (o la semana) se te acerca un compañero-a para preguntarte algo que puedes resolverle en diez segundos?

Yo he tenido que parar a pensarlo, en los primeros dos días de esta semana yo he usado el “comodín del compañero” una vez y una vez lo han usado conmigo. Igual es que cuando yo estoy en el campus, no lo están mis compañeros y al revés, y todos nos hemos acostumbrado a preguntar por whatsapp, correo, teams … y ya no interrumpimos en persona.

En remoto, es necesaria una habilidad (o competencia) que el trabajo presencial ocultaba porque nunca hizo falta desarrollarla: anticipar qué vas a necesitar y saber dónde está archivada la información/datos que necesitas antes de quedarte bloqueado.

No es un problema técnico. Es una competencia. Y probablemente no sea tan común como asumimos. En presencial, esto es/era invisible porque se puentea.

Pero puede ser el origen de ineficiencias ocultas en los equipos remotos: no falta herramienta ni conexión, falta autonomía para acceder a la información porque no se anticipa, no se planifica, no hay protocolos de archivo-recuperación-gestión del conocimiento, no se siguen los protocolos… Y esa competencia, que hasta ahora hemos dado por supuesto que todo el mundo tiene, quizás debemos empezar a diagnosticarla, ver su impacto y, si es necesario, trabajar en desarrollarla.

 

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Framework para el analisis de las competencias a formar en la univesidad

Que el mundo profesional ha cambiado en los últimos años está fuera de toda duda. La pandemia de COVID-19 y la irrupción de la IA generativa se han sumado a otros cambios que ya se estaban manifestando.
En este contexto, creo que es necesario replantear qué competencias/skills necesitamos formar en nuestros graduados. Quizás no sean necesarios cambios (lo dudo); quizás haya que añadir cosas nuevas; quizás algunas cosas hayan pasado a ser obsoletas. Pero no es trivial dar respuesta a las preguntas: ¿debemos actualizar la formación que ofrecemos? ¿en qué sentido? 
 
Llevo casi dos años dándole vueltas a esto, pero aún no he logrado concretar un marco de trabajo. Entre otras cosas, estaba esperando encontrar alguna investigación que explicara cómo ha cambiado el trabajo profesional en algunas profesiones debido al teletrabajo y otras formas de flexibilidad, la inteligencia artificial generativa y demás condiciones actuales.
 
Hoy he decidido crearme un “framework” que no estoy seguro de que me lleve a buen puerto, pero lo comparto, lo intento poner en marcha y luego os comento si me ha funcionado o no.
 
Paso 0. Decido centrarme en la formación para el trabajo y en ver las necesidades de la persona que usará lo aprendido para ser una profesional. Podría haber elegido otro enfoque, pero creo que este me va a resultar más sencillo y luego por abstracción intentar generalizar hacia otros perfiles.
 
Paso 1. Elegir un grado para centrarme en él. 
Pensar en qué cambios son necesarios a nivel global me resulta demasiado complicado, ya que el impacto del nuevo contexto puede ser muy distinto en cada profesión. Igual luego no lo son tantos, pero me ha parecido más sencillo ir de lo particular a lo general que al revés.
 
Paso 2. Elegir una ocupación dentro de las que se suponen más comunes afines al grado y centrarme en ella, para luego ir abriendo el abanico a algunas ocupaciones parecidas y ver si hay cambios sustanciales.
 
Paso 3. Identificar cuáles son las competencias en las que estamos formando actualmente. Es un paso sencillo porque la “verdad” es lo que consta en las memorias de verificación de cada título.
 
Paso 4. Comparar el resultado del paso 3 con las propuestas oficiales de la Unión Europea. 
yo he decidido usar como marco de referencia ESCO. Quizás haya otros marcos mejores, pero este es el que conozco y, en teoría, debería ser un marco sólido.
No obstante, las propuestas de ESCO están ancladas en el pasado. En el mejor de los casos, son buenas propuestas para hace 5 años y tendremos que reflexionar si siguen vigentes o no.
 
Paso 5. Integrar los resultados de los Pasos 3 y 4 y reflexionar sobre qué cambios son necesarios.
La parte de reflexión la tengo un poco débil. En un mundo ideal, donde las empresas supieran de verdad en qué ha cambiado realmente lo que sus profesionales necesitan, el informante relevante sería la empresa. Pero no estoy muy seguro de que haya alguna que tenga la certeza absoluta de qué es lo que realmente necesitan hoy, ni de qué necesitarán dentro de 5 años. Porque la IA generativa (que es el factor de contexto más influyente actualmente) está en pleno “hype” y poca gente puede tener certeza de dónde, cuándo y cómo va a acabar.
Independientemente de quiénes sean los informantes (ya conseguiré aclararme o usar “muestras de conveniencia” o pedir opinión a mis compañeros académicos para que hagamos el diseño desde nuestras “torres de marfil”), las preguntas clave son:
  • ¿Qué están aprendiendo ahora?
  • ¿Qué deberían dejar de aprender porque no es útil?
  • ¿Qué cosas nuevas deberían empezar a aprender porque las necesitarán para ser buenas profesionales?

Caso de uso:

Comprobacion del framework de perfil profesional con el caso de uso de GIOI | Blog de Juan A. Marin-Garcia

 
cuatro perfiles:
 
Referencias:
European Commission. Directorate General for Employment, Social Affairs and Inclusion. (2019). ESCO handbook: European skills, competences, qualifications and occupations. Publications Office. atlasTI-ART-639 soft Skills. https://data.europa.eu/doi/10.2767/934956

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What is learning in the age of generative AI? From panic to evidence

I will be presenting this research at the upcoming XVII International Workshop ACEDEDOT – OMTECH 2026, taking place in Almería, Spain, from March 12-14, 2026:

This communication presents an autoethnographic reflection. Building on four fundamental premises about the function of Spanish public universities and the established mechanisms of human learning, the author documents his personal journey from initial uncertainty to the design of a systematic work plan. The study focuses on understanding the current scientific consensus on how learning is consolidated in the brain and exploring the possibilities of generative AI to enhance this process in the university context. Drawing on the work of Héctor Ruiz Martín, a work plan is designed that combines recommendations from educational neuroscience with the Feynman method and the EPLEDRE model, including spaced reading, creation of sketchnote-type graphic schemes from memory, and public communication of the knowledge constructed. The communication shares the first graphic schemes developed and reflects on the author’s dual position as university teacher and administrator, facing both his own methodological uncertainties and institutional expectations for strategic guidance. It questions the “collective panic” surrounding the emergence of generative AI in universities and the pressure to make quick decisions without sufficient reflection. It proposes replacing reactive urgency with a deliberate process of calm, evidence-based reflection and pilot experimentation, recognizing that in contexts of accelerated change, it is preferable to miss some “trains” rather than make biased decisions under collective amygdala hijacking

Keywords: Learning; autoethnography; generative artificial intelligence; university learning; educational neuroscience; teaching transformation

Learning; autoethnography; generative artificial intelligence; university learning; educational neuroscience; teaching transformation

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Reflexion sobre tecnologia

He leído varios blogs estos días donde me ha parecido que sus autoras-es se quejaban de que los “copilotos IA” están mal diseñados y que son los culpables de todos los malos usos que se les están dando. Igual no es lo que querían decir, pero es el mensaje que me ha calado.

Esto me ha llevado a dos reflexiones:

  1. Mejor llamarle herramienta porque no es un copiloto, por mucho que sus desarrolladores quieran denominarlo así porque vende mejor o más
  2. El problema no es del “copiloto”. El problema es del piloto. Si el piloto decide estrellar el barco contra el iceberg, no es problema del barco ni del iceberg. Las tecnologías no son «neutras», eso es cierto, pero el uso (o no uso) que decide darles cada persona es lo que determina el impacto.

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