The Question Behind the Questions: A Practical Guide to Evidence-Based Management

It is very easy to confuse good interview questions with good Evidence-Based Management questions. They are related, but they are not the same thing. An interview question is something you ask one person about their own experience:

  • Do you feel that your supervisor listens to your suggestions?
  • What usually happens when a machine breaks down during your shift?
  • Why do you think people leave this department?
  • Do you find the new scheduling system useful?

These can all be excellent questions. They may generate rich information, examples and stories. But they are still questions designed to collect data from individual respondents.

A management question operates at a different level. It asks what we want to understand once we combine evidence from several people, teams, sites, documents or studies.

For example:

To what extent do employees perceive that their improvement suggestions are taken into account, and what organizational factors influence that perception?

Or, in an operations context:

What factors are associated with recurring production disruptions, and how do operators and supervisors perceive the effectiveness of the current response process?

The difference may look subtle, but it matters.

A simple test:  Could a single interviewee give me the answer? If the answer is yes, you probably have an interview question. If answering the question requires gathering evidence from several people, comparing experiences, identifying patterns, or combining interview evidence with other sources, then you are much closer to a management question. This distinction is particularly useful for junior professionals because, in practice, they are often given broad assignments such as:

  • Find out why productivity has fallen.
  • Understand why people are leaving.
  • See whether employees are really involved in continuous improvement.
  • Investigate why the new process is not working.

The temptation is to immediately prepare a long list of interview questions. But before doing that, it is worth deciding what you actually want to know.

Start from the interview questions, but do not stop there

You do not need to discard the questions you have already written. Instead, group the questions that appear to explore the same underlying phenomenon. Imagine, for example, that you are analysing employee participation in an operations team. You may have drafted questions such as:

  • What happens when an operator identifies an improvement opportunity?
  • How can employees submit improvement ideas?
  • Who decides whether an idea is implemented?
  • Can you remember an occasion when an employee’s suggestion resulted in a real change?
  • Do people receive feedback about the ideas they submit?

These are useful interview items. But together they point towards a broader question:

How do employee participation channels operate in practice, and to what extent do employees perceive that their suggestions lead to meaningful action?

That is the question that gives coherence to the interviews.

The same logic applies in people management. Suppose you are trying to understand voluntary turnover in a department. Your interview guide may contain questions about workload, supervision, promotion opportunities, scheduling, recognition, and team relationships. The management question might instead be:

What factors do employees and line managers associate with voluntary turnover in this department, and which of these factors appear consistently across different roles or teams?

Now the project has a clearer analytical purpose. You are not simply collecting twenty individual stories. You are looking for patterns, differences, and plausible explanations.

A good management question defines the scope of the problem

In the CEBMa approach, a useful Evidence-Based Management question normally makes several things reasonably explicit.

  • First, who or what are we talking about?
    • Employees? Front-line supervisors? Maintenance teams? Production plants? Knowledge workers? Newly hired employees?
  • Second, what phenomenon are we interested in?
    • Absenteeism, employee voice, turnover, implementation of standard work, quality problems, safety behavior, workload, coordination between departments, and adoption of a new technology?
  • Third, what do we want to know about it?
    • How frequently does it occur?
    • How does the process operate?
    • How do people experience it?
    • What factors appear to influence it?
    • What consequences does it have?
    • What interventions seem to improve it?
  • And if a comparison is important, include that comparison explicitly.

For example:

How does perceived workload differ between production and support teams, and what organizational factors are associated with those differences?

Or:

How do highly standardized production units differ from less standardized units in the way operators report and resolve process deviations?

Once the comparison appears in the question, it becomes much harder to forget that you need to collect the corresponding information.

Why this matters in real organizational projects? The quality of the management question affects almost everything that follows. A vague question often produces a vague evidence-gathering exercise. You interview many people, collect dozens of interesting comments, and eventually discover that the material is difficult to synthesize because different interviews were actually exploring different issues. A clearer question helps you decide:

  • Whom you need to interview;
  • What information do you need to collect;
  • Which comparisons are relevant;
  • What additional organizational data may be useful;
  • What external research evidence you should look for.

Consider an operations problem such as recurring delays.

If the question is simply:

  • Why are there delays?

the investigation can quickly become unmanageable. But suppose you formulate it as:

  • What are the main sources of recurrent scheduling delays in the assembly process, and how consistently are these causes identified across operators, supervisors and production data?

That question immediately suggests several sources of evidence. You may need interviews with operators and supervisors, but you may also need downtime records, production schedules, quality data or process observations.

That is an important feature of Evidence-Based Management: interviews are one source of evidence, not necessarily the whole evidence base.

Do not confuse a long interview guide with a sophisticated research design. Junior professionals sometimes worry that having only one or two management questions makes a project look too simple. Usually the opposite is true. A well-defined management question can require many interview items, several evidence sources and substantial analysis. For example, one question about employee involvement in continuous improvement may require you to explore:

  • Access to participation channels
  • Managerial response
  • Psychological safety
  • Feedback mechanisms
  • Implementation rates
  • Perceived fairness
  • Differences between departments
  • Examples of successful and unsuccessful suggestions

Those are not eight separate management questions. They may simply be different aspects of one phenomenon that need to be examined carefully. This is why one or two strong questions are often enough. If you end up with ten “research questions,” there is a good chance that some of them are actually interview questions in disguise.

The practical shift

For someone starting a career in Operations Management or People Management, I think the most useful change in mindset is this:

Do not begin by asking, “What questions should I ask people?”

Begin by asking “What do we need to understand in order to make a better management decision?”

Then decide what evidence would help answer that question. Some of that evidence may come from interviews. Some may come from organizational data. Some may come from scientific research. Some may come from professional expertise or stakeholder concerns.

The interview guide comes later.

Moving from questions to ask individuals to questions the organization needs evidence to answer is one of the most important steps in turning an informal investigation into an Evidence-Based Management process.

CEBMa approach to EBMquestions. The key distinction is simple: an interview question asks one person about their experience; a management research question asks what we can learn by combining evidence across people, organizations, or studies.
© Juan A. Marín-García (2026) DOE-UPV-ROGLE-IEMAWith the support of the PIME/25-26/544 [Investigación acción para el diseño de los materiales, protocolo y análisis de viabilidad de una intervención compleja para analizar el impacto en la mejora del pensamiento crítico y el uso del marco de referencia del triple diamante en la toma de decisiones en grupo]. Universitat Politecnica de Valencia.

Universitat Politècnica de ValènciaROGLE, Reengineering Operations GroupWork Logistics Excellence

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La sofisticación del método no puede superar la calidad de los criterios. Más números no hacen mejor una decisión

criterios de prioraizacion
© Juan A. Marín-García (2026) DOE-UPV-ROGLE-IEMAWith the support of the PIME/25-26/544 [Investigación acción para el diseño de los materiales, protocolo y análisis de viabilidad de una intervención compleja para analizar el impacto en la mejora del pensamiento crítico y el uso del marco de referencia del triple diamante en la toma de decisiones en grupo]. Universitat Politecnica de Valencia.

Más números, más criterios y más cálculos no implican necesariamente una decisión mejor. El rigor consiste en saber qué estamos midiendo, evitar contar dos veces lo mismo, mantener independientes los juicios y utilizar un método coherente con la calidad real de la información disponible.

Errores frecuentes que hacen que una matriz de priorización parezca más rigurosa de lo que realmente es:

  • Duplicar dimensiones sin darse cuenta. Si dos criterios miden aspectos iguales o muy solapados, esa dimensión entra varias veces en la decisión. Es una ponderación oculta.

  • Cuando el valor de un criterio depende del nivel de otro, asignarles pesos separados puede no tener sentido.

  • Confundir criterios con requisitos. Hay condiciones que no deberían recibir un peso ni compensarse con otras. Si algo es imprescindible (por ejemplo, disponer de una habilitación necesaria para un puesto) debe funcionar como filtro o umbral previo, no como una columna más de la matriz.

  • Puntuar viendo la alternativa completa. Cuando el evaluador ve simultáneamente la fila, las demás puntuaciones y, sobre todo, el total, aparecen el efecto halo, el anclaje y los ajustes para que gane la alternativa preferida. La matriz deja entonces de ayudar a tomar la decisión y pasa a justificar una decisión que, consciente o inconscientemente, ya estaba tomada. La unidad de juicio debería ser cada celda, valorada de la forma más independiente posible.

  • Creer que poner números convierte un juicio relativo en una medición absoluta. Una escala 1–5 sin anclas descriptivas no significa necesariamente que “4” represente un nivel objetivo. Con frecuencia significa simplemente “mejor que estas alternativas y peor que aquellas”. Es decir, es una ordenación relativa disfrazada de medición. La medición absoluta requiere una rúbrica que describa qué significa cada nivel.

  • Usar métodos sofisticados con criterios mal definidos. Si “encaje estratégico”, “impacto” o “calidad” significan cosas diferentes para cada evaluador, hacer más cálculos no aumenta la calidad de la decisión. Puede producir justo lo contrario. Genera una falsa rigurosidad, fundamentada en la precisión matemática, que se basa en juicios imprecisos. La sofisticación del método no debería superar la calidad de la definición de los criterios.

  • Desaprovechar la redundancia de la comparación pareada. AHP y otros métodos de comparación pareada de alternativas exigen muchos más juicios precisamente porque esa redundancia permite detectar inconsistencias. Si unas comparaciones se deducen de otras para ahorrar trabajo, puede obtenerse una consistencia aparentemente perfecta, pero se ha eliminado precisamente la información que justificaba realizar las comparaciones adicionales.

  • Elegir el método por su apariencia de rigor y no por el problema de medición. Una lista ordenada puede ser la opción más adecuada cuando el juicio es holístico o los criterios están poco definidos. Una matriz de priorización tiene sentido cuando los criterios están bien definidos, son lo bastante independientes y existen anclas que permitan valorar las alternativas. La comparación pareada resulta especialmente útil cuando los criterios están definidos, pero no existen buenas anclas, y queremos hacer explícitos los juicios relativos y comprobar su coherencia.

 

caracteristicas de los criterios de priorizacion que condicional técnicas a usar
© Juan A. Marín-García (2026) DOE-UPV-ROGLE-IEMAWith the support of the PIME/25-26/544 [Investigación acción para el diseño de los materiales, protocolo y análisis de viabilidad de una intervención compleja para analizar el impacto en la mejora del pensamiento crítico y el uso del marco de referencia del triple diamante en la toma de decisiones en grupo]. Universitat Politecnica de Valencia.

Universitat Politècnica de ValènciaROGLE, Reengineering Operations GroupWork Logistics Excellence

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Del primer borrador a la causa raíz: qué suele fallar en un diagrama de 5 porqués

An English version is available here .

El primer error está antes de cualquier porqué. Si un efecto está mal definido, por ejemplo “Tenemos problemas de calidad”, no permite trabajar a nadie. El efecto tiene que poder medirse (qué defecto, en qué línea, cuánto, desde cuándo), porque todo el diagrama se va a contrastar contra él.

En la primera ronda casi siempre salen etiquetas vagas: “molde viejo”, “material malo”. Suenan a causa, pero no se pueden comprobar. La corrección consiste en bajar a la máquina o a los datos y reescribir el posit con algo verificable, lo que se ha visto o lo que dice la ficha técnica. Un posit que no se puede confirmar o descartar no sirve para seguir preguntando.

Con el culpable pasa algo parecido. “Operarios descuidados” o “el técnico no lo conectó” aparecen, y a veces muy abajo, cuando el grupo ya creía haber superado esa fase. Hay una prueba sencilla: si cambiando a la persona el problema seguiría ahí, la causa no es la persona. Se reescribe como conducta observable o como fallo del sistema (la tarea no tiene responsable, nadie enseña otra forma de reaccionar).

Algunas ideas son ciertas, pero responden a otra pregunta. “No se revisan las piezas” explica por qué el defecto llega al cliente, no por qué se produce. No se tira: se deja en espera de decisión, porque merece su propio análisis. Mezclarla con el resto contamina el diagrama. Los posits genéricos que solapan con otra rama (“falta mantenimiento”) se retiran sin más, y lo que tuvieran de cierto acaba saliendo más abajo con palabras concretas.

El error más frecuente, y el más difícil de ver, está en las flechas. Un posit puede estar bien escrito y colgar del sitio equivocado. Ocurre de dos maneras. La primera es poner como hermanas dos causas que en realidad son padre e hijo: subir la presión no está al lado de “presión alta”, la explica, y por eso tiene que bajar un nivel. La segunda es agrupar por tema en lugar de por causalidad. La secadora se pone bajo “material” porque todo lo del material parece ir junto, pero no explica que la fluidez varíe entre lotes. Explica el material húmedo, que está en otra rama y dos niveles más abajo. Cuando se descubre esto, el diagrama no se corrige añadiendo, se corrige moviendo cosas.

También faltan eslabones. Pasar de “el plan cuenta horas, no ciclos” a “desgaste en el molde” parece razonable hasta que se lee despacio: contar horas no desgasta nada. Falta el paso intermedio (el molde supera los ciclos previstos sin revisión), y al intercalarlo todo lo que cuelga debajo baja un nivel.

La herramienta para detectar tanto las flechas mal puestas como los huecos es leer cada rama en voz alta, de abajo arriba, uniendo los posits con “por tanto”. Si alguna frase chirría, ahí hay un problema.

Otro error es pararse demasiado pronto, en la causa técnica: la resistencia de la secadora está rota. Eso se arregla cambiando la resistencia, y la próxima avería volverá a pasar inadvertida. Se sigue preguntando hasta llegar a algo que depende de cómo está organizado el trabajo (las averías de equipos auxiliares no entran en el sistema de gestión de mantenimiento) y que admite una acción concreta con responsable. Ahí se para, y no antes. Por eso hacen falta cinco o seis niveles en las ramas largas, mientras que otras se cierran en tres. No hay que igualarlas.

Personalmente prefiero el formato en gota (“tear drop”) al diagrama de espina de pescado o de Ishikawa, y buena parte de los comentarios anteriores explican por qué. La espina de pescado arranca con categorías fijas (máquina, método, material, mano de obra, medio, medición) y eso empuja justo a agrupar por tema. La secadora acabaría en la espina de “máquina” o en la de “material”, y la relación con el material húmedo, que es lo que importa, quedaría escondida. La categoría “mano de obra” es además una invitación a apuntar culpables. En la gota no hay cajones previos: cada posit cuelga del posit al que explica, y la estructura sale de las relaciones causales, no de una clasificación.

La otra razón es la profundidad. Las espinas de pescado suelen quedarse anchas y planas, con muchas causas en el primer o segundo nivel y pocas cadenas que bajen de ahí, en parte porque en las espinas pequeñas no cabe casi nada. En la gota los niveles se ven: se nota de un vistazo qué rama se ha quedado corta, y el espacio crece hacia abajo justo donde aparecen más causas. Con posits, mover una idea de nivel o cambiarla de flecha es cuestión de segundos, y la lectura de abajo arriba con “por tanto” funciona porque cada cadena es una línea continua. No descarto las categorías del Ishikawa. Cuando un grupo se bloquea en la primera ronda, repasarlas ayuda a que salgan ideas. Las uso como lista de comprobación, no como estructura del diagrama.

Todo esto solo se ve si se acepta que el diagrama no se dibuja de una vez. Lo que sale en la primera media hora es un borrador, y la forma de gota aparece después de reescribir, mover y quitar posits varias veces.

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From first draft to root cause: what usually goes wrong in a 5 Whys diagram

The first mistake comes before any why: a poorly defined effect. “We have quality problems”, for example, gives nobody anything to work with. The effect has to be measurable (which defect, on which line, how much, since when), because the whole diagram will be checked against it.

The first round almost always produces vague labels: “old mould”, “bad material”. They sound like causes, but they can’t be verified. The fix is to go down to the machine or to the data and rewrite the sticky note with something verifiable, whether it’s what was seen or what the process sheet says. A note that can’t be confirmed or ruled out is no use for asking the next why.

Something similar happens with blame. “Careless operators” or “the technician didn’t connect it” show up, sometimes far down the diagram, when the group thought it had moved past that stage. There is a simple test: if the problem would still be there with a different person, the cause isn’t the person. The note is rewritten as observable behaviour or as a failure of the system (the task has no owner, nobody teaches another way to react).

Some ideas are true but answer a different question. “Parts aren’t inspected” explains why the defect reaches the customer, not why it happens. It isn’t thrown away. It goes to “awaiting decision”, because it deserves its own analysis. Mixing it in with the rest contaminates the diagram. Generic notes that overlap with another branch (“lack of maintenance”) are simply removed, and whatever truth they held ends up surfacing further down in concrete terms.

The most frequent mistake, and the hardest to spot, is in the arrows. A note can be well written and hang from the wrong place. This happens in two ways. The first is placing two causes side by side as siblings when they are really parent and child: raising the pressure doesn’t sit next to “high pressure”, it explains it, so it has to drop a level. The second is grouping by topic instead of by causality. The dryer gets placed under “material” because everything about material seems to belong together, but it doesn’t explain why the flow index varies between batches. It explains the damp material, which is in another branch and two levels further down. When this comes to light, the diagram isn’t corrected by adding things. It’s corrected by moving them.

Links go missing too. Going from “the plan counts hours, not cycles” to “wear on the mould” seems reasonable until you read it slowly: counting hours doesn’t wear anything. The intermediate step is missing (the mould exceeds its planned cycles without inspection). Once it’s inserted, everything hanging below it drops a level.

The tool for catching both misplaced arrows and gaps is to read each branch aloud, bottom-up, joining the notes with “therefore”. If any sentence grates, there’s a problem there.

Another mistake is stopping too early, at the technical cause: the dryer’s heating element is broken. That gets fixed by replacing the element, and the next breakdown will go unnoticed again. You keep asking until you reach something that depends on how the work is organised (failures on auxiliary equipment aren’t logged in the maintenance management system) and that allows a concrete action with an owner. That’s where you stop, and not before. This is why the long branches need five or six levels while others close at three. There’s no need to even them out.

Personally, I prefer the tear drop format to the fishbone or Ishikawa diagram, and many of the mistakes above explain why. The fishbone starts from fixed categories (machine, method, material, manpower, environment, measurement), and that pushes people towards exactly the grouping by topic described above. The dryer would end up on the “machine” or the “material” bone, and its link to the damp material, which is what matters, would stay hidden. The “manpower” category is also an open invitation to write down culprits. In the tear drop there are no predefined boxes: each note hangs from the note it explains, and the structure comes from causal relationships, not from a classification.

The other reason is depth. Fishbone diagrams tend to end up wide and flat, with many causes on the first or second level and few chains going further. Part of the reason is that the small bones have almost no room. In the tear drop the levels are visible. You can see at a glance which branch has stopped short, and the space grows downwards precisely where more causes appear. With sticky notes, moving an idea to another level or another arrow takes seconds, and reading bottom-up with “therefore” works because each chain is a single continuous line. I don’t discard the Ishikawa categories. When a group gets stuck in the first round, going through them helps ideas come out. I use them as a checklist, not as the structure of the diagram.

None of this becomes visible unless you accept that the diagram isn’t drawn in one go. What comes out in the first half hour is a draft, and the tear drop shape emerges only after rewriting, moving and removing notes several times.

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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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DECIDE – Design and Evaluation of Collaborative Intervention for Decision Enhancement

Extended Title: Action research on designing materials, protocol, and feasibility of a complex intervention to foster critical thinking and apply the triple diamond framework in group decision-making.

This project aims to enhance students’ critical thinking and decision-making skills by developing, testing, and refining a structured group decision-making framework called the triple diamond. It focuses on identifying misconceptions that hinder students’ use of this framework and improving pedagogical interventions through active, collaborative learning and evidence-based methodologies.

  • Project scope and participants: The innovation will be implemented across multiple courses in engineering, logistics, and business master’s programs, involving diverse student groups facing recurring difficulties in applying structured decision-making methods.
  • Problem identification: Students consistently rely on intuitive rather than structured approaches in group decisions, struggling to apply the triple diamond framework despite repeated instruction and practice. This issue is persistent and mirrors challenges observed in professional settings.
  • Theoretical foundations: The project integrates concepts of misconceptions, knowledge elicitation, threshold concepts, and decoding the discipline to reveal and address barriers to expert-like thinking in decision processes. It emphasizes the reorganization of knowledge fragments rather than the mere replacement of incorrect ideas.  
  • Learning objectives: Students will learn to manage group decision processes using the triple diamond, define tasks and prioritization criteria explicitly, analyze innovation competencies, and develop reasoned, evidence-based reports, all enhancing critical thinking skills.
  • Methodology: The project employs active and collaborative learning through structured three-hour classroom dynamics complemented by autonomous preparatory work. It incorporates innovative visual case representations, reflective learning journals, and think-aloud protocols to elicit student thinking and identify misconceptions.
  • Expected outcomes: These include identifying common misconceptions, adapting and developing rubrics for assessment, quantifying students’ valuation of innovation competencies, improving decision quality and reducing cognitive biases, and evaluating the impact of different case presentation formats on engagement and critical thinking.
  • Work plan and tools: The two-year plan details tasks such as material development, rubric adaptation, protocol design, experimental validation, and dissemination through academic articles and conferences. Project management uses O365 tools with regular team meetings and quality control processes.
  • Evaluation strategy: Evaluation includes measuring the number and categorization of misconceptions, rubric validation, analysis of student preferences and clusters, transferability assessments, pre-post intervention comparisons, and engagement metrics using established models. Data collection involves think-aloud sessions, forum analyses, and observations.
  • Impact and dissemination: The project aims to improve teaching and learning by making decision-making processes transparent and evidence-based, enabling transfer across disciplines and formats, including MOOCs. Results will be shared via conferences, indexed publications, online platforms, and social media, ensuring broad accessibility and adoption.

#PI-DECIDE

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¿Cómo afecta el compromiso laboral a las emociones diarias?

En una encuesta reciente de GALLUP,durante el tercer trimestre 2024 en USA, se preguntaba si los participantes experimentaron emociones como estrés, preocupación, enojo o tristeza durante gran parte del día anterior y también con su nivel de “compromiso” (le llaman engagement y la verdad es que es una mezcla o potpurrí de indicadores que no son exactamente ni compromiso, ni implicación, ni ninguna medida específica)

Esta gráfica muestra cómo el promedio de la experiencia de emociones negativas diarias (estrés, preocupación, tristeza y enojo) es diferentes al agrupar a las personas participantes por el nivel de compromiso de los empleados en tres categorías: activamente desconectados-as, no comprometidos-as y comprometidos-as.

Conclusión:

Aparentemente, el compromiso laboral está vinculado a una reducción en las emociones negativas. Los empleados comprometidos muestran niveles mucho más bajos de estrés, preocupación, tristeza y enojo, mientras que los activamente desconectados sufren con mayor intensidad estas emociones negativas. Pero la verdad es que sólo con esta gráfica no sabemos cómo afecta, ni si el compromiso es la causa o la consecuencia de las emociones. Lo que parece, es que tienen alguna relación entre si (o que ambas realmente no tienen relación, pero si la tienen con una tercera variable, correlación espuria). 

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La implicación y las emociones negativas en USA ¿Spain is different?

En una encuesta reciente de GALLUP, se preguntaba si los participantes experimentaron emociones como estrés, preocupación, enojo o tristeza durante gran parte del día anterior.

  1. El estrés es la emoción negativa más reportada y ha mostrado una tendencia ascendente desde 2008. Aumentó en 2020 (posiblemente debido a la pandemia de COVID-19) y aunque se ha reducido, se mantiene en niveles superiores a pre-pandemia
  2. La preocupación se mantuvo relativamente constante hasta 2020, cuando también aumentó bruscamente. Posteriormente, comenzó a disminuir ligeramente, estabilizándose alrededor del 40% en 2024 (valor superior a pre-pandemia).

  3. La tristeza tuvo un aumento gradual hasta 2020 y luego disminuyó ligeramente. Actualmente se encuentra en 22%.

  4. El enojo es la emoción menos frecuente entre las cuatro, con valores cercanos al 18% en 2024. Ha mostrado una tendencia relativamente estable con leves fluctuaciones.

Conclusión:

La gráfica destaca cómo las emociones negativas (particularmente el estrés y la preocupación) aumentaron durante períodos críticos como la pandemia, aunque algunas han disminuido desde entonces. Sin embargo, el estrés sigue siendo un factor presente en la vida diaria de los empleados en Estados Unidos.

¿Qué valores tendremos para estos indicadores en España? ¿Será una tendencia parecida? Pero, sobre todo, ¿seremos capaces de identificar las causas y no solo de describir un fenómeno?

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Esto si es transformación digital. Quinquenios docentes universidad

Os cuento como era el proceso de solicitud de quinquenio la última vez que lo pedí y la comparación con la actual y ya me decís si encontráis alguna diferencia.

Proceso anterior:

En diciembre recibo un correo genérico que indica que se abre el plazo de solicitud de quinquenios para las personas que cumplan las condiciones de pedirlo. Se proporciona un enlace con las instrucciones para solicitarlo.

Voy a la pagina web de la universidad, busco el apartado de informacion personal y luego voy a meritos docentes y compruebo la fecha del ultimo quinquenio concedido. Si aun no me toca, el proceso acaba ahí.

Si el ultimo me lo concedieron hace 5 años, entonces vuelvo a la página de instrucciones, me descargo un formulario word con la plantilla en blanco de la instacnia al rector-a, y relleno todos los campos: nombre, apellidos, dni, departamento, centro, cuerpo docente actual, periodo anterior evaluado (inicio, fin y si fue evaluado favorable), periodo/tramo que solicito evaluar (inicio y fin), cuerpo docente en el que solicito el tramo,  volver a poner la fecha de inicio y fin del tramo que solicito despues de la frase “por todo lo expuesto, solicito….”, fecha, nombre de firmante). Recopilo la informacion para el anexo en papel que tiene acompañar la solicitud: hoja de servicios (que hay que pedir al servicio de RRHH por correo electronico propordionando los datos de nombre y apellidos, y que en una par de días puedes pasar a recoger por el servicio en su horario de atencion en los dias laborable -el servicio está a 20 minutos andando desde mi despacho- ); justificacion de meritos anteriores y fecha de expiracion (sirve una captura de pantalla de la pagina web de la UPV).

Imprimo y firmo a mano la solicitud por duplicado.

En un dia laborable, en horario de ventanilla del registro general de la universidad (a unos 20 minutos andando de mi despacho), hago la cola pertinente y registro mi solicitud (me quedo una copia)

Curiosamente todos estos datos los tiene mi universidad en sus bases de datos, de hecho he ido consultando en la pagina web, en diferentes apartados de la intranet, la información que no sabía de memoria o no tenía la certeza de ser correcta.

Proceso actual:

En diciembre recibo un correo genérico que indica que se abre el plazo de solicitud de quinquenios y soy una de las personas que cumplena las condiciones para pedirlo.

Se me proporciona un enlace para iniciar el proceso con mi usuario registrado en la “intranet”. Pulso el enlace y luego 5 clicks en el botón siguiente en cada una de las 5 pantallas donde se muestra la informacion percargada (mi nombre, dni, adscripcion, cuerpo; periodo anterior evaluado; periodo que solicito evaluar; el valor promedio de mis encuestas) y que verifico que es correcta. Tras el 5º click, el proceso ha finalizado y descargo el justificante. Son las 00.45 de un miércoles ycualquiera.

Esto es solo como profesor-a. En el “otro lado” tambien ha habido mejoras. Por ejemplo antes, se recogia la informacion de cada solicitud, se generaba “a mano” la resolución favorable (cuando procedía) de cada una de ellas, se imprimía, el rector-a lo firmaba a mano (cada una de ellas), se metia en un sobre y se mandaba por correo interno a cada una de las personas solicitantes.

Ahora se genera un PDF que se firma en una “bandeja de firmas” electrónica y se notifica automáticamente por correo electrónico

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Ejemplo de pensamiento lateral aplicado al desastre DANA valencia 24

El foco

Alguien ha conseguido un listado de necesidades, en casas individuales, en algunos barrios especialmente vulnerables afectados por la DANA que azotó Valencia a finales de octubre de 2024. Son compras que pueden oscilar entre los 500 y los 1500 euros en total, pero son gente que no está en condiciones de hacer ese gasto. El problema es doble: hace falta dinero para comprar las necesidades y hay que conseguir que las necesidades lleguen a la casa del beneficiario.

El escape (con técnica: exageraciones y expresión de deseos)

Lo obvio, o habitual en estos casos, no lo tengo claro, de modo que busco otra técnica de escape. Una idea no habitual (que casi sería pensamiento lateral) es hacer como una “lista de bodas” la gente se apunta, lo compra en una tienda online y pone como dirección de envío la familia necesitada (pero esto no apoya al comercio local). Partiendo de esa idea, la transformo y amplifico:

Conseguir un efecto multiplicador y crear un mensaje de esperanza que pueda contagiar de optimismo y contrarrestar el clima de crispación y negatividad que está generando la DANA

El movimiento (con técnica: visualiza en funcionamiento)

Show televisivo “reformo tu casa”. Cogemos a unos gemelos-as que sean arquitecto-a y diseñador-a de interiores de la UPV y sacamos a unas familias del barrio una semana de vacaciones en “port aventura” y en ese tiempo le reforman la casa con donaciones gestionadas por tiendas locales y con mano de obra local (para dinamizar la zona). Y grabas todo el proceso. Tiene que ser gente que lo haya perdido todo porque así no tienes que decidir si guardas algo o no, hay que hacerlo todo desde cero: les llenas los armarios de ropa, juguetes, comida… y lo ideal es si son unas familias o personas referentes del barrio (con una historia con tracción detrás, personas ejemplares que reciben un regalo de la vida). Cuentas la historia de esa familia (ese ejemplo de vida) y como se han quedado en la DANA y el proceso cuando están en las “vacaciones” y como la gente se implica en arreglarles la casa (y como se consiguen las cosas), le pones suspense con los problemas o imprevistos que surgen…

Si una cadena quisiera hacer el reality de un barrio (o un bloque de viviendas) y nos diera como reparto de beneficios (o donación) un dinero que permitiera rellenar todas las casas del barrio o del pueblo (aunque no lo grabara) sería un puntazo. Si, estamos haciendo “negocio televisivo” del desastre… pero es lo mismo que han hecho todas las noticias y programas durante 14 días, y en este caso, sería para financiar la reconstrucción. No conozco a nadie del gremio. Pero en Gandia tenemos “gestion Audiovisual” debe haber gente que sepa si esto es una sandez o tiene alguna posibilidad.

El modelado de la idea

Esto es lo que falta para convertirlo en una idea real aplicable y valorar si compensa implantarla. Muchas de las propuestas de pensamiento lateral no llegan a esta fase. Aunque no pasen a modelado, porque son filtradas y descartadas antes, el esfuerzo de crearlas vale la pena por varios motivos:

  1. Muchas veces es divertido o emotivo el crearlas (en este caso, yo me sentía emocionado mientras estaba describiendo la “visualización” de la situación, notaba que se me humedecían los ojos, o se me “enchinaba” la piel)
  2. A veces, durante el proceso, surgen otras ideas (por asociación de ideas) que si que son aplicables o derivan en modelados aplicables
  3. Hacer esfuerzos creativos de vez en cuando te mantienen “en forma” y consigues que, buscar soluciones con pensamiento lateral, sea casi un hábito que aplicas inconscientemente ante cualquier problema (y esto te permite aportar puntos de vista diferentes a las reuniones de grupo para resolver problemas. La parte “lógica” es muy probable que la exploren otras personas)
  4. … (añade todos los otros motivos que consideres)

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