La autocensura del investigador: cómo el sistema de sexenios convierte a investigadores apasionados en burócratas estratégicos

Ya he completado las tareas. Tanto la “obligatoria” de presentar los papeles en ANECA, como la voluntaria de hacer una reflexión personal (Rellenar sexenios de investigación: mi propuesta para transformarlo | Blog de Juan A. Marin-Garcia).

Voy a compartir mi reflexión personal del proceso, si me ha servido para algo y las sensaciones que me han ido provocando las diferentes decisiones que he ido tomando.

Empecemos por algunos hechos:

  • Tengo mucha producción. Me refiero a que tengo más de 7 posibles aportaciones (5 principales más dos sustitutorias). Eso es una ventaja porque me permite elegir. Es, al mismo tiempo, un fastidio porque me obliga a perder el tiempo tomando las decisiones sobre qué descartar. Decisiones que no son sencillas porque, al menos, hay 13 o 14 artículos con claro potencial. Luego hay varios artículos más que claramente no iban a ser candidatos -porque son protocolos y para mí confluyen con una de las aportaciones principales, o son de áreas ajenas al management o siempre fueron “artículos menores” que me interesaba escribir para dar cauce a una idea o para forzarme a aprender algo con rigor-.
  •  Algunas de las circunstancias reductoras de puntuación afectan directamente a varios de mis trabajos.

Y pasemos ahora a mis inferencias, opiniones y percepciones. Para mí, estos son los “takeaways” que me llevo del proceso de reflexión, siendo consciente de que son solo el modo en que veo el asunto y, sin duda, están sesgados.

Algunos de los que yo considero mis mejores trabajos por lo que ha supuesto escribirlos, la contribución que yo creo que tienen en la academia y en la sociedad y que, además, han sido de los más citados (no me creo que las citas indiquen nada, pero supongo que para mucha gente este es un indicador imprescindible), no los puedo poner como meritos porque sería un suicido (directamente me van a poner un cero porque cumplen alguno o varios de los criterios de minoración de puntuaciones). Por ejemplo:

  • Marin-Garcia, J. A., Vidal-Carreras, P. I., & Garcia-Sabater, J. J. (2021). The Role of Value Stream Mapping in Healthcare Services: A Scoping Review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(3), 951. https://doi.org/10.3390/ijerph18030951

No me apetece jugármela a tener que defender mis méritos en una reclamación, de modo que voy a ser cauto y conservador y elegir como méritos los que creo que van a gustar al panel, no los que yo creo que realmente son mis mejores trabajos. Me he permitido la licencia de ser “irreductible” en una de las sustitutorias, donde he puesto una aportación de investigación sobre aprendizaje. Porque desde el primer sexenio me impuse el compromiso de poner siempre al menos una investigación docente en mis aportaciones:

  • Aznar-Mas, L. E., Atarés Huerta, L., & Marin-Garcia, J. A. (2021). Students have their say: Factors involved in students’ perception on their engineering degree. European Journal of Engineering Education, 46(6), 1007–1025. https://doi.org/10.1080/03043797.2021.1977244).

De las 5 aportaciones principales, yo solo habría mantenido una o dos de ellas (y también habría puesto otra en lugar de una de las sustitutorias). ¿Por qué no lo he hecho? Porque me “he cagado”. Tengo la seguridad de que no lo iban a entender en la comisión y que peligraba el sexenio… que no pasa nada, ya tengo 3 sexenios, y un sexenio son solo 140 euros al mes de extra en la nómina. Es triste, pero me he vendido por 140 euros de mierda (que, además, no me hacen falta para llegar a final de mes, esa enorme suerte tengo).

¿Cuales hubiera puesto yo de no haberme “cagado”? Sin duda, habría puesto al menos dos contribuciones sobre las cosas que hicimos durante la época de COVID, en la que nos volcamos  a dedicar horas y todos nuestros conocimientos para apoyar a los hospitales. A los que nos quisieron como colaboradores, y hasta que nos obligaron a dejar de colaborar con ellos desde las altas esferas (bueno, nunca les hicimos caso y seguimos desde la clandestinidad 😉 ). Gracias a ello, recibimos el premio “Luis Merelo y Más” del Colegio de Ingenieros Industriales de la Comunidad Valenciana. Muchas de las cosas que aprendimos entonces también las pudimos aplicar durante la catástrofe de la Dana del 2024. Como representativo de esta línea hubiera elegido estos dos trabajos:

  • Marin-Garcia, J. A., Garcia-Sabater, J. J. P., Ruiz, A., Maheut, J., & Garcia-Sabater, J. J. P. (2020). Operations Management at the service of health care management: Example of a proposal for action research to plan and schedule health resources in scenarios derived from the COVID-19 outbreak. Journal of Industrial Engineering and Management, 13(2), 213. https://doi.org/10.3926/jiem.3190
  • Redondo, E., Nicoletta, V., Bélanger, V., Garcia-Sabater, J. P., Landa, P., Maheut, J., Marin-Garcia, J. A., & Ruiz, A. (2023). A simulation model for predicting hospital occupancy for Covid-19 using archetype analysis. Healthcare Analytics, 3, 100197. https://doi.org/10.1016/j.health.2023.100197

Además, habría puesto mis artículos sobre guías para la difusión de la ciencia. Sinceramente creo que son de las cosas más útiles e interesantes que he hecho (aunque sea yo el único que piense eso):

  • Marin-Garcia, J. A. (2021). Three-stage publishing to support evidence-based management practice. WPOM-Working Papers on Operations Management, 12(2), 56–95. https://doi.org/10.4995/wpom.11755
  • Marin-Garcia, J. A., & Alfalla-Luque, R. (2021). Teaching experiences based on action research: A guide to publishing in scientific journals. WPOM-Working Papers on Operations Management, 12(1), 42–50. https://doi.org/10.4995/wpom.7243
  • Marin-Garcia, J. A., Garcia-Sabater, J. P., & Maheut, J. (2022). Case report papers guidelines: Recommendations for the reporting of case studies or action research in Business Management. WPOM-Working Papers on Operations Management, 13(2), 108–137. https://doi.org/10.4995/wpom.16244
Sobre investigación docente habría elegido este, porque realmente es el trabajo que más transforma el aprendizaje de 60 futuros directivos-as cada año:
  • Marin-Garcia, J. A., Garcia-Sabater, J. J., Garcia-Sabater, J. P., & Maheut, J. (2020). Protocol: Triple Diamond method for problem solving and design thinking. Rubric validation. WPOM-Working Papers on Operations Management, 11(2), 49–68. https://doi.org/10.4995/wpom.v11i2.14776

También habría incluido alguna aportación representativa de mi línea de investigación en Gestión de Recursos Humanos. Mi solicitud ha quedado demasiado sesgada hacia la Dirección de Operaciones. Por ejemplo habría incluido:

  • Marin-Garcia, J. A., Bonavia, T., & Losilla, J. M. (2020). Changes in the Association between European Workers’ Employment Conditions and Employee Well-being in 2005, 2010 and 2015. Int J Environ Res Public Health, 17(3), 1048. https://doi.org/10.3390/ijerph17031048

Resumiendo, no me he atrevido a dejarme llevar por la interpretación que yo hago de cuál creo que es el espíritu de la norma. He preferido autocensurarme y hacer una solicitud estándar, del montón, doblegando mi espíritu crítico, mi creatividad, y mi compromiso con una pasión para encajar en el estrecho corsé de lo que creo (sin ninguna certeza) que se puntúa en mi campo científico. Esto me deja una profunda desazón y vergüenza. No ha sido una experiencia agradable el tener que pasar por esto. Y me deja preocupado. Si algo que no necesito es capaz de pervertir mi comportamiento, y hacer que me venda y me aleje de mis creencias solo por conseguir una métrica, estamos realmente “jodidos” en la academia.

Si no tuviera la seguridad de que me van a  sobrar aportaciones y que, por lo tanto, puedo dedicarme a investigar lo que creo, en conciencia, que es lo que debo investigar, habría tenido una enorme presión por dejar de hacer las cosas en las que creo, para dedicar mi escaso tiempo solo a las cosas que me van a puntuar. Por suerte, yo abordo todo lo que hago como un proyecto de publicación de artículos, lo que me genera un volumen alto de opciones y permite que, cosas que sé desde el principio que jamás serán puntuables, puedan tener su oportunidad de existir y ser encontradas por potenciales lectores.

Mientras escribo esta entrada, me ha llegado al mi bandeja de entrada este anuncio de publicación de artículo:

  • Baruch, Y., & Budhwar, P. (n.d.). Impact and management studies: Why making practical impact is not a core academic expectation. European Management Review. https://doi.org/10.1111/emre.70051
Ha sido providencial porque aborda muchas de las cosas que yo he estado pensando estas dos últimas semanas. Os dejo algunos apuntes a modo de trailer:
 
El artículo alerta sobre la creciente presión gubernamental para que la investigación demuestre un impacto práctico inmediato, lo que está erosionando la función fundamental de las universidades. Esta exigencia representa una ruptura con el modelo de universidad basado en la autonomía para la búsqueda libre del conocimiento.

El problema es tanto conceptual como metodológico. Por un lado, la naturaleza misma del trabajo académico en ciencias sociales genera impacto de forma indirecta y diferida: los académicos transforman la sociedad a través de sus estudiantes y del conocimiento que estos llevan al mundo profesional, un proceso cuyo valor se manifiesta a largo plazo. Por otro lado, la medición del impacto carece de criterios válidos y fiables, siendo prácticamente imposible establecer una relación causal directa entre una investigación específica y cambios sociales u organizacionales concretos.

Los autores no rechazan el valor del impacto práctico, sino su imposición como criterio central de evaluación académica. La creación de conocimiento, el rigor intelectual y la libertad académica deben constituir el “imperativo” de la universidad, mientras que la aplicación práctica inmediata puede ser un resultado deseable pero no una obligación. Invertir esta prioridad, convirtiendo el impacto como motor principal de la actividad académica, supone desviar recursos intelectuales de la generación de conocimiento original hacia la demostración de utilidad inmediata, comprometiendo así la esencia misma de la institución universitaria.

 
Universidad de Cádiz: Sexenios 2025 – Área de Biblioteca

Visitas: 134

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

Visitas: 24

Rellenar sexenios de investigación: mi propuesta para transformarlo

Este año me toca presentar la solicitud para el sexenio de investigación. La experiencia de las tres veces anteriores fue frustrante, no por el resultado (conseguí el informe favorable directo en las tres ocasiones), sino por la sensación de pérdida de tiempo en una actividad que no añadía absolutamente nada de valor (ni a mí ni a la sociedad).

Ahora voy a intentar que sea diferente; no sé si lo conseguiré, porque los sistemas pensados para “certificar” la calidad, y no para “promover” la calidad, no ayudan demasiado y tienen una pasmosa capacidad para convertir las tareas en “No Valor Añadido, No Evitable”.

¿Qué es lo que me planteo?  Aprovechar que voy a hacer una mirada retrospectiva a mis publicaciones y reflexionar sobre el impacto social, la contribución al progreso del conocimiento y el impacto científico para decidir qué cosas tengo que cambiar en el futuro.

El principal problema que anticipo es que los indicadores que tendré disponibles no me darán ninguna información relevante para tomar decisiones.

Por ejemplo, aunque se me hubiera ocurrido etiquetar con la TAG #sexeniosjamgupv2025 todas las entradas que he hecho en las diferentes redes sociales, ¿para qué me sirve ver el número de “likes” en linkedin, Facebook, X o Bluesky? ¿Realmente me dice algo sobre cómo mejorar el tipo de investigación que hago?

Supongo que podría decir algo parecido de las citas, ¿que no me citen (o que me citen) significa que realmente no (si) se han leído mi trabajo?

Y si no me sirven los indicadores disponibles, ¿cómo puedo tomar decisiones basadas en evidencia y no usar autoengaños para justificarme ante mí mismo?

Pues este tipo de cosas son las que quiero darles algunas vueltas las próximas semanas. Si no aclaro nada, esta edición de la solicitud de sexenios habrá sido, una vez más, una pérdida de tiempo. Si saco alguna conclusión, tendré que agradecer a ANECA por obligarme a invertir mi tiempo en preparar una solicitud que ha desencadenado un proceso beneficioso.

https://guiasbib.upo.es/convocatoria_sexenios/portada

Visitas: 81

Los LLMs no recuerdan (las personas tampoco): estrategias para trabajar con memoria limitada

Mis “take away”  de la lectura de esta entrada de blog de Ethan Mollick:

  1. Los LLM son aduladores y lisonjeros por naturaleza, tienes que pedirles que sean críticos o “destructivos” para intentar que hagan análisis más ecuánimes. Pero nunca tendrás la seguridad de que te detecten todos los errores o te manifiesten abiertamente todas las cosas negativas, sobre todo si están analizando una propuesta que es un bodrio sideral
  2. Los LLM no tienen memoria a largo plazo. Cada plataforma tiene estrategias distintas para lidiar con el problema de superar la ventana de contexto. ChatGPT usa un FIFO (que, si estás conversando de manera iterativa profundizando sobre el mismo concepto, te da buen resultado porque realmente lo que importa es lo último en lo que estás trabajando). Claude hace “borrón y cuenta nueva”, pero antes, cuando detecta que se queda sin contexto, compacta la conversación (y la documentación subida), la guarda, inicia una nueva instancia y coge como punto de partida el resumen y, a partir de ahí, empieza a trabajar de nuevo. La forma en que trabaja CLAUDE es exactamente el modo que yo trabajo cuando tengo tareas con tiempo fragmentado (Que no puedo completar en una sesión de trabajo), por eso supongo que me gustan más los resultados que me da Claude que los de ChatGPT
  3. Además de lo anterior, el uso de Skills y Agents permite aliviar el problema de la memoria de contexto. Solo se activa lo que necesitas para una tarea y, además, puedes activar “hilos” en paralelo (cada uno con su propia memoria de contexto libre para ese hilo) que se comunican entre sí (los resultados de unos son las entradas para otros). Es una forma modular y analítica de resolver tareas (algo que yo también hago de manera natural: divido en subtareas que me caben en tiempo fragmentado y guardo la “preparación” intermedia para alimentar otras tareas)

 

He tenido que rebuscar un poco para clarificar los conceptos de skill y agent, este es mi resumen:

  • Skill (instrucciones/prompts y herramientas para realizar una tarea concreta)
    • Instrucción: descripción de cuándo usar el skill (ej. “Usa esto cuando la usuaria pregunte por X”)
    • Herramienta: un trozo de código, una API o una función (ej. buscar en Google, calcular una hipoteca)
  • Agent (deciden (razonar, planificar) qué herramienta usar, en qué orden las usan y qué hacer si algo sale mal). Puedes activar varios agentes en paralelo
    • Sigue un ciclo o un proceso: Analiza la meta: “¿Qué me han pedido?”; Planifica: “¿Qué pasos necesito y qué Skills debo usar?”; Ejecuta: Usa una Skill; Observa: “¿El resultado es lo que esperaba?”; Itera: Repite hasta terminar
Imagen generada con Gemini nano banana
Imagen generada con ChatGPT5.2

Visitas: 9