Usando Investigación-Acción para unir la práctica con la teoría en sistemas. Examinando cualitativamente la teoría de adopción de tecnología en una pyme

A pesar de que es bien conocida la metodología Investigación-Acción (IA), los investigadores aún recomiendan incrementar su uso en sistemas de información. En este artículo se muestra cómo IA puede ser útil para investigadores de sistemas que quieran unir la teoría con la práctica. Específicamente,...

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Main Authors: Alejandro Javier Cataldo Cataldo, Leonardo Zambra Alcayaga
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Colombia 2016-03-01
Series:Innovar: Revista de Ciencias Administrativas y Sociales
Subjects:
Online Access:http://revistas.unal.edu.co/index.php/innovar/article/view/55550
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spelling doaj.art-22e2219e117e45719f337f0978c221e62022-12-22T02:48:32ZengUniversidad Nacional de ColombiaInnovar: Revista de Ciencias Administrativas y Sociales0121-50512248-69682016-03-01266014716010.15446/innovar.v26n60.55550Usando Investigación-Acción para unir la práctica con la teoría en sistemas. Examinando cualitativamente la teoría de adopción de tecnología en una pymeAlejandro Javier Cataldo Cataldo0Leonardo Zambra Alcayaga1Universidad de TalcaUniversidad de ValparaísoA pesar de que es bien conocida la metodología Investigación-Acción (IA), los investigadores aún recomiendan incrementar su uso en sistemas de información. En este artículo se muestra cómo IA puede ser útil para investigadores de sistemas que quieran unir la teoría con la práctica. Específicamente, se describe cómo IA fue usado para validar el modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) en una pequeña empresa chilena: mientras los investigadores ayudaban a resolver los problemas de procesos en dos áreas de la compañía, al mismo tiempo, investigaban sobre la validez de TAM. Tras finalizar dos ciclos de IA, los resultados permitieron incrementar significativamente la productividad de uno de los departamentos y, al mismo tiempo, validar solo tres de los cuatro postulados básicos de TAM. Como conclusión se puede decir que IA es un enfoque útil para cerrar la brecha entre teoría y práctica, que además calza adecuadamente para investigaciones longitudinales y reduce los esfuerzos de búsqueda y negociación de casos, pero que al mismo tiempo exige altos montos de tiempo de trabajo de campo. Este artículo entrega directrices y recomendaciones de cómo aplicar IA y puede ser de interés para investigadores y estudiantes que deseen ayudar a organizaciones y, simultáneamente, incrementar el conocimiento científico.http://revistas.unal.edu.co/index.php/innovar/article/view/55550Investigación-AcciónTAMadopción tecnológicapyme
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