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“Oye, hijo mío, el silencio. Es un silencio ondulado...”

Estos primeros versos de Federico García Lorca, en La Siguiriya Gitana del Poema del cante jondo, lo dicen todo sobre el silencio.

Un silencio que se mueve, que se siente, que transforma lo que ocurre alrededor.

Del silencio se ha hablado mucho desde lo poético, desde el duelo, desde lo emocional. Pero en investigación, el silencio es una de esas variables que marcan la diferencia.

Gestionar el silencio intencionado como herramienta para profundizar sin inducir, para nosotras, es uno de los indicadores de excelencia más claros dentro de la fase de Ejecución en el journey de investigación, cuando trabajamos la competencia de Moderación.

Parece simple. No lo es.

Aun con todos los años que llevo moderando, me sigue costando. Me puede la impulsividad. Me puede la sensación de parecer que no tengo algo que aportar.

Me incomoda pensar que incomodo.

Y además está la presión de asegurar que se cubren los objetivos de la sesión y de no dejar preguntas importantes fuera.

La realidad es que es muy fácil romper el silencio antes de tiempo.

Y no todo es por falta de técnica (saber hacer).

Puede que haya algo de falta de conocimiento (saber +) pero muchas veces tiene más que ver con lo otro, eso que llamamos “saber ser”. Lo explicamos con más detalle aquí en "Cómo el cambio de paradigma a un enfoque por competencias nos está ayudando a construir mejores formaciones"

Es esa capa menos visible la que se explica por actitudes, bloqueos, disposición real en el momento.

Y no, no se llega a ella solo por repetir una y otra vez, como proponía Ericsson en su famoso artículo sobre las 10.000 horas de práctica deliberada (The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance, 1993).

Se acerca más a lo que David Epstein plantea como un contraargumento en Range (2019). Epstein no niega el valor del enfoque de Ericsson, pero especifica que funciona sobre todo en lo que llama entornos "kind", aquellos donde las reglas son claras, hay feedback inmediato y los patrones se repiten.

Sin embargo, muchas competencias no funcionan así (y menos en investigación). Y encuentra explicación en lo que denomina “wicked environments”: la contraposición a los “kind”. Aquí, no consiste en perfeccionar una técnica por repetición constante, sino de entrenar la capacidad de adaptarse, evaluar y decidir.

En esa línea, también encontramos afinidad con el modelo 4C/ID, especialmente en su actualización de 2019 (Van Merriënboer et al.). Es un marco de diseño instruccional desarrollado para entrenar competencias complejas en contextos reales de alta exigencia, con presión, variabilidad y necesidad de transferencia (en profesiones como medicina, aviación o el ámbito militar...).

Precisamente son estos contextos los que nos motivan a explorar la formación desde una perspectiva más táctica y operativa, como si estuviéramos entrenando para una misión del caso Bourne. (Y sí, puede que haya visto demasiadas pelis de espías… :-D)

Con esa idea en mente, estamos trabajando el journey de investigación por fases y actividades, identificando indicadores de excelencia para cada competencia (este marco lo recogemos en el cuestionario competencial que usamos en formaciones).

Posteriormente, cada competencia se estructura en entrenamientos de alto impacto en 3 pasos.

Enfoque de entrenamiento de alto impacto

Tomando la "gestión del silencio" como punto de partida, así es como lo estamos empezando a entrenar. A ver qué os parece.

1. Explicar (Saber +)

No se puede entrenar bien lo que no se comprende, por eso es importante generar un marco o un contexto de explicación, más allá de lo evidente:

• ¿Qué papel cumple el silencio en una entrevista bien moderada?
• ¿Qué ocurre si lo sostienes? ¿Y si lo cortas antes de tiempo?
• ¿Qué tipos de silencio existen?

2. Practicar (Saber hacer + inicio del Saber ser)

Diseñamos actividades cortas, muy focalizadas, para descomponer la habilidad y trabajarla desde distintas dimensiones cuando procede: cognitivo, emocional, físico, funciones ejecutivas... No solo se trata de seguir los pasos, sino de adquirir soltura real y de iniciar un cambio de actitud en la disposición. Esto implica conocerse mejor e identificar fortalezas y debilidades. Implica un pequeño trabajo de introspección

Posibles actividades que se trabajan a este nivel:

• Respirar antes de intervenir.
• Esperar 3, 6, 10 segundos tras cada respuesta, y aumentar progresivamente el tiempo de espera.

3. Experimentar (Experiencia significativa)

Es la fase de consolidación. Consiste en llevar la práctica a diferentes situaciones experienciales. Aprovechar cada momento de trabajo real o del día a día. La clave ya no es “¿lo sé hacer?”, sino “¿lo hago bien cuando realmente importa?”. Aquí trabajamos en contexto real o simulado, con cierta presión y consecuencias:

• Simulaciones grabadas
• Trabajo en real,
• Autoanálisis
• Feedback funcional entre pares

¿Y si además lo cruzamos con tu estilo SCAL?

Tu estilo de investigación influye en cómo sueles abordar ciertas competencias, aunque no las determina. Usar Research Mindprint nos permite personalizar aún más el entrenamiento.

Por poner un ejemplo, un perfil Catalyst, suele tener tendencia a llenar silencios. En su caso, trabajaríamos más intencionadamente la contención y la espera como herramienta táctica (entre el resto de aspectos).

Por cierto, si aún no conoces tu estilo y nos quieres ayudar a validar el test (aún en beta), puedes hacerlo aquí:

[Versión en castellano: https://tally.so/r/n0geVZ]
[English version: https://tally.so/r/w4D9yX]

Porque seguimos apoyando una investigación de calidad #ProResearchMatters

En este artículo, de hace un par de años, ya hablábamos de los aspectos de fondo que afectan a la disciplina:

1. Se subestima lo que implica ser investigador.
2. Hay ámbitos donde no se aprecia su utilidad ni el impacto de la investigación.
3. Se carece de criterio para valorar qué es una investigación bien hecha

Si no se conocen las competencias reales, no se pueden valorar. Y si no se definen los indicadores de excelencia, no se pueden compartir, replicar ni mejorar.

Por eso estamos desglosando el journey de investigación. Trabajando fase a fase, competencia a competencia. Identificando qué implica realmente hacerlo bien para enfocar cómo entrenarlo de manera más óptima.

¿Hay alguna competencia o indicador de excelencia que tengas identificado y que te resulte especialmente útil? ¿Alguna que consideres imprescindible?

#ProResearchMatters #UXResearch #ResearchMindprint #SCALframework #ResearchTraining #BehaviouralResearch

Want the English version of this article, check it out here: https://medium.com/@lucia.palacios/listen-my-boy-the-silence-a-rippling-silence-0ec9a54f0d64

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Cómo el cambio de paradigma a un enfoque por competencias nos está ayudando a construir mejores formaciones

Formar no es tarea fácil, es más bien algo complejo

A mí me obsesiona especialmente que el intercambio que se genera sea de utilidad. Intentar asegurar que lo que se comparte va a hacer una diferencia. Supongo que es un objetivo entre naive y presuntuoso, pero un reto que merece la pena trabajar.

¿Cómo lo abordamos nosotras?

Como siempre hacemos en todas nuestras investigaciones o resolución de problemas: buscamos un marco y vamos poco a poco resolviendo partes de la ecuación y minimizando, al menos, las principales incógnitas.

Lo que hemos aprendido, no sin fricción, es que para nosotras el primer paso requiere comprender cómo traducimos la petición de formación en unidades básicas:  empezamos por desconstruir (la petición) para volverla a construir.

¿Cómo lo hacemos?

Nos focalizamos en 3 sencillas preguntas. Lo que tenemos que entender es si la formación que vamos a abordar es una cuestión de:

1. No saber
2. Saber pero no saber cómo
3. Saber, saber hacerlo pero no se aplica

¿Por qué nos parece mágico este enfoque?

Porque es sencillo, son preguntas fáciles de responder y nos permite hacer zoom sobre dónde debemos trabajar o combinar -qué pains debemos abordar y cuál es su pain reliever.

No saber implica trabajar en Saber +;

No saber cómo, en Saber Hacer; y

No se aplica, en Saber Ser.

Además, no es nuevo: tiene un fundamento sólido en la psicología del aprendizaje, marco que nos inspira.

Desde Gilbert Ryle (1949), con su distinción entre “knowing that” (saber qué) y “knowing how” (saber cómo), hasta las teorías de John Anderson (1982) sobre la adquisición del conocimiento declarativo (saber) y procedimental (saber hacer), la psicología cognitiva ha ido descomponiendo el aprendizaje para entender no solo qué sabemos, sino cómo lo aplicamos:  las conocidas habilidades o skills.

Sin embargo, hay una tercera dimensión, menos conocida y no menos relevante: el “saber ser”. Aquí se cruzan lo situacional y lo actitudinal. Inspirándonos en la noción de conocimiento tácito de Polanyi (1966) —aquello que usamos sin poder verbalizar del todo—, podemos entender también lo que bloquea la acción: falta de disposición, regulación emocional o conexión con el contexto. No basta con conocer ni con haber practicado: si no hay una actitud que permita aplicar con solidez, la competencia no se sostiene.

Estas tres palancas —saber, saber hacer, saber ser— forman nuestra estructura operativa. Pero falta un elemento clave para entender su integración…el modelo de competencia de McClelland (1973).

¿Por qué es importante? Porque  rompió con los modelos centrados en la inteligencia como único predictor de desempeño y propuso evaluar las competencias como entes observables: unidades integradas de conocimiento (saber +), habilidad (saber hacer) y disposición (saber ser).

Su gran aportación fue dejar de entender el conocimiento como algo estático para concebirlo como algo que se construye y se activa en contextos reales. El desarrollo del talento se aleja del reduccionismo centrado exclusivamente en la capacidad cognitiva (inteligencia), y nos lleva a una visión mucho más rica y funcional.

David Epstein, lo corrobora en Range (2019), desde otra perspectiva: en entornos complejos triunfan quienes han cultivado adaptabilidad, transferencia y criterio—habilidades imposibles de reducir a pura técnica. En otras palabras, la competencia florece sólo cuando saber, saber hacer y saber ser se alinean y la persona es capaz de situar su conocimiento en el momento y lugar adecuados.

Aplicando ingeniería del aprendizaje

A la hora de diseñar una intervención, siempre partimos de la misma matriz: Saber + | Saber Hacer | Saber Ser. Según el diagnóstico, activamos una, o una combinación de estas tres palancas que con los años hemos visto que se repiten:

• • Sensibilizar ? Saber + Crear awareness, alinear lenguaje y criterio. Caso típico: «El equipo aún no entiende la disciplina».

• • Capacitar ? Saber + Saber Hacer Profundizar en conocimiento y llevarlo a la práctica. Trabajamos una técnica, varias, o un paso crítico del journey.

• • Entrenar ? Saber Hacer + Saber Ser Automatizar la habilidad y sostenerla bajo presión. Ideal para equipos experimentados que quieren afinar, ganar ritmo o especializarse.

¿Y cómo lo llevamos a tierra?

Una vez que tenemos claro qué pieza activamos (Sensibilizar | Capacitar | Entrenar), elegimos cómo desplegarla. Usamos cuatro formatos modulables que combinan teoría + práctica siempre, pero con intensidades e interacciones adaptadas:

• Sesión estructurada Dosis compacta de contenido y práctica en bloque. Perfecta para introducir conceptos clave o enseñar una técnica desde cero. Ejemplo: fundamentos de research en UX; Test de usuario….
• Mentoring aplicado Visión experta y asesoramiento puntual. Para contrastar decisiones, pulir entregables o desbloquear un estudio en marcha. Ejemplo: feedback a un card sorting; ajuste express de un diseño de investigación; apoyo en análisis.
• Acompañamiento guiado Seguimiento continuo sobre un proyecto real. Trabajamos “codo a codo”: ejecutamos, revisamos y corregimos en tiempo real. Ejemplo: lanzar un estudio cualitativo completo, supervisar análisis y síntesis final.
• Alto impacto Entrenamiento intensivo en competencias y micro-competencias. Fragmentamos la destreza, entrenamos, afinamos detalles. Ejemplo: dominar la moderación de entrevistas; usar el silencio con intención….

Lo bueno, además escala en esta nueva era.

 Este marco, nacido del aprendizaje humano, también empieza a resultar útil cuando entrenamos sistemas no humanos.

Formar va de personas. Y por eso la psicología ofrece claves esenciales, pero ya no se limita solo a este ámbito, ahora además nos puede guiar en cómo pensamos, usamos y entrenamos inteligencia artificial.

Si bien no es lo mismo formar a una persona que entrenar un sistema, los marcos humanos nos siguen siendo útiles porque el aprendizaje de estos modelos parte, aún,  de nuestros propios paradigmas: aprendizaje por exposición, por refuerzo, por simulación...

Muchos de los procesos de entrenamiento y validación de IA reproducen  esquemas de adquisición de competencias propios del comportamiento humano. No deja de ser, en el fondo, una forma de entrenamiento funcional. Como decía McClelland, no se trata de medir conocimiento abstracto, sino de observar el desempeño en tareas clave, una premisa que sigue siendo un pilar, incluso en este nuevo contexto.

Modelos como  “saber +, saber hacer y saber ser“ nos han servido para pensar cómo descomponer competencias, capacidades, estructurar tareas o evaluar desempeño— ya sea en un equipo, un prototipo, un agente de IA o cualquier otro sistema que deba ejecutar con criterio y coherencia.

Por eso este marco nos sigue pareciendo un gamechanger: sirve para formar personas, colaborar con sistemas inteligentes y diseñar sus entrenamientos de manera óptima.

#UXResearch #BehaviouralResearch #ResearchTraining #aprendizaje #IA #ProResearchMatters

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