Lección 1 de 5 · 40 minutos
De un tema vago a una pregunta de investigación
Al terminar esta lección
podrás convertir un tema vago en una pregunta de investigación delimitada, justificada por un vacío verificable en la literatura y con criterios que tu director de tesis pueda aprobar.
Camila está en octavo semestre de Administración en una universidad de Bucaramanga. Llegó a la primera reunión con su directora y dijo: "quiero hacer la tesis sobre inteligencia artificial en las empresas". La directora la miró y le respondió tres cosas: eso no es una pregunta, no se puede responder en seis meses, y ya está escrito. Camila salió con la sensación de haber perdido un mes. Lo que le pasó no fue falta de inteligencia: fue falta de un método para pasar de un interés general a algo investigable.
Esa es exactamente la brecha que vamos a cerrar hoy, y la IA sirve muchísimo aquí, pero no para lo que la mayoría cree. No sirve para que te "dé" la pregunta —si le pides una, te va a devolver un lugar común bien redactado—. Sirve para algo más útil: ampliar tus opciones cuando estás bloqueada, hacerte las preguntas incómodas que te haría un jurado, y ayudarte a recortar. En esta lección vas a usar un chatbot como interlocutor crítico, no como oráculo, y vas a salir con una pregunta escrita, delimitada y con un plan de verificación. Advertencia desde ya: en este momento la IA no está consultando bases de datos académicas salvo que se lo pidas explícitamente con búsqueda web, así que todo lo que suene a "la literatura dice" hay que confirmarlo. A eso le dedicaremos una sección entera.
Tema, problema y pregunta no son lo mismo
El error más común en trabajos de grado es confundir estos tres niveles, y por eso conviene separarlos desde el primer día.
Un tema es un territorio: "IA en la educación", "movilidad en Bogotá", "salud mental universitaria". Un tema no se investiga, se habita. Nadie puede terminarlo y siempre alguien ya escribió sobre él.
Un problema de investigación es una tensión dentro de ese territorio: algo que no cuadra, que no se sabe, que se contradice o que se decide a ciegas. Por ejemplo: los colegios públicos están adoptando herramientas de IA sin que nadie sepa cómo cambian las prácticas de evaluación de los docentes. Fíjate que ahí ya hay un actor, un contexto y una incógnita.
Una pregunta de investigación es ese problema convertido en una oración interrogativa que se puede responder con evidencia que tú puedas conseguir. Es una coordenada, no un territorio.
La prueba de fuego es sencilla y te la puedes hacer sola: ¿puedes describir, en una sola frase, qué tendrías que observar, medir, leer o preguntarle a alguien para responderla? Si no puedes, todavía estás en el nivel de tema.
Hay una segunda prueba, más dolorosa pero más útil: ¿puedes imaginar dos respuestas distintas y ambas serían interesantes? Si solo hay una respuesta posible y ya la sabes, no es investigación, es un informe. "¿Es útil la IA para estudiar?" falla esta prueba: la respuesta obvia es sí.
Guarda estos tres niveles como una escalera. En las siguientes secciones vamos a bajar del tema al problema y del problema a la pregunta, usando la IA como palanca en cada escalón.
Tema: "IA y empleo". Problema: "los programas de formación técnica del país actualizan sus contenidos más lento de lo que cambian las vacantes que piden habilidades de IA". Pregunta: "¿Qué habilidades relacionadas con IA aparecen en las ofertas de empleo para técnicos en sistemas en Medellín durante 2025-2026, y en qué medida están presentes en los planes de estudio publicados de tres programas técnicos de la ciudad?"
El embudo de cinco recortes (aquí la IA sí ayuda)
Delimitar no es "achicar" por gusto: es hacer que el trabajo quepa en tu semestre y en tu acceso real a datos. Usa cinco recortes, en este orden:
- Población o unidad de análisis: ¿quién o qué vas a estudiar? ¿Personas, documentos, empresas, publicaciones, trámites? La unidad de análisis es la cosa concreta de la que vas a tener un dato cada vez.
- Lugar: Colombia entera casi nunca es viable. Una ciudad, una universidad, una localidad, un sector.
- Tiempo: un rango explícito. "2020-2025" es distinto de "la actualidad".
- Fenómeno o variable: qué aspecto exacto te interesa. No "la IA", sino "el uso de chatbots para redactar informes de laboratorio".
- Tipo de pregunta: describir, comparar, relacionar, explicar, evaluar o diseñar. Cada verbo compromete un método distinto.
Ahora entra la IA. En vez de pedirle una pregunta, pídele que multiplique tus opciones en cada recorte y que te muestre las consecuencias. Un modelo de lenguaje es bueno generando variantes plausibles; tú eres quien decide cuál es factible, porque tú sabes a qué datos y a qué personas tienes acceso.
Después de generar variantes, hazte la pregunta de la factibilidad: ¿ese dato existe y lo puedo conseguir? Muchas preguntas hermosas mueren ahí. En Colombia tienes fuentes abiertas y gratuitas que vale la pena revisar antes de comprometerte: los conjuntos de datos de datos.gov.co, las publicaciones y microdatos del DANE, y los repositorios institucionales de las universidades. Si tu pregunta depende de datos internos de una empresa que no conoces, o de una encuesta a 500 personas que no tienes cómo contactar, cámbiala hoy y no en marzo.
Prompt para copiar: ``` Actúa como asesor metodológico exigente. Mi tema es: [tu tema]. Tengo acceso a: [datos, personas, documentos que SÍ puedes conseguir]. Dispongo de [X] meses y trabajo sola. 1. Propón 8 delimitaciones distintas variando población, lugar, periodo y fenómeno. 2. Para cada una, dime qué tipo de dato exigiría y cuál sería el mayor obstáculo práctico. 3. Marca las 3 menos viables para un pregrado y explica por qué. No me des la pregunta final todavía. ```
Buscar el vacío sin que la IA te invente la literatura
Un vacío de conocimiento (o gap) es el punto donde lo ya publicado se queda corto. No es "nadie ha escrito sobre esto" —casi siempre alguien escribió—, sino algo más fino. Hay cinco tipos que conviene conocer:
- Poblacional: se estudió en otro grupo, no en el tuyo.
- Geográfico o contextual: se estudió en otros países, no en el contexto colombiano o de tu región.
- Metodológico: todo son encuestas y falta trabajo cualitativo, o al revés.
- Temporal: la evidencia es previa a un cambio importante (una nueva tecnología, una nueva norma, la pandemia).
- De contradicción: dos estudios dicen cosas opuestas y nadie ha explicado por qué.
Aquí viene la regla dura de esta lección: la IA puede darte hipótesis de vacío, nunca la evidencia del vacío. Los modelos de lenguaje generan texto probable, y por eso producen alucinaciones: citas, autores, títulos y DOI que suenan perfectos y no existen. Un director experimentado detecta una cita inventada en menos de un minuto, y eso cuesta credibilidad que después no recuperas.
El procedimiento seguro tiene tres pasos. Primero, le pides a la IA que te proponga vacíos posibles, clasificados por tipo, en forma de afirmaciones falsables: "probablemente hay poca evidencia sobre X en Y". Segundo, tú traduces cada afirmación en términos de búsqueda concretos, en español y en inglés. Tercero, buscas tú misma en Google Académico, SciELO, Redalyc, OpenAlex o el repositorio de tu universidad, y anotas cuántos resultados relevantes reales encontraste.
Si encuentras poco: puede ser un vacío, o puede ser que estás buscando con las palabras equivocadas. Si encuentras muchísimo: no es vacío, pero ahí adentro hay uno más específico esperándote. La lección 2 del curso profundiza justo en esta búsqueda.
Prompt para copiar: ``` Para el tema [X] en el contexto colombiano, propón 6 posibles vacíos de investigación, uno por cada tipo: poblacional, geográfico, metodológico, temporal y de contradicción. Reglas: NO cites estudios, autores, años ni DOI. No afirmes qué dice la literatura. Redacta cada vacío como una hipótesis que yo deba verificar, y dame para cada uno 4 términos de búsqueda en español y 4 en inglés. ```
Redactar la pregunta y someterla a criterios
Con el recorte hecho y una hipótesis de vacío en mano, escribe la pregunta usando una plantilla. Una que funciona en casi todas las disciplinas:
¿[Verbo de pregunta] + [fenómeno/variable] + en [población/unidad] + de [lugar] + durante [periodo]?
El verbo no es decorativo: define tu método. "¿Cómo perciben...?" pide entrevistas o grupos focales. "¿Qué relación existe entre...?" pide datos numéricos y análisis estadístico. "¿En qué medida difieren...?" pide comparación. "¿Qué características tiene...?" pide un estudio descriptivo. Elige el verbo que corresponda al dato que de verdad puedes conseguir, no al que suene más sofisticado.
Después, somete tu pregunta a una lista de chequeo clásica en metodología, conocida por las siglas en inglés FINER:
- Factible: ¿tienes tiempo, acceso y capacidad técnica?
- Interesante: ¿le importa a alguien más aparte de ti?
- Novedosa: ¿aporta algo que no esté ya resuelto?
- Ética: ¿puedes hacerla sin dañar a nadie y con consentimiento? Si involucra personas, tu universidad probablemente exige un aval de comité de ética; averígualo antes.
- Relevante: ¿cambia algo —una práctica, una política, una decisión— si la respondes?
En áreas de salud verás también PICO (Población, Intervención, Comparación, Resultado), útil cuando tu pregunta compara dos tratamientos o intervenciones.
Usa la IA como abogada del diablo en este paso: pídele que ataque tu pregunta con los criterios, no que la elogie. Los chatbots tienden a ser complacientes, así que la instrucción debe ser explícita: "no me digas nada positivo". Y recuerda que la pregunta no es un contrato de por vida: se ajusta a medida que lees. Lo que no se vale es no tener ninguna.
Prompt para copiar: ``` Esta es mi pregunta de investigación: "[pega tu pregunta]". Contexto: pregrado en [programa], [X] meses, acceso a [recursos]. Evalúala con los criterios FINER. Sé severo: no escribas nada positivo. Por cada criterio, dime si falla y por qué en una frase. Luego escribe las 5 preguntas más incómodas que me haría un jurado. Finalmente, propón 3 reformulaciones más precisas SIN cambiar mi interés central. ```
Qué mira tu director (y cómo llegar a la asesoría)
Un director de tesis no lee tu propuesta buscando belleza. Revisa, casi siempre en este orden, seis cosas:
1. Que sea una pregunta, con signo de interrogación, no un objetivo disfrazado ni un título. 2. Que esté delimitada: quién, dónde, cuándo. Si falta uno de los tres, te lo va a señalar. 3. Que sea viable en tu tiempo real, con los recursos de un estudiante, no de un centro de investigación. 4. Que la respuesta no sea obvia. Si él ya sabe la respuesta, no hay tesis. 5. Que las fuentes existan y estén bien citadas. Aquí es donde se caen las propuestas hechas a la carrera con IA: una sola referencia inventada contamina la confianza en todo el documento. 6. Que haya coherencia entre pregunta, objetivos y método. Si preguntas "cómo perciben" y propones una regresión, algo no cuadra.
Sobre el uso de IA, sé transparente desde la primera reunión. Cada vez más universidades y revistas piden declarar en qué se usó, y ocultarlo se parece demasiado a hacer trampa aunque no lo sea. Pregúntale directamente a tu director cuál es la política del programa; la respuesta varía y es mejor saberla al inicio que en la sustentación. Una declaración honesta suena así: "usé un asistente de IA para generar variantes de delimitación y para criticar mi pregunta; la búsqueda de fuentes, la verificación y la redacción final son mías".
Lleva a la asesoría un documento de una página: tema, problema en tres frases, pregunta, objetivo general, tres objetivos específicos, el vacío con las búsquedas que hiciste, y las fuentes reales que ya verificaste. Eso convierte una reunión de "a ver, cuénteme" en una de decisiones.
Cuidado con la pregunta de doble cabeza: "¿Cómo influye el uso de IA en el rendimiento académico y en la salud mental de los estudiantes?" son dos tesis. Escoge una y menciona la otra como limitación o como trabajo futuro.
Práctica: De tu tema a una pregunta defendible, en una sesión
Abre un documento en blanco (Google Docs, Word o el bloc de notas del celular) y escribe tu tema en una línea, tal como se lo dirías a un amigo. Debajo, escribe qué datos, personas o documentos puedes conseguir de verdad en los próximos tres meses.
Abre un chatbot con plan gratis (ChatGPT, Claude o Gemini) y usa el prompt del embudo de cinco recortes de la sección 2. Copia las 8 delimitaciones que te devuelva y marca con negrita las 3 que más te interesan y que además puedas hacer.
Con esas 3, usa el prompt de vacíos de la sección 3. Vas a obtener 6 hipótesis de vacío con términos de búsqueda. No aceptes ninguna afirmación sobre 'lo que dice la literatura': solo quédate con las hipótesis y los términos.
Ve a Google Académico y a SciELO o Redalyc y busca los términos, en español y en inglés, filtrando por los últimos cinco años. Anota en tu documento: término usado, cuántos resultados relevantes reales viste y el título de dos artículos que sí existan y hayas abierto.
Decide cuál de tus 3 delimitaciones tiene el mejor equilibrio entre 'hay algo escrito' y 'falta algo específico'. Escribe la pregunta con la plantilla: verbo + fenómeno + población + lugar + periodo.
Somete tu pregunta al prompt de FINER de la sección 4. Anota las críticas que aceptas y reescribe la pregunta una segunda vez. Guarda las dos versiones para mostrar el proceso.
Deriva un objetivo general (la pregunta convertida en infinitivo) y tres objetivos específicos que sean pasos para lograrlo, no temas de capítulo.
Arma la página de una hoja para tu director: tema, problema en 3 frases, pregunta v2, objetivos, vacío con las búsquedas anotadas, 2 fuentes verificadas y una línea declarando cómo usaste la IA.
Al terminar tienes: Tendrás una página lista para llevar a asesoría: una pregunta de investigación delimitada, sus objetivos, la evidencia de tus búsquedas reales y una declaración honesta del uso de IA.
Dónde se equivoca la gente
- Pedirle a la IA 'dame una pregunta de investigación sobre X' y usar la primera que salga.Pídele variantes y críticas, no la respuesta. Tú decides con base en lo que puedes conseguir; la IA no sabe a qué datos, personas ni tiempo tienes acceso.
- Copiar citas, autores o años que el chatbot mencionó, sin abrirlos.Trata toda referencia generada por IA como inexistente hasta que la abras tú en Google Académico, SciELO, Redalyc o el repositorio de tu universidad. Si no la encuentras, no la cites.
- Formular una pregunta gigante ('¿cómo impacta la IA en la educación colombiana?') porque suena más importante.Aplica los cinco recortes. Una pregunta pequeña y bien respondida vale más que una enorme respondida con generalidades; puedes mencionar el alcance mayor en la justificación.
- Meter dos preguntas en una sola, unidas por un 'y'.Sepáralas, escoge la que puedas responder con tus datos y deja la otra explícitamente como limitación o trabajo futuro.
Lo que te llevas
- Tema, problema y pregunta son tres niveles distintos; solo el tercero se investiga.
- Delimita con cinco recortes: población, lugar, tiempo, fenómeno y tipo de pregunta, y valida que el dato exista y lo puedas conseguir.
- El verbo de la pregunta compromete el método: elígelo según los datos que tendrás, no según lo que suene mejor.
- La IA sirve para generar variantes y para criticarte; nunca como fuente de literatura, porque inventa citas que parecen reales.
- Un vacío se propone con IA pero se verifica a mano en Google Académico, SciELO, Redalyc o el repositorio de tu universidad.
- Tu director revisa delimitación, viabilidad, no obviedad, fuentes reales y coherencia entre pregunta, objetivos y método; declarar el uso de IA desde el inicio te protege.
Palabras nuevas
- Pregunta de investigación
- Oración interrogativa, delimitada en población, lugar y tiempo, que puede responderse con evidencia que tú puedas recolectar y cuya respuesta no es obvia de antemano.
- Vacío de conocimiento (gap)
- Punto donde lo ya publicado se queda corto: otro grupo poblacional, otro contexto, otro método, otro periodo, o resultados contradictorios sin explicación.
- Alucinación
- Cuando un sistema de IA genera información que suena correcta pero es falsa; en investigación aparece típicamente como autores, títulos, años o DOI inventados.
- Unidad de análisis
- La cosa concreta de la que obtienes un dato cada vez: una persona, un documento, una empresa, una oferta de empleo, un artículo.
- FINER
- Lista de chequeo usada en metodología para evaluar una pregunta: Factible, Interesante, Novedosa, Ética y Relevante.
Quiz de la lección
Seis preguntas. Nadie te califica: sirven para que sepas si entendiste. Con cuatro buenas vas bien.
Ya tienes la pregunta; en la lección 2, 'Buscar literatura con IA sin inventar fuentes', vas a convertir esos términos de búsqueda en una revisión con referencias reales, verificables y bien organizadas.