Modelo de gestión del conocimiento para la formulación de proyectos de investigación: efectos en el sector de ciencia y tecnología

Abstract

El sector de ciencia y tecnología se ha consolidado como un pilar estratégico para el desarrollo económico y social; sin embargo, las organizaciones de este sector enfrentan desafíos complejos en la formulación de proyectos de investigación. A pesar de los avances en la inversión, se ha identificado una brecha en la capacidad para maximizar el impacto institucional, lo que requiere una comprensión profunda de cómo se gestiona y transfiere el conocimiento. Esta tesis doctoral tuvo como propósito desarrollar un modelo de gestión del conocimiento para la formulación de proyectos de investigación en el sector de ciencia y tecnología. Para ello, se empleó una metodología de métodos mixtos, que incluyó la aplicación de un modelamiento de ecuaciones estructurales (PLS-SEM) a datos cuantitativos y un análisis temático a partir de entrevistas cualitativas a expertos. Los resultados cuantitativos revelaron que tanto las etapas de la gestión del conocimiento como los factores clave de éxito de la gestión del conocimiento poseen una asociación positiva y significativa con los factores críticos de éxito de los proyectos. Específicamente, se demostró la capacidad predictiva de los procesos operativos sobre la planificación estratégica y la calidad técnica, mientras que los habilitadores estructurales resultaron determinantes para la viabilidad financiera, la sostenibilidad y la gestión del riesgo. Complementariamente, el análisis cualitativo profundizó en estos hallazgos, explicando el "cómo" y el "por qué" de estas asociaciones al identificar el rol estratégico del gestor de proyectos y la importancia de la formalización del conocimiento tácito.

La combinación de estos enfoques permitió validar las hipótesis de la investigación y diseñar un modelo de gestión del conocimiento que se consolida como una herramienta práctica y una hoja de ruta para la toma de decisiones estratégicas, permitiendo alinear la gestión del saber con los objetivos organizacionales. Finalmente, este estudio genera un importante aporte metodológico al demostrar la validez del enfoque de métodos mixtos para investigar fenómenos complejos en el sector de ciencia y tecnología, enriqueciendo la evidencia estadística con la experiencia práctica de los profesionales.

The science and technology sector has become a strategic pillar for economic and social development; however, organizations in this sector face complex challenges in formulating research projects. Despite increased investment, a gap has been identified in the capacity to maximize institutional impact, requiring a deep understanding of how knowledge is managed and transferred. This doctoral thesis aimed to develop a knowledge management model for formulating research projects in the science and technology sector. To this end, a mixed-methods approach was employed, including the application of structural equation modeling (PLS-SEM) to quantitative data and a thematic analysis based on qualitative interviews with experts. The quantitative results revealed that both the stages of knowledge management and the key success factors of knowledge management have a positive and significant association with the critical success factors of the projects. Specifically, the predictive capacity of operational processes on strategic planning and technical quality was demonstrated, while structural enablers proved crucial for financial viability, sustainability, and risk management. Complementarily, the qualitative analysis delved deeper into these findings, explaining the "how" and "why" of these associations by identifying the strategic role of the project manager and the importance of formalizing tacit knowledge.