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Introducción
La sociedad contemporánea se desenvuelve en un entorno cada vez más complejo marcado por una interrelación global. En este contexto, las organizaciones y empresas constantemente buscan mejorar centrándose en aspectos clave como la infraestructura tanto física como virtual. Sin embargo, Gallo-León (2017) señala que evaluar la infraestructura se presenta como un desafío complejo debido a la necesidad de considerar criterios que trasciendan solamente los aspectos técnicos, aunque también destaca un creciente interés en años recientes por evaluarla, impulsado por la preocupación por mantener estándares de calidad.
En tal sentido, en diversos campos se han realizado trabajos para valorar la infraestructura con distintos propósitos. Por ejemplo, Salazar-Otálora et al. (2023) resaltan la importancia de la infraestructura en empresas, ya que contribuye a un mejor desempeño y rendimiento, aunque también indican que evaluar su estado actual implica no solo valorar aspectos físico-técnicos, sino también estimar su funcionalidad general, ya que esto podría contribuir a crear un ambiente laboral más propicio y mejorar el desempeño de los empleados.
En el ámbito educativo, investigaciones como las de Quesada-Chaves (2019) y Pacheco-Martínez (2021) se enfocan en examinar la eficiencia de la infraestructura con el fin de optimizar el desempeño de los estudiantes. Además, en el sector salud, estudios como los de Candía y Olivera (2021), Amon et al. (2022) y Kobeissi y Hickey (2023) se ocupan de la infraestructura hospitalaria y administrativa, aunque cabe destacar que estos trabajos suelen analizar aspectos estructurales como el estado de los edificios, las instalaciones eléctricas y otras subestructuras, así como la accesibilidad y la gestión de desechos, etc.
Entre los estudios relevantes se destaca el trabajo de García-Depestre et al. (2021), el cual aborda la evaluación de la infraestructura carretera desde una perspectiva arquitectónica. Por su parte, Shun-Lin et al. (2023) se enfocan en valorar aspectos relacionados con la infraestructura óptima y eficaz en el sector de la construcción. Asimismo, Frederiksen et al. (2021) analizan la viabilidad de diseñar infraestructura pública adaptada a las necesidades de la ciudadanía, como escuelas, guarderías y edificios públicos de gran envergadura. Estas indagaciones presentan enfoques diferentes al no considerar aspectos directamente relacionados con las percepciones individuales sobre las necesidades en un entorno laboral específico.
Por otra parte, se puede señalar que existe una brecha en la literatura en cuanto a estudios que proporcionen herramientas para evaluar la infraestructura organizacional desde la perspectiva de los individuos. En este sentido, la norma ISO 9001:2015 puede ser una guía útil, ya que proporciona elementos para garantizar la eficacia operativa. Uno de los objetivos de esta es procurar que las organizaciones realicen sus actividades de manera eficaz, considerando aspectos técnicos, de gestión (Mercader-Alarcón et al., 2023) y flexibilidad para adaptarse a los cambios tanto internos como externos (Tebar-Betegon et al., 2021). Si se siguen las directrices de esta norma, se fomenta el rendimiento tanto de los empleados como de la organización, lo cual fortalecería su imagen y aumentaría su competitividad (Ulloa-Bocanegra et al., 2020).
Por eso, en esta investigación se emplearán las dimensiones propuestas en el capítulo siete sobre apoyo de la norma ISO 9001:2015, las cuales son parte integral de la infraestructura. El objetivo general de este estudio es diseñar y validar un instrumento que sea útil para una variedad de empresas y organizaciones, con un alcance que abarque los sectores público, privado y social. El estudio pretende ser un punto de partida para abordar un tema relevante en la actualidad, ya que el trabajo puede ser presencial, virtual o híbrido (Ammar et al., 2021), por lo que es fundamental que la infraestructura esté preparada para enfrentar los desafíos actuales.
En consecuencia, es esencial desarrollar una base teórica que respalde este instrumento, comenzando por las definiciones de infraestructura en la literatura, así como los aspectos inherentes a ella. La infraestructura en las organizaciones comprende elementos tanto materiales como no materiales, los cuales se diseñan según las necesidades individuales y los objetivos de las organizaciones con el fin de facilitar el trabajo (Miranda et al., 2017). Por un lado, la Norma Oficial Mexicana [NOM-001] (2008) describe elementos físicos como edificios, locales, instalaciones y diversas áreas donde se realizan tareas, desde producción hasta almacenamiento o prestación de servicios. Por otro lado, De Oliveira et al. (2018) identifican espacios físicos individuales y compartidos, como recepciones, salas de estar y conferencias, instalaciones especiales y estacionamientos, entre otros.
A partir de lo anterior se puede inferir que la infraestructura integra aspectos físicos y virtuales para facilitar la realización de tareas en la producción y prestación de servicios con el fin de alcanzar los objetivos de la organización. En palabras de Rivas-Hernández et al. (2017), una infraestructura adecuada promueve el bienestar de las personas y se refleja en una mejor atención a los usuarios. Es decir, un entorno óptimo con herramientas funcionales que respalden la ejecución de tareas y la prestación de servicios puede mejorar tanto la calidad como el desarrollo personal del trabajador.
En cuanto a las herramientas y elementos que componen la infraestructura, la norma Organización Internacional de Normalización [ISO 9001] (2015) explica que es el entorno donde se llevan a cabo procesos con el objetivo de ofrecer productos y servicios de calidad. Algunos de ellos son los edificios y sus servicios asociados, el mobiliario y los equipos de cómputo, los equipos de transporte y las tecnologías de la información y comunicación (TIC). Estos cuatro elementos, mencionados por la ISO, formarán las dimensiones de la variable infraestructura en el presente trabajo.
Ahora bien, esa infraestructura que comprende edificios y oficinas debe ser adecuada y proporcionar características de confort. Por ende, según Prieto (2012), las oficinas deben cumplir con requisitos básicos de ventilación, tanto mecánica como natural, así como disponer de espacio para actividades distintas a las requeridas por el trabajo, lo que puede potenciar el desempeño y rendimiento laboral. Si bien algunas veces se emplean como oficinas infraestructuras construidas con otros propósitos, se debe procurar que cumplan con las especificaciones que demandan las personas en cuanto a diseño y funcionalidad.
Además, es imperativo contar con mobiliario y equipo funcional, dado que muchas organizaciones todavía utilizan equipos de cómputo obsoletos. Aunado a esto, el mobiliario debe ser ergonómico (Koma et al., 2019), mientras que los equipos de cómputo, las impresoras, los escáneres y demás deben ser actualizados constantemente (Stair y Reynolds, 2010). Además, resulta crucial mejorar la conexión a internet y el servicio que se distribuye en la organización, dada la creciente dependencia de las actividades que en la actualidad pueden cumplirse a distancia.
En concordancia con esta idea, Abualoush et al. (2018) destacan la importancia de incluir en la infraestructura elementos como la tecnología de la información y una variedad de herramientas y hardware para garantizar un desempeño eficiente, de ahí que Yamoah et al. (2019) subrayen que la infraestructura debe tener en cuenta principalmente aspectos de gestión y tecnológicos. En otras palabras, es esencial comprender y dar relevancia a estos elementos, ya que es necesario enfrentar los desafíos en un entorno tecnológico que está en constante evolución.
Según Peña-Casanova y Anías-Calderon (2020), en la actualidad se observa una complejidad creciente, así como una mayor diversidad y tamaño en las infraestructuras relacionadas con la tecnología de la información, lo cual ha impulsado el surgimiento de una gestión integral que refleja las características de una infraestructura estandarizada y estructurada.
Materiales y métodos
La ruta metodológica seguida para el presente estudio fue la siguiente:
Diseño: La investigación se llevó a cabo utilizando un enfoque cuantitativo correlacional, de corte transversal y con alcance descriptivo, pero no exploratorio.
Participantes: El panel de expertos estuvo compuesto por 20 individuos, mientras que la prueba piloto se aplicó a una muestra de 58 personas.
Instrumento: Se diseñó el instrumento basándose en los lineamientos de la norma ISO 9001:2015.
Procedimiento: Para validar el contenido del instrumento se sometió a evaluación por parte del panel de expertos, quienes analizaron criterios de claridad, pertinencia y relevancia de los ítems (Álvarez-Ríos et al., 2019). Con base en los resultados obtenidos, se realizaron ajustes en los ítems según fuera necesario. Para validar el constructo del instrumento, se aplicó el análisis factorial utilizando la técnica KMO y la prueba de esfericidad de Bartlett (De Clifford-Faugère et al., 2022). Además, se calculó el coeficiente alfa de Cronbach para analizar la confiabilidad del instrumento (Hernández-Sampieri et al., 2014; Supo, 2013). Por otra parte, es importante destacar que validar el contenido, el constructo y la confiabilidad resulta vital para garantizar el rigor científico de un instrumento de medición (Bautista-Díaz et al., 2022). Finalmente, se propusieron los componentes resultantes del análisis.
Análisis de datos: Los resultados obtenidos fueron analizados utilizando el software IBM SPSS 25.
Procedimiento
El instrumento se construyó siguiendo la norma ISO 9001:2015, la cual propone cuatro dimensiones para la variable infraestructura, según se muestra en la tabla 1 del capítulo de apoyo. Inicialmente, el número de ítems fue de 43.
Tabla 1 Operacionalización de variable
| Variable | Dimensión | Factor | Definición | ítems |
|---|---|---|---|---|
| Infraestructura | Edificios y servicios asociados | Oficinas | Área de trabajo común donde los miembros autorizados del proyecto y colegas pueden compartir documentos, publicaciones, modelos, calendarios, hojas de cálculo, fotografías y cualquier forma de información para mantenerse al corriente acerca del estado de los proyectos o de temas de interés común (Stair y Reynolds, 2010). | I1, I2, I3 |
| Internet | Un conjunto de redes interconectadas que intercambian información libremente (Stair y Reynolds, 2010). | I4 | ||
| Red | Computadoras y equipo que se conectan en un edificio, en un país o alrededor del mundo para permitir las comunicaciones electrónicas (Stair y Reynolds, 2010). | I5 | ||
| Ciberseguridad | Disponibilidad es la propiedad de ser accesible y utilizable bajo demanda por una entidad autorizada. Confidencialidad es la propiedad de que la información no sea disponible o rebelada a individuos, entidades o procesos no autorizados, mientras que la integridad es la propiedad de salvaguardar la precisión y totalidad de los activos (International Organization for Standardization [ISO 27000], 2018). | I6, I7, I8 | ||
| Telefonía de internet o conmutador telefónico (PBX) | Tecnologías que utilizan las conexiones de paquetes conmutados del protocolo de internet para el servicio de voz (Laudon y Laudon, 2012). | I9 | ||
| Equipos, incluyendo hardware y software | Equipo de cómputo (hardware) | Computadora de un solo usuario, relativamente pequeña, barata y enormemente versátil, o equipo de un solo usuario que brinda facilidad de portabilidad debido a su pequeño tamaño (Stair y Reynolds, 2010) | I10, I11 | |
| Mobiliario de oficina | Se considera mobiliario y equipo a los escritorios, las sillas, las mesas, los libreros, etc. (Lara-Flores, 1999). | I12, 113 | ||
| Equipo de ventilación (aire acondicionado) | Para locales de los centros de trabajo, tales como oficinas, […], en los que se disponga de ventilación artificial para confort de los trabajadores o por requerimientos de la actividad en el centro de trabajo (NOM-001, 2008). | I14, I15 | ||
| Servidores | Computadora optimizada de manera específica para proveer software y otros recursos a otras computadoras a través de una red (Laudon y Laudon, 2012). | I16 | ||
| Software | Todos los documentos asociados y la configuración de datos que se necesitan para hacer que estos programas operen de manera correcta (Sommerville, 2011). | I17 | ||
| Recursos de transporte | Vehículos | Activo físico […] que se utiliza para servir a una función comercial u organizacional (Hastings, 2010) | I18 | |
| Dispositivos para transferencia de información (USB, disco duro, etc.) | Proceso que permite el envío y recepción de documentos en un formato digital sin que tengan que imprimirse (aunque es posible la impresión) (Stair y Reynolds, 2010). | I19 | ||
| Tecnologías de la información y la comunicación | Almacenamiento de información | El almacenamiento en la nube o cloud storage es el espacio para acopiar datos, información, objetos digitales y otros que se acceden por internet a través de un servicio web, mediante un navegador (Vázquez-Moctezuma, 2015). | I20 | |
| Intercambio de información | Es la facilidad de intercambio de ideas y documentos, así como del trabajo en equipo entre personas que se encuentran a pequeñas o grandes distancias Ejemplos: . |
I21, I22, I23 | ||
| Control de información | Cuando la organización utiliza información documentada administrada por sistemas basados en software, debe controlar sus cambios, así como abordar problemas de seguridad de la información (Organización Internacional de Normalización [ISO 10013], 2021). | I24, 125 | ||
| Procesamiento de información | Pueden ser aplicaciones de propósito general, que pueden ser utilizados para una amplia variedad de tareas, como pueden ser contabilidad, administración y procesamiento de palabras (Ortega-Arjona, 2000). | I26, I27 | ||
| Digitalización | Su objetivo es que la información de distinto tipo (sonidos, texto, imágenes, animaciones) se transmita por los mismos medios al estar representada en un formato único universal (Ayala y Gonzales, 2015). | I28 | ||
| Videoconferencia | Sistema de telecomunicaciones que combina capacidades de video y llamada telefónica con transmisión de datos o documentos (Stair y Reynolds, 2010). | I29 |
Nota: I es igual a ítem; el número corresponde al ítem.
Fuente: Elaboración propia
El objetivo específico uno del estudio se centró en la validez de contenido del instrumento, para lo cual se llevó a cabo un panel de expertos conforme a la metodología descrita por De Clifford-Faugère et al. (2022). Este panel estuvo compuesto por 20 personas con experiencia en áreas de investigación de calidad y gestión de organizaciones, quienes ocupan roles directivos en áreas de calidad. Los 20 panelistas son afiliados a la Universidad Juárez del Estado de Durango, y la reunión se efectuó en una institución de educación superior.
Cada ítem del instrumento fue evaluado utilizando los criterios de claridad, pertinencia y relevancia (Martínez-Ques et al., 2022). Para ello, se empleó una escala tipo Likert, donde el valor uno representaba “muy en desacuerdo”, el dos “en desacuerdo”, el tres “ni en desacuerdo ni de acuerdo”, el cuatro “de acuerdo” y el cinco “muy de acuerdo” (Sánchez-Sánchez, 2021), escala comúnmente utilizada en el área de las ciencias sociales (Matas, 2018).
Tras realizar el panel de expertos, el análisis de las recomendaciones llevó a una reducción en el número de preguntas del instrumento (de 43 a 29). Posteriormente, se procedió a realizar una prueba piloto, también utilizando una escala tipo Likert como la anteriormente mencionada.
La muestra elegida en el estudio fue determinística, seleccionada según la necesidad del estudio (Sánchez-Correa et al., 2021), e incluyó la participación de 70 personas pertenecientes a organizaciones públicas, privadas y sociales. El cuestionario se distribuyó a través de Google Forms, y aunque no fue respondido por la totalidad de los individuos, para efectos de la prueba piloto se decidió trabajar con 58 cuestionarios contestados.
Para cumplir con el objetivo específico dos, que consistía en validar el constructo del instrumento, se utilizó el análisis factorial utilizando la técnica KMO y la prueba de esfericidad de Bartlett. Según Almenares-Rodríguez et al. (2022), el análisis factorial verifica que las variables respondan a la teoría que sustenta la encuesta. Por otra parte, se empleó la rotación Varimax para permitir una interpretación precisa de los componentes, de modo que se pudiera ponderar el peso de los coeficientes entre variables y factores (Contreras-Bravo y González-Méndez, 2022). Este método facilita la independencia entre componentes mediante la matriz de componentes rotados y el método de rotación Varimax, lo que permite determinar la carga factorial de cada uno de los ítems y agruparlos para un mejor análisis por componente (Barrera-Ovando et al., 2023).
En relación con el tercer objetivo específico, se determinó la confiabilidad del instrumento mediante el coeficiente alfa de Cronbach (Bonett y Wright, 2014), el cual es ampliamente utilizado en investigaciones en el área de ciencias sociales y organizacionales y tiene como objetivo medir la consistencia interna del instrumento (Dueñas-Peña et al., 2022).
Resultados
Validez de contenido
El panel de expertos se encargó de evaluar aspectos estructurales del instrumento, tales como preguntas con elementos capciosos, confusas o engañosas (Elangovan y Sundaravel, 2021). Los resultados de la evaluación de los 43 ítems incluyeron acciones como agrupar ítems que tenían el mismo objetivo, replantear ítems en su redacción, reducir la extensión del instrumento, evitar preguntas que abordaran dos temas en un mismo ítem y limitar el uso de tecnicismos para mejorar la comprensión. Para eso, se tomaron en cuenta las recomendaciones y sugerencias de los expertos, lo que resultó en un instrumento final compuesto por 29 ítems.
Por ejemplo, en el estudio de Medina-Parra (2020) se concluyó que se debían eliminar seis ítems que no cumplían con los criterios evaluados por los expertos, lo que resultó en una reducción del número de ítems en el instrumento. De manera similar, en el trabajo de Bernal-García et al. (2018), se eliminaron 16 ítems, se ajustaron las dimensiones del instrumento y se corrigieron seis ítems en su redacción en respuesta a las sugerencias de los expertos. Asimismo, en la investigación de Borboa-Álvarez y Delhumeau-Rivera (2016) se fusionaron preguntas basándose en las observaciones de los panelistas y también se eliminaron ítems. En el caso específico de este estudio, aunque no se recomendaron eliminar ítems, se realizaron los ajustes correspondientes según las sugerencias de los expertos.
Validez de constructo
Análisis factorial
La validez del constructo se sustenta en un valor de KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) de 0.738, que supera el umbral mínimo aceptable de 0.5 (Martínez-Ques et al., 2022). Para Hong y Yan (2022), un coeficiente de 0.6 puede considerarse aceptable, mientras que el KMO obtenido en este estudio cumple con el requisito estadístico para la adecuación muestral.
La prueba de esfericidad de Bartlett contrasta la matriz identidad con la correlación observada, bajo la hipótesis nula (H0) de que las variables no están correlacionadas (valor p > 0.05), y la hipótesis alternativa (H1) de que las variables están correlacionadas (valor p < 0.05) (Pizarro-Romero y Martínez-Mora, 2020). En este estudio, dado que el nivel de significancia es menor a 0.05, se rechaza la H0, lo que indica que la prueba de esfericidad de Bartlett es significativa (tabla 2). Una vez cumplidos los criterios estadísticos mencionados, se concluye que el análisis factorial es factible para continuar con la validación del constructo del instrumento.
Tabla 2 Prueba de KMO y Esfericidad de Bartlett
| Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo | .738 | |
|---|---|---|
| Prueba de esfericidad de Bartlett | Aprox. Chi-cuadrado | 1494.651 |
| gl | 406 | |
| Sig. | .000 | |
Fuente: Elaboración propia
Luego de realizar el análisis de los 29 ítems, se observa que las comunalidades son mayores a 0.5 en la columna denominada “extracción” (tabla 3). Al respecto, cabe especificar que las comunalidades indican “la proporción de la varianza que es explicada por los factores comunes y se obtiene por la suma de los pesos factoriales al cuadrado en cada una de las filas” (Girarte-Guillén y Del Valle-López, 2020, p. 158). Asimismo, es el análisis de componentes parte del supuesto de que las variaciones son comunes y, antes de realizar la extracción, las comunalidades se encuentran con un valor de uno (Vega-Falcon et al., 2023). Además, la explicación de los factores debe estar en un intervalo de cero a uno y cumplir con ser mayor a 0.5 (Botello-Hermosa et al., 2019).
Tabla 3 Comunalidades
| Comunalidades | Inicial | Extracción |
|---|---|---|
| I1 | 1.000 | .793 |
| I2 | 1.000 | .822 |
| I3 | 1.000 | .819 |
| I4 | 1.000 | .716 |
| I5 | 1.000 | .667 |
| I6 | 1.000 | .840 |
| I7 | 1.000 | .846 |
| I8 | 1.000 | .866 |
| I9 | 1.000 | .508 |
| I10 | 1.000 | .750 |
| I11 | 1.000 | .634 |
| I12 | 1.000 | .721 |
| I13 | 1.000 | .783 |
| I14 | 1.000 | .905 |
| I15 | 1.000 | .829 |
| I16 | 1.000 | .712 |
| I17 | 1.000 | .777 |
| I18 | 1.000 | .547 |
| I19 | 1.000 | .787 |
| I20 | 1.000 | .810 |
| I21 | 1.000 | .665 |
| I22 | 1.000 | .680 |
| I23 | 1.000 | .678 |
| I24 | 1.000 | .784 |
| I25 | 1.000 | .762 |
| I26 | 1.000 | .772 |
| I27 | 1.000 | .755 |
| I28 | 1.000 | .729 |
| I29 | 1.000 | .598 |
Fuente: Elaboración propia
Según se detalla en la tabla 4, los componentes muestran el siguiente comportamiento:
El primer componente explica el 40.497 % de la varianza y consta de cinco preguntas.
El segundo el 9.184 % de la varianza con cuatro preguntas.
El tercero el 8.056 % de la varianza y se compone de ocho preguntas.
El cuarto el 6.939 % de la varianza con cinco preguntas.
El quinto el 5.785 % de la varianza y se integra por tres preguntas.
Finalmente, el sexto componente explica el 3.858 % de la varianza con cuatro preguntas.
Tabla 4 Varianza total explicada
| Componente | Autovalores iniciales | Sumas de extracción de cargas al cuadrado | Sumas de rotación de cargas al cuadrado | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Total | % de varianza | % acumulado | Total | % de varianza | % acumulado | Total | % de varianza | % acumulado | |
| 1 | 11.744 | 40.497 | 40.497 | 11.744 | 40.497 | 40.497 | 4.213 | 14.526 | 14.526 |
| 2 | 2.663 | 9.184 | 49.680 | 2.663 | 9.184 | 49.680 | 3.999 | 13.791 | 28.317 |
| 3 | 2.336 | 8.056 | 57.737 | 2.336 | 8.056 | 57.737 | 3.815 | 13.156 | 41.473 |
| 4 | 2.012 | 6.939 | 64.676 | 2.012 | 6.939 | 64.676 | 3.641 | 12.556 | 54.029 |
| 5 | 1.678 | 5.785 | 70.461 | 1.678 | 5.785 | 70.461 | 2.996 | 10.330 | 64.359 |
| 6 | 1.119 | 3.858 | 74.320 | 1.119 | 3.858 | 74.320 | 2.888 | 9.960 | 74.320 |
| 7 | .997 | 3.439 | 77.759 | ||||||
Fuente: Elaboración propia
La matriz de componente rotado toma como parámetro un valor mayor a 0.40 para el peso de cada factor (Nunnally y Bernstein, 1994). En la tabla 5, se evidencia que todos los pesos factoriales son superiores a 0.40, lo que permite la integración de los ítems a cada uno de los nuevos componentes.
Tabla 5 Matriz de componente rotado
| Componente | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| I26 | .826 | .238 | .124 | .045 | .095 | .082 |
| I27 | .776 | .059 | .187 | .302 | -.109 | .109 |
| I25 | .723 | .248 | .072 | .131 | .383 | .092 |
| I28 | .697 | .345 | .340 | -.021 | .056 | .065 |
| I24 | .666 | -.033 | .140 | .358 | .435 | -.048 |
| I7 | .029 | .850 | .314 | .139 | -.039 | -.056 |
| I6 | .318 | .824 | .061 | .204 | .037 | .118 |
| I8 | .122 | .803 | .255 | .296 | .231 | .008 |
| I29 | .489 | .551 | .107 | -.052 | .097 | .177 |
| I16 | .086 | .339 | .721 | .047 | .194 | .173 |
| I17 | .152 | .328 | .714 | .164 | .239 | .228 |
| I19 | .234 | .160 | .597 | -.189 | .540 | .152 |
| I10 | .486 | .256 | .576 | .245 | .105 | .213 |
| I11 | .251 | .022 | .558 | .102 | -.093 | .491 |
| I18 | .088 | -.051 | .519 | .139 | .445 | .224 |
| I9 | .217 | .198 | .518 | .303 | .157 | .192 |
| I5 | .279 | .475 | .486 | .356 | -.017 | -.014 |
| I2 | .115 | .148 | .037 | .852 | .096 | .223 |
| I1 | .051 | .257 | .056 | .838 | .118 | .073 |
| I3 | .214 | .159 | .247 | .820 | .114 | .048 |
| I23 | .452 | -.133 | .098 | .480 | .464 | .014 |
| I4 | .313 | .428 | .391 | .479 | .225 | -.031 |
| I21 | .007 | .095 | .012 | .298 | .746 | .106 |
| I20 | .083 | .360 | .362 | -.160 | .706 | .135 |
| I22 | .257 | -.007 | .222 | .216 | .687 | .213 |
| I14 | .068 | -.030 | .101 | .119 | .147 | .924 |
| I15 | -.041 | .010 | .276 | -.019 | .214 | .840 |
| I12 | .242 | .317 | .360 | .283 | .085 | .588 |
| I13 | .321 | .522 | .132 | .247 | .195 | .540 |
Nota: Método de extracción: análisis de componentes principales. Método de rotación: Varimax con normalización Kaiser. La rotación ha convergido en 8 iteraciones.
Fuente: Elaboración propia
En cuanto al análisis realizado, se identificaron seis componentes que integran la variable infraestructura, los cuales en conjunto explican el 74.320 % de la varianza. Dado que el porcentaje de varianza explicada es significativo y los componentes tienen pesos factoriales mayores a 0.40, así como comunalidades por encima de 0.50, es posible señalar que los constructos guardan una relación empírica con la teoría (Rodríguez-Jasso et al., 2023) al aplicar el método de rotación Varimax.
Análisis de confiabilidad
Para considerar el coeficiente entre aceptable y bueno debería ser mayor a 0.70 (Cortina, 1993; Rave-Gómez et al., 2023). En el presente estudio, el alfa de Cronbach fue de 0.942 para los 29 ítems del instrumento final. A pesar de que la norma ISO 9001 (2015) propone cuatro dimensiones, el análisis factorial permitió determinar un aumento de dos, es decir, finalmente se identificaron seis dimensiones que agrupan de mejor manera los ítems. El alfa de Cronbach obtenido es aceptable para cada componente (tabla 6).
Tabla 6 Componentes finales
| Componentes | Ítems | Alfa de Cronbach |
|---|---|---|
| Procesadores de información | I26, I27, I25, I28, I24 | 0.882 |
| Ciberseguridad y telecomunicaciones | I7, I6, I8, I29 | 0.887 |
| Dispositivos electrónicos, servicio de internet y transporte | I16, I17, I19, I10, I11, I18, I9, I5 | 0.865 |
| Espacio físico y virtual | I2, I1, I3, I23, I4 | 0.809 |
| Intercambio y almacenamiento de información | I21, I20, I22 | 0.724 |
| Ergonomía y ventilación en el espacio de trabajo | I14, I15, I12, I13 | 0.861 |
Fuente: Elaboración propia
Una vez obtenida la matriz de componentes rotados, se nombraron conforme a la definición y aspecto que se pregunta en cada uno de los ítems integrados en los nuevos componentes. Estas designaciones se sustentan en la revisión de literatura revisada que da fundamento a cada ítem.
A partir de ello, la infraestructura puede ser evaluada bajo los seis componentes o factores que arrojó el análisis. Estos aspectos ofrecen una mayor objetividad y claridad para las organizaciones, mientras que la norma ISO 9001:2015 propone cuatro dimensiones, no define explícitamente ni proporciona elementos específicos de los que se compone cada una de estas dimensiones, ni proporciona un método por el cual se puedan evaluar estos elementos.
Discusión
Validar y dar rigor a instrumentos de medición genera confianza en toda investigación. En cuanto al panel de expertos, la investigación de Medina-Parra (2020) valida el contenido agrupando un cierto número de expertos para emitir juicios sobre la conveniencia de las dimensiones, preguntas y, en general, del instrumento, aunque debe haber rigurosidad y evitar sesgo entre los participantes. Por su parte, Escobar-Pérez y Cuervo-Martínez (2008) y Martínez-Ques et al. (2022) emplean los criterios de claridad, relevancia y pertinencia para valorar cada uno de los ítems. En esta investigación, el instrumento se valida con los tres criterios mencionados, cumpliendo con el objetivo de validez de contenido. No obstante, no se limita a esos criterios, ya que autores como Dorantes-Nova et al. (2016) proponen otros cuatro: suficiencia, claridad, coherencia y relevancia, mientras que Best et al. (2021) trabajan con pertinencia, claridad y redacción. En cuanto a la escala Likert, De Clifford-Faugère et al. (2022) emplean cinco puntos para evaluar los tres criterios. En esta investigación, se sigue un proceso análogo, lo que resalta la relevancia del uso de la escala en investigaciones posteriores.
Asimismo, el análisis factorial proporciona una adecuación pertinente de componentes, pues agrupa de mejor manera los ítems usando la técnica de KMO y prueba esfericidad de Bartlett, como lo muestran los estudios de Leigh-González et al. (2022), Rave-Gómez et al. (2023), y De Groot et al. (2023), quienes cumplen con la medida de adecuación KMO mayor a 0.5 y esfericidad de Bartlett significativa menor a 0.05. Con ello, se logra validar el constructo en este estudio. Asimismo, la confiabilidad con coeficiente alfa de Cronbach obtenida se encuentra en valores aceptables, como los presentes en estudios de Schuler y Matuszczyk (2022), Fernández-Hernández et al. (2022), Bautista-Espinel et al. (2022) y Rodríguez-Jasso et al. (2023). No obstante, otros autores evalúan la confiabilidad empleando el análisis de Kuder-Richardson (Terán-Bustamante et al., 2020; Durán-Pérez y Lara-Abad, 2021) y el omega de McDonald (Moscoso et al., 2019; Steger y Hilt, 2023).
Por último, las limitaciones surgidas están relacionadas principalmente con la muestra utilizada para la prueba piloto, pues las personas tienden a no atender cuestionarios vía electrónica, lo que pone de manifiesto un posible desinterés en participar. Sin embargo, es importante destacar que las organizaciones pueden generar conciencia sobre el impacto positivo que podría tener la evaluación de la infraestructura.
Conclusiones
La relevancia de contar con instrumentos que contribuyan a mejorar productos y/o servicios, asegurar calidad y crear entornos laborales adecuados es indispensable. Para ello, las organizaciones y empresas deben recopilar información, lo cual se puede lograr con encuestas. Por lo tanto, contar con una herramienta resulta relevante para optimizar procesos y mantener o aumentar la competitividad. En primera instancia, el instrumento cumplió con la pertinencia para recabar dicha información.
Por otra parte, se puede afirmar que en este trabajo se logró cumplir con el objetivo general de diseñar y validar el instrumento. Asimismo, el objetivo específico uno, que consistía en validar el contenido mediante un panel de expertos, se llevó a cabo satisfactoriamente. De igual manera, el objetivo específico dos se cumplió al validar el constructo usando análisis factorial, KMO y prueba de esfericidad de Bartlett; mientras que el objetivo tres consistió en la confiabilidad del instrumento, a través del coeficiente alfa de Cronbach.
En síntesis, el fortalecimiento de la investigación instrumental ha permitido que el instrumento final pueda ser aplicado en diversos sectores. Sin embargo, el criterio del investigador, el personal directivo y la comunidad académica de adecuar la encuesta es válido, siempre y cuando mantengan el rigor científico pertinente para obtener resultados lo más objetivos posibles.
Dentro de los principales hallazgos, se encuentra la adecuación a seis dimensiones de la variable infraestructura, propuesta por la norma ISO 9001:2015. Las nuevas dimensiones se denominaron procesadores de información, ciberseguridad y telecomunicaciones, dispositivos electrónicos, servicio de internet y transporte, espacio físico y virtual, intercambio y almacenamiento de información, y ergonomía y ventilación en el espacio de trabajo. El organismo que obtenga resultados basados en estas nuevas dimensiones puede ser capaz de planear mejoras y priorizar aquellas de mayor importancia para detectar áreas donde los trabajadores muestren mayor descontento e incomodidad. En definitiva, la contribución principal del estudio es el instrumento de medición, el cual tiene un alcance hacia cualquier sector.
Futuras líneas de investigación
Las futuras líneas de investigación pueden enfocarse en aplicar otras técnicas estadísticas para dar validez al instrumento, como análisis de fiabilidad alternativos o análisis de consistencia interna. Además, se podría ampliar la muestra para confirmar la aseveración de que el instrumento propuesto tiene alcance en todos los sectores productivos y en distintos contextos organizacionales.
Otra área de investigación prometedora podría ser tomar otros elementos que sean capaces de adaptarse a un entorno de calidad, siguiendo las directrices de la norma ISO 9001:2015, y evaluar cómo estos elementos afectan la percepción de calidad y el rendimiento organizacional. Además, se podría explorar la creación de modelos estadísticos más complejos que involucren un mayor número de variables, permitiendo obtener resultados más robustos
