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Cómo escapar del Catch-22 en el fracaso de la transformación digital
Derivado de la novela homónima de Joseph Heller, un Catch-22 es un escenario sin salida: una situación en la que el progreso parece imposible por la existencia de reglas mutuamente contradictorias. Este bloqueo resultará dolorosamente familiar a cualquier líder universitario que, decidido a impulsar la transformación digital, se haya encontrado con que una infraestructura fragmentada obstaculiza precisamente el cambio que resolvería el problema de esa misma fragmentación. Tiene que haber una salida de esta pesadilla vertiginosa, ¿verdad? La hay. Siga leyendo.
Key takeaways
84% of academic leaders say effective digital transformation is a priority — but only 48% say they're making good progress. (Elsevier Academic Transformation Survey, 2024)
The core barrier isn't culture or budget. It's a data Catch-22: institutions need transformation to fix their fragmented infrastructure, but can't transform because their infrastructure is fragmented.
AI can accelerate progress, but requires clean, centralized data foundations to deliver real value. Universities must address the problem of legacy data, processes and governance before this can happen.
A purpose-built RIMS breaks the Catch-22: it integrates with existing systems, centralises research data, and provides the reliable foundation every subsequent digital capability depends on.
Redefinir la educación superior
Este es un momento difícil para la educación superior. Las universidades se enfrentan a diversas presiones, como la reducción de la financiación pública, el descenso de las matriculaciones y la dificultad para asimilar nuevas tecnologías. Detrás de estas preocupaciones hay un debate creciente sobre la posición de la academia en la sociedad en general, y sobre la relevancia y el impacto de sus resultados docentes e investigadores. Esta situación compleja exige una respuesta coordinada, y muchas instituciones buscan redefinir la propuesta de valor de la educación superior mediante medidas como la diversificación de las fuentes de ingresos, la colaboración con la industria para rediseñar los planes de estudio o los esfuerzos por destacar el impacto real de sus resultados de investigación. Las universidades también apoyan estos cambios en el plano de la infraestructura adoptando entornos de aprendizaje más flexibles, reforzando los vínculos con sus comunidades locales e impulsando programas de transformación digital.
A menudo entendida simplemente como la integración generalizada de tecnologías digitales, en su definición académica clásicaopens in new tab/window, la transformación digital es algo mucho más profundo: «una serie de cambios profundos y coordinados en la cultura, la plantilla y la tecnología que habilitan nuevos modelos educativos y operativos, y transforman el modelo de negocio, las orientaciones estratégicas y la propuesta de valor de una institución». No es de extrañar, por tanto, que muchos líderes académicos, deseosos de reposicionar sus instituciones en un mundo cambiante, quieran utilizar la transformación digital como palanca de cambio institucional tanto en el plano tecnológico como en el cultural. Sin embargo, con demasiada frecuencia, estas ambiciones se ven frustradas. En la 2024 Academic Transformation Survey de Elsevier, el 84 % de los líderes académicos entrevistados afirmó que una transformación digital eficaz era una prioridad, pero solo el 48 % dijo estar avanzando adecuadamente.
Barreras para la transformación digital
Entonces, ¿cuál es el reto? Las transformaciones digitales en las universidades suelen estancarse por una combinación de razones. Una de las más citadas es la resistencia cultural al cambio, con profesorado y personal que a veces dudan en adoptar tecnologías que podrían alterar su autonomía pedagógica o administrativa tradicional. Un estudio recienteopens in new tab/window destaca cómo estas inquietudes pueden traducirse en que «[el personal] se siente desbordado, teme a la tecnología y por la seguridad laboral, y afronta conflictos ideológicos sobre la naturaleza de una educación superior de calidad». Aunque es fácil interpretar esta reticencia interna como inercia, parte del personal puede enfrentarse al problema contrario: ralentizar la adopción de nuevas tecnologías con expectativas poco realistas basadas en sus experiencias en otros entornos.
Relacionado con este obstáculo está el fracaso del liderazgo estratégico, ya sea porque los despliegues son fragmentados o porque los académicos sénior carecen de la experiencia profesional necesaria para impulsar este tipo de cambio. Algunos críticos sostienen que la cultura de gestión basada en el consensoopens in new tab/window de las universidades va en contra de la autoridad directiva firme que exigen los programas de transformación digital, mientras que otros sugierenopens in new tab/window que la complejidad organizativa de muchas universidades —su combinación de modelos organizativos matriciales, descentralizados y distribuidos— dificulta cualquier cambio decisivo. Al fin y al cabo, la transformación digital es un proceso complejo que combina retos estratégicos, tecnológicos y financieros con obstáculos logísticos, como desarrollar programas de formación o gestionar cuestiones de cumplimiento. Otro culpable habitual es la falta de inversión financiera sostenida, o la dificultad para contratar y retener personal de TI de alta calidad. Esto nos lleva al obstáculo quizá más evidente, y a una parte clave de la justificación de la transformación desde el principio: el problema de una infraestructura obsoleta y fragmentada. Aquí hay más que un indicio de Catch-22: las universidades necesitan la transformación digital porque su infraestructura existente es un caos; sin embargo, no pueden transformarse porque su infraestructura existente es un caos.
Abrazar el futuro gestionando el pasado
¿Cómo deberían abordar las instituciones académicas esta aparente paradoja? Algunos críticos esquivan por completo la pregunta al proponer que la «transformación mediante IA» ha reemplazado a la transformación digitalopens in new tab/window, pero, como han demostrado los despliegues de IA a menudo dispersos en las universidades, la primera sigue siendo un aspecto de la segunda. De hecho, aunque estas tecnologías prometen mucho, no son una solución milagrosa. Incluso la IA más sofisticada puede resultar ineficaz si no se entrena de forma constante con datos de calidad. En la práctica, esto significa que las instituciones académicas necesitan con urgencia organizar su contenido heredado —resultados de investigación, conjuntos de datos, software, grabaciones de audio y vídeo, imágenes, registros de proyectos con financiación externa y registros de investigación financiada internamente— de forma coherente antes de poder aplicarles IA. En pocas palabras, es difícil que las universidades avancen hacia el futuro si no han tomado el control de su pasado.
El problema es que muchas universidades carecen de la infraestructura digital necesaria para hacerlo, por lo que no tienen forma de aprovechar el potencial combinado de sus activos de contenido y registros, y mucho menos de otros conjuntos de datos que puedan estar disponibles de forma pública o comercial. Con demasiada frecuencia, sufren sistemas fragmentados, procesos no documentados y problemas organizativos relacionados, como el riesgo de dependencia de personas clave o la ausencia o desalineación de políticas. A diario, los equipos de TI universitarios lidian con marcos tecnológicos heredados y desconectados que a menudo se mantienen unidos con el equivalente operativo de la cinta adhesiva: soluciones ingeniosas, o «sistemas en la sombra», como hojas de cálculo, buzones compartidos o herramientas de seguimiento sin conexión, todo lo cual puede aumentar el trabajo, los costes y los riesgos, además de generar puntos ciegos potencialmente peligrosos en la elaboración de informes y el cumplimiento.
Mientras tanto, en el nivel de los propios datos, suelen existir problemas con formatos incompatibles, en parte porque la información está aislada en múltiples ubicaciones. Esto puede generar duplicaciones poco útiles, con datos de distintos sistemas que ofrecen respuestas divergentes a la misma pregunta, o el problema contrario: los datos faltan por completo o son simplemente inexactos. Sin al menos cierto grado de centralización, quizá ni siquiera sea posible detectar estos conflictos, errores u omisiones, y mucho menos abordarlos. Esto impide generar informes satisfactorios o, en un área clave como la investigación, ofrece una visión gravemente distorsionada de los resultados y el impacto institucionales; por lo general, una que hace que los equipos de investigación parezcan menos productivos y eficaces de lo que realmente son. Para una universidad que busca reforzar su reputación y demostrar su impacto positivo en la sociedad —un sólido retorno de toda esa financiación pública—, este es un problema serio.
Flujos de trabajo de investigación en la infraestructura de TI universitaria
Integrar la investigación en la infraestructura de TI de una universidad es complejo por la enorme variedad de casos de uso y tipos de datos implicados, además de la necesidad de equilibrar la difusión externa y la colaboración con la gestión interna, la seguridad y el soporte. Las instituciones ambiciosas podrían implementar lo que los profesionales de TI denominan un «modelo de infraestructura híbrida», que combina centros de datos locales o nubes privadas con servicios de nube pública (por ejemplo, Azure, Amazon Web Services) en un único ecosistema, a menudo con una plataforma o interfaz orientada al usuario. En función de los recursos disponibles, las instituciones pueden complementar este esquema con repositorios institucionales y herramientas externas, como gestores de referencias y herramientas de gestión de proyectos, para ayudar a gestionar, mostrar y hacer seguimiento de los datos de investigación. Todo el proceso es extraordinariamente exigente y requiere inversiones significativas a largo plazo tanto en capacidades de TI como en áreas adyacentes, como formación, atención al cliente y gestión del cambio.
Dada la magnitud del compromiso necesario para crear internamente un sistema institucional de investigación —junto con la complejidad creciente de la actividad investigadora, la necesidad apremiante de garantizar el cumplimiento global y la amenaza creciente de la ciberseguridad—, muchas universidades optan por incorporar un Sistema de Gestión de Información de Investigación, o RIMS, diseñado específicamente para ese fin. Un RIMS —a veces también denominado Current Research Information System (CRIS)— es una solución de software que las instituciones de investigación utilizan para centralizar, gestionar y visibilizar el ciclo de vida de la investigación. Al consolidar y optimizar datos sobre publicaciones, subvenciones y actividades académicas, un buen RIMS puede facilitar directamente la transición de procesos manuales a un ecosistema digital integrado. También hay evidencias de que estos sistemas pueden apoyar algunos de los aspectos culturales de la transformación digital, por ejemplo, al salvar la brechaopens in new tab/window entre lo que algunas personas consideran valores tradicionales de las bibliotecas (acceso abierto, transparencia, neutralidad, privacidad) y el enfoque de gestión centrado en el rendimiento y la evaluación.
Por supuesto, no todos los RIMS son iguales. Las capacidades de las distintas soluciones pueden variar ampliamente, al igual que el coste y la complejidad de la implementación. Sin embargo, desde la perspectiva de la transformación digital, el mayor reto quizá sea garantizar que un RIMS pueda integrarse correctamente con la infraestructura de TI existente de la universidad. La compatibilidad a nivel de sistemas reducirá la resistencia cultural, facilitará la adopción y disminuirá el número de posibles puntos de entrada para ciberataques. Permitirá que el RIMS cumpla su función como hub central que une y alinea fuentes de datos dispares, mejora la eficiencia administrativa, informa la toma de decisiones estratégicas y promueve la elaboración de informes y la visibilidad de la investigación. Este círculo virtuoso de conectividad y rendimiento mejorado es, en última instancia, la esencia de la transformación digital.
Frequently Asked Questions
Digital transformation in research means moving from fragmented, manually-maintained systems toward connected, data-driven infrastructure that supports decision-making at every level. For research institutions, this goes beyond adopting new technology — it requires establishing authoritative data sources, automating compliance and reporting workflows, and creating the conditions for strategic use of research intelligence. Institutions that have undergone this shift report faster response to funding opportunities, stronger national assessment performance, and a reduced administrative burden on researchers.
The most common barriers are data fragmentation, legacy systems that cannot communicate with each other, and a lack of clear data ownership across institutional departments. Research data frequently sits in siloed HR, finance, and publication systems with no single authoritative source. Without a centralized research information layer, institutions struggle to produce consistent reporting, respond to evolving compliance requirements, or demonstrate impact at scale. Cultural resistance and unclear ROI cases are also common — successful transformation programs address governance and change management alongside technology.
Research infrastructure refers to the systems, data, and processes that enable an institution to manage, track, and act on its research activity. It underpins everything from compliance reporting and funding management to researcher profiling and impact assessment. As global competition for research funding intensifies and reporting requirements grow more complex, institutions without robust research infrastructure face a compounding disadvantage — slower reporting cycles, inconsistent data and limited ability to make evidence-based strategic decisions. Investing in research infrastructure is increasingly recognized as a prerequisite for institutional research competitiveness, not an administrative overhead.
When research data lives across disconnected systems — HR, finance, publication repositories, grant management — every report requires manual aggregation, every compliance cycle carries risk of error, and institutional leaders lack the real-time intelligence to act strategically. Fragmentation creates invisible costs: staff time spent reconciling data, duplicated records, missed funding deadlines, and incomplete national assessment submissions. A unified research information layer eliminates these inefficiencies and creates the data foundation that meaningful digital transformation depends on.
Common warning signs include: researchers spending significant time correcting or reconciling data across systems; inconsistencies between what HR, finance, and research office systems report about the same activity; difficulty producing reliable outputs for national assessment exercises or funder reporting; and an inability to answer basic strategic questions — such as which departments are most active in external collaboration, or where grant pipeline gaps exist — without manual data collection. If transformation initiatives are repeatedly stalled by data quality issues or integration failures, infrastructure is almost certainly a root cause rather than a secondary concern.