Con orígenes en la ingeniería de software, los campos de aplicación de los modelos de madurez se han ampliado y la investigación en el área es cada vez más importante. Durante las últimas dos décadas, la cantidad de publicaciones observó un incremento de manera sostenida. Estudios sistemáticos de mapeo sobre modelos de madurez ofrecen datos sobre el estado del arte en la investigación de modelos de madurez. En el resto de la sección, se sintetizan varios aspectos relevantes sobre la situación actual en el estudio de modelos de madurez en función del análisis de los datos de uno de estos estudios [13]:
o Distribución – los objetivos de los trabajos de investigación se concentran principalmente en cuatro áreas temáticas: desarrollo (construcción de nuevos modelos), aplicación (aplicación de modelos de madurez en dominios específicos, evaluaciones de madurez y transferencias de modelos), validación (validación de modelos de madurez existentes mediante validaciones empíricas o conceptuales, comparaciones entre modelos de madurez, simulaciones) y meta-artículos (investigación sobre modelos de madurez en lugar de con modelos de madurez, como revisiones de literatura, modelos de procesos para el desarrollo de modelos de madurez u otras consideraciones teóricas). El desarrollo de modelos es el objetivo más perseguido, seguido por la aplicación de modelos, la validación y los meta-artículos.
o Metodología – una amplia gama de diseños de investigación fue aplicada. La mayoría de los artículos que tratan del
desarrollo de conceptos y la construcción de modelos de madurez se basaron en diseños conceptuales u orientados al diseño. Los estudios empíricos se distribuyeron casi por igual en diseños cuantitativos y cualitativos y se basaron en encuestas, estudios de casos o entrevistas. Dentro de la investigación orientada al diseño predominaron los métodos empíricos cualitativos. Algunos artículos describen métodos mixtos.
o Validación – más de la mitad de los trabajos publicados no realizaron ninguna validación y sólo un pequeño porcentaje de ellos informó que los modelos de madurez desarrollados deberían someterse a algún tipo de evaluación. Sólo algunos trabajos que utilizaron un diseño de investigación orientado al diseño se validaron, al menos inicialmente.
o Modelos de referencia – la mayoría de los trabajos utilizaron sus propios modelos desarrollados, o modelos relativamente desconocidos que evolucionaron durante la investigación de otros. En el caso de modelos de madurez bien conocidos y generalizados el campo está dominado por el CMMI para desarrollo [138] mientras que otros modelos desarrollados por organizaciones de estandarización o grupos de interés – como ISO 9000 [39] y SPICE para software [163] – también fueron utilizados. Resulta interesante que CMMI sea el único modelo de madurez estándar realmente observado dentro de la comunidad académica; los otros modelos de madurez nombrados, aunque generalizados en la práctica, parecen no ser importantes para la investigación.
o Dominios de aplicación – un amplio conjunto de dominios de aplicación es abarcado por la investigación de modelos
de madurez en general. El campo de investigación está fuertemente dominado por el desarrollo de software y la ingeniería de software. Los dominios de aplicación del sector público y la gestión de proyectos fueron los segundos más dominantes. Sin embargo, el desarrollo y la aplicación de modelos de madurez se extendieron a casi cualquier dominio concebible incluyendo las tareas en sistemas ERP, actividades de innovación, diseño mecánico y servicios de consultoría.
o Tendencias de investigación – los primeros artículos relevantes sobre modelos de madurez se publicaron en el año
1993. La distribución de los artículos hasta el año 2010 muestra que entre 1996 y 2002 el número de publicaciones se mantuvo relativamente estable entre cinco y ocho artículos por año y que a partir de 2003 se observa un aumento constante, lo que muestra que el uso de modelos de madurez se está volviendo cada vez más importante para la comunidad de investigación.
A manera de resumen, el interés en los modelos de madurez ha mostrado una importancia creciente durante las últimas dos décadas, fenómeno que se puede apreciar a partir de la creciente cantidad de publicaciones en este campo. Pese a que el concepto de madurez es ampliamente aplicable en muchos dominios, aún tiene su enfoque en el desarrollo de software y la ingeniería de software. Mirando los objetivos en la investigación de modelos de madurez, la mayoría de los artículos examinados en el estudio tratan sobre la construcción de modelos de madurez y los estudios empíricos sobre antecedentes para su uso, aplicaciones, validaciones o el uso de modelos como herramienta de medición. Las
reflexiones teóricas sobre el concepto de madurez son escasas. Considerando el desarrollo, los diseños conceptuales superan los desarrollos de modelos orientados al diseño, lo que tiene consecuencias significativas sobre la validación, existiendo muchos modelos que carecen de una validación adecuada de su estructura y aplicabilidad y, por lo tanto, de su utilidad. Cuando se realiza la validación, hay preferencia de los métodos de validación cualitativos sobre los casos de estudio [13].
Capítulo 6
Definición de un Modelo de Madurez
La medición del progreso en el cumplimiento de la Agenda 2030 se realiza a través de un conjunto de indicadores, que son el medio por el cual los países controlan y reportan sus logros en el cumplimiento de los objetivos y las metas de los SDGs. Los datos para estos indicadores se obtienen fundamentalmente a partir de los datos producidos por los NSSs – generalmente en el ámbito de las NSOs – y deben maximizar, entre muchos otros atributos, la comparabilidad y temporalidad con los datos producidos a nivel internacional. El monitoreo de los indicadores de los SDGs requiere que se genere, procese y analice una gran cantidad de datos, lo que plantea un desafío transcendental y sin precedentes para las NSOs, tanto en los países en vías de desarrollo como en los países más desarrollados.
La evolución del rol de las NSOs como coordinadores y facilitadores dentro del ecosistema de indicadores sociales y como custodios de las estadísticas oficiales nacionales requiere un avance en los mecanismos para garantizar la calidad y mantener la confianza en los datos. La medición adecuada y precisa del desarrollo sostenible permite la toma de decisiones basada en datos y evidencia, que es esencial para la definición de estrategias de implementación y la asignación adecuada de recursos. Si bien se han realizado numerosos esfuerzos para mejorar la calidad de los indicadores estadísticos con propósitos sociales, dos aspectos fundamentales siguen siendo ignorados. Por un lado, como se explicó en el Capítulo 3, la mayoría de los esfuerzos se centran en la calidad de los datos producidos, sin tener en cuenta cómo se produjeron dichos datos; por el otro, aún hacen falta soluciones diseñadas específicamente para cumplir con los requisitos particulares que demanda el monitoreo de los SDGs. Los CMMs representan un tipo de instrumento que permite determinar la madurez de los procesos y los sistemas de las organizaciones – en este caso de las NSOs – para producir datos de buena calidad para los indicadores de una manera que incluya las mejores prácticas en el campo.
En este capítulo se describe el desarrollo de un CMM prescriptivo y multidimensional diseñado para mejorar la calidad de los datos de los indicadores de los SDGs mediante el fortalecimiento de las capacidades institucionales de las NSOs y la prescripción de vías hacia una mayor madurez. El capítulo está organizado de acuerdo con las principales fases del proceso de desarrollo; como la definición del alcance se estableció en capítulos anteriores, la Sección 6.1 presenta el diseño de la arquitectura del modelo y es seguido por la definición del contenido del mismo (Sección 6.2). Posteriormente, en la Sección 6.3, se destaca la naturaleza iterativa del modelo exponiendo cómo evolucionó con el tiempo como consecuencia de la iteración estructura-contenido-validación. El capítulo finaliza con una discusión donde se presentan las principales conclusiones y aprendizajes obtenidos del proceso de desarrollo del modelo.