Método Delphi en TFG: cómo hacerlo paso a paso + ejemplo
Método Delphi en TFG: cómo hacerlo paso a paso con ejemplos
Quieres hacer un TFG y necesitas conocer la opinión de personas expertas sobre un tema.
Piensas:
“Haré unas entrevistas a expertos.”
Pero después tu objetivo no consiste únicamente en conocer sus opiniones.
Quieres saber:
en qué aspectos coinciden;
qué cuestiones consideran prioritarias;
qué elementos aceptarían o rechazarían;
qué criterios podrían llegar a consensuar;
cómo cambia su valoración después de conocer la opinión global del resto del panel.
Entonces puede aparecer una metodología muy interesante:
el método Delphi.
Pero cuidado.
Un Delphi no consiste simplemente en:
enviar un cuestionario a diez expertos.
Tampoco consiste en reunirlos en una videollamada para que discutan.
Ni cualquier “juicio de expertos” puede llamarse automáticamente:
método Delphi.
La característica central de Delphi es que existe un proceso:
estructurado + iterativo + con varias rondas + retroalimentación controlada.
Los participantes responden individualmente.
El investigador analiza las respuestas.
Posteriormente devuelve al panel información agregada sobre lo que ha respondido el grupo.
Los expertos tienen entonces la posibilidad de:
mantener;
matizar;
o modificar
su valoración en una nueva ronda.
La Universidad de Barcelona describe Delphi precisamente como una metodología académica basada en consultas iterativas a expertos orientadas a construir conocimiento o consenso.
Vamos a ver cómo podrías utilizarla en un TFG.
¿Qué es el método Delphi?
El método Delphi es una técnica estructurada para recoger y sintetizar las opiniones de un panel de personas con conocimientos relevantes sobre un determinado problema.
Normalmente se desarrolla mediante:
Selección de expertos.
Primera ronda de consulta.
Análisis de respuestas.
Retroalimentación agregada.
Nueva ronda.
Revisión de respuestas.
Evaluación de acuerdo, consenso o estabilidad.
Dependiendo del diseño pueden existir:
dos;
tres;
o más rondas.
No existe una regla universal que obligue a realizar exactamente tres.
Lo importante es que exista:
iteración.
Si únicamente envías un cuestionario una vez:
probablemente tienes una encuesta a expertos.
No un Delphi clásico.
Las características fundamentales de Delphi
Aunque existen diferentes variantes, suelen aparecer varios elementos centrales.
Anonimato entre participantes
Los expertos normalmente no necesitan saber exactamente qué persona ha emitido cada respuesta.
Esto reduce la influencia de:
jerarquías;
prestigio;
presión del grupo;
personalidades dominantes.
Un director general no puede imponer verbalmente su opinión al resto durante una reunión porque:
no existe esa discusión presencial directa.
Iteración
El panel responde en varias rondas.
No es:
una única consulta.
Retroalimentación controlada
Después de una ronda, el investigador resume las respuestas.
El panel recibe información como:
distribución de puntuaciones;
mediana;
porcentaje de acuerdo;
argumentos principales;
comentarios anonimizados.
Después puede reconsiderar su respuesta.
Respuesta agregada del grupo
El objetivo no consiste en identificar:
“El experto Juan dijo esto.”
Interesa observar:
qué piensa el panel en conjunto.
La literatura metodológica identifica precisamente anonimato, iteración, feedback controlado y agregación de las respuestas como características centrales del método.
¿Para qué puede utilizarse Delphi en un TFG?
Puede resultar especialmente útil cuando quieres:
Priorizar elementos
Ejemplo:
¿Qué competencias deberían considerarse prioritarias en la formación de futuros docentes?
Crear recomendaciones
Ejemplo:
¿Qué medidas deberían aplicar los hoteles para integrar inteligencia artificial sin deteriorar la atención humana?
Validar una propuesta
Ejemplo:
¿Qué elementos debería contener un protocolo de intervención?
Construir indicadores
Ejemplo:
¿Qué indicadores deberían utilizarse para evaluar sostenibilidad turística municipal?
Identificar tendencias
Ejemplo:
¿Qué tecnologías tendrán mayor impacto en el sector asegurador durante los próximos años?
Consensuar criterios
Ejemplo:
¿Qué criterios deberían emplearse para evaluar la calidad de un determinado servicio?
Revisar ítems
Ejemplo:
¿Qué preguntas debería contener un cuestionario diseñado para estudiar una determinada variable?
Un TFG de la Universidad de Jaén publicado en 2025, por ejemplo, utilizó Delphi con expertos del sector asegurador para estudiar tendencias relacionadas con digitalización, sostenibilidad, regulación y nuevos riesgos.
¿Cuándo NO necesitas Delphi?
No utilices esta metodología simplemente porque:
“entrevistar expertos queda profesional.”
Si tu pregunta es:
¿Qué porcentaje de universitarios utiliza ChatGPT?
Necesitas otro diseño.
Si quieres:
conocer profundamente la experiencia personal de cinco docentes,
quizá sean más apropiadas entrevistas.
Si quieres:
estudiar qué ocurre durante una interacción grupal,
puede interesarte un focus group.
Si tienes:
datos objetivos disponibles en Eurostat,
quizá no necesites preguntar a expertos.
Delphi tiene sentido cuando:
el juicio experto forma parte esencial de la pregunta.
Método Delphi vs entrevista a expertos
Son diferentes.
Entrevista
Realizas preguntas a una persona.
Profundizas en:
experiencia;
opinión;
argumentos;
significado.
Normalmente analizas:
el discurso.
Delphi
Preguntas a varios expertos.
Después:
agregas las respuestas;
devuelves información;
repites la consulta.
Te interesa estudiar:
acuerdo;
desacuerdo;
prioridades;
estabilidad;
evolución de las valoraciones.
Una entrevista puede formar parte de una primera fase exploratoria.
Pero no es automáticamente Delphi.
Delphi vs focus group
También son distintos.
Grupo focal
Los participantes:
interactúan directamente.
Escuchan a otras personas.
Discuten.
Se responden.
La interacción es parte del dato.
Delphi
El feedback suele estar controlado por el investigador.
Los participantes no necesitan debatir cara a cara.
Conocen:
la respuesta agregada del panel.
No:
quién ha defendido cada postura.
El anonimato ayuda precisamente a reducir la influencia de participantes dominantes.
Delphi vs juicio de expertos
Esta diferencia es especialmente importante.
Imagina que diseñas:
20 preguntas.
Se las envías a:
6 profesores.
Les preguntas:
¿Es adecuado este ítem?
Recoges las respuestas.
Terminas.
Eso puede constituir:
validación mediante juicio de expertos.
Pero no necesariamente:
Delphi.
Para hablar de Delphi debería existir realmente:
iteración;
feedback;
nuevas rondas;
evaluación del acuerdo o evolución de las respuestas.
No utilices una etiqueta metodológica más compleja de lo que realmente hiciste.
Paso 1. Define exactamente el problema
Antes de buscar expertos debes saber:
qué necesitas consensuar.
Mal:
“Quiero hacer un Delphi sobre turismo.”
Demasiado amplio.
Mejor:
Identificar y priorizar los factores que los profesionales hoteleros consideran esenciales para integrar herramientas de inteligencia artificial manteniendo una atención personalizada.
Ahora sabemos:
qué quieres obtener.
Posibles resultados:
lista de factores;
valoración de importancia;
ranking;
consenso;
desacuerdos.
Paso 2. Decide si realmente necesitas consenso
No todos los Delphi tienen exactamente la misma finalidad.
Puedes querer:
priorizar.
Consensuar.
Prever.
Evaluar.
Seleccionar.
Construir.
Pero debes especificarlo.
Ejemplo:
El objetivo del Delphi será alcanzar consenso sobre los criterios mínimos que debería incluir un protocolo de atención.
Esto es mucho más claro que:
“Se hará un Delphi para conocer opiniones.”
Paso 3. Define quién puede considerarse experto
Este es uno de los puntos más importantes.
No escribas simplemente:
Participaron varios expertos.
Debes explicar:
por qué eran expertos.
Puedes establecer criterios.
Por ejemplo:
experiencia profesional mínima;
publicaciones;
cargo;
conocimiento técnico;
participación en proyectos;
especialización académica;
experiencia práctica;
conocimiento normativo.
La literatura reciente sobre Delphi insiste precisamente en que debe definirse con claridad qué se entiende por “experto” y cuáles son los criterios de inclusión del panel.
Ejemplo de criterios
TFG:
Inteligencia artificial en hoteles.
Podrías seleccionar:
directores hoteleros;
responsables de innovación;
expertos en tecnología turística;
profesores universitarios especializados.
Y establecer:
mínimo cinco años de experiencia profesional o investigadora relacionada con transformación digital en turismo.
Ahora existe:
un criterio reproducible.
Experiencia no siempre significa título académico
Una persona puede ser experta por:
experiencia profesional.
Otra por:
investigación.
Otra por:
responsabilidad institucional.
Ejemplo:
un recepcionista con 20 años de experiencia puede conocer aspectos operativos que:
un profesor universitario
no conoce igual.
La composición depende de la pregunta.
Panel homogéneo o heterogéneo
Supongamos que analizas:
competencias de futuros graduados en Turismo.
Puedes seleccionar únicamente:
profesores.
Panel homogéneo.
O incluir:
profesores;
directivos hoteleros;
responsables de recursos humanos;
instituciones turísticas.
Panel más heterogéneo.
¿Qué es mejor?
Depende del objetivo.
Si buscas:
una perspectiva profesional concreta,
quizá interesa homogeneidad.
Si el problema afecta a:
diferentes actores,
puede interesarte diversidad.
Debes justificar la composición.
¿Cuántos expertos necesito?
Aquí encontrarás muchísimas respuestas en internet.
No existe una cifra universal.
Una investigación reciente que revisó más de 1.900 estudios Delphi encontró una enorme variabilidad en los tamaños de los paneles y señaló que todavía no existe una regla única suficientemente consensuada para determinar el número adecuado de participantes.
Por tanto, evita:
“Delphi exige exactamente 15 expertos.”
No.
Tu justificación puede depender de:
especialización del tema;
disponibilidad real de expertos;
heterogeneidad;
objetivo;
número de colectivos;
diseño;
pérdidas previstas entre rondas.
Más expertos no significa automáticamente mejor Delphi
Imagina:
Panel A:
12 especialistas exactamente relacionados con tu pregunta.
Panel B:
80 personas que apenas conocen el tema.
¿Cuál aporta más?
No puedes valorar la calidad únicamente mediante:
N.
En Delphi importa mucho:
la calidad y pertinencia del panel.
Pero tampoco elijas solo tres porque son tus conocidos
No conviertas:
limitación de acceso
en:
justificación metodológica.
Si únicamente consigues pocos participantes:
explícalo.
Y ajusta las conclusiones.
Prevé abandonos entre rondas
Este problema es fundamental.
Primera ronda:
25 expertos.
Segunda:
Tercera:
A medida que aumenta el esfuerzo:
pueden aparecer pérdidas.
La literatura observa precisamente que el número de participantes suele disminuir entre rondas.
Por tanto, piensa antes:
¿cuántas personas necesito invitar?
¿cuántas espero retener?
¿cuánto tardará cada ronda?
Paso 4. Decide cuántas rondas harás
No existe un número universal.
Muchos diseños utilizan:
dos;
tres;
o más.
La guía académica de la Universidad de Barcelona presenta un proceso iterativo de varias rondas y ejemplifica una estructura de tres consultas.
Pero eso no significa:
“Tres rondas es obligatorio.”
El número debe relacionarse con:
estabilidad;
consenso;
tiempo;
objetivo;
diseño.
Un TFG tiene una limitación real: el calendario
Imagina:
Ronda 1:
abril.
Ronda 2:
mayo.
Ronda 3:
junio.
Entrega:
15 de junio.
Probablemente vas demasiado justo.
Después de la última ronda todavía necesitas:
analizar;
redactar resultados;
discutir;
revisar;
corregir;
maquetar.
Diseña el calendario antes de invitar a nadie.
Paso 5. Diseña la primera ronda
Existen diferentes variantes.
Una primera ronda puede ser:
Abierta
Ejemplo:
¿Qué factores considera más importantes para implantar inteligencia artificial en hoteles?
Los expertos generan:
ideas.
Ventaja:
no les impones desde el principio una lista creada por ti.
Cerrada
Puedes partir de:
una revisión bibliográfica previa.
Presentas:
20 factores identificados en la literatura.
Los expertos los valoran.
Mixta
Presentas una lista inicial
permitir:
añadir nuevos factores.
Puede ser muy útil en un TFG.
Ejemplo de primera ronda abierta
Pregunta:
Desde su experiencia, ¿qué competencias considera esenciales para que un recién graduado en Turismo pueda trabajar adecuadamente con herramientas de inteligencia artificial?
Expertos responden:
E1:
pensamiento crítico.
E2:
alfabetización de datos.
E3:
ética.
E4:
capacidad de supervisión.
E5:
comunicación.
Después analizas las respuestas.
Agrupas conceptos semejantes.
Y generas los ítems de la siguiente ronda.
Paso 6. Analiza la primera ronda
Si es abierta:
puedes realizar una categorización.
Ejemplo:
Respuestas:
“saber interpretar datos”
“comprender indicadores”
“analítica básica”
Puedes agruparlas bajo:
competencia en análisis de datos.
Pero cuidado.
No debes deformar las respuestas para conseguir:
el consenso que esperabas.
Documenta:
cómo agrupaste los conceptos.
El investigador tiene mucho poder en Delphi
Tú decides:
qué respuestas combinar;
qué ítems eliminar;
cómo resumir comentarios;
qué feedback enviar;
qué criterios usar.
Eso significa que necesitas:
transparencia.
No escribas simplemente:
“Las respuestas se analizaron.”
Explica:
qué hiciste.
Paso 7. Diseña la segunda ronda
Ahora los participantes pueden valorar los ítems obtenidos.
Ejemplo:
Valore la importancia de cada competencia.
Escala:
1 = nada importante.
2 = poco importante.
3 = moderadamente importante.
4 = importante.
5 = esencial.
Ítems:
análisis de datos;
pensamiento crítico;
ética;
comunicación;
supervisión de sistemas.
Puedes añadir:
Comentarios.
Esto permite combinar:
valoración cuantitativa
con:
justificación cualitativa.
¿Puedo utilizar una escala Likert?
Sí.
Es muy habitual.
Una revisión reciente de estudios Delphi encontró que las escalas Likert se utilizan con mucha frecuencia para valorar los ítems.
Pero decide:
número de categorías;
significado de cada punto;
cómo definirás consenso.
No utilices una escala 1-5 y después improvises cómo analizarla.
Paso 8. Define el consenso ANTES de ver los resultados
Este probablemente es el error metodológico más importante.
Imagínate:
obtienes:
72 % de acuerdo.
Entonces decides:
“Consideraré consenso ≥70 %.”
¿Por qué?
Porque así:
te sale consenso.
Eso es problemático.
El criterio debería estar:
predefinido.
La literatura muestra precisamente una gran variabilidad en la definición del consenso en estudios Delphi y recomienda establecerlo previamente.
¿Qué porcentaje significa consenso?
No existe una cifra universal.
Puedes encontrar:
70 %.
75 %.
80 %.
Otros valores.
Una gran revisión reciente encontró que los estudios utilizan umbrales muy diferentes y que el 80 % aparece con frecuencia, pero esto no significa que deba aplicarse automáticamente a todos los Delphi.
Por tanto:
no escribas:
“El consenso científico se define obligatoriamente como 80 %.”
No es cierto.
Mejor:
Se consideró consenso cuando al menos el 80 % del panel puntuó el ítem dentro de las dos categorías superiores de la escala, criterio establecido antes de iniciar las rondas.
Ahora es reproducible.
Puedes utilizar otros indicadores
Dependiendo del diseño puedes estudiar:
mediana;
rango intercuartílico;
porcentaje de acuerdo;
dispersión;
estabilidad entre rondas.
Ejemplo:
Mediana:
RIC:
Puede indicar:
valoración alta y relativamente concentrada.
No necesitas utilizar todos los indicadores existentes.
Elige los que respondan al diseño.
Paso 9. Devuelve feedback al panel
Esto es parte esencial.
No basta con:
enviar exactamente el mismo cuestionario de nuevo.
El participante necesita conocer:
qué ocurrió en la ronda anterior.
Puedes mostrar:
Ítem: pensamiento crítico.
Mediana del panel: 5.
82 % puntuó 4-5.
Comentarios principales:
imprescindible para revisar resultados de IA;
necesario para detectar errores;
especialmente importante en decisiones sensibles.
Después:
Su respuesta anterior: 3.
¿Desea mantener o modificar su valoración?
Esa es la lógica Delphi.
¿Tengo que decir quién hizo cada comentario?
Normalmente no.
La anonimidad entre participantes es una característica importante.
Puedes presentar:
Algunos participantes señalaron...
No:
El director del Hotel X dijo...
El objetivo es reducir:
presión;
estatus;
influencia interpersonal.
Paso 10. Segunda valoración
Los expertos revisan:
la información del grupo.
Entonces pueden:
mantener.
subir.
bajar.
su valoración.
No tienes que conseguir que cambien.
De hecho, alguien puede escribir:
Mantengo mi valoración de 2 porque considero que el panel está sobreestimando esta competencia.
Eso también es un resultado.
Delphi no consiste en obligar a todos a estar de acuerdo
Muy importante.
El objetivo no es:
forzar consenso.
Si después de varias rondas sigue existiendo desacuerdo:
eso puede ser un hallazgo.
Ejemplo:
Tecnólogos:
consideran prioritaria la automatización completa.
Profesionales hoteleros:
la rechazan en tareas de atención al cliente.
Ese desacuerdo puede ser:
muy importante.
No lo escondas.
Paso 11. Decide cuándo termina el Delphi
Puedes establecer previamente:
número máximo de rondas;
nivel de consenso;
estabilidad de respuestas;
ausencia de cambios relevantes.
No improvises eternamente.
Ejemplo:
Se planificaron un máximo de tres rondas. Los ítems que alcanzaran el criterio de consenso serían aceptados, mientras que aquellos que no alcanzaran consenso tras la tercera ronda se presentarían como áreas de desacuerdo.
Muy claro.
¿Qué significa estabilidad?
Supongamos:
Ronda 2:
82 % de acuerdo.
Ronda 3:
83 %.
Prácticamente no cambia.
Otro:
Ronda 2:
45 %.
Ronda 3:
79 %.
Ha ocurrido una convergencia importante.
La estabilidad estudia:
hasta qué punto las respuestas siguen cambiando entre rondas.
Ejemplo completo de un Delphi para TFG
Tema:
Competencias necesarias para utilizar IA generativa en Recursos Humanos.
Objetivo
Identificar y consensuar las competencias que expertos en RR. HH. consideran necesarias para utilizar IA generativa de manera profesional.
Panel
15 profesionales y académicos seleccionados mediante criterios previamente definidos.
Ronda 1
Pregunta abierta:
¿Qué competencias debería poseer un profesional de RR. HH. para utilizar adecuadamente herramientas de IA generativa?
Se obtienen:
42 propuestas.
Tras eliminar duplicados y agrupar respuestas:
18 competencias.
Ronda 2
Los expertos valoran cada competencia:
1-5.
Se calcula:
mediana;
porcentaje de valoraciones 4-5;
dispersión.
Criterio de consenso establecido:
≥80 % en 4-5.
Resultado:
11 competencias alcanzan consenso.
7 pasan a nueva valoración.
Feedback
Los expertos reciben:
resultado del grupo;
su valoración anterior;
comentarios anonimizados.
Ronda 3
Se valoran otra vez los 7 ítems.
Resultado final:
4 alcanzan consenso.
3 continúan sin acuerdo.
Resultado
15 competencias consensuadas.
3 cuestiones controvertidas.
Eso es un diseño Delphi comprensible.
Cómo presentar los resultados
Puedes crear una tabla.
Ítem | Mediana | % acuerdo | Resultado |
Pensamiento crítico | 5 | 93 % | Consenso |
Ética profesional | 5 | 87 % | Consenso |
Programación avanzada | 3 | 47 % | Sin consenso |
Análisis de datos | 4 | 80 % | Consenso |
Después explicas:
qué ocurrió entre rondas.
No presentes únicamente la tabla final
Parte del valor de Delphi se encuentra en:
el proceso.
Puedes explicar:
Ronda 1:
18 elementos.
Ronda 2:
11 alcanzan consenso.
Ronda 3:
4 adicionales alcanzan consenso.
3 permanecen sin acuerdo.
Esto permite entender:
cómo evolucionó el panel.
¿Tengo que hacer estadística avanzada?
No necesariamente.
Muchos Delphi utilizan:
frecuencias;
porcentajes;
medianas;
rangos intercuartílicos.
El análisis debe corresponder al diseño.
No necesitas:
ANOVA;
regresión;
modelos complejos
si no responden a tu pregunta.
¿Media o mediana?
Si utilizas escalas ordinales:
la mediana puede ser especialmente útil.
También puedes utilizar:
porcentaje de acuerdo.
Ejemplo:
El ítem obtuvo una mediana de 5 y el 88 % de los expertos lo puntuó como importante o muy importante.
Muy intuitivo.
¿Qué hago con los comentarios cualitativos?
No los ignores.
Pueden explicar:
por qué existe acuerdo o desacuerdo.
Ejemplo:
Ítem:
Automatizar completamente la atención al cliente.
Valoraciones:
divididas.
Comentarios:
Grupo A:
aumenta eficiencia.
Grupo B:
elimina personalización.
El desacuerdo tiene ahora:
una explicación.
Esto enriquece muchísimo los resultados.
Método Delphi en Educación
Ejemplo:
Consensuar competencias digitales que debería adquirir el profesorado de Secundaria.
Expertos:
profesores;
especialistas TIC;
investigadores;
responsables de formación.
Resultado:
lista priorizada de competencias.
Método Delphi en Turismo
Ejemplo:
Identificar factores clave para desarrollar destinos turísticos inteligentes.
Expertos:
responsables públicos;
empresas;
académicos;
expertos tecnológicos.
Método Delphi en ADE
Ejemplo:
Consensuar criterios ESG prioritarios para evaluar proveedores.
Panel:
directivos;
consultores;
académicos;
responsables de sostenibilidad.
Método Delphi en Salud
Es especialmente frecuente para:
prioridades;
recomendaciones;
indicadores;
consensos clínicos.
Pero los estudios sanitarios pueden requerir procedimientos metodológicos y éticos mucho más estrictos.
Sigue siempre:
la guía;
el tutor;
y los requisitos institucionales.
Método Delphi en Ingeniería
Puede utilizarse para:
priorización tecnológica;
riesgos;
criterios técnicos;
tendencias;
evaluación de alternativas.
Por ejemplo:
Tecnologías consideradas prioritarias para mejorar la eficiencia energética de edificios.
Método Delphi en Derecho
Puede resultar útil en determinados trabajos sociojurídicos o prospectivos.
Por ejemplo:
Consenso experto sobre principales desafíos regulatorios de la inteligencia artificial.
Panel:
académicos;
abogados;
jueces;
responsables de cumplimiento;
cuando el diseño lo justifique.
No sustituye:
el análisis legislativo o jurisprudencial.
Puede complementarlo.
Delphi online
Es perfectamente posible realizar las rondas mediante:
formulario;
correo;
plataformas de encuesta;
software específico.
De hecho, la participación remota puede facilitar incluir expertos de diferentes lugares.
La literatura señala como ventaja de Delphi precisamente que las personas pueden participar desde ubicaciones distintas y responder sin necesidad de reunirse presencialmente.
¿Google Forms sirve para hacer Delphi?
Puede utilizarse como herramienta de recogida.
Por ejemplo:
Ronda 1:
Google Forms abierto.
Ronda 2:
formulario de valoración.
Ronda 3:
nuevo formulario con feedback.
Pero Google Forms:
no convierte tu estudio en Delphi.
La metodología está en:
diseño;
rondas;
panel;
feedback;
criterio de consenso.
El formulario es únicamente:
la herramienta.
Mantener el anonimato
Puedes asignar:
E01.
E02.
E03.
E04.
El investigador puede necesitar conocer la identidad real para:
gestionar invitaciones.
Pero los demás expertos no necesitan conocer:
quién emitió cada valoración.
En la publicación puedes utilizar:
información agregada.
Cuidado con paneles donde todo el mundo se conoce
Ejemplo:
cinco profesores del mismo departamento.
Aunque el cuestionario sea anónimo:
pueden inferir quién escribió determinados comentarios.
Esto puede limitar el anonimato real.
Valóralo especialmente cuando:
las opiniones sean sensibles.
Consentimiento
Los expertos siguen siendo:
participantes en una investigación.
Debes explicar:
objetivo;
procedimiento;
número previsto de rondas;
tiempo;
uso de respuestas;
confidencialidad;
posibilidad de abandonar.
No reclutes a alguien diciéndole únicamente:
“¿Puedes contestar una encuesta?”
Si necesitarás su participación durante:
tres rondas,
debe saberlo.
Cuánto tiempo puede durar
No existe una duración única.
Depende de:
número de rondas;
plazo de respuesta;
cantidad de ítems;
análisis;
recordatorios.
Este es uno de los mayores riesgos para un TFG.
Una ronda puede retrasarse porque:
los expertos tienen trabajo.
Después debes analizar.
Preparar feedback.
Lanzar la siguiente.
Por eso Delphi necesita:
más planificación temporal que una encuesta de una sola ronda.
Error 1: llamar Delphi a una encuesta de expertos
Sin iteración ni feedback:
no es el mismo diseño.
Error 2: no definir quién es experto
“Personas con conocimientos” es demasiado ambiguo.
Error 3: elegir expertos porque son amigos del tutor
Necesitas criterios.
Error 4: decidir el consenso después
Debes establecer el criterio antes de ver el resultado.
Error 5: buscar consenso a toda costa
El desacuerdo también es información.
Error 6: decir que Delphi exige exactamente 15 expertos
No existe una cifra universal.
Error 7: olvidar las pérdidas
No todos los participantes completarán todas las rondas.
Error 8: hacer demasiadas rondas
Puedes provocar:
fatiga;
abandono;
retrasos.
Error 9: no explicar el feedback
Repetir el cuestionario sin informar de los resultados anteriores no representa adecuadamente la lógica clásica Delphi.
Error 10: revelar quién dijo qué
Puede romper el anonimato.
Error 11: modificar ítems sin explicar cómo
Si Ronda 1 produce:
50 respuestas
y Ronda 2 tiene:
12 ítems,
debes explicar:
cómo pasaste de 50 a 12.
Error 12: eliminar automáticamente opiniones minoritarias
Una valoración minoritaria puede revelar:
un riesgo importante.
Error 13: utilizar únicamente la media
Puede interesarte también:
mediana;
dispersión;
porcentaje;
distribución de respuestas.
Error 14: confundir consenso con verdad
Este punto es esencial.
Si:
90 % de expertos
coincide,
eso no demuestra que:
su respuesta sea objetivamente verdadera.
Demuestra:
un determinado grado de acuerdo dentro del panel seleccionado y bajo el procedimiento utilizado.
El consenso experto:
no sustituye evidencia empírica cuando esa evidencia puede obtenerse directamente.
Método Delphi modificado
Puedes encontrar:
Modified Delphi.
No existe una única modificación universal.
Por ejemplo:
un Delphi modificado puede comenzar con:
una lista de ítems obtenida previamente mediante:
revisión sistemática;
entrevistas;
literatura.
En vez de comenzar con:
una primera ronda completamente abierta.
Si utilizas una variante:
descríbela.
No escribas únicamente:
“Delphi modificado”
sin explicar:
qué modificaste.
Delphi en tiempo real
Existen también variantes tecnológicas donde:
los participantes reciben feedback de manera más inmediata
sin esperar rondas tradicionales completamente separadas.
Para un TFG probablemente no necesites esta complejidad.
Pero demuestra que Delphi:
no tiene una única forma rígida.
¿Necesito hacer revisión bibliográfica antes?
Sí resulta muy recomendable.
Necesitas saber:
qué se conoce ya.
No preguntes a expertos:
“¿Qué factores existen?”
si existe una lista perfectamente establecida en:
100 investigaciones.
Delphi tiene más valor cuando necesitas:
priorizar;
adaptar;
valorar;
consensuar;
explorar incertidumbre.
La literatura puede ayudarte a diseñar:
los ítems iniciales.
¿Dónde explico Delphi en el TFG?
Principalmente en:
Metodología.
Puedes crear apartados como:
Diseño
Estudio Delphi.
Panel de expertos
Criterios y composición.
Instrumento
Cuestionarios de cada ronda.
Procedimiento
Rondas y feedback.
Criterio de consenso
Definición previa.
Análisis
Porcentajes, mediana, dispersión, comentarios.
Ética
Participación y confidencialidad.
Ejemplo de redacción de metodología
Se utilizó un diseño Delphi con el objetivo de identificar y consensuar las competencias consideradas prioritarias para la utilización profesional de inteligencia artificial generativa. El panel estuvo formado por especialistas seleccionados mediante criterios previamente establecidos de experiencia académica o profesional relacionada con el objeto de estudio. El procedimiento se desarrolló en tres rondas. En la primera se recogieron propuestas mediante preguntas abiertas, que posteriormente fueron agrupadas y transformadas en ítems de valoración. En la segunda ronda, los participantes puntuaron la importancia de cada ítem mediante una escala de cinco puntos. Tras analizar las respuestas, se proporcionó al panel feedback agregado y anonimizado. Los ítems que no habían alcanzado el criterio previamente establecido fueron sometidos a una nueva valoración en la tercera ronda.
Después debes añadir:
el criterio real de consenso.
Ejemplo de criterio de consenso
Se definió a priori como consenso que al menos el 80 % de los participantes puntuara el ítem con valores 4 o 5.
O el criterio que realmente hayas establecido y justificado.
No copies:
80 %
solo porque aparece aquí.
La literatura muestra que los criterios varían considerablemente entre estudios.
¿Cómo describo a los expertos?
Puedes utilizar una tabla.
Código | Perfil | Experiencia |
E01 | Profesor universitario | 12 años |
E02 | Director de RR. HH. | 9 años |
E03 | Consultora tecnológica | 7 años |
E04 | Investigador | 11 años |
Evita información que permita:
identificar innecesariamente a una persona.
Especialmente si el sector es pequeño.
¿Tengo que poner nombres?
Normalmente no necesitas identificar públicamente:
qué experto respondió qué.
Si tienes autorización para mencionar panelistas:
eso es otra cuestión.
Pero no deberías romper la lógica de anonimato de las respuestas.
¿Cómo redacto los resultados?
Puedes dividirlos:
Ronda 1
Número de propuestas.
Categorías.
Ronda 2
Valoraciones.
Ítems con consenso.
Ítems sin consenso.
Ronda 3
Cambios.
Consensos adicionales.
Disensos persistentes.
Resultado final
Lista consensuada.
Y cuestiones donde:
no se consiguió acuerdo.
Ejemplo
Ronda 1:
34 propuestas.
Tras análisis:
14 ítems.
Ronda 2:
9 alcanzan consenso.
5 pasan a tercera ronda.
Ronda 3:
3 alcanzan consenso.
2 permanecen sin consenso.
Resultado final:
12 ítems consensuados.
2 temas controvertidos.
Eso permite seguir perfectamente el proceso.
¿Qué pongo en la discusión?
No discutas únicamente:
“Los expertos estaban de acuerdo.”
Relaciona los resultados con:
la literatura.
Ejemplo:
El panel otorgó máxima prioridad al pensamiento crítico, coincidiendo con investigaciones previas que destacan la supervisión humana como elemento fundamental en la utilización profesional de sistemas de inteligencia artificial.
También puedes discutir:
desacuerdos.
No se alcanzó consenso respecto a la necesidad de conocimientos de programación, lo que sugiere diferentes concepciones sobre el nivel técnico exigible a los profesionales.
Muy interesante.
Limitaciones de un Delphi
Puedes reconocer cuestiones como:
panel reducido;
selección específica;
predominio de un determinado perfil;
abandonos;
consenso definido mediante un criterio concreto;
número limitado de rondas;
contexto geográfico;
posibles sesgos del investigador al sintetizar respuestas.
No escribas:
“La principal limitación es que Delphi es subjetivo.”
Explícalo mejor.
Ejemplo:
El panel estuvo formado mayoritariamente por profesionales del sector privado, por lo que las prioridades identificadas podrían diferir de las que surgirían de un panel con mayor representación del ámbito público.
Eso sí aporta información.
Ventajas del método Delphi
Puede permitir:
reunir expertos dispersos geográficamente;
reducir influencia directa de participantes dominantes;
estructurar problemas complejos;
recoger opinión especializada;
estudiar consenso;
revisar respuestas entre rondas;
mantener cierto anonimato.
Limitaciones
Puede exigir:
tiempo;
varias comunicaciones;
compromiso de expertos;
análisis entre rondas;
decisiones metodológicas complejas.
También existe riesgo de:
abandono;
criterios de consenso arbitrarios;
panel poco representativo;
excesiva simplificación del desacuerdo.
No elijas Delphi únicamente por:
originalidad.
Elige Delphi si:
responde a la pregunta.
Checklist antes de utilizar Delphi
Tengo claro qué quiero consensuar.
Delphi aporta algo que una entrevista no aporta.
He definido qué considero experto.
Tengo criterios de inclusión.
Sé cómo reclutaré al panel.
He previsto posibles abandonos.
Sé cuántas rondas planeo inicialmente.
Tengo tiempo suficiente.
He decidido cómo será la primera ronda.
Sé cómo convertiré respuestas abiertas en ítems.
He definido el criterio de consenso antes de los resultados.
Sé qué feedback proporcionaré.
Mantendré anonimato entre panelistas cuando corresponda.
He decidido qué estadísticos utilizaré.
Informaré también de los desacuerdos.
Tengo previsto el consentimiento.
Puedo explicar exactamente cómo cambiarán los cuestionarios entre rondas.
Mi calendario permite terminar análisis y redacción antes de entregar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el método Delphi en un TFG?
Es un procedimiento estructurado e iterativo mediante el que un panel de expertos responde a varias rondas de consulta y recibe feedback agregado entre ellas para estudiar consenso, prioridades o estabilidad de las opiniones.
¿Cuántos expertos necesito?
No existe una cifra universal. Los estudios publicados presentan tamaños de panel muy diferentes y la elección debe justificarse en función del objetivo, experiencia requerida y composición del panel.
¿Cuántas rondas necesito?
No existe un número obligatorio. Es habitual utilizar varias rondas y muchos diseños plantean dos o tres, pero la decisión depende del objetivo y de los criterios establecidos.
¿Puedo hacer únicamente una ronda?
Una única encuesta a expertos no reproduce una de las características esenciales de Delphi:
la iteración con feedback.
¿Delphi tiene que ser anónimo?
El anonimato entre participantes es una característica tradicional importante porque reduce la influencia directa de jerarquías y personalidades dominantes.
¿Los expertos pueden conocerse?
Pueden conocerse profesionalmente, pero las respuestas del Delphi pueden mantenerse anonimizadas entre participantes.
¿Tengo que conseguir consenso total?
No. Un Delphi puede terminar con aspectos sobre los que persiste desacuerdo.
¿Qué porcentaje se considera consenso?
No existe un porcentaje universal. La literatura utiliza numerosos criterios y recomienda especificarlo previamente.
¿Puedo utilizar 80 %?
Puede utilizarse cuando está metodológicamente justificado y definido a priori, pero no debe presentarse como la única definición posible de consenso.
¿Puedo usar Google Forms?
Sí como herramienta para distribuir cuestionarios. Google Forms no constituye por sí mismo la metodología.
¿Es cualitativo o cuantitativo?
Puede combinar elementos cualitativos y cuantitativos. Una primera ronda puede recoger respuestas abiertas y rondas posteriores pueden utilizar escalas y análisis numérico del acuerdo.
¿Es lo mismo que una entrevista a expertos?
No. Una entrevista normalmente no incorpora rondas sucesivas, feedback agregado ni búsqueda estructurada de consenso.
¿Es lo mismo que un focus group?
No. En un focus group existe interacción directa entre participantes; en Delphi el feedback está controlado y las respuestas suelen mantenerse anónimas entre el panel.
¿Puedo validar un cuestionario con Delphi?
Puede utilizarse dentro de determinados procesos de desarrollo o validación de contenido, siempre que el procedimiento esté correctamente diseñado y justificado.
¿Tengo que utilizar SPSS?
No necesariamente. Dependiendo del diseño pueden ser suficientes porcentajes, medianas, rangos intercuartílicos y otros indicadores que pueden calcularse con diferentes programas.
¿Qué hago si los expertos abandonan?
Debes informar del número de participantes en cada ronda y valorar las consecuencias del abandono sobre los resultados.
La regla más importante
Un Delphi no es:
“preguntar a expertos.”
Es:
preguntar → analizar → devolver información → volver a preguntar.
Esa iteración es la que permite observar:
si las opiniones convergen;
si permanecen estables;
si cambian;
o si existe un desacuerdo que no desaparece.
Y ese último resultado también puede ser valioso.
Porque un buen método Delphi no intenta fabricar consenso.
Intenta descubrir, de manera estructurada, hasta dónde existe realmente.
Comentarios