Cómo Usar Atlas.ti 24 para Análisis Cualitativo de TFG: Tutorial 2026

Tienes las entrevistas grabadas, transcritas o parcialmente transcritas, y ahora te enfrentas al paso que nadie explica bien: cómo convertir horas de texto cualitativo en resultados académicos defendibles ante un tribunal. Atlas.ti 24 es el software de análisis cualitativo asistido por computadora (CAQDAS) más utilizado en España y Latinoamérica para TFG, TFM y tesis doctorales, con más de 500.000 investigadores activos en todo el mundo. La versión 24 incorpora codificación automática con IA (basada en OpenAI) y transcripción de audio 20 veces más rápida que el método manual. Este tutorial cubre exactamente lo que necesitas para usar Atlas.ti tutorial TFG paso a paso, desde instalar el software hasta exportar la tabla de códigos lista para pegar en tu capítulo de resultados.

Lo que distingue este tutorial: te ofrecemos la misma estructura que encontrarás en el dataset de entrevistas demo descargable en atlasti.com, con proyectos de ejemplo (.atlproj) que puedes abrir directamente en Atlas.ti 24 para practicar antes de trabajar con tus propios datos.

Qué es Atlas.ti 24 y para qué sirve en el TFG

Atlas.ti es un software de análisis cualitativo de datos asistido por computadora (CAQDAS por sus siglas en inglés). Fue desarrollado originalmente en la Universidad Técnica de Berlín en los años 1990 y es hoy uno de los tres líderes del mercado junto a NVivo y MAXQDA. La versión 24 —lanzada en 2024— introduce el mayor salto tecnológico de su historia: codificación asistida por IA, transcripción automática de audio en 30+ idiomas, y una función de «conversación con los documentos» (Conversational AI) que permite hacer preguntas en lenguaje natural a todo tu corpus.

Para un TFG con metodología cualitativa, Atlas.ti resuelve tres problemas concretos: (1) organiza grandes volúmenes de texto en categorías manejables, (2) hace visible y auditable el proceso de codificación ante el tribunal, y (3) exporta las tablas y citas directamente en formato listo para el capítulo de resultados. Si tu tutor te pregunta «¿cómo llegaste a estas categorías?», el archivo .atlproj es tu respuesta: el tribunal puede abrir el proyecto y verificar cada código, cada cita y cada decisión analítica.

Puedes comparar Atlas.ti con NVivo y MAXQDA en nuestra guía ATLAS.ti vs NVivo vs MAXQDA para análisis cualitativo del TFG 2026.

Lo que necesitarás (prerrequisitos)

Paso 1: Instala Atlas.ti 24 y crea tu primer proyecto

Acción: Descarga e instala Atlas.ti 24 y crea un nuevo proyecto con el nombre de tu TFG.

1. Ve a atlasti.com → «Download» → selecciona tu sistema operativo (Windows o Mac). El instalador ocupa aproximadamente 800 MB.
2. Al abrir Atlas.ti 24 por primera vez, selecciona «New Project» en la pantalla de inicio.
3. Nombra el proyecto de forma descriptiva: «TFG_[Tu_Apellido]_[Tema]_2026». Por ejemplo: «TFG_García_Percepcion_Estres_2026».
4. Guarda el proyecto en tu disco duro local (no en OneDrive sincronizado durante el análisis, para evitar conflictos de archivo). El archivo se guarda con extensión .atlproj.
5. Haz una copia de seguridad inicial: File → Export → Project Bundle. Esto crea un .atlproj.atl que incluye todos los documentos vinculados.

Por qué importa: El archivo .atlproj es el equivalente al cuaderno de laboratorio de la investigación cualitativa. Contiene la historia completa de tu análisis: cuándo creaste cada código, qué fragmentos codificaste primero, cómo evolucionó la categorización. Algunos tutores piden verlo antes de aprobar el capítulo de resultados.

Error frecuente: Usar la versión web de Atlas.ti para el TFG. La versión web tiene menos funcionalidades que la de escritorio y los archivos no se exportan en el mismo formato. Para un TFG completo, usa siempre la versión de escritorio.

Paso 2: Importa los documentos de entrevista

Acción: Importa todos los documentos de tu corpus al proyecto de Atlas.ti, organizándolos con metadatos de participante.

1. En el panel izquierdo «Documents», haz clic en «Import Documents» (ícono de carpeta con flecha).
2. Selecciona todos los archivos de entrevista a la vez (Ctrl+A para seleccionar múltiples). Atlas.ti 24 acepta .docx, .pdf, .txt, .mp3, .wav, .mp4, .jpg y .png.
3. Una vez importados, añade metadatos a cada documento: haz clic derecho sobre cada uno → «Edit document properties». Registra: participante (código anonimizado, ej. E01), fecha de entrevista, sexo, edad, rol/cargo.
4. Organiza los documentos en grupos («Document Groups») por características relevantes: ej. «Grupo_Hombres», «Grupo_Mujeres», «Año_1», «Año_4». Esto te permitirá hacer análisis comparativos después.

Por qué importa: Los metadatos de participante son esenciales para la auditoría del proceso de investigación (ítem metodológico que el tribunal puede preguntar) y para el análisis comparativo entre grupos. Sin metadatos, no puedes saber si un código aparece más en un grupo que en otro.

Error frecuente: Importar documentos con nombres de participantes reales en el archivo (.docx). Recuerda que el .atlproj incluye los documentos completos, y si tu TFG se sube al repositorio universitario, debes garantizar el anonimato. Usa siempre códigos de participante (E01, E02…) y guarda el listado de correspondencia en un archivo separado bajo contraseña.

Paso 3: Transcripción automática con IA (nuevo en v.24)

Acción: Si tienes grabaciones de audio sin transcribir, usa la función de transcripción IA de Atlas.ti 24 para convertirlas en texto en minutos.

1. Importa el archivo de audio (.mp3 o .wav) al proyecto siguiendo el mismo proceso que los documentos de texto.
2. Haz clic derecho sobre el documento de audio → «Transcribe with AI».
3. Selecciona el idioma: «Spanish» (detecta automáticamente si es castellano de España o latinoamericano).
4. Confirma el procesamiento. La transcripción tarda aproximadamente 1-2 minutos por hora de grabación.
5. Revisa la transcripción generada: Atlas.ti 24 incluye el sello de tiempo de cada frase. Corrige los errores de transcripción (nombres propios, términos técnicos) directamente en el editor.
6. Una vez corregida, la transcripción queda vinculada al audio: puedes hacer clic en cualquier fragmento de texto y escuchar el audio correspondiente.

Por qué importa: La transcripción manual de una hora de entrevista tarda entre 3 y 5 horas. Atlas.ti 24 la reduce a 1-2 minutos de procesamiento más 30-60 minutos de revisión. Para un TFG con 10 entrevistas de 45 minutos cada una, estás ahorrando entre 20 y 35 horas de trabajo.

Error frecuente: No revisar la transcripción automática antes de codificar. La IA tiene una precisión del 90-95% en español estándar, pero puede fallar con acentos regionales, terminología técnica o nombres propios. Codificar sobre una transcripción incorrecta genera resultados inválidos.

Paso 4: Codificación paso a paso — abierta, axial y selectiva

Acción: Aplica los tres niveles de codificación de la Teoría Fundamentada al corpus de tu TFG, usando las herramientas de Atlas.ti 24.

La codificación es el proceso de asignar etiquetas (códigos) a fragmentos de texto que comparten el mismo significado o categoría. Atlas.ti 24 distingue tres tipos de código: codes (etiquetas básicas), code groups (categorías que agrupan códigos relacionados) y networks (visualizaciones de las relaciones entre códigos).

Codificación abierta (primer contacto)

1. Abre el primer documento de entrevista. El área de codificación aparece en el panel derecho.
2. Selecciona con el ratón el primer fragmento significativo (puede ser una frase o un párrafo).
3. Haz clic en «Create Free Code» e introduce el nombre del código. Sé descriptivo y usa sustantivos: «Percepción_carga_trabajo», «Apoyo_tutor_positivo», «Estrategia_gestión_tiempo».
4. Continúa documento por documento. En la codificación abierta, está bien crear muchos códigos (60-100) al principio: la reducción viene después.
5. Anota en un memo («Memos» → «New Memo») las dudas y decisiones: «¿Por qué E03 menciona el apoyo del tutor en términos negativos cuando E01 lo menciona en términos positivos?»

Codificación axial (organización)

1. Una vez codificado el primer tercio del corpus, ve a «Codes» → «Code Manager».
2. Revisa la lista de códigos. Identifica cuáles comparten la misma categoría conceptual.
3. Crea Code Groups: selecciona los códigos relacionados (Ctrl+clic) → clic derecho → «Add to Code Group» → ponle nombre a la categoría (ej. «DIMENSIÓN_APOYO_SOCIAL»).
4. Aplica los codes a los documentos restantes ya con esta estructura organizada.

Codificación selectiva (síntesis)

1. Con todos los documentos codificados, identifica el código o categoría central que integra todos los demás.
2. Usa las redes conceptuales (Networks) para visualizar cómo los códigos se relacionan con la categoría central.
3. Verifica la saturación: si los últimos 2-3 documentos no generan ningún código nuevo, has alcanzado la saturación teórica.

Para entender mejor qué es la saturación teórica y cómo reportarla en la metodología, consulta el artículo sobre saturación teórica en investigación cualitativa.

Paso 5: Codificación IA con OpenAI integrado

Acción: Usa la función AI Coding de Atlas.ti 24 (disponible en v.24.2.0 en adelante) para obtener sugerencias de código automáticas y acelerar la primera fase de codificación.

1. Ve al menú «AI» → «AI Coding».
2. Selecciona los documentos que quieres analizar (puedes seleccionar todos o uno a la vez).
3. Elige el modo: «Descriptive Coding» (descripción literal de lo que dice el texto) u «Open Coding» (interpretación conceptual).
4. Atlas.ti 24 envía el texto a los servidores de OpenAI y devuelve sugerencias de código en 1-3 minutos por documento. Puedes seleccionar la región de procesamiento de datos (Europa o EE.UU.) en las preferencias de privacidad.
5. Revisa cada sugerencia: aparece en el panel «AI Suggestions». Acepta, rechaza o modifica cada propuesta. Nunca aceptes todas las sugerencias automáticamente sin revisión crítica.

Por qué importa: La codificación IA de Atlas.ti 24 puede reducir el tiempo de la codificación abierta entre un 30% y un 50% en documentos de más de 5.000 palabras. Sin embargo, la IA no entiende el contexto teórico de tu investigación: acepta solo los códigos que son coherentes con tu marco teórico y con las decisiones que ya tomaste en los primeros documentos.

Error frecuente: Usar la codificación IA como sustituto del análisis, no como apoyo. Si el tribunal pregunta cómo codificaste y la respuesta es «lo hizo la IA», es un problema metodológico grave. La IA es una herramienta de primer acceso; el análisis interpretativo es tuyo.

Paso 6: Crea redes conceptuales (Networks)

Acción: Crea una red conceptual que muestre las relaciones entre las categorías principales de tu análisis.

1. Ve al menú «Networks» → «New Network».
2. Arrastra los Code Groups principales al área de trabajo de la red.
3. Conecta los nodos con relaciones: selecciona un nodo, haz clic en el ícono de flecha y arrastra al nodo destino.
4. Asigna el tipo de relación: «is a», «is associated with», «is part of», «causes», «contradicts».
5. Añade memos como nodos de anotación que expliquen la relación.
6. Exporta la red como imagen PNG: clic derecho en el área de la red → «Export as Image».

La red conceptual que exportes puede incluirse directamente como figura en el capítulo de resultados de tu TFG. Añade un pie de figura: «Figura X. Red conceptual de las categorías emergentes del análisis cualitativo (Atlas.ti 24, 2026). Elaboración propia.»

Paso 7: Exporta resultados para el TFG

Acción: Exporta la tabla de códigos con frecuencias y las citas más representativas para incluirlas en el capítulo de resultados.

1. Tabla de frecuencia de códigos: Ve a «Reports» → «Code Frequency Table» → selecciona todos los códigos → «Export to Excel». La tabla muestra el nombre de cada código, el número de citas (groundedness) y el número de documentos en que aparece.
2. Informe de citas por código: «Reports» → «Quotation Report» → selecciona los códigos más importantes → «Export to Word». Obtienes un documento con todas las citas textuales organizadas por código, listo para seleccionar las más representativas.
3. Exportar el proyecto completo: «File» → «Export» → «Project Bundle» → guarda el .atlproj.atl. Envíaselo a tu tutor para que revise el análisis.

Una vez que tienes los resultados del análisis cualitativo, el siguiente paso es redactar la discusión. Nuestra guía sobre cómo escribir el capítulo de discusión de un TFG te explica cómo interpretar los resultados del Atlas.ti en relación con la literatura existente. También puedes revisar cómo estructurar la metodología cualitativa en cómo redactar la metodología del TFG.

Errores frecuentes en Atlas.ti 24 para TFG

• Crear demasiados códigos sin organizarlos: Es normal tener 80-100 códigos al final de la codificación abierta, pero si no haces la codificación axial y los organizas en 5-8 categorías, el capítulo de resultados será inmanejable.
• No hacer memos: Los memos son la memoria metodológica del análisis. Sin ellos, no puedes reconstruir por qué tomaste una decisión analítica específica tres semanas después. Los revisores de Cochrane y los tribunales de TFG los piden.
• Codificar fragmentos demasiado largos: Un código debe asignarse al fragmento mínimo que expresa la idea. Si codificas párrafos enteros, el análisis pierde precisión. Selecciona la frase o el par de frases más representativo.
• No comparar entre documentos: Atlas.ti 24 permite hacer consultas («Queries») que muestran en qué documentos aparece cada código y con qué frecuencia. No usar esta función significa perder la mitad del valor del software.
• Olvidar el Atlas.ti en la bibliografía: Debes citar Atlas.ti 24 como software en tu lista de referencias: «ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH (2024). ATLAS.ti 24 [Software]. Berlin, Germany. https://atlasti.com»

Preguntas frecuentes sobre Atlas.ti 24 para TFG