¿De qué sirve producir evidencia si no llega a las decisiones?

Por Julia D' Agostino, asociada de P&I

Quizás uno de los desafíos para fortalecer las capacidades estatales no sea solamente producir más evidencia, sino construir las condiciones para que esa evidencia pueda circular, conectarse, ser interpretada y efectivamente utilizada.

Esto supone pensar simultáneamente en tres dimensiones que muchas veces se abordan por separado: la infraestructura de datos, los procesos de producción y uso de evidencia, y las capacidades de las personas que trabajan en el Estado.

En el Estado nacional argentino existe una creciente demanda por contar con evidencia para informar las políticas públicas. Se solicitan informes, se construyen indicadores, se desarrollan sistemas de información y se invierten recursos importantes en generar y mantener bases de datos.

Pero hay una pregunta que pocas veces nos hacemos: ¿qué sucede con toda esa información cuando llega el momento de tomar decisiones?

Una primera tensión aparece allí. Producimos evidencia, pero no siempre logramos que esa evidencia llegue a las mesas donde se definen prioridades, se asignan recursos o se diseñan nuevas intervenciones. Muchas veces, los informes quedan circunscriptos a los equipos técnicos que los producen, o llegan a las instancias de decisión transformados en breves resúmenes que pierden parte de la riqueza y complejidad del análisis original.

Y quizás el problema no sea solamente de socialización y de comunicación.

Cuando los datos empiezan a conversar

Durante los últimos años también se avanzó en una dimensión fundamental: la posibilidad de integrar y conectar información que antes se encontraba fragmentada.

El Sistema Social (SISOC) del Ministerio de Capital Humano del gobierno argentino es un ejemplo de este tipo de avance: permite poner en diálogo distintas bases de datos y construir una mirada más integrada sobre información que atraviesa programas y políticas públicas. Con el objetivo de centralizar la información de programas sociales en Argentina, SISOC busca avanzar desde un esquema asistencialista y fragmentado hacia una gestión basada en datos integrados y análisis en tiempo real. La plataforma se desarrolló con recursos y equipos propios del ministerio, y se implementó con la ayuda de organizaciones sociales y actores territoriales para evitar conflictos. El SISOC incorpora herramientas de inteligencia artificial para detectar inconsistencias, prevenir fraudes y generar alertas tempranas, lo que permite una mejor trazabilidad de las políticas sociales y una gestión más eficiente. 

Esto es importante porque la interoperabilidad no es solamente una cuestión técnica. Cuando los sistemas pueden conectarse, aparecen nuevas posibilidades para verificar información, identificar inconsistencias, cruzar variables y comprender fenómenos que atraviesan más de un programa o área de gobierno. Pero resolver la posibilidad de que los datos conversen no resuelve, por sí solo, el problema de cómo convertir esos datos en conocimiento útil.

La pregunta cambia.

Ya no se trata solamente de si las bases de datos pueden dialogar, sino de qué capacidad tenemos para interpretar aquello que ese diálogo produce.

Integrar información requiere criterios comunes, calidad en los registros, capacidad para analizar datos y, también, equipos capaces de formular buenas preguntas sobre aquello que los datos pueden —y no pueden— decirnos.

En otras palabras: tener información integrada no equivale automáticamente a tener evidencia útil para decidir.

Y esto también plantea una cuestión sobre cómo entendemos la inversión pública. No alcanza con invertir en la creación y conexión de bases de datos. También necesitamos invertir en su calidad, en los procesos que permiten producir evidencia a partir de ellas y, sobre todo, en las capacidades necesarias para analizarlas y utilizarlas.

La infraestructura invisible: las personas

Aquí aparece otra dimensión que a veces queda fuera de la discusión: las personas que hacen posible que todo esto funcione.

Construir sistemas de información, analizar datos, evaluar programas, producir evidencia y traducirla en insumos útiles para quienes toman decisiones requiere perfiles profesionales especializados.

No se trata solamente de incorporar personas que sepan utilizar herramientas técnicas como bases de datos, gestión de variables e inteligencia artificial. Se necesitan equipos capaces de comprender problemas complejos, formular buenas preguntas, interpretar información, reconocer sus límites y traducir hallazgos en conocimiento accionable.

Sin embargo, el Estado enfrenta un desafío importante para atraer y sostener esos perfiles.

Las remuneraciones muchas veces están poco alineadas con las capacidades y responsabilidades requeridas. Esto vuelve menos competitiva la oferta laboral estatal frente a otras oportunidades profesionales y puede limitar el universo de personas dispuestas a incorporarse y permanecer en estos equipos.

Y cuando la capacidad de atraer talento disminuye, también puede reducirse la capacidad del Estado para producir y utilizar evidencia de calidad y relevante para informar las políticas públicas.

El costo de empezar de nuevo

A esto se suma la rotación de los equipos profesionales asociada a los cambios de gestión. Cada cambio puede implicar nuevas prioridades, nuevas estructuras y nuevos equipos. Pero cuando la rotación es muy alta, el Estado también pierde algo menos visible: conocimiento acumulado.

Se pierde memoria institucional, conocimiento sobre cómo fueron construidos los sistemas, por qué se tomaron determinadas decisiones, qué problemas aparecieron en el camino y qué aprendizajes dejaron experiencias anteriores.

Entonces aparece una paradoja: invertimos en producir información y desarrollar sistemas, pero podemos perder las capacidades necesarias para interpretarlos y aprovecharlos justamente cuando más los necesitamos. Porque contar con mejores datos no garantiza mejores decisiones.

Tampoco alcanza con tener excelentes profesionales si no cuentan con sistemas que les permitan trabajar con información integrada y confiable.

Y producir evidencia rigurosa pierde buena parte de su potencial si esa evidencia no encuentra los canales, los tiempos y los espacios adecuados para dialogar con quienes toman decisiones.

Quizás más que preguntarnos qué evidencia necesitamos producir, nuestro desafío sea identificar y trabajar sobre qué necesitamos cambiar para que la evidencia que ya producimos pueda convertirse en conocimiento útil para decidir. Así podremos contribuir a que el Estado sea capaz de conservar, conectar y aprender de ese conocimiento para informar decisiones y acciones.