¿Cómo saber si un programa público funciona? Datos, IA y evidencia para fundamentar la gestión

Panel:

- Paula Darville, Master en Economía (NYU) - Exjefa de la División de Control de Gestión Pública de la Dirección de Presupuestos (DIPRES).

- Matías Cociña, Doctor en Sociología (UW-Madison) - Exjefe de la División de Observatorio Social, Subsecretaría de Evaluación Social, Ministerio de Desarrollo Social y Familia.

- [Tercer panelista por confirmar], Experto en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Modera: Gabriel Duarte Zúñiga, Magíster en Economía y Políticas Públicas (UAI).

Entre lo que un programa público se propone, la forma en que se implementa y los criterios con que finalmente se evalúa suele haber una distancia. Acortarla depende de la información disponible, que a menudo está repartida en distintos sistemas y registros. Junto con ordenar lo que ya existe, hay preguntas que solo pueden responderse produciendo información nueva sobre cómo está funcionando un programa, a quiénes está llegando o qué diferencias aparecen entre territorios. Y todo esto ocurre frente a un sistema de evaluación exigente, que desde 1997 contempla una línea a cargo de paneles externos y hoy suma monitoreo anual, evaluaciones ex ante y evaluaciones ex post.

La evaluación de programas ha desarrollado criterios precisos para determinar si una iniciativa alcanzó lo que se propuso. Esos criterios, sin embargo, operan sobre la información que el programa logró dejar registrada. Ahí se vuelve decisivo el oficio de construir información social, porque detrás de cada indicador hay decisiones sobre qué se mide y cómo, y de esas decisiones depende que el dato permita después comparar períodos o identificar diferencias entre comunas. Un dato construido con ese cuidado sirve tanto para conducir el programa como para responder cuando llega la evaluación.

Es en esa construcción donde la ciencia de datos y la inteligencia artificial amplían el terreno de lo posible. Permiten trabajar con volúmenes e información que antes quedaban fuera de alcance, como el texto de miles de informes o registros de varios sistemas a la vez, y hacerlo con la frecuencia que exige la gestión cotidiana. Aprovechar esa capacidad supone decidir qué tipo de evidencia se quiere construir, cómo se complementa con las evaluaciones formales y con qué datos, capacidades y resguardos se cuenta para aplicarla.

Esas son las tres miradas que reúne el panel. El interés está puesto menos en la rendición de cuentas que en la posibilidad de observar un programa mientras ocurre, corregir a tiempo y llegar después a la evaluación con fundamentos construidos a lo largo del proceso.

Dirigido a: funcionarias y funcionarios de ministerios, servicios públicos y municipios que diseñan, gestionan, evalúan o deben fundamentar iniciativas públicas, y profesionales de centros de estudio, consultoras, fundaciones y organizaciones dedicadas al análisis de políticas públicas.

Invita: Diplomado en Herramientas de Inteligencia Artificial para Políticas Públicas - GobLab UAI