Tenemos los datos, pero no los estamos usando.

El Government Analytics Handbook del Banco Mundial documenta algo incómodo: gobiernos que llevan 20 años predicando políticas basadas en evidencia gestionan su propia administración casi sin evidencia

Hace un tiempo me enviaron un libro publicado por el Banco Mundial en 2023, el que debería ser de lectura obligatoria para cualquier directivo público de la región: The Government Analytics Handbook: Leveraging Data to Strengthen Public Administration, editado por Daniel Rogger y Christian Schuster y publicado por el Banco Mundial. Son 785 páginas y 30 capítulos, lo relevante es que su lectura puede ser parcelada y dependiendo de las áreas de interés. Después de una revisión de su contenido y de la lectura de algunas de sus secciones, decidí pedirla a la IA destilar sus principales ideas y con eso me puse a hacer un paralelo respecto de lo que ocurre en nuestra región de América Latina.

Los autores del texto, llaman government analytics a algo bastante simple de enunciar, esto es, utilizar los datos que el Estado ya produce (sueldos de funcionarios públicos, compras públicas, presupuesto, expedientes y encuestas a funcionarios) para diagnosticar y mejorar el funcionamiento de la administración. No se trata de usar datos para diseñar políticas públicas hacia afuera, que es donde se ha concentrado casi toda la discusión sobre «datos para el desarrollo». Se trata de mirar el quehacer interno del sector público.

El libro plantea una idea interesante y muy potente, la administración pública no es esa caja negra incomprensible que muchos imaginan. Está llena de información. Cada trámite, cada pago de remuneraciones, cada licitación, cada expediente hoy por hoy, y dado los procesos de digitalización está dejando deja un rastro de datos. El problema es que esos registros se generan para apoyar la operación, pero muy poco para aprender. Convertir esos datos en herramienta para la gestión gestión requiere una decisión deliberada que casi ningún gobierno de la región ha tomado en serio.

La plata que estamos dejando sobre la mesa

El libro documenta con evidencia dura algunos ejemplos:

• En Rusia, la calidad de los funcionarios y sus organizaciones explica dos tercios de la variación en los costos de contratos de compras públicas; si los peores compradores pagaran lo mismo que el resto, el ahorro sería de unos diez mil millones de dólares al año.
• En Nigeria, mejorar la gestión de las organizaciones públicas en una unidad estandarizada aumenta en 32% la probabilidad de que un proyecto de infraestructura se complete.
• En Italia, reasignar a los mejores jefes a las oficinas más grandes elevaría la productividad en el procesamiento de beneficios sociales en al menos 7%.
• En Pakistán, asignar a los mejores recaudadores de impuestos su destinación preferida aumentaría la recaudación en 40%.

Ninguno de esos resultados se da producto de la compra de tecnología, sino más bien de gestionar mejor a las personas y los procesos, usando datos que ya existían.

De la función de producción al valor público

El aporte conceptual más útil del texto es ordenar todo esto con una función de producción de la administración pública. Esto es, el Estado toma insumos (personas, bienes, capital) y mediante procesos, sistemas y prácticas de gestión los conviertes en productos o servicios generan resultados para los ciudadanos.

Si esa cadena suena conocida, es porque es la misma lógica que Mark Moore instaló hace casi treinta años con su noción de valor público: el Estado no existe para producir trámites ni para ejecutar presupuesto, sino para generar resultados que la ciudadanía valora como salud, seguridad, educación, confianza. Moore nos dio, además, su famoso triángulo estratégico: para crear valor público se necesita definir el valor que se busca, contar con legitimidad y apoyo del entorno autorizante, y disponer de capacidad operativa para producirlo.

Durante décadas la literatura de valor público fue muy buena para el primer y el segundo vértice del triángulo —qué valor crear, cómo construir legitimidad y notablemente vaga en el tercero: la capacidad operativa quedaba como una caja negra que se daba por supuesta. El government analytics es, la caja de herramientas para abrir esa caja negra y medirla. Nos permite responder con datos preguntas que antes se contestaban con intuición.

Dicho de otra forma: no hay creación sostenible de valor público sin una máquina capaz de producirlo, y no hay mejora posible de la máquina sin medirla. La analítica gubernamental es el eslabón que conecta la gestión interna del Estado con el valor que los ciudadanos reciben en la ventanilla.

Los dos pilares de la transformación digital que solemos olvidar

Esto conecta directamente con la Transformación Digital del Estado. Recordemos que ese proceso, NO es digitalizar trámites ni comprar plataformas: es un cambio en el modelo de producción de valor público que descansa en dos pilares. El primero, servicios ciudadano-céntricos: diseñar la relación Estado-ciudadano desde la experiencia y las necesidades de las personas, no desde la lógica de producción de los servicios públicos. El segundo, políticas públicas basadas en evidencia: decidir con datos, no con corazonadas, y evaluar con datos lo que se decidió.

Veamos el primer pilar. Un servicio ciudadano-céntrico no es solo una interfaz amigable; detrás de cada trámite expedito hay funcionarios bien gestionados, procesos rediseñados y datos interoperando. El libro lo muestra con las tres familias de datos que propone integrar: i) datos administrativos te dicen cuánto cuesta y cuánto demora producir el servicio, ii) encuestas a funcionarios te dicen si los equipos que lo producen están gestionados, motivados y capacitados y, iii) evaluaciones externas, encuestas ciudadanas, mediciones de servicio, la encuesta de confianza de la OCDE te dicen si el ciudadano efectivamente recibe valor.

Y el segundo pilar tiene una ironía que el libro expone sin anestesia: gobiernos que llevan veinte años predicando políticas basadas en evidencia gestionan su propia administración prácticamente sin evidencia. Si la máquina que implementa es débil, la mejor política diseñada con la mejor evidencia fracasa igual, y el libro lo documenta con múltiples casos en el mundo.

Advertencias interesantes

El libro plantea algunas advertencias que resultan intresantes.

• La analítica de datos no reemplaza el juicio directivo, lo alimenta. Los datos generan, en palabras de los editores, mejores conversaciones sobre cómo mejorar la administración, no respuestas automáticas. El directivo público sigue estando al centro, triangulando lo que dicen los números con su conocimiento tácito del servicio. Esto exige competencias que nop siempres están presentes, consumir e interpretar datos, entendiendo sus límites y supuestos.

• El sobreuso de métricas tiene riesgos conocidos. El capítulo de Bridges y Woolcock advierte contra la dependencia excesiva de datos cuantitativos y propone una «batería balanceada» que proteja espacio para el juicio, la deliberación y lo cualitativo. Quienes vivieron la era de los indicadores de gestión con metas amarradas a incentivos saben exactamente de qué hablan: cuando la métrica se vuelve la meta, deja de medir (conocida como Ley de Goodhart). Y en clave de valor público, el riesgo es todavía mayor: optimizar lo medible puede destruir valor en lo que no se mide.

• La ética. Medir al Estado es, en buena parte, medir a sus trabajadores. El libro dedica un capítulo completo a la ética de recolectar datos sobre los propios funcionarios, un tema del que casi nadie habla y que en nuestros países, con marcos de protección de datos personales todavía en maduración, va a estallar tarde o temprano.

¿Y América Latina? Más cerca y más lejos de lo que parece

Lo primero que hay que decir es que la región no parte de cero, y el propio libro lo reconoce. El caso de Brasil que abre el texto es elocuente: un equipo del Ministerio de Economía proyectó la nómina y las pensiones de cada funcionario federal bajo el régimen vigente, cuantificó la catástrofe fiscal que venía, modeló escenarios alternativos y con eso el gobierno negoció y aprobó a tiempo un cambio legislativo. Eso es analítica gubernamental de frontera, hecha en la región, con datos administrativos propios. Chile aparece con la Encuesta Nacional de Funcionarios y mejoras en inducción de personal; Uruguay, con mejores prácticas de compras públicas.

Pero en muchos casos se trata de islas. Lo que el libro llama práctica sistemática, corresponde a unidades de analítica en el centro de gobierno y en cada organización relevante, métricas homologadas que permitan comparar entre servicios y países y una agenda sostenida en el tiempo, son escasos en la región. Y las razones son exactamente las que vengo machacando hace años a propósito de la Ley 21.180: presupuesto, capital humano e infraestructura de base.

«By conceiving of government’s electronic records as data in themselves, existing government records can be seen as a means of diagnosing and strengthening government administration.»Rogger, D. y Schuster, C. (eds.), The Government Analytics Handbook, Banco Mundial, 2023.

Pensemos en el caso chileno. Nuestra agenda de transformación digital con la Ley 21.180 como soporte legal, la que fue concebida precisamente sobre los dos pilares: trámites digitales centrados en el ciudadano e interoperabilidad de datos para mejores decisiones. La Secretaría de Gobierno Digital publica tableros de adopción de plataformas; el IMTD de la Universidad de Chile mide madurez digital de servicios y municipios. Es decir, datos hay. Pero cuando uno los revisa, lo hice en detalle en mi análisis predictivo de la Ley 21.180 encuentra los mismos síntomas que los planteamientos del texto:

• Métricas que miden adopción pero no uso,
• Indicadores que desaparecen sin explicación, y
• Cero evidencia de que alguien esté usando esos datos para gestionar.

El tablero existe como vitrina, no como herramienta de decisión. Esa es precisamente la diferencia entre tener datos y hacer government analytics: entre digitalizar el Estado y transformarlo para producir más valor público.

Algunas ideas que se podrían aplicar en la región

Traduciendo las recomendaciones del capítulo 3 del libro a nuestra realidad, me quedo con cinco líneas de acción concretas.

• Crear unidades de analítica gubernamental en el centro de gobierno —Hacienda, Presidencia o el órgano de servicio civil según el país, con mandato explícito de mirar la operación, no solo las políticas.

• Homologar métricas y variables. Hoy cada servicio, cada municipio y cada país mide lo mismo de manera distinta, lo que dificulta el benchmarking. La región tiene una ventaja que desaprovecha: veinte países con estructuras administrativas parecidas y un idioma común. Un esfuerzo regional de armonización vía organismos multilaterales como CLAD, CEPAL o BID, tendría retornos enormes.

• Potenciar a los directivos públicos que usan datos. De poco sirve el mejor tablero si el jefe de servicio no sabe leerlo o no tiene incentivos para actuar. Esto conecta con la profesionalización de la alta dirección pública, y con el tercer vértice del triángulo de Moore: sin capacidad operativa medida y gestionada, el valor público queda en el discurso.

• Partir por los datos que ya existen. remuneraciones, compras y presupuesto están digitalizados en casi todos nuestros países. Antes de embarcarse en el enésimo proyecto de plataforma, sacar provecho a lo que se tiene.

• Premiar la experimentación y hacerse cargo de la ética. Culturas administrativas que castigan todo error jamás van a innovar en analítica; y medir funcionarios sin reglas claras es una bomba de tiempo jurídica y laboral.

El mensaje de fondo del Handbook es:

«La revolución de los datos en el Estado no depende de comprar inteligencia artificial, ni de grandes desarrollo de plataformas.

La Transformación Digital que vale la pena no es la que digitaliza trámites, sino la que reconstruye la capacidad del Estado para producir valor público y decidir con evidencia.»

Información Complementaria

• El Libro – The Government Analytics Handbook: Leveraging Data to Strengthen Public Administration
• Otros elementos complementarios del libro ver aquí.