El Gobierno invierte una parte muy
importante de sus recursos en la recopilación de cifras. Si estas cantidades
masivas de datos empiezan a ser usadas por nuestros funcionarios de manera sistemática, intensiva, descriptiva,
predictiva y prescriptiva; podríamos lograr la consolidación de un estado
inteligente que logre solucionar de manera efectiva las necesidades de la
población más necesitada.
Nuestro país es prolífico en la creación e institucionalización de
sistemas de información para todos los temas imaginables. Los siguientes son
apenas algunos ejemplos pero la lista es interminable: Sistema de Seguimiento a
Proyectos de Inversión (SPI), Sistema Unificado de Inversiones y Finanzas
Pública (SUIFP), Registro Único de Proveedores (RUP), Sitema de Seguimiento a
Metas de Gobierno (SISMEG), Sistema Integrado de Información Financiera (SIIF), Sistema de Identificación de Potenciales
Beneficiarios de Programa Sociales (SISBEN), Sistema de Información del Sector
Educativo (SISE) etc…etc.
De acuerdo con un estudio reciente de IBM
Institute for Business Value[1],
los funcionarios públicos alrededor del mundo dedican la mitad de su tiempo
diario al proceso de recopilar información y menos de un tercio a analizarla en
profundidad con el fin de generar insumos para la toma efectiva de decisiones.
La percepción de nuestros servidores públicos con respecto a esta
generación masiva de datos está alineada de las conclusiones del estudio de
IBM: la mayoría de su trabajo se resume en solicitar información, estructurar
bases y enviarlas para que alguien en la cadena jerárquica desarrolle una
secuencia de actividades similar a la de ellos. La pregunta lógica en este caso
es si una dedicación agregada tan masiva de recursos, soportaría un Analisis
Beneficio Costo (ABC), es decir si el costo de alimentar todos estos sistemas
es compensado por los beneficios generados por su utilización durante el
proceso de toma de decisiones públicas. Cuando se examinan algunas cifras
empieza a dudarse de la posibilidad de que esta evaluación arroje resultados
positivos. De acuerdo con la Corporación Excelencia en la Justicia el monto de
las pretensiones económicas contra el estado en los últimos cuatro años ha
oscilado entre 63.4 y 129.9 billones de
pesos, la Fiscalía General de la Nación estima que las pérdidas en el Distrito
Capital por cuenta del carrusel de la contratación podrían llegar a los dos
billones de pesos y de acuerdo con las directivas de la misma institución, el
monto del desfalco a la DIAN supera el billón de pesos. Lo complejo en todos
estos casos es que el Gobierno cuenta con información que le permitiría prevenir
este tipo de problemas si la utilizara de la manera apropiada.
Los principios de Government Analytics justamente buscan convertir al
Gobierno como un todo en una organización inteligente que tome decisiones
basadas en el análisis pormenorizado de la información, de manera que evite
cometer errores similares a los mencionados en el párrafo anterior, que lo conduzcan
a reducir la efectividad de sus intervenciones.
Government Analytics no es otra
cosa que la aplicación de técnicas analíticas (econometría, estadística,
optimización etc), durante el proceso de resolución de los asuntos de Estado.
Provee un marco para la toma de decisiones que ayuda a los Gobiernos a resolver
dificultades complejas, mejorar su desempeño y anticiparse a la ocurrencia de
los problemas administrando y balanceando de manera apropiada los riesgos que
le son propios.
En la actualidad Colombia posee más datos de los que necesita, pero aun
no los utiliza de la manera apropiada. Existe
un indicador denominado Índice de Visión Analítica (AVI), que
mide la capacidad de las organizaciones públicas para utilizar la analítica de
forma extendida y sistemática, y de promoverla como una habilidad o aptitud
empresarial. Al analizar con cabeza fría la situación del sector público
colombiano se puede decir que las Instituciones del Gobierno se circunscriben
apenas a revisar periódicamente los datos históricos para establecer si su
desempeño fue positivo o negativo. Sin embargo muy pocas o ninguna, utilizan
los datos de manera sistemática para alimentar modelos que les permitan
prevenir posibilidades de fraude, identificar riesgos de contratación, definir la
localización más efectiva de la fuerza pública etc. En las condiciones actuales
nuestro sector público puede ubicarse a lo sumo en el segundo nivel de cinco
posibles dentro del escalafón del indicador, es decir está muy lejos de ser
considerado inteligente a la luz de este modelo.
[1] Messatfa, H; Reyes, L; Schroeck, M.
(2010). El poder de la analítica en el sector público: cómo conseguir la
competencia analítica para acelerar los resultados. IBM Institute for Business Value.
