Con el objetivo de promover el alcance de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y la Agenda 2030, el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo- PNUD- y el Instituto Alan Turing proponen el uso de una herramienta tecnológica que permita a las autoridades colombianas priorizar acciones de política pública tras la emergencia ocasionada por el COVID-19.

La herramienta, denominada Inferencia de Prioridades de Política (IPP), mezcla teoría económica, economía del comportamiento, ciencia y tecnología para facilitar a los tomadores de decisión, la priorización del gasto público en clave de ODS. Fue desarrollada en una colaboración entre Omar Guerrero, investigador senior de University College London y del Instituto Alan Turing; y Gonzalo Castañeda, profesor del Centro de Investigación y Docencia Económica de México.

“Recientemente, los gobiernos de todo el mundo han tenido que destinar recursos sustanciales para combatir la pandemia de COVID-19, evitando que logren sus objetivos originales. En este contexto, el IPP puede usarse para mantener el curso a pesar de los retrocesos que pueda generar el virus”, explica Omar Guerrero.

Ante la contingencia por el COVID-19, la metodología busca aportar a los gobiernos insumos para la toma de decisiones que contribuyan al desarrollo sostenible al tiempo que enfrentan la emergencia sanitaria.  De esta manera será posible, por ejemplo, focalizar las áreas que requieren más inversión, determinar el monto de recursos, estimar el tiempo en que será factible alcanzar los resultados esperados, sin mayores limitantes.

De esta manera y mediante un modelo computacional, la herramienta replica los patrones históricos de indicadores que se han venido usando en política pública local.  Toma en cuenta sus niveles, velocidades y fluctuaciones y las aplica sobre las políticas públicas existentes. Con ello mide qué temas han recibido mayor prioridad y qué tan eficiente ha sido el uso de recursos asignados para evaluar si las metas de desarrollo son realistas o requieren un plan de trabajo a largo plazo identificando aceleradores y cuellos de botella.

Priorizar problemas para el máximo impacto es un enorme desafío para los gobiernos. La gama de opciones de políticas de desarrollo son innumerables, a menudo con ineficiencias imprevistas que no garantizan un buen uso de los recursos. Adicionalmente, existen complejas interdependencias entre las políticas que deben ser tomadas en cuenta (por ejemplo, la inversión en industrialización tiende a producir  resultados negativos para el medio ambiente, mientras que la inversión en el transporte público podría impulsar resultados en la educación debido a que más niños tienen acceso a la escuela).  El modelaje de estos escenarios complejos es exactamente el tipo de problema “perverso” en los que el PNUD y el Programa de Políticas Públicas de Turing se  han comprometido a trabajar con los hacedores de políticas de todo el mundo, y en los cuales los datos y la inteligencia artificial pueden tener un gran impacto.

“Los datos sobre gastos del gobierno llevarán esta tecnología a un nivel completamente nuevo y el IPP no solo se trata del gobierno, sino también de rendición de cuentas. Queremos llevar esta herramienta a las ONG porque les resultará útil para evaluar las acciones de los gobiernos y pueden verificar si se están dando prioridad a las políticas correctas”, agregó Guerrero.

Conoce más:

https://www.youtube.com/watch?v=XxJm_9hsAVM&feature=youtu.be