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Investigación

Decidir en silencio estadístico

Buena parte del mundo se gobierna sin datos confiables — censos ausentes, economías informales sin medir, indicadores que sencillamente no existen. Una herramienta de decisión honesta debe cargar ese silencio, no taparlo.

18 de febrero de 2025 · Enpath · 4 min de lectura

Toda herramienta seria de decisión descansa sobre un supuesto callado: que los datos existen. Para buena parte del mundo, no existen — o existen con vacíos y distorsiones lo bastante grandes para cambiar la respuesta.

Esto nos importa porque un sistema de inteligencia para decidir que trata datos delgados como terreno firme no es neutral. Está seguro y equivocado justo en los lugares que menos pueden permitírselo. Así que esta pieza mira en qué consiste el silencio, y qué hace un sistema honesto al respecto.

Cuánto falta en realidad

La magnitud del vacío está documentada, no es anecdótica. Los Indicadores de Desempeño Estadístico del Banco Mundial —que califican a los países por los datos que producen, difunden y usan— muestran una brecha persistente: los países de ingreso alto se agrupan cerca de la cima del índice, mientras muchos países de ingreso bajo y medio carecen de datos recientes para indicadores económicos y sociales básicos (World Bank SPI). Los propios informes de avance de la ONU sobre los Objetivos de Desarrollo Sostenible señalan una y otra vez que, para una parte grande de los indicadores, muchos países no tienen datos, o no tienen nada lo bastante reciente para guiarse (UN SDG progress reports).

Y el silencio no está solo en las oficinas de estadística de los países pobres. Sigue un patrón: cuanto menos formal, menos medido.

El punto ciego de la informalidad

La Organización Internacional del Trabajo estima que alrededor de dos mil millones de personas —unos seis de cada diez trabajadores en el mundo— trabajan en la economía informal (OIT, 2018). En América Latina la proporción ronda la mitad del empleo total; en partes de África y del sur de Asia es mucho mayor.

El trabajo informal es, casi por definición, trabajo que los datos administrativos no pueden ver. Un ministerio que planifica su política de empleo a partir de registros de nómina planifica para la minoría de trabajadores que puede observar. Cualquier sistema de IA entrenado o anclado en esos registros hereda el mismo punto ciego — y luego enuncia sus conclusiones con fluidez, como si la mayoría no observada no existiera.

Hasta la verdad de base se mueve

Las estadísticas fundamentales están menos asentadas de lo que parecen. El censo de 2018 de Colombia contó al inicio unos 44 millones de personas; tras revisar la cobertura, el DANE estimó la población real en más de 48 millones — una omisión de varios millones de personas que hubo que reconciliar mediante ajuste poscensal, con consecuencias reales para la asignación de recursos y de representación política (DANE, Censo 2018). El sistema estadístico de Colombia está entre los más sólidos de la región, y ese es el punto: si el número ancla de un sistema bien gestionado se puede mover en millones, la precisión de todo lo que se deriva de él es más blanda de lo que aparenta.

Historias similares existen en todos los continentes —disputas censales, PIB recalculados que cambian de dos dígitos, marcos muestrales de hace una década—. Nada de esto es escándalo. Es como se ve medir con honestidad una sociedad compleja.

Qué hace un sistema honesto con el silencio

La respuesta equivocada es la común: llenar el vacío con la mejor conjetura de un modelo y presentar el resultado con la misma seguridad que un dato medido. El silencio desaparece de la vista, y con él la capacidad de quien decide de sopesarlo.

Nos sujetamos a otro conjunto de reglas:

  1. El silencio es información. «No existe dato confiable para esto» es un hallazgo, enunciado con la misma claridad que cualquier cifra.
  2. Cada cifra lleva su fecha y su cobertura. Una encuesta de 2012 extrapolada a 2025 se marca exactamente como eso.
  3. Las estimaciones nunca se visten de mediciones. Los valores modelados se señalan, con lo que el modelo supuso.
  4. La incertidumbre debe llegar a la decisión. Si el dato podría estar equivocado lo suficiente para cambiar la respuesta, quien decide lo ve antes de decidir.

Una herramienta que sigue estas reglas sonará menos impresionante que otra que no las siga. Dirá «no lo sabemos» donde un competidor imprimiría un número. Creemos que es justo eso lo que la hace apta para decidir — porque quienes gobiernan en silencio estadístico merecen instrumentos que les digan dónde está de verdad el terreno, no instrumentos que pinten un piso sobre el vacío.

Fuentes