América Latina produce evidencia; usarla es otra cosa

Hay una pregunta que casi nadie hace sobre la evidencia en América Latina, porque la respuesta incomoda: no es si la región la produce —la produce—, sino si llega a las decisiones. Colombia creó SINERGIA en 1994, uno de los sistemas de seguimiento y evaluación más antiguos del mundo en operación continua. México evaluó Progresa con diseño experimental desde 1997 y fundó el estándar mundial de evaluación de programas sociales. Chile conectó la evaluación al presupuesto desde Hacienda. Y sin embargo: los informes que esos sistemas producen rara vez cambian un presupuesto, rediseñan un programa o terminan uno que no funciona.

Nuestro informe de abril ordena ese diagnóstico con una herramienta simple: la escalera de madurez.

Cuatro niveles, un eslabón roto

Nivel 1, datos: estadísticas confiables y registros administrativos utilizables. Nivel 2, seguimiento: indicadores, metas, tableros. Nivel 3, evaluación: evaluaciones independientes con presupuesto y métodos públicos. Nivel 4, uso: los resultados cambian decisiones — y el que decide responde por lo que hace con la evidencia.

La región avanzó con solidez hasta el nivel 3. La medición del BID sobre gestión orientada a resultados lo confirma: Brasil, Chile, Colombia y México mantienen capacidades consolidadas, con Chile (4,1 sobre 5) y México (4,0) a la cabeza. El eslabón roto es el nivel 4 — y tiene una prueba incómoda que cualquier entidad puede aplicarse: ¿puede citar tres decisiones de los últimos dos años que cambiaron por resultados de evaluación? Si la respuesta es un silencio o un ejemplo protocolario, el sistema opera en nivel 3.

La confianza no acompaña a la infraestructura

Mientras la maquinaria técnica maduraba, la razón última de decidir bien se deterioraba: según la OCDE, la confianza en el gobierno nacional en la región cayó de 43 % en 2008 a 36,3 % en 2022. Producir evidencia sin usarla visiblemente no repara esa confianza — la evidencia que no se traduce en mejoras que la gente sienta es, para el ciudadano, indistinguible de la que no existe.

Y hay una advertencia institucional que el continente conoce bien: los sistemas de evidencia son políticamente reversibles. Lo que tardó décadas en construirse puede desmontarse en meses. Su protección no puede descansar solo en el prestigio técnico.

Qué hicieron los que resolvieron el eslabón

Las referencias externas no empezaron por comprar tecnología; empezaron por asignar responsabilidad sobre preguntas y respuestas. Estados Unidos convirtió el uso en obligación organizacional con su ley de evidencia de 2019: cada agencia debe tener una agenda de aprendizaje —qué preguntas necesita responder— y un responsable de evaluación. El Reino Unido creó intermediarios dedicados —los What Works Centres— que traducen la literatura a recomendaciones que un alcalde o un maestro pueden usar. La OCDE, al comparar países, encontró las tres piezas comunes de los que mejor usan la evidencia: obligación de evaluar, estándares públicos de calidad y mecanismos formales de respuesta a las evaluaciones.

Nada de eso es caro. Una regla de respuesta obligatoria —toda evaluación exige respuesta escrita y pública del responsable: qué acepta, qué rechaza, qué cambiará— cuesta un acto administrativo y transforma el inventario de informes en una conversación con consecuencias.

Por qué importa

Esta agenda es la base de todo lo demás que publicamos. La inteligencia artificial aplicada al gobierno es, en el fondo, una promesa de mejores decisiones; sin el eslabón del uso, será un amplificador de la brecha existente — más oferta de evidencia, la misma demanda. Los países que lleguen a la IA con la cadena de decisión reparada obtendrán resultados; los demás automatizarán su statu quo.

Para un ministerio de hacienda o de planeación, la decisión concreta es qué mecanismo conecta los resultados de evaluación con el ciclo presupuestal. Para un ministerio sectorial, qué cinco preguntas de su agenda merecen respuesta con evaluación antes de escalar o terminar programas. Para cualquier entidad que considere IA: si su organización no usa la evidencia que ya produce, ningún modelo va a arreglarlo — lo va a acelerar.

El documento completo —con su metodología, sus fuentes y sus limitaciones— está disponible en el PDF descargable de esta página.