El Instituto Alan Turing, con el apoyo del Programa de Las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), comenzó a probar un sistema de simulación computacional que busca ayudar a los gobiernos del mundo a avanzar hacia un desarrollo sustentable, con miras a reducir múltiples desigualdades que van desde la pobreza, el hambre y la falta de acceso a la salud hasta problemas de sustentabilidad e inequidad de género.
El modelo, denominado Inferencia de Prioridad de Política (PPI, por sus siglas en inglés), se nutre con datos oficiales de gobierno y, en función de ellos, sugiere las políticas que se deberían implementar para lograr promover la prosperidad. El sistema está modelado teniendo en cuenta teoría económica y de comportamiento, entre otras cuestiones.
El sistema inteligente busca propiciar el alcance de los llamados Objetivos de Desarrollo Sustentable o Sostenible (ODS), planteados como objetivo por las Naciones Unidas, para 2030.
La ONU define el desarrollo sostenible o sustentable como la satisfacción de “las necesidades de la generación presente sin comprometer la capacidad de las generaciones futuras para satisfacer sus propias necesidades”.
El progreso hacia los 17 ODS se analiza mediante la recopilación de datos de 231 indicadores de desarrollo (DI, por sus siglas en inglés). La idea es procesar toda esa información y en función de eso sugerir las mejores acciones a realizar, teniendo en cuenta los recursos requeridos y los tiempos de implementación. .
La iniciativa surgió de una colaboración entre investigadores en el Reino Unido y México, la cual contó con el apoyo del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) y el Instituto Alan Turing, cuya sede central está en Inglaterra.
“El programa de Políticas Públicas del Instituto Alan Turing está comprometido a trabajar con los responsables políticos de todo el mundo en la innovación política basada en datos para abordar problemas como este. Una parte integral del programa es un proyecto liderado por el miembro de ESRC-Turing, Omar Guerrero, con su socio investigador, el profesor Gonzalo Castañeda, del Centro de Investigación y Docencia en Economía de México. Juntos, han desarrollado un conjunto de herramientas analíticas que pueden modelar con éxito el impacto de una variedad de decisiones políticas en los indicadores de desarrollo”, se menciona en el sitio del Instituto, donde se dan detalles de este proyecto.
Algunos gobiernos de América Latina ya comenzaron a adoptar esta tecnología. La gran variedad de indicadores y dimensiones que hay que tener en cuenta hacen necesario recurrir a modelos computaciones para poder contemplar, de manera exhaustiva, las consecuencias e incidencias que cada acción puede tener.
Así como algunas industrias pueden ser favorables para crear gran cantidad de empleos también hay que tener en cuenta si generan daños nocivos en el ambiente, por citar un ejemplo. Todas estas cuestiones son abordadas desde esta tecnología que implica el procesamiento de grandes volúmenes de información, o big data.
El sistema Inferencia de Prioridad de Políticas se basa en un modelo computacional conductual que tiene en cuenta las acciones de los funcionarios públicos, los problemas de coordinación, la información incompleta y los mecanismos imperfectos de monitoreo gubernamental que pueda haber.
En este sistema se combina teoría económica, economía del comportamiento, ciencia de redes y modelado basado en agentes. Es decir, permite la simulación de acciones e interacciones de individuos dentro de un entorno para determinar qué efectos producen en el sistema.
Los datos que nutren el modelo incluyen indicadores del país que se analiza y cómo cambiaron a lo largo de los años, así como objetivos específicos de política gubernamental en relación a esos indicadores, la calidad de monitoreo gubernamental del gasto y la calidad del estado de derecho del país.
A partir de esa información, el modelo puede inferir los recursos que el país asignó históricamente para combatir la iniquidad y así puede evaluar la conexión de los ODS con los indicadores. Puede ver cuáles fueron las políticas más efectivas y menos efectivas en razón de esos criterios. Este tipo de análisis permite ver cómo optimizar recursos o crear estrategias más eficientes.
La herramienta se está probando en México y Uruguay. Luego la comenzará a utilizar Colombia y el Departamento de Desarrollo Internacional del Reino Unido también se mostró interesado en este proyecto, según se menciona en un artículo del MIT Technology Review.
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