Al respecto, algunos autores han señalado que las autoridades colombianas carecen de capacidades para hacer rendir cuentas a las empresas que explotan este tipo de datos y han sugerido acciones que pueden implementarse para mejorar esas capacidades al menos desde el punto de vista jurídico, acciones que deberían promoverse con determinación, dado el uso generalizado de estas tecnologías (Newman Pont & Ángel Arango, 2019; Ospina Celis et al., 2020). Además, es necesario que se fortalezcan las capacidades tecnológicas y de investigación de las entidades públicas y privadas para prevenir ataques informáticos que busquen apoderarse de la información que administran los gobiernos, y en general, encontrar mejores maneras de proteger la información personal, directamente y a través de la regulación.
II. EL ROL DE LAS TECNOLOGÍAS DISRUPTIVAS EN LA FORMULACIÓN, IMPLEMENTACIÓN Y EVALUACIÓN DE POLÍTICAS PÚBLICAS
Además de tener efectos potenciales en los fines de la regulación y las políticas públicas, las tecnologías disruptivas también constituyen una nueva herramienta al servicio del Estado dentro del denominado ciclo de las políticas públicas (Departamento Nacional de Planeación, 2020b; Ordoñez-Matamoros et al., 2013, p. 86). En ese ciclo se distinguen a grandes rasgos las siguientes etapas: definición y entrada del problema en la agenda pública, formulación de alternativas y decisión, implementación y evaluación. Las tecnologías disruptivas proveen herramientas que el Estado puede usar en las distintas etapas del ciclo. Aunque Isaza y Zárate en su trabajo incluido en este tomo realizan un análisis detallado de las tecnologías como herramientas de la Administración pública, quisiera mencionar brevemente algunas de las maneras en que estas herramientas resultan útiles en las etapas mencionadas del ciclo de las políticas públicas.
El uso de grandes cantidades de datos y la posibilidad de acceder y analizar datos numéricos y de texto suministra nuevas herramientas para la identificación y definición de problemas públicos, así como para la determinación de su magnitud de maneras más precisas, y potencialmente más comprehensivas, y si se quiere, democráticas, en la medida en que es posible aumentar la participación del público en estos procesos. Estas herramientas brindan la posibilidad de obtener y analizar información de manera más expedita que otros métodos de recolección de información, como las encuestas u otros mecanismos de consulta pública (Pencheva et al., 2020). En épocas de crisis, como la pandemia actual, estas herramientas también proveen mecanismos para identificar a los afectados de maneras más eficientes (Pombo & González Alarcón, 2020).
La posibilidad de analizar datos no estructurados, por ejemplo, aquellos provenientes de redes sociales como Facebook y Twitter, o de procesos de consulta en línea, podrían brindar información sobre las preferencias de los ciudadanos que sirvan de insumo en la fase de formulación de alternativas y decisión. Un ejemplo de esta posibilidad es el análisis realizado por la Unidad de Científicos de Datos del Departamento de Planeación Nacional sobre las propuestas ciudadanas derivadas de la denominada Mesa de Conversación Nacional creada como consecuencia de las protestas sociales en noviembre de 2019 (Departamento Nacional de Planeación, 2020a). El uso de estos mecanismos de consulta y el análisis oportuno de sus resultados no solamente alimenta la toma de decisiones, sino que podría también aumentar la legitimidad de las decisiones adoptadas. El aumento de legitimidad dependerá, entre otras cosas, de qué tanto se tengan en cuenta consideraciones de igualdad como las discutidas en la sección anterior, así como de la transparencia y rendición de cuentas por parte del gobierno al usar estos mecanismos.
En esta etapa del ciclo las nuevas tecnologías también permitirían usar simulaciones y modelos predictivos para proyectar los resultados potenciales de diferentes alternativas de solución que posibiliten tomar decisiones con mayor soporte en la evidencia. Además, en algunos casos, por ejemplo tratándose de intervenciones que se basan en la tecnología como campañas informativas a través de mensajes de texto o de Internet, también sería posible implementar pilotos de intervenciones y conocer sus resultados de manera expedita usando variaciones en las intervenciones que se implementen de forma aleatoria entre la población beneficiaria, como ocurre actualmente en el sector privado (Thomke, 2020).
A pesar de las ventajas que traen las nuevas tecnologías para la etapa de formulación y decisión del ciclo de las políticas públicas, no debe perderse de vista la posibilidad de que la selección de alternativas y decisión estén completamente dominadas por la disponibilidad de datos o las posibilidades de interacción en línea, dejando de lado otras fuentes de información valiosas y relevantes. Tampoco puede dejarse a un lado la pregunta sobre quiénes acceden y efectivamente participan en estos procesos de apoyo a la toma de decisiones facilitados por las nuevas tecnologías, y los gobiernos deben adoptar medidas preventivas para promover y facilitar la participación de grupos que no tengan acceso y no estén representados.
Estas tecnologías proveen al gobierno de nuevas herramientas e instrumentos para la implementación de sus acciones, así como para su monitoreo en tiempo real (Pencheva et al., 2020; Valle-Cruz et al., 2020; Vogl et al., s. f.). Un buen ejemplo de estas herramientas es el uso de mecanismos de reconocimiento facial para combatir el crimen en las ciudades, o en el sector defensa en general como lo muestran Orozco y sus coautores en el trabajo aquí incluido, así como el uso de modelos predictivos para prevenir la deserción de estudiantes, la ocurrencia de enfermedades o la evasión de impuestos (West & Allen, 2020).
El uso de estas herramientas en la implementación de políticas públicas debe tener presente los retos relacionados con la rendición de cuentas de los algoritmos que se usen en la implementación de iniciativas públicas o como herramientas de la Administración pública (Busuioc, 2020). También, deben abordarse discusiones sobre la representatividad de una “burocracia” crecientemente automatizada y las reacciones ciudadanas frente a la denominada “burocracia algorítmica”, así como el impacto que pueda tener en el proceso democrático (Miller & Keiser, 2020). Por supuesto, también se debe reflexionar sobre los aspectos éticos de la Inteligencia Artificial en sentido más general (Iphofen & Kritikos, 2019; Wirtz & Müller, 2019), que incluyen preguntas sobre los valores y decisiones que se priorizan en la implementación de tecnologías automatizadas.
Finalmente, las tecnologías disruptivas tendrán un impacto relevante en la evaluación de las políticas, programas y proyectos públicos. La alta y permanente disponibilidad de datos permite obtener información para la medición de indicadores de manera más completa y oportuna, e incluso realizar mediciones que antes eran impensables (P. ej. niveles de desarrollo e interconectividad usando imágenes satelitales) (Rogge et al., 2017; York & Bamberger, 2020). Además, sería posible incorporar aspectos de la evaluación en todas las etapas del ciclo de las políticas públicas, para hacer un monitoreo y evaluación basado en resultados en tiempo real durante todo el ciclo (Pencheva et al., 2020; Valle-Cruz et al., 2020). Como se mencionó, en el caso de intervenciones sencillas basadas en tecnologías de la información (P. ej. mensajes de texto, diseño de páginas Web y campañas informativas, entre otras) es posible medir su impacto casi en tiempo real usando técnicas experimentales (Thomke, 2020).
No obstante los beneficios e innovaciones que traen las nuevas tecnologías para la evaluación de la regulación y las políticas públicas, un aspecto a prevenir en la etapa de evaluación es la posibilidad de favorecer la realización de algunas evaluaciones y enfocarse en algunas preguntas, solamente en razón a la disponibilidad de datos o a la aplicación de un método (como el experimental), y sin tener en cuenta la relevancia, pertinencia y utilidad de las preguntas de evaluación. Así mismo, un enfoque basado primordialmente en los datos podría dar lugar a la realización de evaluaciones desprovistas de teorías que expliquen el cambio generado por los programas evaluados (Valle-Cruz et al., 2020).
La discusión anterior esboza las distintas maneras en que el ciclo