Nueva York, 27 de mayo de 2020 - Para ayudar a los tomadores de decisión a priorizar el gasto público en su camino a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) -  sobre todo cuando nuevos desafíos se ciernen en el horizonte – un enfoque que usa inteligencia artificial denominado Prioridad Política de Inferencia (PPI) ha sido desarrollado como una colaboración entre investigadores en el Reino Unido y México con el apoyo del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) y el Instituto Alan Turing.

El PPI es un enfoque con una mezcla única de teoría económica, economía del comportamiento, ciencia y tecnología, que tiene como fin  apoyar a los gobiernos en la determinación de las prioridades presupuestarias para lograr objetivos nacionales de desarrollo. ¿Cuánto tiempo llevará alcanzar los objetivos de desarrollo dada la trayectoria actual? ¿Qué tan factibles son los objetivos que se han establecido? ¿Qué áreas de política pueden acelerar el progreso hacia los ODS? Estas son solo algunas de las preguntas para las cuales el PPI puede proporcionar respuestas basadas en evidencia.

“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 PPI puede usarse para mantener el curso a pesar de los retrocesos que pueda generar el virus”, explica Omar Guerrero, del ESRC/Turing del Colegio Universitario de Londres.

La herramienta ha sido empleada en dos países de América Latina a través del PNUD con la ambición de usarlo aún más en la región y llevarla otras. El Instituto Turing publicó una historia de impacto que detalla este nuevo instrumento, el cual tiene el potencial de impulsar la eficacia del desarrollo sostenible respaldada por el gobierno en beneficio de mil millones de personas y el planeta. PPI se basa en un modelo computacional conductual, teniendo en cuenta el proceso de aprendizaje de los funcionarios públicos, los problemas de coordinación, la información incompleta y los mecanismos imperfectos de monitoreo gubernamental.

“La herramienta tiene el potencial de proveer a los gobiernos con información concreta sobre la forma de aumentar la eficacia del gasto público y acelerar el logro de los objetivos de desarrollo” afirma Annabelle Sulmont, Coordinadora de Proyecto de Políticas Públicas del PNUD en México. "El modelo también proporciona un lenguaje común que permite su implementación en otras partes del mundo y facilita compartir y comparar resultados entre regiones y países".

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 despilfarran recursos. Y, sobre todo, 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 PPI 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.

Enlace a la animación: https://youtu.be/XxJm_9hsAVM

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The Alan Turing Institute
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Vanessa Hidalgo
Asesora Regional de Comunicaciones Estratégicas
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