Del poder a los indicadores, de las instituciones a las personas: por qué el verdadero desafío del desarrollo es transformar conocimiento en acción colectiva.

Hay algo desconcertante en el mundo del desarrollo. Nunca hemos tenido tantas estrategias, evaluaciones, indicadores, teorías del cambio y herramientas para gestionar conocimiento. Sin embargo, seguimos encontrándonos con problemas extraordinariamente parecidos: instituciones que no colaboran, recomendaciones que nadie utiliza, proyectos que desaparecen cuando termina la financiación y organizaciones que aprenden repetidamente las mismas lecciones.

¿Y si nuestro principal problema no fuera la falta de conocimiento, sino nuestra limitada capacidad colectiva para convertirlo en decisiones y transformaciones sostenidas?

Esta pregunta conecta buena parte de las preocupaciones que han recorrido TripleAD: desarrollo, instituciones, poder, coordinación, complejidad, evaluación, aprendizaje e inteligencia artificial.

Del desarrollo que queremos al poder para decidirlo

Toda intervención comienza con una decisión política: qué consideramos desarrollo, para quién y quién tiene derecho a definirlo.

Las tradiciones liberales y neoclásicas destacan mercados, incentivos y eficiencia. Sen (1999), desde el enfoque de las capacidades, amplía el horizonte hacia las libertades reales. Fraser (2008), desde la teoría crítica feminista, incorpora distribución, reconocimiento y representación.

No basta, por tanto, con medir recursos o cobertura. Importa quién accede, quién queda excluido y quién decide qué constituye progreso.

Lukes (2005), desde la teoría crítica del poder, y Freire (1970), desde la pedagogía emancipadora, recuerdan que el poder también determina qué preguntas pueden formularse y qué voces son reconocidas.

Participar no significa solamente ser escuchado, sino poder influir en las decisiones.

Esta distinción es fundamental para la evaluación: los indicadores no son instrumentos completamente neutrales. Reflejan decisiones sobre qué resultados merecen atención y qué dimensiones del cambio permanecen invisibles.

De las instituciones a la colaboración

North (1990), desde la economía institucional, mostró la importancia de las reglas e incentivos. Ostrom (1990), desde la gobernanza policéntrica, demostró que la cooperación puede organizarse mediante instituciones compartidas, más allá de la dicotomía entre mercado y Estado.

Ambas perspectivas cuestionan nuestra tendencia a atribuir cualquier dificultad institucional a una supuesta falta de capacidades.

A veces las personas saben perfectamente qué deberían hacer. El problema es que el sistema les recompensa por hacer otra cosa.

El Banco Mundial (World Bank, 2017) identifica compromiso, coordinación y cooperación como funciones fundamentales de la gobernanza. Kania y Kramer (2011), mediante el concepto de collective impact, destacan agendas comunes, medición compartida y estructuras de colaboración.

Pero seguimos pretendiendo obtener resultados colectivos mediante presupuestos, responsabilidades e indicadores individuales.

Quizás necesitemos evaluar no solamente lo que consigue cada organización, sino lo que las organizaciones consiguen —o impiden— conjuntamente.

La colaboración no debería ser únicamente una actividad que organizamos, sino una capacidad institucional que desarrollamos y evaluamos.

De la estrategia a la complejidad

Meadows (2008) nos enseñó a comprender los sistemas mediante relaciones, interdependencias y retroalimentaciones. Pawson y Tilley (1997), con la evaluación realista, conectaron contextos, mecanismos y resultados. Andrews et al. (2017) propusieron reformas basadas en problemas concretos, experimentación y adaptación.

Estas perspectivas, políticamente transversales, cuestionan nuestra confianza excesiva en la planificación lineal.

Una teoría del cambio debería ser una hipótesis revisable, no una promesa contractual sobre el comportamiento de la sociedad.

Y el seguimiento debería detectar cuándo necesitamos modificarla, no solamente cuándo se retrasa una actividad.

Esto exige pasar de una gestión centrada exclusivamente en verificar la ejecución a otra capaz de interpretar los cambios del contexto, reconocer efectos inesperados y adaptar las intervenciones.

La planificación continúa siendo necesaria. Lo que debemos abandonar es la ilusión de que planificar equivale a controlar.

De los resultados al aprendizaje

La gestión basada en resultados, asociada históricamente al gerencialismo público y adoptada por gobiernos de distintas orientaciones políticas, ha fortalecido la rendición de cuentas. Pero también puede convertir los indicadores en fines.

Campbell (1976) advirtió sobre las distorsiones que aparecen cuando las medidas cuantitativas adquieren un peso excesivo en las decisiones. Argyris y Schön (1978) distinguieron entre corregir errores dentro de las reglas existentes y cuestionar los supuestos que los producen.

Esta distinción resulta esencial: una organización puede mejorar continuamente sus procedimientos sin preguntarse si está haciendo lo correcto.

Patton (2008) situó el uso en el centro de la evaluación; Cronbach et al. (1980), el aprendizaje social; y House y Howe (1999), la deliberación democrática. Los criterios del CAD-OCDE aportan un marco para juzgar pertinencia, coherencia, eficacia, eficiencia, impacto y sostenibilidad (OECD, 2019).

Pero una evaluación metodológicamente excelente que no modifica ninguna decisión puede tener menos influencia práctica que una evaluación más modesta que transforma una política o una práctica.

Esto no significa sacrificar el rigor en nombre de la utilización. Significa reconocer que calidad metodológica, legitimidad, relevancia y uso son dimensiones complementarias.

Nonaka y Takeuchi (1995) y Wenger (1998) recuerdan, además, que el conocimiento reside también en experiencias, relaciones y comunidades de práctica.

Gestionarlo no consiste simplemente en almacenar documentos, sino en facilitar que el conocimiento circule, se interprete y transforme decisiones.

Una lección aprendida que nunca modifica una práctica quizás sea una lección documentada. Pero difícilmente podemos considerarla una lección institucionalmente aprendida.

La inteligencia artificial y la paradoja del conocimiento

La inteligencia artificial puede multiplicar nuestras capacidades analíticas, reducir costes de procesamiento y ampliar el acceso al conocimiento. También puede concentrar poder, reproducir sesgos y automatizar respuestas a preguntas equivocadas.

Su gobernanza enfrenta perspectivas liberales centradas en innovación y competencia, socialdemócratas orientadas a derechos y regulación, y críticas preocupadas por desigualdades y dependencia tecnológica.

La IA no elimina la necesidad de métodos rigurosos. Hace todavía más importantes el juicio, la deliberación, la legitimidad y la responsabilidad humana.

La cuestión no es solamente cuánto conocimiento podemos producir, sino quién puede cuestionarlo, interpretarlo y decidir qué hacer con él.

Una organización que utiliza inteligencia artificial para producir informes más rápidamente sin transformar sus mecanismos de decisión puede acabar siendo más eficiente sin aprender prácticamente nada.

Una propuesta: evaluar nuestra capacidad de cambiar

Propongo integrar estas tradiciones mediante una idea: la capacidad de transformación evaluativa, entendida como la capacidad colectiva de convertir conocimiento en decisiones legítimas y estas en cambios sostenidos.

Esta capacidad comprendería cinco dimensiones interdependientes:

• Epistémica: producir, contrastar e interpretar conocimiento relevante.
• Deliberativa: incorporar distintas perspectivas y construir juicios legítimos.
• Institucional: disponer de reglas, incentivos, recursos y autoridad para actuar.
• Colaborativa: coordinar actores, compartir responsabilidades y generar resultados colectivos.
• Adaptativa: revisar supuestos, modificar estrategias e institucionalizar aprendizajes.

No se trata de presentar estas dimensiones como una teoría enteramente nueva, sino de conectar aportaciones que frecuentemente permanecen separadas.

Desde las grandes decisiones estratégicas hasta el último indicador, presupuesto o reunión, deberíamos preguntarnos qué conocimiento producimos, quién puede utilizarlo y qué cambia realmente.

Meyer y Rowan (1977) mostraron cómo las organizaciones pueden adoptar estructuras formales legitimadas sin transformar necesariamente sus prácticas cotidianas.

Quizás ahí resida nuestra mayor contradicción.

Hemos construido organizaciones extraordinariamente capaces de demostrar que aprenden.

Ahora necesitamos organizaciones capaces de demostrar que cambian.

Y el elefante que lleva años ocupando nuestra sala de reuniones probablemente estaría de acuerdo.

Aunque antes habría que incluirlo en el próximo taller de coordinación.

Referencias bibliográficas

Andrews, M., Pritchett, L., & Woolcock, M. (2017). Building state capability: Evidence, analysis, action. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780198747482.001.0001

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Cronbach, L. J., Ambron, S. R., Dornbusch, S. M., Hess, R. D., Hornik, R. C., Phillips, D. C., Walker, D. F., & Weiner, S. S. (1980). Toward reform of program evaluation: Aims, methods, and institutional arrangements. Jossey-Bass.

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