En tiempos de incertidumbre estructural y cuestionamiento o agotamiento de modelos, tanto la cooperación internacional como su aparato evaluativo atraviesan una fase de transición profunda. Este post esta dentro de la serie «Repensar la ayuda». Como analicé en «Liminalidad: oportunidad para reformular la ayuda» (Rodríguez Ariza, 2025a), nos encontramos en un momento liminal, en el sentido propuesto por Victor Turner: un umbral donde lo anterior se cuestiona, erosiona, agota o descompone sin que lo nuevo esté plenamente definido. Esta zona intermedia, más que un vacío, puede ser un campo fértil de reinvención. ¿Qué implica evaluar desde este umbral? ¿Qué horizontes se abren cuando las estructuras pierden su aura de inevitabilidad?

Una variable crítica en este escenario es la irrupción de la inteligencia artificial (IA) en el campo evaluativo. Su despliegue puede representar una palanca de renovación o, por el contrario, consolidar los sesgos y ritualismos de los modelos cuestionados o agotados. Evaluar desde el umbral exige también repensar el lugar de la IA en los procesos evaluativos, desde la generación de evidencia hasta la rendición de cuentas y la deliberación pública.

1. ¿Qué está en crisis? Erosión o desgaste de paradigmas

La evaluación dominante, anclada en la neutralidad tecnocrática, comienza a mostrar su cuestionamiento o agotamiento. Modelos centrados sobre todo en resultados cuantificables, estándares universales y lógicas verticales ya no responden a contextos de injusticia estructural ni a relaciones de poder desiguales. En «Evaluación y cooperación en tiempos de restricciones» (Rodríguez Ariza, 2025b), abordé cómo estas lógicas han colonizado el campo, desplazando el sentido público y deliberativo de la evaluación. La crisis no es solo metodológica y técnica: es ética, epistemológica y política.

Asimismo, como desarrollé en «Reiniciar el desarrollo» (Rodríguez Ariza, 2025c), esta crisis implica también una pérdida de legitimidad institucional. Las estructuras de ayuda se perciben rígidas, lejanas o desconectadas de las prioridades reales. En ese marco, la evaluación no puede seguir (a) siendo una herramienta que señala más los síntomas que las causas últimas u originarias, (b) centrada en aspectos más operativos y/o periféricos que estructurales. Debe dejar de ser un instrumento de verificación burocrática para transformarse en vehículo de reconstrucción de confianza, legitimidad y pertinencia social.

La IA se inserta aquí como catalizador ambiguo. Puede contribuir a la transparencia y eficiencia, pero también perpetuar automatismos, opacidad algorítmica o una “gobernanza sin sujeto”. Sin dirección crítica, podría reforzar una evaluación despolitizada, funcionalista y reduccionista.

2. Crítica estructural al sistema evaluativo

Una parte del sistema actual de evaluación funciona como un dispositivo simbólico más que como una herramienta transformadora. Autores como Michael Power (1997) en The Audit Society, y Dahler-Larsen (2011) en The Evaluation Society, han demostrado cómo las evaluaciones tienden a convertirse en rituales de rendición de cuentas, en algunos casos de gran rigor y calidad técnica, pero en muchas ocasiones sin utilidad real. Este ritualismo genera a menudo:

• Evaluaciones costosas, pero de baja utilidad práctica.
• Informes desconectados de la toma de decisiones.
• Poca participación significativa de actores clave.
• Reificación de lo cuantificable sobre lo relevante.

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