¿Cómo promover datos valiosos, accesibles y responsables?

Conclusiones del conversatorio con actores de los sectores público y privado relacionados con el ecosistema de datos

Natalia González Alarcón, Uma Kalkar, Stefaan Verhulst

An English language version of this blog is available here

En noviembre de 2022, la División de Innovación para Servir al Ciudadano del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y The GovLab, desarrollaron un evento sobre modelos innovadores de acceso a datos, colaboración y formulación de políticas en esta materia. Esto, como parte de la iniciativa Datos+, para fortalecer el ecosistema regional de datos. A continuación, se presenta un resumen de las intervenciones desarrolladas durante el evento y siete conclusiones que de ahí se desprenden.

Los datos se han convertido en un recurso fundamental y un activo estratégico para la sociedad. Sin embargo, el potencial de los datos depende del abordaje de las asimetrías generadas entre los dueños de los datos y quienes se beneficiarían de ellos. Por ello, es necesario promover métodos y prácticas de gestión de flujos de datos valiosos, accesibles y responsables, como lo son las colaboraciones de datos (data collaboratives), fideicomisos de datos (data trusts) y otros enfoques de vanguardia.

El pasado 29 de noviembre, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y The Governance Lab (The GovLab) reunieron a expertos multisectoriales para discutir sobre políticas, innovación, prácticas de acceso, colaboración, intercambio, uso y reuso de datos.

La conferencia se desarrolló en dos paneles, uno desde la perspectiva del sector público y el siguiente desde la del sector privado, en donde se exploraron modelos operativos de datos y se compartieron ejemplos prácticos de cómo el sector público puede aprovechar las experiencias del privado sobre el uso de los datos y mejorar así sus procesos de toma de decisiones. Además, este espacio sirvió para revisar cómo estas experiencias aportan insumos para la generación, o fortalecimiento, de posibles marcos normativos que pueden favorecer la aparición de dichos modelos colaborativos.

Al finalizar los paneles, equipos de los departamentos del BID de Infraestructura, Innovación y Salud participaron en un taller práctico para desarrollar formas de introducir y mejorar modelos de colaboración de datos. Estas sesiones fueron facilitadas por algunos de los panelistas quienes dirigieron las conversaciones hacia la exploración de colaboración e innovación de datos y a debatir recomendaciones para una mejor ejecución de sus estrategias.

Panel 1: Modelos emergentes de política de datos

Panelistas

• Dominique Duval-Diop, Jefa Adjunta de Ciencia de Datos de la Oficina de Ciencia y Tecnológica de EE.UU.
• Peter Fatelnig, Ministro Consejero de Política Pública en Economía Digital de la Delegación de la UE en EE.UU.
• Hyejeong Lim, Senior Manager de la Agencia Nacional de la Sociedad de la Información de Corea
• Luisa Medina, Subdirectora de Fortalecimiento de Capacidades Públicas Digitales del Ministerio TICs de Colombia

Panel 2: Modelos operativos innovadores desde un enfoque sectorial

Panelistas

• Matt Gee, Presidente de BrightHive
• Alex Hutchison, Director de Data for Children Collaborative
• Peter Rabley, Managing Partner de PLACE
• Mara Balestrini, Especialista Líder en Datos del BID Lab

En los dos paneles se exploraron diversos tipos de flujos de datos, entre ellos, los que suceden entre organismos gubernamentales supranacionales, nacionales y subnacionales (G); empresas privadas (B); y ciudadanos, instituciones académicas y grupos comunitarios ©. Esto incluye estrategias para utilizar datos y experimentar con ellos, con el fin de impulsar políticas públicas innovadoras que se pueden representar bajo los siguientes relaciones: G2G (de gobierno a gobierno), G2B (de gobierno a empresa), G2C (de gobierno a ciudadano/sociedad), B2G (de empresa a gobierno), B2B (de empresa a empresa), B2C (de empresa a ciudadano/sociedad), C2G (de ciudadano/sociedad a gobierno), C2B (de ciudadano/sociedad a empresa) y C2C (de ciudadano/sociedad a ciudadano/sociedad). Además, se analizó cómo las colaboraciones, fideicomisos y otras herramientas de datos facilitan sus flujos y liberan todo el potencial de beneficios que de estos se podrían generar.

Las grabaciones de los paneles están disponibles en inglés (Panel 1 y Panel 2), español (Panel 1 y Panel 2) y portugués (Painel 1 e Painel 2). La lista de reproducción completa está disponible aquí. La versión en inglés de este documento está disponible aquí.

Principales conclusiones de la jornada:

Conclusión 1: Los flujos de datos gubernamentales generan oportunidades para su acceso, uso y reuso, tanto para actores internos como externos.

Los gobiernos alrededor del mundo están centrando su atención alrededor de políticas y otros instrumentos destinados a sacar más provecho de sus datos. Sin embargo, sus prioridades varían dentro de una amplia gama de enfoques.

En el caso de Estados Unidos, el enfoque ha sido poner los datos en el centro de la toma de decisiones y del diseño de programas en todas las agencias gubernamentales, como se evidencia en el “Evidence Act” de 2018, y luego en la Estrategia Federal de Datos en 2019. Esto revela entonces un enfoque más interno, generando flujos de datos G2G más fuertes, como lo confirmó Dominique Duval-Diop de la Oficina de Ciencia y Tecnológica de EE. UU., quien señaló que la estrategia federal de datos de este país pretende cambiar la cultura de las agencias y establecer una visión transversal en el gobierno sobre cómo estas deben gestionar y utilizar sus datos de forma consistente.

Se evidencia entonces que el desarrollo capacidades interna en materia de datos, así como el aumento de su uso equitativo, revisten especial importancia para que las iniciativas de (re)uso de datos permitan una evaluación rigurosa de los programas gubernamentales y den lugar a un tratamiento sistemáticamente informado, equitativo y justo de los datos.

Por el contrario, el representante de la Comisión Europea, Peter Fatelnig, Ministro Consejero de Política de Economía Digital de la Delegación de la Unión Europea, destacó cómo la Unión Europea (UE) está trabajando para desbloquear los datos privados y aumentar el intercambio de datos G2B y B2G para situaciones de emergencia y crisis.

Explicó que una de las principales herramientas para este propósito es la “Data Act proposal” de la UE, con la se pretende crear un marco jurídico mínimo para el acceso y el uso equitativo de los datos empresariales entre todos los agentes de los países miembros, lo que pone de manifiesto un enfoque más externo.

En el caso de Corea del Sur y Colombia, el enfoque parece más equilibrado. Por ejemplo, en Colombia, el Plan Nacional de Infraestructura de Datos se creó para facilitar su acceso e intercambio, no sólo dentro del sector público, sino también entre las distintas partes interesadas del ecosistema de datos y se centra específicamente en la creación de flujos de datos G2C y G2B a través de sus estrategias.

En Corea del Sur, el plan de acción del Consejo de Servicios de Datos Abiertos exige que todos los ministerios nacionales, gobiernos locales y organismos públicos presenten cada tres años al Ministerio de Interior y Seguridad un plan de implementación de datos abiertos que demuestre las acciones y aspiraciones específicas de cada sector.

Conclusión 2: Los marcos normativos pueden actuar como un importante facilitador del uso y la innovación con datos.

Si bien existe un conocido debate entre innovación y regulación y a pesar de las tensiones que podrían existir entre estos dos conceptos, se puede afirmar que estos finalmente funcionan mejor juntos, es decir, en un entorno de gobernanza de datos, su interacción permite reducir la incertidumbre que supone la supervisión gubernamental y crea medios que orientan los esfuerzos de quienes interactúan con datos.

En este contexto, Peter Fatelnig señaló que, aunque Europa ha dedicado mucho tiempo a trabajar en mecanismos de regulación, la UE se ha dado cuenta que un enfoque de innovación siempre tiene que ir de la mano de políticas para fomentar mejores interacciones G2B. Subrayó además la necesidad de un marco jurídico mínimo para el intercambio de datos, de modo que impulse a los distintos agentes a utilizar los datos compartidos y con ello, las externalidades positivas que de allí se derivan. Por ejemplo, mencionó cómo la UE creó un enfoque regulatorio sobre el GDPR para aprovechar los datos sanitarios europeos durante la pandemia COVID-19, con el objetivo de incentivar a las empresas a desarrollar herramientas y medios para utilizar los datos en el abordaje de la crisis sanitaria.

Según Luisa Medina, del Ministerio de TIC de Colombia, las leyes de transparencia del país, incluida la Política Nacional de Explotación de Datos (CONPES 3920) y la Política de Reactivación Económica (CONPES 4023), han sido factores fundamentales para los nuevos modelos de intercambio de datos, incluido un proyecto de datos comunes para el sector agrícola que resultaría emblemático.

Es así como los gobiernos deben considerar el transitar la línea entre el fomento de la innovación y la protección de los datos, pues una regulación informada y equilibrada ayuda a señalar las prioridades del gobierno y a fomentar inversiones innovadoras en el trabajo basado en datos, además de evidenciar el compromiso de supervisión para vigilar y defender la protección de datos y los principios de privacidad.

Conclusión 3: El liderazgo y el acceso al conocimiento son factores fundamentales para garantizar la sostenibilidad de las estrategias de datos.

El liderazgo desempeña un papel fundamental a la hora de eliminar fronteras entre los diversos actores que interactúan en el ecosistema de datos y desencadenar así procesos de innovación.

Atraer talentos en el manejo de datos es un factor crucial para que sus estrategias nacionales garanticen que, tanto los sistemas como los conjuntos de competencias necesarios para la interoperabilidad de los datos puedan resistir la rotación de liderazgos o de administraciones y se fomente una cultura de colaboración dentro de los gobiernos.

Dominique dio el ejemplo de cómo el gobierno federal de EE.UU. ha tomado la iniciativa de situar los datos en el centro de la formulación de políticas y la toma de decisiones de los programas, encontrando el talento adecuado para dirigir este objetivo y generando posiciones estratégicas en el Gobierno para el efecto. Por ejemplo, además de la Oficina de Ciencia y Tecnológica de EE.UU. y del cargo de Jefe de Ciencia de Datos, el “Evidence Act” de 2018 estableció el Consejo Federal de Jefes de Datos (Federal Chief Data Officer Council), encargado de apoyar la coordinación entre los Jefes de Datos en todas las agencias gubernamentales. Además, mencionó el U.S. Digital Corps Program y el Presidential Innovation Fellows Program como formas en que el gobierno federal atrae nuevos talentos ‘GovTech’ y ‘CivicTech’ y fortalece las relaciones G2C.

Luisa añadió que Colombia también ha adquirido talento en el campo de los datos. Bajo la dirección del Ministerio de las TIC (MinTIC), Colombia creó un puesto de Coordinador Nacional de Datos y tiene previsto establecer una Agencia Nacional de Datos. Paralelamente, el MinTIC ha establecido Jefes de Información en cada agencia nacional que implementa iniciativas de datos abiertos a nivel regional. De este modo, el MinTIC crea proactivamente capacidades en las entidades nacionales y subnacionales para los flujos G2G, procurando su sostenibilidad.

Por su parte, Hyejeong Lim, Senior Manager de la Agencia Nacional de la Sociedad de la Información de Corea, explicó que en su país es obligatorio que todos los ministerios y administraciones locales cuenten con al menos dos responsables de Datos Abiertos y que se impartan diversos cursos de formación a los funcionarios para fomentar interacciones y conocimiento de datos G2G.

Estos ejemplos demuestran la importancia del capital humano para llevar a cabo acciones y agendas de datos sólidas y duraderas.

Conclusión 4: La institucionalización de los procesos permite traducir principios en acciones, de forma inclusiva.

Los principios de transparencia, rendición de cuentas y equidad sólo pueden llegar tan lejos como lleguen los mecanismos y procesos mediante los que se ponen en práctica.

Las estrategias nacionales de datos deben diseñar también procesos de gobernanza y supervisión de los datos. En el caso de EE. UU. Dominique hizo mención del compromiso de la administración Biden-Harris en la promoción de la igualdad racial y de cómo los organismos federales han trabajado para aplicar las recomendaciones del Equitable Data Working Group, para lo cual, los organismos federales han trabajado para remodelar el cómo, dónde y qué datos se recopilan y (re)utilizan para evaluar las prácticas y los programas de los organismos, identificando oportunidades a nivel institucional y estructural para elaborar datos desglosados sobre características protegidas, ubicaciones geográficas y acceso a los servicios gubernamentales, contribuyendo así a un panorama de datos que engloba valores de equidad.

Además, Hyejeong dio el ejemplo de cómo el Consejo Estratégico de Datos Abiertos de Corea, creado bajo la Oficina del Primer Ministro y copresidido por un representante del sector privado, ayudó a elaborar la Ley de Datos Abiertos del país y a asesorar sobre acciones en materia de datos abiertos. Este consejo delibera, coordina y supervisa las principales políticas y planes de datos abiertos del gobierno para asegurarse que estas generan confianza y valor entre el público y las instituciones para construir relaciones G2G, G2B y G2C. El consejo trabaja con los dirigentes municipales para aplicar las estrategias, coordinando con otros actores interesados del sector privado y subnacional.

A partir de estos ejemplos, los panelistas evidencian cómo las evaluaciones de las prácticas actuales, a través de marcos éticos y grupos de trabajo participativos, pueden introducir valores y derechos en todo el ciclo de vida de los datos.

Conclusión 5: La colaboración de datos es un proceso, no sólo una solución tecnológica.

La colaboración en materia de datos debe orientarse metodológicamente en torno a las personas y los procesos a los que pretende servir, de este modo atiende la brecha entre el impacto potencial de una idea y la disponibilidad efectiva de datos para responder a la pregunta en cuestión. En otras palabras, la demanda de datos debe ser la llamada a impulsar la oferta para que sus stocks y flujos sean útiles y tengan un propósito.

Matt Gee Presidente de BrightHive y Alex Hutchison Director de Data for Children Collaborative, señalaron la importancia de definir el propósito de una iniciativa y de concentrarse en la sostenibilidad y replicabilidad de los métodos aplicados para conseguirlo.

Alex señaló que una vez definido el objetivo de un proyecto, hay que tenerlo siempre presente mientras se establecen los enfoques y marcos metodológicos adecuados para su ejecución. Describió cómo la Data for Children Collaborative lleva a cabo un “True North check” al inicio de una colaboración de datos para asegurarse de que el proyecto cuenta con las personas, los datos y la demanda adecuada.

Haciéndose eco de la conclusión 3, Matt señaló que “hay que estar dispuesto a aprender de las iniciativas preexistentes, adaptar las prácticas actuales al problema en cuestión y evitar el impulso de ‘reinventar la rueda’”. Procesos sólidos y basados en evidencia pueden ayudar con ello. Dado que para que una colaboración de datos funcione hay que encajar muchas piezas, “desde contratos legales hasta procedimientos de gobernanza de datos, políticas de privacidad y uso, y dinámicas organizativas y empresariales complejas”, sugirió entonces la regla 80/20 -en la que el 80% del modelo se centra en los procesos y el 20% en la solución tecnológica- como forma viable de crear una colaboración de datos.

Este enfoque en colaboración de datos con propósito y con capacidad de impacto coincide con el auge de la Tercera Ola de Datos Abiertos, un movimiento que busca abrir los datos de una manera útil y de impacto teniendo en cuenta la demanda (es decir, la necesidad del usuario), así como la oferta (es decir, los datos disponibles), lo que demuestra la necesidad de anclar la narrativa del impacto de un proyecto de colaboración de datos a la iniciativa de intercambio y (re)uso de datos.

Conclusión 6: Hay mucho que aprender de la experimentación con nuevos modelos operativos y de gobernanza, como los data commons y los fideicomisos de datos (data trusts).

Bajo el liderazgo de iniciativas privadas, ha habido múltiples experimentos relacionados con modelos innovadores de colaboración de datos. Muchos de ellos han abierto oportunidades para que el sector público adopte las lecciones aprendidas de las prácticas empresariales. Matt hizo hincapié en que basarse en prácticas y experiencias anteriores aceleran el diseño y la aplicación de nuevos modelos de colaboración de datos, ya que proporcionan algunas pruebas de lo que se ha hecho antes con éxito. Por ejemplo, el Data Trust del Estado de Virginia ha servido de modelo para demostrar que, cuando distintas agencias locales comparten sus datos bajo una instancia controlada, pueden identificar mejor a su población objetivo y mejorar la asignación general de sus servicios.

En el caso de PLACE, un modelo de colaboración de datos que pretende resolver las ineficiencias de la cartografía de alta resolución, Peter Rabley, socio gerente de PLACE, explicó cómo su organización creó un intermediario de confianza (un fideicomiso de datos) entre los proveedores públicos y privados para facilitar los flujos de datos G2B y B2G. La estructura del fideicomiso de datos estableció un modelo de afiliación que creó un “club good”, o lo que los economistas definen como algo mutuamente excluyente pero no rival. Afirmó que este modelo puede reproducirse en otros sectores si se dan las condiciones técnicas y jurídicas necesarias, ya que el aspecto técnico de la confianza se basa siempre en el marco legal en la que se desplegará el modelo.

Del mismo modo, Colombia está llevando a cabo un proyecto piloto de datos comunes en el sector agrícola. Luisa mencionó cómo este próximo proyecto de datos comunes establece un modelo de gobernanza para el intercambio de datos entre las partes interesadas con funciones y responsabilidades específicas y responde a la necesidad de los diferentes actores (públicos y privados) de intercambiar datos relacionados con indicadores de riesgo de mercado, riesgos financieros y riesgos climáticos para profundizar en la gestión integral de los riesgos agrícolas. Este proyecto ha demostrado que compartir datos y reutilizar información de manera G2B y B2G genera valor público al abordar un problema común, y que esta metodología servirá de referencia para otras iniciativas sectoriales colombianas.

Conclusión 7: Se necesitan nuevos métodos para establecer una licencia social y gobernar los datos en función del interés público.

La mayoría de los debates actuales sobre datos se centran en la protección de la intimidad de las personas y en cómo el Estado debe proteger los datos de los ciudadanos de su explotación (sobre todo del sector privado). Sin embargo, estos debates no tienen en cuenta la intervención de los sujetos de los datos.

Mara Balestrini, especialista en liderazgo de datos del Laboratorio del BID, afirmó que hoy en día “la gente está más informada y conectada” en torno a los datos y las cuestiones de datos, lo que presenta “amplias oportunidades para la colaboración masiva y la creación de un enorme impacto basado en propósitos comunes y en el altruismo”. Como ya exploró The GovLab en su Asamblea de Datos, en donde se formaron “mini audiencias” para conocer la opinión general sobre el (re)uso de los datos C2G por parte del gobierno para abordar el COVID-19, la gente está dispuesta a aportar sus datos para el bien común.

Sin embargo, Mara señaló que el poder de negociación de un individuo es inexistente cuando se trata de compartir datos con empresas privadas de forma C2G o C2B. En este sentido, Peter añadió que los datos de particulares y de los gobiernos no son valiosos sin una plataforma que pueda manejar y concentrar esa información para generar valor. Además, Mara sugirió algún tipo de esquema de gobernanza compartida para aumentar el poder de negociación colectiva y construir un conducto de intercambio de datos entre consumidores y empresas.

En conclusión, no sólo es importante la sensibilización pública sobre la innovación de datos, sino que su participación activa en la creación y supervisión de estos procesos pueda mejorar la aceptación del intercambio y (re)uso de datos.

A partir de estos hallazgos, The GovLab y el BID publicarán un informe sobre el aprovechamiento de los flujos de datos para la innovación y la colaboración entre los sectores público y privado.

***

About The Governance Lab

The Governance Lab’s mission is to improve people’s lives by changing the way we govern. Our goal at The GovLab is to strengthen the ability of institutions — including but not limited to governments — and people to work more openly, collaboratively, effectively, and legitimately to make better decisions and solve public problems. We believe that increased availability and use of data, new ways to leverage the capacity, intelligence, and expertise of people in the problem-solving process, combined with new advances in technology and science, can transform governance. We approach each challenge and opportunity in an interdisciplinary, collaborative way, irrespective of the problem, sector, geography, and level of government. For more information, visit thegovlab.org

About the Inter-American Development Bank

The IDB is the main source of multilateral financing and expertise for sustainable economic, social, and institutional development in Latin America and the Caribbean. The IDB Group is the leading source of development finance for Latin America and the Caribbean. The group comprises the IDB, which has worked with governments for 60 years; IDB Invest, which serves the private sector; and IDB Lab, which tests innovative ways to enable more inclusive growth.