Las perturbaciones mundiales son cada vez más complejas y ponen a prueba la capacidad de las organizaciones de impacto social y de los gobiernos que están en primera línea.
Las empresas innovadoras utilizan la ciencia de datos para mejorar todos los aspectos de sus operaciones, pero muchas organizaciones y gobiernos no tienen acceso a esas herramientas sofisticadas.
Las empresas, los financiadores y las instituciones mundiales pueden colaborar para ayudar a las organizaciones y los gobiernos a crear una infraestructura sólida de ciencia de datos y afrontar las crisis futuras de forma más equitativa.
En todo el mundo, funcionarios locales y trabajadores de ONG responden heroicamente a crisis complejas y simultáneas, ya sea combatiendo nuevas olas de la pandemia de COVID-19 o prestando ayuda tras desastres naturales. La energía y la determinación de estas organizaciones de primera línea no tienen parangón, pero su capacidad técnica puede quedarse corta en aspectos cruciales.
En particular, muchas carecen de las herramientas, los equipos y los recursos necesarios para aprovechar eficazmente el potencial de la ciencia de datos. Para las empresas punteras que incorporan la ciencia de datos en todos los niveles de sus operaciones, esta es una oportunidad para ayudar. Por ejemplo, los gobiernos de Europa del Este han trabajado con rapidez para acoger el éxodo histórico de ucranianos que huyen de la invasión rusa. Una ciudad polaca recurrió a Mastercard para que la ayudara a planificar la llegada de los recién llegados. En cuestión de días, nuestro equipo analizó los patrones de gasto regionales y proporcionó información casi en tiempo real que ayudó a los funcionarios municipales a prepararse mejor para atender las necesidades de familias agotadas y traumatizadas.
Pero las colaboraciones puntuales no deberían ser nuestro objetivo. Si el sector privado y otros financiadores, incluidas las fundaciones y las organizaciones de desarrollo, colaboran, podemos ayudar a las ONG y a los gobiernos con recursos insuficientes a crear su propia infraestructura más sofisticada de ciencia de datos, fortalecer su capacidad para combatir las crisis y reforzar la resiliencia mundial.
Por eso, el Centro Mastercard para el Crecimiento Inclusivo, que dirijo, da máxima prioridad a la ciencia de datos de impacto. Hace dos años, en Davos, Mastercard lanzó, junto con The Rockefeller Foundation, data.org, una plataforma en expansión que colabora con organizaciones de todo el mundo para incorporar la ciencia de datos a la toma de decisiones del sector social.
La ciencia de datos de impacto puede mejorar la respuesta ante las crisis en primera línea
Desarrollar capacidad técnica en ONG pequeñas o en oficinas gubernamentales remotas no es fácil. Pero tres ejemplos recientes subrayan por qué es importante.
En primer lugar, pensemos en Community Solutions, una organización que combate la falta de vivienda en Estados Unidos. Incluso antes de la pandemia, la falta de vivienda iba en aumento en todo el país y los recursos estaban al límite. Para mejorar la eficiencia, Community Solutions colaboró con expertos para mejorar sus capacidades de análisis de datos. Ese trabajo dio sus frutos cuando llegó la pandemia: la organización pudo identificar a las personas de los albergues con alto riesgo de contraer COVID-19 y ayudarlas a trasladarse a lugares más seguros.
Mientras la pandemia se extendía al otro lado del mundo, el Gobierno togolés también recurrió a la ciencia de datos. El Ministerio de Economía Digital de Togo y GiveDirectly, una organización sin fines de lucro que envía dinero a personas en situación de pobreza, pusieron en marcha un programa piloto para distribuir rápidamente ayudas en efectivo entre los residentes con menores ingresos del país. Colaboraron con el Center for Effective Global Action para utilizar el aprendizaje automático y datos de encuestas a fin de identificar a los residentes y entregarles ayuda. Este método llegó a más personas necesitadas del país y, hasta ahora, el programa ha entregado casi 10 millones de dólares a unas 137.000 personas.
El tercer ejemplo muestra cómo la inversión anticipada en ciencia de datos de impacto puede dar frutos cuando estallan las crisis. En India, se desperdicia alrededor de un tercio de los alimentos que producen los agricultores, en parte porque es difícil determinar cuánto tiempo almacenar ciertos productos y cómo prolongar su vida útil. Expertos de Suiza desarrollaron una aplicación para resolver ambos problemas, dotando a los agricultores de modelos que les ayudan a conservar más alimentos frescos durante más tiempo. Hace seis meses, ayudar a los agricultores rurales de India a acceder a herramientas de ciencia de datos apenas era una prioridad mundial. Pero ahora, cuando la invasión rusa de Ucrania provoca una escasez de cereales que amenaza con desencadenar una grave crisis alimentaria, podemos ver claramente cómo inversiones como esta pueden marcar una gran diferencia.
Los gobiernos y las ONG tienen dificultades para integrar la ciencia de datos
Por desgracia, esos ejemplos son excepciones. Con demasiada frecuencia, las organizaciones y los trabajadores humanitarios sobre el terreno se ven limitados por la falta de datos y de herramientas y personal para analizarlos y utilizarlos.
Demasiados gobiernos y ONG no han podido contratar a suficientes científicos de datos. Un informe de próxima publicación de McGovern Foundation y data.org estima que solo el sector social necesita 3,5 millones más de científicos de datos durante los próximos 10 años. Mastercard acaba de anunciar una subvención de 4,6 millones de dólares para formar a 1 millón de científicos de datos, con especial atención a diversificar el campo, pero tenemos que hacer más.
La falta de herramientas analíticas y de estructura interna también es un problema, incluso para las organizaciones que cuentan con abundantes datos. En cambio, muchas empresas llevan años desarrollando estrategias de datos y análisis, invirtiendo en plataformas interconectadas y fáciles de usar, formando equipos con amplios conocimientos y promoviendo una cultura de alfabetización en datos.
Las empresas y los financiadores pueden ayudar a desarrollar la capacidad para aplicar la ciencia de datos de impacto
Las empresas y los financiadores pueden ayudar a cerrar esta «brecha de ciencia de datos» que afecta a gobiernos y ONG, dedicando atención, conocimientos técnicos y financiación. Lo sabemos porque organizaciones como DataKind conectan con éxito a científicos de datos voluntarios con organizaciones sociales y las ayudan a aprovechar el potencial de los datos de forma ética y responsable.
El reto consiste en pasar de las colaboraciones individuales y el trabajo pro bono a desarrollar la ciencia de datos de impacto como campo, a la escala necesaria. El otoño pasado, a petición de los gobiernos del G7, data.org comenzó a convocar a los sectores privado, público y sin fines de lucro para crear Epiverse, una infraestructura digital abierta que analizará flujos de datos de todo el mundo para ayudar a prevenir la próxima pandemia.
El objetivo más amplio es fortalecer la colaboración entre sectores para que podamos usar la ciencia de datos de manera sistemática para abordar otros desafíos sociales, dando prioridad a las cuestiones de privacidad y seguridad.
Ninguna iniciativa por sí sola ayudará a los equipos de respuesta en primera línea a desarrollar los equipos y las herramientas necesarios para utilizar la ciencia de datos con la misma soltura y eficacia que las empresas del sector privado mejor financiadas. Pero podemos y debemos aumentar nuestras inversiones. Las empresas pueden empezar adoptando principios de responsabilidad en el uso de datos que incluyan la innovación y el impacto social junto con la seguridad y la privacidad, y luego tomar medidas como sumarse a Mastercard para convertir data.org en una plataforma aún más sólida para las colaboraciones en ciencia de datos.
Puede que este trabajo no acapare titulares, pero ayudará al mundo a afrontar las crisis del mañana de forma más equitativa y eficaz.
