Por Andrea Barenque, Consultora Senior en Inteligencia de Datos y Luz Elena González, Líder de Proyectos en PIT Policy Lab.
La Agencia de Estadísticas de Bélgica y Proximus, el principal operador de servicios de Internet en el país, decidieron cooperar para explorar cómo utilizar los datos disponibles sobre conectividad para estimar la densidad poblacional. Para ello, evaluaron los datos de conexión móvil de la población actual y compararon los resultados con el censo del año 2011. Como resultado, se encontró que los datos de Proximus generaban información de valor para complementar y actualizar el censo público, a la vez que la empresa podría utilizar los datos poblacionales para refinar las estimaciones de movilidad de las personas y mejorar los servicios y aplicaciones que ofrecen. Este caso nos sirve de preámbulo para hacernos las siguientes preguntas: ¿cómo se estableció la cooperación entre Proximus y la Agencia de Estadísticas?, ¿existen reglas para limitar la información que se puede compartir entre gobiernos y empresas?, ¿quién toma las decisiones sobre lo que sucede con los datos que decido compartir con empresas y gobiernos? y, por último, ¿los datos que se tienen representan a todas las personas?
Las respuesta a las preguntas anteriores son pautas para la construcción de un modelo de gobernanza de datos, un modelo para definir las reglas y principios comunes a todos los actores del ecosistema que intervienen en las etapas relevantes del ciclo de vida de los datos: desde personas funcionarias públicas hasta personas usuarias de todos los sectores. Un modelo de gobernanza de datos efectivo en América Latina debe responder a las capacidades organizacionales, financieras, culturales y sociales de la región, así como ser lo suficientemente flexible para replicar y adaptar las mejores prácticas internacionales. Esta acción representa el primer paso para aprovechar el potencial económico de la Cuarta Revolución Industrial de forma responsable. Más allá del modelo conceptual de Silicon Valley de “moverse rápido y romper cosas”, la creciente adopción de tecnologías digitales nos obliga a “poner atención y tomar decisiones sostenibles”.
En Colombia, la Política Nacional para la reactivación, la repotenciación y el crecimiento sostenible e incluyente, enmarcada en el documento: Nuevo compromiso por el futuro de Colombia, establece la necesidad de conformar una Infraestructura de Datos que permita el aprovechamiento estratégico de éstos. Una línea de acción prioritaria de esta política es la creación de un modelo de gobernanza que articule las acciones de las agendas de datos, tecnología y gobierno digital del Estado colombiano. En colaboración con la Dirección de Transformación Digital de la CAF - Banco de Desarrollo de América Latina, liderado para este proyecto por Enrique Zapata, Coordinador para Inteligencia de Datos, Govtech y Gobierno Abierto, el equipo de PIT Policy Lab, liderado por nuestra Consultora Senior en Inteligencia de Datos, Andrea Barenque, y Luz Elena González, Líder de Proyectos y Comunicaciones, trabajaron de cerca con el Departamento Administrativo de la Presidencia de la República (DAPRE), el Departamento Nacional de Planeación (DNP), el Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (MinTIC) y otras agencias, instituciones, organizaciones y actores relevantes del ecosistema de datos de Colombia y América Latina, para proponer el Modelo de Gobernanza de la Infraestructura de Datos del Estado Colombiano (MGID).
El Modelo propuesto responde a las prioridades de desarrollo del país, a la situación actual diagnosticada sobre la comunidad de datos en Colombia, a la infraestructura e iniciativas existentes, al ciclo de vida de los datos, así como a ejemplos de buenas prácticas y casos de éxito internacionales. El MGID se diseñó de manera colaborativa, tomando en cuenta las necesidades y prioridades de todos los sectores y proponiendo un esquema de responsabilidad distribuida para asegurar la democratización de los datos y que éstos beneficien a la ciudadanía. Asimismo, se trata de un modelo que no sólo da certeza institucional respecto a procesos y responsabilidades, sino que está orientado a promover casos de uso específicos, en conjunto con actores del ecosistema de datos nacional, regional e internacional, contribuyendo a prevenir y mitigar problemáticas actuales complejas.
El MGID de Colombia considera tres niveles de incidencia, que cumplen objetivos puntuales y que responden a necesidades específicas actuales:
Fuente: Elaboración Propia. PIT Policy Lab.
Nivel 1. Componentes de gobernanza
El nivel tiene por objetivo alinear los elementos políticos, técnicos, humanos y tecnológicos hacia una narrativa común basada en la corresponsabilidad entre los actores que generan y se benefician de los datos; así como dar certeza institucional y financiera para la continuidad de las políticas y programas emprendidos en el marco del Plan Nacional de la Infraestructura de Datos (PNID), y más allá del periodo de vigencia de éste.
Nivel 2. Sectorización estratégica
El segundo nivel de incidencia retoma uno de los principios del PNID y se refiere a la sectorización estratégica como un mecanismo de priorización para guiar y apoyar las iniciativas de la comunidad de datos. Este nivel incorpora en el modelo no sólo las prioridades de política pública del gobierno nacional y local, sino también la demanda de datos por parte del sector académico, de emprendimiento, la sociedad civil, y la industria, considerando el contexto internacional. Este nivel también busca posicionar un entendimiento de los datos como activos sociales y económicos que se relacionan con todas las áreas de gobierno; y promover mecanismos de diálogo multisectorial para la priorización de acciones efectivas.
Nivel 3. Pilares de uso
El último nivel establece los habilitadores y catalizadores que permitirán el uso efectivo de los datos: interoperabilidad, tecnología ética y responsable, seguridad y protección de los datos, capacidades digitales y calidad de los datos. Las prioridades y casos de uso definidos en el segundo nivel del modelo (sectorización estratégica) deberán aplicar estas directrices, de forma que se asegure la implementación de estándares de datos específicos, las APIs necesarias, los elementos de seguridad y protección de datos, etc.
Reconociendo la importancia de la construcción de un modelo inclusivo que tome en cuenta a todas las instancias generadoras y usuarias de datos, se celebraron dos encuentros virtuales de personas expertas de gobierno, industria, academia y sociedad civil, de Colombia y otros países de la región, como México y Uruguay. En estos encuentros se llevaron a cabo mesas temáticas con el objetivo de socializar y obtener retroalimentación respecto al Modelo de Gobernanza de la Infraestructura de Datos. Los insumos obtenidos a partir de los encuentros fueron clave para la redacción y publicación del Decreto Presidencial que establece los “Lineamientos generales para la gobernanza en la infraestructura de datos del sector público”, así como el Decreto “Por medio del cual se efectúa la designación del Coordinador Nacional de Datos”. Estos instrumentos normativos, junto con otras acciones, comienzan a construir las bases para el éxito del Plan de Infraestructura de Datos en este país.
La experiencia colombiana sienta un referente en la región y abre la conversación en América Latina respecto a la necesidad de construir modelos de gobernanza que incluyan a todos los tipos de datos que se generan dentro y fuera de gobierno, y que reconozca su potencial más allá de las fronteras, poniendo siempre a las personas en el centro de la conversación. Para que exista el juego, debemos acordar las reglas: esta es nuestra oportunidad.