PIT Policy Lab
Acordando las reglas del juego: Un Modelo de Gobernanza para la Infraestructura de Datos en Colombia
Por Andrea Barenque, Consultora Senior en Inteligencia de Datos y Luz Elena GonzĆ”lez, LĆder de Proyectos en PIT Policy Lab.

La Agencia de EstadĆsticas de BĆ©lgica y Proximus, el principal operador de servicios de Internet en el paĆs, 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 aƱo 2011. Como resultado, se encontró que los datos de Proximus generaban información de valor para complementar y actualizar el censo pĆŗblico, a la vez que la empresa podrĆa 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 preĆ”mbulo para hacernos las siguientes preguntas: Āæcómo se estableció la cooperación entre Proximus y la Agencia de EstadĆsticas?, Āæexisten reglas para limitar la información que se puede compartir entre gobiernos y empresas?, ĀæquiĆ©n toma las decisiones sobre lo que sucede con los datos que decido compartir con empresas y gobiernos? y, por Ćŗltimo, Āælos 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 pĆŗblicas hasta personas usuarias de todos los sectores. Un modelo de gobernanza de datos efectivo en AmĆ©rica Latina debe responder a las capacidades organizacionales, financieras, culturales y sociales de la región, asĆ como ser lo suficientemente flexible para replicar y adaptar las mejores prĆ”cticas internacionales. Esta acción representa el primer paso para aprovechar el potencial económico de la Cuarta Revolución Industrial de forma responsable. MĆ”s allĆ” del modelo conceptual de Silicon Valley de āmoverse rĆ”pido y romper cosasā, la creciente adopción de tecnologĆas digitales nos obliga a āponer atención y tomar decisiones sosteniblesā.
En Colombia, la PolĆtica 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 estratĆ©gico de Ć©stos. Una lĆnea de acción prioritaria de esta polĆtica es la creación de un modelo de gobernanza que articule las acciones de las agendas de datos, tecnologĆa y gobierno digital del Estado colombiano. En colaboración con la Dirección de Transformación Digital de la CAF - Banco de Desarrollo de AmĆ©rica 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 GonzĆ”lez, LĆder de Proyectos y Comunicaciones, trabajaron de cerca con el Departamento Administrativo de la Presidencia de la RepĆŗblica (DAPRE), el Departamento Nacional de Planeación (DNP), el Ministerio de TecnologĆas de la Información y las Comunicaciones (MinTIC) y otras agencias, instituciones, organizaciones y actores relevantes del ecosistema de datos de Colombia y AmĆ©rica 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 paĆs, 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, asĆ como a ejemplos de buenas prĆ”cticas y casos de Ć©xito 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 Ć©stos beneficien a la ciudadanĆa. Asimismo, se trata de un modelo que no sólo da certeza institucional respecto a procesos y responsabilidades, sino que estĆ” orientado a promover casos de uso especĆficos, en conjunto con actores del ecosistema de datos nacional, regional e internacional, contribuyendo a prevenir y mitigar problemĆ”ticas actuales complejas.
El MGID de Colombia considera tres niveles de incidencia, que cumplen objetivos puntuales y que responden a necesidades especĆficas actuales:

Fuente: Elaboración Propia. PIT Policy Lab.
Nivel 1. Componentes de gobernanza
El nivel tiene por objetivo alinear los elementos polĆticos, tĆ©cnicos, humanos y tecnológicos hacia una narrativa comĆŗn basada en la corresponsabilidad entre los actores que generan y se benefician de los datos; asĆ como dar certeza institucional y financiera para la continuidad de las polĆticas y programas emprendidos en el marco del Plan Nacional de la Infraestructura de Datos (PNID), y mĆ”s allĆ” del periodo de vigencia de Ć©ste.
Nivel 2. Sectorización estratégica
El segundo nivel de incidencia retoma uno de los principios del PNID y se refiere a la sectorización estratĆ©gica 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 polĆtica pĆŗblica del gobierno nacional y local, sino tambiĆ©n la demanda de datos por parte del sector acadĆ©mico, de emprendimiento, la sociedad civil, y la industria, considerando el contexto internacional. Este nivel tambiĆ©n busca posicionar un entendimiento de los datos como activos sociales y económicos que se relacionan con todas las Ć”reas de gobierno; y promover mecanismos de diĆ”logo multisectorial para la priorización de acciones efectivas.
Nivel 3. Pilares de uso
El Ćŗltimo nivel establece los habilitadores y catalizadores que permitirĆ”n el uso efectivo de los datos: interoperabilidad, tecnologĆa Ć©tica 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 estratĆ©gica) deberĆ”n aplicar estas directrices, de forma que se asegure la implementación de estĆ”ndares de datos especĆficos, 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 paĆses de la región, como MĆ©xico y Uruguay. En estos encuentros se llevaron a cabo mesas temĆ”ticas 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 āLineamientos generales para la gobernanza en la infraestructura de datos del sector pĆŗblicoā, asĆ como el Decreto āPor medio del cual se efectĆŗa la designación del Coordinador Nacional de Datosā. Estos instrumentos normativos, junto con otras acciones, comienzan a construir las bases para el Ć©xito del Plan de Infraestructura de Datos en este paĆs.
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 mÔs allÔ 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.