Camilo Cetina
Ejecutivo principal de la Dirección Transformación Digital, CAF
En 1970, Chile sería la sede del primer experimento documentado en América Latina para aplicar técnicas computacionales centralizadas en la toma de decisiones del gobierno, a partir de captura descentralizada de datos. CYBERSYN o Proyecto Synco era la iniciativa liderada por el entonces presidente Salvador Allende, que el consultor británico Stafford Beer desarrolló.
Cybersyn requería una computadora central conectada a máquinas télex en las fábricas, para que desde allí se ingresaran datos sobre el proceso productivo, que luego serían analizados centralizadamente. La consolidación de la información se hacía en un espacio hexagonal, de diez metros de diámetro, con capacidad para siete sillas giratorias y pantallas en las paredes. Las mesas y el papel estaban prohibidos para los analistas.
El proyecto prometía recabar datos en tiempo real, diseñar programas estadísticos, construir simulaciones computarizadas de la economía chilena y comunicarse con las fábricas al localizar problemas que afectaran su rendimiento, aplicando un sistema de alertas tempranas.
El golpe de Estado de Augusto Pinochet en 1973 terminaría con Cybersyn. Aunque la herramienta estaba pensada para la planificación centralizada de la producción reemplazando a las instituciones del mercado (algo que claramente no funcionó en Chile en esa época ni en ningún otro país posteriormente), su tecnología abrió el camino a lo que hoy conocemos como inteligencia de datos.
50 años después, la idea de Cybersyn no puede ser más relevante para los gobiernos que hoy enfrentan la pandemia del COVID-19: necesitan contar con un mecanismo que en tiempo real tome información de hospitales, centros de salud y asentamientos humanos, para identificar necesidades en materia de abastecimiento y desplegar la atención ante la emergencia sanitaria. A diferencia del orden imperante en tiempos de Stafford Beer y Allende, hoy en día tanto los datos como la tecnología para procesarlos, han sido desarrollados y democratizados al punto que existen docenas de iniciativas de monitoreo del COVID19 en todo el mundo según la Alianza para el Gobierno Abierto. Dichas iniciativas habilitan a los ciudadanos y a los gobiernos a coordinar acciones para reducir la velocidad de expansión y la letalidad de la pandemia, bajo diferentes modelos colaborativos basados en la consulta y consolidación de datos abiertos.
Sin embargo, la letalidad del COVID-19 puede incrementarse por variables que van más allá de los hábitos de higiene de las personas, la efectividad del aislamiento social, las atribuciones biológicas del coronavirus o la coordinación de acciones colectivas basadas en datos; la materialización de riesgos de corrupción en los esquemas de atención de la emergencia sanitaria puede dañar seriamente los esfuerzos que gobiernos y ciudadanos están haciendo para contener la pandemia. La corrupción implicaría no sólo sobrecostos o desvío de recursos destinados a la atención de la emergencia, sino negarles a millones de personas unos bienes y servicios que, literalmente, son de vida o muerte. Afortunadamente, las tecnologías basadas en datos y en poder computacional que Chile quiso implementar hace medio siglo, bien podría salvar la vida de millones de personas alrededor del mundo y en especial de América Latina, donde la corrupción es un problema institucional evidente (CAF, 2019).
El riesgo de corrupción en los esquemas de compra y contratación públicas para atender la emergencia es de especial relevancia, puesto que de la cadena de suministro de bienes urgentemente requeridos por el sector salud, depende el éxito de la contención de la COVID19 en estos momentos. En ese sentido CAF identificó soluciones que usan tecnologías basadas en datos para darle más publicidad y transparencia a los procesos de compra pública de emergencia: desde mecanismos de asignación y rastreo de gastos en tiempo real, basado en resultados, hasta algoritmos que hacen llegar de modo automático a proveedores registrados, los llamados a proponer ofertas de urgencia con motivo de la pandemia.
Las soluciones digitales en materia de compra y abastecimiento no son las únicas herramientas a disposición de ciudadanía y gobiernos para promover la integridad en el proceso de atención de la actual emergencia. La apertura de los datos en materia de contratación y las tecnologías computacionales para usarlos, pueden servir también para detectar riesgos de corrupción en tiempo real. Recientemente, en Colombia, el Contralor General de la República advirtió sobre los exagerados sobrecostos que levantan sospechas de corrupción en más de 5 mil contratos recientemente suscritos por entidades del Estado con ocasión del COVID19. La Contraloría General puede detectar anomalías en semejantes cantidades y en poco tiempo, gracias a la plataforma OCEANO que corre modelos automatizados de análisis de datos producidos por Sistema Electrónico de Contratación Pública (SECOP). Mecanismos de este tipo, que se basan en la centralización de técnicas computacionales de análisis de datos para determinar riesgos de corrupción, están cada día más al alcance de los gobiernos y de los ciudadanos. CAF hizo un inventario de varias iniciativas que utilizan la analítica de datos y aprendizaje de máquina para alertar a las autoridades sobre riesgos de corrupción, cambiando así el esquema de lucha contra el fenómeno, puesto que se pasa de un rol reactivo basado en denuncias a uno proactivo basado en la prevención y detección temprana de posibles crímenes.
El COVID19 está mostrándonos que la digitalización no es un lujo, sino una herramienta tan indispensable para mantener funcionando a los Estados y a los mercados, como las mismas personas. Las tecnologías digitales aplicadas a políticas de integridad, bien podrían salvar la vida de todos.
