Del mismo modo que las empresas perfeccionan su conocimiento sobre sus clientes con cada clic, compra y transacción fallida, los servicios gubernamentales recopilan información sobre sus usuarios, encargan evaluaciones y emplean a un gran número de analistas. Sin embargo, muchos gobiernos no logran articular su postura respecto a una política determinada: qué efecto esperan que produzca, cuán seguros están de ella y qué pruebas les harían cambiar de opinión.
Hace cuatro años, argumentamos que los gobiernos y las empresas deben cooperar para aprovechar los datos en beneficio del interés público. Pero no pueden quedarse ahí, porque la medición adicional, en ausencia de memoria institucional, solo generará informes intrascendentes. Aunque se lance un nuevo programa de capacitación para el servicio público, se midan sus resultados y se presenten las evaluaciones, basta con un nuevo gobierno, nuevo personal o nuevas prioridades para que el esfuerzo caiga en el olvido. La evidencia puede sobrevivir en algún lugar, pero no se habrán extraído lecciones duraderas.
Esta debilidad se está volviendo peligrosa. En julio, más de 200 economistas e investigadores de IA, entre ellos 16 premios Nobel, advirtieron que, si bien la IA podría impulsar una transformación económica mayor que la Revolución Industrial y en un plazo mucho más corto, los gobiernos no están preparados para gestionar dicha transición. Necesitamos urgentemente un Estado capaz de aprender sobre la marcha y recordar lo aprendido.
Por supuesto, los Estados de hoy no carecen de memoria. Los servicios públicos, las oficinas estadísticas, las instituciones de auditoría y los archivos conservan información. Sin embargo, esta se encuentra dispersa entre las distintas agencias, integrada en documentos y en la memoria selectiva de las personas, y débilmente vinculada a la toma de decisiones. Lo que falta es un registro auditable y revisable de lo que el Estado creía en un momento dado, por qué actuó de esa manera, qué sucedió y qué aprendió.
El principio en juego es simple: los servicios prestados por el Estado deben utilizar la enorme cantidad de evidencia que recopilan para revisar las creencias institucionales, de modo que las lecciones generadas a lo largo del tiempo puedan modificar las decisiones actuales y futuras.
Para ello, en cada decisión política trascendental, los departamentos gubernamentales deben registrar la intervención, la evidencia y el modelo utilizados, el resultado esperado, la incertidumbre respecto a dicha expectativa y cualquier criterio humano que haya prevalecido sobre el análisis. La predicción debe incluir una marca de tiempo antes de conocerse los resultados, los cuales deben adjuntarse al expediente según un cronograma definido, incluyendo evidencia sobre si la política se implementó según lo previsto. Posteriormente, el Estado debe revisar o preservar formalmente su interpretación para que la siguiente decisión sobre el mismo tema parta de una posición actualizada.
Actualizar la información con honestidad no implica admitir un fracaso ni afirmar que ahora se tienen creencias más firmes. Datos imprecisos, una comunicación deficiente o un entorno cambiante pueden justificar una mayor incertidumbre. Un gobierno capaz de reconocer que ahora sabe menos de lo que creía es más inteligente que uno que simplemente acumula informes y falsa certeza.
Un Estado que olvida implica una brecha entre lo que el gobierno podría lograr con el conocimiento actual y lo que logra al actuar con base en creencias obsoletas. Una vez que se considera ese costo, construir memoria institucional se percibe menos como un gasto y más como una inversión sólida. Los programas fallidos pueden retirarse antes, los efectivos pueden ampliarse y se puede lograr el mismo resultado con menos dinero, o incluso uno mejor con el mismo presupuesto.
No estamos sugiriendo que se deba entregar el gobierno. Ahora, la responsabilidad recae en las máquinas y el personal de apoyo. Las máquinas y sus operadores deben recomendar, aprender y, posteriormente, informar a los funcionarios responsables de la toma de decisiones. En los casos en que se anule un modelo de IA, la justificación debe registrarse como evidencia para el siguiente ciclo, ya que puede revelar información contextual que el modelo desconocía.
Tampoco sugerimos que la memoria institucional deba limitar las decisiones políticas. Una nueva administración debe heredar la evidencia, pero obviamente no está obligada a adoptar los objetivos de su predecesora. Al modificar las prioridades públicas, debe poder cuestionar los modelos existentes, corregir registros ilícitos o erróneos y revisar los objetivos políticos, dejando constancia de dichos cambios.
Los servicios estatales deben considerar la memoria institucional como un pilar fundamental de la infraestructura pública, junto con las estadísticas oficiales, la presupuestación y las auditorías. El Estado debe establecer objetivos, estándares, normas de acceso, derechos de rectificación y salvaguardias contra la vigilancia o la extralimitación de sus funciones. Puede recurrir a socios del sector privado para desarrollar las herramientas necesarias, pero los datos, el registro de la toma de decisiones y las lecciones aprendidas deben permanecer bajo su soberanía.
La institucionalización de este proceso requiere una división del trabajo rigurosa. Los departamentos gubernamentales deben definir estándares comunes para el registro de decisiones, el establecimiento de cronogramas de resultados, el uso de modelos y el acceso a auditorías. Las empresas tecnológicas o la administración pública especializada pueden desarrollar herramientas basadas en estos estándares, mientras que las universidades y los evaluadores independientes comprueban si los resultados se produjeron según lo previsto, teniendo en cuenta las incertidumbres estadísticas, y si la evidencia respalda la atribución de los efectos observados a la política. Los datos pueden actualizarse posteriormente en función de los resultados de cada etapa. Estas alianzas deberían ampliar la capacidad del Estado para aprender sin delegar su criterio. La autoridad para decidir y el derecho a revisar los registros deben seguir siendo públicos.
Muchos parecen asumir que la IA beneficiará principalmente al gobierno que posea el modelo más avanzado o la mayor cantidad de datos. Sin embargo, la verdadera ventaja reside en los gobiernos que pueden retener lo aprendido, cuestionar las decisiones abiertamente y transformar la experiencia del mundo real en mejores decisiones. El Estado inteligente no es el que más automatiza, sino el que más recuerda.
Los autores, Christopher A. Pissarides es premio Nobel de Economía, profesor de Economía en la London School of Economics y coautor de Quantum Governance: Rewiring the Foundation of Public Policy (Emerald, 2023); Fadi Farra es fundador y director ejecutivo del grupo Whiteshield, exprofesor de la Harvard Kennedy School y coautor de Quantum Governance: Rewiring the Foundation of Public Policy (Emerald, 2023).
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